数字图像处理8-动态模糊,噪声
数字图像处理习题
1、 简述一下常见的噪声有哪几种？答：在数字图像处理中常见的噪声有：(1)热噪声；(2)闪烁噪声；(3)发射噪声；(4)有色噪声。
2、 试述在图像处理过程中采用图像变换的意义？答：为了有效地和快速地对图像进行处理和分析，常常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换(正变换)到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换(反变换或逆变换)回图像空间以得到所需的效果。
3、 图像增强的目的是什么？答：图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。
4、 试述一下图像增强与图像恢复之间的联系和区别？答：图像恢复与图像增强的相同之处是，它们都要得到在某种意义上改进的图像，或者说都希望要改进输入图像的视觉质量。
图像恢复与图像增强的不同之处是，图像增强技术一般要借助人的视觉系统的特性以取得看起来较好的视觉结果；而图像恢复则认为图像是在某种情况/条件下退化或恶化了，现在需要根据相应的退化模型和知识重建或恢复原始的图像。
5、 什么是图像平滑？试述一下均值滤波的基本原理。
答：为了去除或减弱图像中的噪声，可以对图像进行平滑处理，称为图像平滑。
大部分的噪声都可以看作是随机信号，它们对图像的影响可以看作是孤立的。
对于某一像素而言，如果它与周围像素点相比，有明显的不同，我们就认为该点被噪声感染了。
基于这样的分析，我们可以用求均值的方法，来判断没一点是否含有噪声，并用适当的方法消除所发现的噪声。
6、 试述什么是中值滤波？答：中值滤波是非线性的处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。
中值滤波首先选取一个含有奇数点的窗口W ，将这个窗口在图像上扫描，把该窗口中所含的像素点按灰度级的升(或降)序排列，取位于中间的灰度值，来代替该点的灰度值。
7、 什么是区域？什么是图像分割？答区域可以认为是图像中具有互相连通、一致属性的像素集合，图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
如何进行高效的图像增强和降噪
如何进行高效的图像增强和降噪图像增强和降噪是数字图像处理中的重要任务之一。
它们的目的是改善图像的视觉质量和可视化细节，并消除图像中的不必要的噪声。
在本文中，我将介绍一些常用的图像增强和降噪技术，以及一些实现这些技术的高效算法。
一、图像增强技术1.灰度变换：灰度变换是一种调整图像亮度和对比度的常用技术。
它可以通过改变灰度级来增加图像的对比度和动态范围，提高图像的视觉效果。
2.直方图均衡化：直方图均衡化是通过重新分配图像灰度级来增加图像对比度的一种方法。
它通过改变图像的直方图来增强图像的细节和对比度。
3.双边滤波：双边滤波是一种能够保留图像边缘信息，同时消除噪声的滤波技术。
它能够通过平滑图像来改善图像的质量，同时保持图像的细节。
4.锐化增强：锐化增强是一种通过增加图像的高频分量来提高图像的清晰度和细节感的方法。
它可以通过增加图像的边缘强度来突出图像的边缘。
5.多尺度增强：多尺度增强是一种通过在多个尺度上对图像进行增强来提高图像视觉质量的方法。
它可以通过提取图像的不同频率分量来增强图像的细节和对比度。
二、图像降噪技术1.均值滤波：均值滤波是一种常见的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的均值来减少噪声。
然而，它可能会导致图像的模糊，特别是在对边缘等细节进行处理时。
2.中值滤波：中值滤波是一种基于排序统计理论的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的中值来消除噪声。
相比于均值滤波，中值滤波能够在去除噪声的同时保留图像的边缘细节。
3.小波降噪：小波降噪是一种利用小波变换的降噪方法，它在时频域上对图像进行分析和处理。
它能够通过消除噪声的高频分量来降低图像的噪声水平。
4.非局部均值降噪：非局部均值降噪是一种通过将像素值替换为与其相似的像素均值来减少噪声的方法。
它能够通过比较像素的相似性来区分图像中的噪声和细节，并有选择地进行降噪。
三、高效实现图像增强和降噪的算法1.并行计算：利用并行计算技术，如GPU加速、多线程等，在处理图像增强和降噪算法时，可以提高计算效率和算法的实时性。
数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换
第三章图像增强一.填空题1. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为____动态范围__。
2.所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行__压缩____，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。
3. 动态范围调整分为线性动态范围调整和__非线性调整___两种。
4. 直方图均衡化把原始图的直方图变换为分布均匀的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。
基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行__展宽_____，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，__图像增强_的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性。
6. 灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进行__对比度增强___，就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。
二.选择题1. 下面说法正确的是：（B ）A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。
2. 指出下面正确的说法：（D ）A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种。
C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高。
D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。
3.指出下面正确的说法：（D ）①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。
数字图像处理名词解释
•名词解释（每小题5分,本题共20分）数字图像数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。
将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（PiXeI）O 数字图像处理指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术.8-连通的定义-对于具有值V的像素P和q ,如果q在集合N&p）中,则称这两个像素是8-连通的。
灰度直方图是指反映•幅图像各灰度级像元出现的频率。
灰度自方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。
即：横坐标农示灰度级，纵坐标衣示图像中该灰度级出现的个数。
性质：直方图是•幅图像中各像素灰度值出现次数（或频数）的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某•灰度值像素所在位置。
也就是说，它只包含了该图像中某•灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。
用途：用于判断图像量化是否恰当直方图给出了•个简单可见的指示，用来判断•幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范圉。
•般•幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔。
丢失的信息将不能恢复。
数字图像通常有两种表示形式：位图，矢量图位图和矢量图的比较：1、点位图由像素构成，矢量图由对象构成点位图的基本构图单位是像素，像素包含了色彩信息。
包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。
矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。
如:农示-个圆形,矢量图像保存了• 个画圆的命令、圆心的坐标、半径的长度等等。
欲显示该圆，矢量绘图软件则根据圆的坐标、半径等信息，经过方程式计算，将圆“画”在屏幕上。
矢量图像由许多矢量图形元素构成, 这些图形元素称为“对象”。
2、点位图面向像素绘画,矢量图面向对象“构画”两种图像的构成方式不同，其绘画力式也存在差别。
点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改。
点位图软件捉供了模拟手绘习惯的工具实现绘画。
数字图像处理_福建师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数字图像处理_福建师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.傅里叶变换有下列哪些特点？答案:有频域的概念_有关于复数的运算_从变换结果可完全恢复原始数据2.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术答案:正确3.依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为基于阈值的分割方法、基于边界的分割方法和基于____的分割方法三大类。
答案:区域4.均值滤波方法对高斯噪声的抑制效果较好，而___________方法对椒盐噪声的抑制效果较好。
答案:中值5.采样所获得的图像总像素的多少，通常称为______。
答案:分辨率6.依据图像的保真度，图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩。
答案:正确7.对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、分辨率和饱和度。
答案:错误8.数字图像处理中用图像的饱和度来表现图像画质的清晰程度。
答案:错误9.拉普拉斯算子主要用于答案:已知边缘像素后确定该像素在图像的明区或暗区10.存储一幅大小为1024×1024,256个灰度级的图像,需要 Mbit答案:811.图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。
答案:错误12.当计算机显示器显示的颜色偏蓝时,提高红色和绿色分量可以对颜色进行校正。
答案:正确13.以下算子中最适合滤除椒盐噪声的是（）。
答案:中值14.一幅灰度图像的浅色背景上有一个深色的圆环，如果要将圆环变细，可使用（）答案:最大值滤波器15.自适应滤波器（）答案:适合消除脉冲噪声_可以根据滤波器模板所覆盖像素集合的统计特性调整模板尺寸_其输出由退化图像的方差所决定16.利用直方图取单阈值方法进行图像分割时:()答案:图像直方图应有两个峰17.图像分割中的并行边界技术和串行区域技术分别利用的是灰度值的()答案:不连续性和相似性18.属于区域算法的分割方法有（）答案:阈值分割_分裂合并19.图像边缘是指图像中象素灰度值有阶跃变化或_变化的那些象素的集合。
数字图像处理选择填空
数字图像处理选择填空复习一、选择1、噪声有以下某一种特性A.只含有高频分量B.其频率总覆盖整个频谱C.等宽的频率间隔内有相同的能量D.总有一定的随机性2、利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：A.图像中应仅有一个目标B.图像直方图应有两个峰C.图像中目标和背景应一样大D.图像中目标灰度应比背景大3、采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于 1 时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
A.图像整体偏亮B.图像整体偏暗C.图像细节淹没在暗背景中D.图像同时存在过亮和过暗背景4、下列算法中属于图象锐化处理的是：A.低通滤波B.高通滤波C.加权平均法D.中值滤波5、维纳滤波器通常用于A.复原图像B.减小图像动态范围C.去噪D.平滑图像6、下列图像处理中属于图像平滑处理的是A.Hough变换B.直方图均衡C.中值滤波D.Roberts算子7、维纳滤波器通常用于A.去噪B.减小图像动态范围C.复原图像D.平滑图像8、一幅256*256 的图像，若灰度级数为16，则存储所需的比特数是：A.256KB.512KC.1MD.2M9、彩色图像增强时,处理可以采用RGB彩色模型。
A.直方图均衡化B.同态滤波C.加权均值滤波D.中值滤波10、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为。
A.32个B.64个C.128个D.256个11、假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的。
以下情况均是图像对比度较小，图像质量较差的反映。
1）峰值偏向亮度坐标轴左侧，则图像。
A.偏暗B.偏亮C.亮度值过于集中12、对一幅100*100像素的图象，若每像元用8bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为10000bit，则图象的压缩比为：A.2:1B.8:1C.4:1D.1:213、关于最大类间、类内方差比法，下列说法正确的是A.选择的阈值使得两类数据间的方差越小越好。
B.选择的阈值使得同一类的数据之间的方差越大越好。
C.选择的阈值使得两类数据间的方差越小越好，同一类的数据之间的方差越大越好。
如何应对计算机视觉中的图像失真与噪声问题
如何应对计算机视觉中的图像失真与噪声问题图像失真和噪声是计算机视觉领域中经常遇到的问题。
图像失真是指在图像的采集、传输、存储或显示过程中所引入的数据错误，导致图像质量的降低。
噪声是指图像中无关信息或干扰信号的存在，使得图像变得模糊或者包含不必要的细节。
在计算机视觉中，图像失真和噪声会对图像处理、分析和识别等任务造成不良影响。
因此，我们需要采取措施来应对这些问题，以提高图像质量和准确度。
下面将介绍一些常见的方法，可以帮助我们应对计算机视觉中的图像失真和噪声问题：1. 图像增强算法图像增强算法旨在改善图像的质量，减少图像失真和噪声对视觉任务的干扰。
其中，常用的方法包括：- 空域滤波：通过使用滤波器，对图像进行平滑、增强边缘或者去除噪声，常见的滤波器包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
- 频域滤波：通过将图像转换到频域进行处理，可以利用频域滤波器进行噪声抑制、细节增强等操作。
常见的频域滤波器有快速傅里叶变换（FFT）和小波变换等。
- 程序增强：通过调整图像的对比度、亮度和色彩平衡等参数，可以改善图像的视觉效果，减少失真和噪声的影响。
2. 噪声抑制算法针对图像中存在的噪声问题，可以采用以下方法进行抑制：- 统计滤波：通过对图像中的像素进行统计分析，利用概率模型估计噪声分布，并基于估计结果进行滤波处理。
- 自适应滤波：通过自适应调整滤波器的参数，根据图像的内容和复杂度来选择合适的滤波算法进行噪声抑制。
- 图像降噪神经网络：利用深度学习技术，训练神经网络模型来学习图像噪声的特征，进而实现图像降噪。
3. 图像恢复算法当图像受到严重失真或损坏时，我们需要恢复图像的信息和内容。
常见的图像恢复算法包括：- 图像插值：通过对图像采样点周围的像素值进行插值计算，恢复丢失的像素信息。
- 图像复原：通过数学模型和算法，对受损图像进行修复，恢复图像的细节和结构。
- 图像补全：通过在图像中缺失区域中利用周围的信息进行填充，还原图像的完整性。
数字图像处理试题及答案
数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中，用于减少图像噪声的常用方法是什么？A. 锐化B. 模糊C. 边缘增强D. 色彩平衡答案：B. 模糊2. 在数字图像处理中，下列哪种变换属于空域变换？A.傅里叶变换B.离散余弦变换C. 拉普拉斯变换D. 直方图均衡化答案：D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像，以下哪种方法可以用于图像的对比度增强？A. 线性拉伸B. 非线性拉伸C. 双边滤波D. 所有选项都正确答案：D. 所有选项都正确4. 在图像处理中，使用中值滤波的主要目的是什么？A. 提高图像分辨率B. 增强图像边缘C. 减少图像噪声D. 改变图像色彩答案：C. 减少图像噪声5. 对于彩色图像，YCbCr色彩空间中的Y分量代表什么？A. 蓝色B. 亮度C. 色度D. 饱和度答案：B. 亮度二、填空题1. 在数字图像处理中，__________是指将图像数据转换为更适合分析或解释的形式。
答案：图像增强2. __________变换能够将图像从空间域转换到频率域，常用于分析图像的频率成分。
答案：傅里叶3. 图像的__________是指图像中从最暗到最亮像素的灰度级范围。
答案：动态范围4. 通过__________可以改变图像的颜色和亮度，使其更适合人眼观察或满足特定的处理需求。
答案：色彩调整5. 在图像压缩中，__________是一种无损压缩技术，可以减少文件大小而不丢失图像信息。
答案：行程编码三、简答题1. 简述数字图像处理的主要应用领域。
答：数字图像处理的应用领域非常广泛，包括医学成像、卫星遥感、工业检测、安防监控、图像识别与分类、虚拟现实、多媒体娱乐、数据压缩与存储等。
在医学成像中，数字图像处理技术用于增强图像质量，以便更准确地诊断疾病。
在卫星遥感中，它用于分析地表特征和环境变化。
在工业检测中，图像处理技术用于自动化检测和质量控制。
安防监控中，图像处理技术用于目标跟踪和行为分析。
图像识别与分类则广泛应用于自动驾驶、人脸识别和生物特征识别等领域。
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像有向下运动的运动模糊，反之就是向上运动的运动模糊。b 也是同理。二者叠 加起来就会产生类似矢量和的效果，也就是斜 45°方向上的运动模糊。此外，a 或 b 的值越大，运动的效果就越明显，也就是图像上像素抖动的距离就越长，如 下图所示。
a=0.05 b=0
a=0.1 b=0
a=0.2 b=0
随后我们来进行高斯噪声的生成与叠加。按照作业的要求，其方差应为 0.01，而 均值为 0，打下自然就是图像大小。因此程序生成了一个噪声 t，同时叠加在了 输出 g 上，噪声的本体以及叠加的效果如下图所示：
噪声本体
添加了高斯噪声的运动模糊图像
可以看出高斯噪声对图像的影响是很大的。噪声本身不具有规律性，而且频率忽 高忽低。因此这也是之后图像复原中最难处理的一环。
a=0.1 b=0.1
a=0.1 b=-0.1
a=-0.1 b=0.1
a=-0.1 b=-0.1来自作业中第一个任务要求利用退化函数对图像的频域进行处理， 进而在空间域上达 到运动模糊的目的。这里我们来一边分析程序，一边对其造成的效果进行解释。 程序代码如下： f=imread('original_DIP.tif'); f=im2double(f); g=f; x=fft2(f); y=x; [m,n]=size(f); a=0.1; b=0.1; for i=1:m for j=1:n if(i>m/2) i1=i-m; else i1=i; end if(j>n/2) j1=j-n; else j1=j; end if(i1*a+j1*b==0)
h=1; else h=sin(pi*(i1*a+j1*b))*exp(complex(0,-pi*(i1*a+j1*b)))/(pi *(i1*a+j1*b)); end y(i,j)=x(i,j)*h; end end g=ifft2(y); %t= sqrt(0.01) * randn(m,n); %g=g+t; imshow(g,[]); 首先我们读入预设的文件 original_DIP.tif， 同时用复制的方法生成一个输 出图像的模板。运用 fft2 函数求得该图像的频谱函数，同时也复制一个模板来 进行变换。随后测量图像大小，预设 ab 都是 0.1，这些都是常规的操作。随后 这个循环则是整个程序的运算核心，也是最容易出错的地方。 首先循环中有两个小的判断，如果循环变量 i 或 j 大于图像边长的一半，就让 它减去一个边长。 这样 i1 和 j1 就和图像进行傅里叶变换后本身的 uv 坐标相对 应。随后又进行了了一个判断，如果 a*i1+b*j1 的值为 0，对应到计算式中就 是分母的值为 0，MATLAB 无法处理这种情况，因此答案会出错。但是从数学的 角度来看，sinx 和 x 是等价无穷小，在 a*i1+b*j1 的值为 0 时原式的值就应 该为 1，这样 h（u，v）的值就得以确定了。 随后又是一些很简单的运算，做反变换，并用 imshow 函数显示，结果就如上面 四张图一样。a 的值确定的是垂直方向上的运动模糊，不难看出，a 大于 0 是图