图像处理课后习题答案
何东健数字图像处理课后答案
何东健数字图像处理课后答案【篇一：数字图像处理课后参考答案】>1.1解释术语（2）数字图像：为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级（层次）也即均匀量化，以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
（3）图像处理：是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术，也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。
1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目，从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。
1.11基本思路是，通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1.12基本目的是，找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法，以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。
第二章2.1解释下列术语（18）空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目，用于表示图像中可分辨的最小细节，主要取决于采样间隔值的大小。
（19）灰度分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级数l称为图像的灰度级分辨率。
（20）像素的4邻域：对于图像中位于（x,y）的像素p来说，与其水平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素，他们的坐标分别为（x-1,y）（x,y-1）（x,y+1）（x+1,y）。
图像处理课后答案
2.DPI、CCD、LPI、Binary Image 的中文及含义。 答：DPI：dot per inch 打印分辨率，每英寸所打印的点数或线数，用来表示打印机打印 分辨率。这是衡量打印机打印精度的主要参数之一。
//求亮度 for(g=sum=0;g<256;g++) sum+=g*hist[g]; brightness=1.0*sum/imgSize;
//求对比度 for(g=sum=0;g<256;g++) sum+=(g-brightness)*(g-brightness)*hist[g]; contrast=sqrt(sum/imgSize);
15.如何认识高斯模糊和高斯平滑以及尺度等概念？ 答：高斯模糊是指根据高斯曲线为像素加权，有选择地模糊图像。 高斯平滑是指在做滤波处理时按高斯函数来构造模板，进而除去图像噪声。 尺度，即高斯函数中所用的 ó，其意义为模板的覆盖范围。
16.图象平滑的直观依据是什么？不同的平滑方法是如何看待噪音？并使用了何种改进以尽 量降低其对边缘的模糊？对于平滑的快速性和边缘保持，你有何见解？
均值滤波 Average Filter 对于一个滑动窗口内的各象素的灰度级求平均值、用该均值 来代替窗口中心象素的原灰度级。
区别：1）中值滤波计算复杂度非常高(因为排序)，执行速度慢，滤波前后图像的亮度 发生改变(但非常接近)，不容易造成图像模糊，具有非常好的抗噪性能，中值滤波能够在 抑制随机噪声的同时不使边缘模糊。2）均值滤波执行速度快，滤波前后图像的亮度不变， 容易造成图像模糊，实质上在求平均值的过程中，噪声的灰度值也代入了均值中，从而向 周围扩散，导致图像模糊，边缘不清晰。
数字图像处理（岗萨雷斯第三版）课后习题答案
数字图像处理（岗萨雷斯第三版）课后习题答案第3章3.6原题：试解释为什么离散直⽅图均衡技术⼀般不能得到平坦的直⽅图？答：假设有⼀副图像，共有像素个数为n=MN（M⾏N列），像素灰度值取值范围为（0～255），那么该图像的灰度值的个数为L=256，为了提⾼图像的对⽐度，通常我们都希望像素的灰度值不要都局促到某⼀个狭窄的范围，也就是我们通常说的图像灰度值的动态分布⼩。
最好是在有效灰度值取值范围上，每个灰度值都有MN/L个像素，这个时候我们就可以得到⼀张对⽐度最理想的图像，也就是说像素的取值跨度⼤，像素灰度值的动态范围⼤。
因为直⽅图是PDF（概率密度函数）的近似，⽽且在处理中，不允许造成新的灰度级，所以在实际的直⽅图均衡应⽤中，很少见到完美平坦的直⽅图。
因此，直⽅图均衡技术不能保证直⽅图的均匀分布，但是却可以扩展直⽅图的分布范围，也就意味着在直⽅图上，偏向左的暗区和偏向右的亮区都有像素分布，只是不能保证每个灰度级上都有像素分布。
（百度答案：）由于离散图像的直⽅图也是离散的，其灰度累积分布函数是⼀个不减的阶梯函数。
如果映射后的图像仍然能取到所有灰度级，则不发⽣任何变化。
如果映射的灰度级⼩于256，变换后的直⽅图会有某些灰度级空缺。
即调整后灰度级的概率基本不能取得相同的值，故产⽣的直⽅图不完全平坦。
3.8原题：在某些应⽤中，将输⼊图像的直⽅图模型化为⾼斯概率密度函数效果会是⽐较好的，⾼斯概率密度函数为：其中m和σ分别是⾼斯概率密度函数的均值和标准差。
具体处理⽅法是将m和σ看成是给定图像的平均灰度级和对⽐度。
对于直⽅图均衡，您所⽤的变换函数是什么？答：直⽅图均衡变换函数的⼀般表达式如下：在回答这个问题时，有两点⾮常重要，需要学⽣表达清楚。
第⼀，这个表达式假定灰度值r只有正值，然⽽，⾼斯密度函数通常的取值范围是-∞～∞，认识到这点是⾮常重要的，认识到这点，学⽣才能以多种不同的⽅式来解决问题。
对于像标准差这样的假设，好的答案是，需要⾜够⼩，以便于当r为⼩于0时，在p r(r)曲线下的⾯积可以被忽略。
(完整版)数字图像处理：部分课后习题参考答案
第一章1.连续图像中，图像为一个二维平面，(x,y)图像中的任意一点，f（x,y）为图像于(x,y)于处的值。
连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的数字图像中，图像为一个由有限行有限列组成的二维平面，（i,j)为平面中的任意一点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i行j列,g（i,j) 也是不连续的，表示图像i行j列处图像灰度值。
联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。
其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。
图像处理的重点是图像之间进行的变换。
尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。
如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。
这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。
图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。
联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。
(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
图像处理章毓晋课后答案
图像处理章毓晋课后答案一、简答题1. 何为图像处理？图像处理是指对图像进行一系列的算法和操作，以改变图像的特征或产生新的图像。
图像处理广泛应用于计算机视觉、医学成像、遥感、图像识别等领域。
2. 图像处理的基本步骤有哪些？图像处理的基本步骤包括：•图像获取：使用数字摄像机或扫描仪等设备获取图像。
•图像预处理：对原始图像进行一系列的预处理操作，包括噪声去除、图像增强等。
•特征提取：从图像中提取出感兴趣的特征，如边缘、纹理、颜色等。
•图像分析：对提取出的特征进行分析，如目标检测、物体识别等。
•图像编辑：对图像进行编辑，如修剪、调整亮度、对比度等。
•图像重建：将处理后的图像重建为原始图像的形式，如去除噪声后的图像。
3. 请简要介绍图像处理的分类。
图像处理可以分为以下几类：•数字图像处理：使用数字计算机对数字图像进行处理，包括图像的获取、增强、复原等操作。
•模糊图像处理：对模糊图像进行处理，以提高图像的清晰度和质量。
•高动态范围图像处理：对高动态范围图像进行处理，以提高图像的动态范围和细节。
•色彩图像处理：对彩色图像进行处理，包括颜色校正、颜色增强等操作。
•二值图像处理：将灰度图像转换为二值图像，并对二值图像进行处理，如图像分割、轮廓提取等。
•图像压缩和编码：将图像进行压缩和编码，以减小图像文件的存储空间。
4. 请简述图像增强的方法。
图像增强是指通过一系列的处理操作，改善图像的质量和观感。
常见的图像增强方法包括：•灰度变换：通过调整图像的灰度级，以增强图像的对比度和亮度。
•直方图均衡化：通过重新分配图像灰度级的像素值，以使图像的直方图更均匀分布，提高图像的对比度。
•空域滤波：通过应用滤波器对图像进行模糊、锐化、边缘增强等操作，以改善图像的质量。
•频域滤波：通过将图像转换到频域，并应用滤波器对频谱进行处理，然后将图像转换回空域，以实现图像增强。
•彩色图像增强：对彩色图像的亮度、对比度和饱和度进行调整，以改善图像的颜色表现和观感。
图像处理 课后答案
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这个公式是测量中心点和它的相邻点之间加权的差 基本思想就是：如果一个孤立的点（ 值。基本思想就是：如果一个孤立的点（此点的灰 度级与其背景的差异相当大并且它所在的位置是一 个均匀的或近似均匀的区域） 个均匀的或近似均匀的区域）与它周围的点很不相 则很容易被这类模板检测到。 同，则很容易被这类模板检测到。 我们着重考虑的差别是那些足以识别为孤立点的差 我们着重考虑的差别是那些足以识别为孤立点的差 决定) 异(由T决定 。 由 决定 前例中图10.2d显示了门限 取图 显示了门限T取图 前例中图 显示了门限 取图10.2c中像素最高绝 中像素最高绝 对值的90%的结果。 的结果。 对值的 的结果
R = w1 z1 + w2 z2 + ... + w9 z9 = ∑ wi zi
i =1
4
9
10.1.1 点检测
孤立点的检测，使用图 所示的模板， 孤立点的检测，使用图10.2a所示的模板，如果 所示的模板 |R| ≥ T 我们说在模板中心的位置上已经检测到一个点。 我们说在模板中心的位置上已经检测到一个点。这 是一个阈值（ ），R是模板运算的结果 里T是一个阈值（门限）， 是模板运算的结果。 是一个阈值 门限）， 是模板运算的结果。
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Hough变换的诱人之处就是将参数空间 细分为很多 变换的诱人之处就是将参数空间θρ细分为很多 变换的诱人之处就是将参数空间 单元，如图10.19b。 单元，如图 。
这样一来，我们就可以根据线边缘上任一点 这样一来，我们就可以根据线边缘上任一点(xk, yk)在 在 θρ平面得到一系列正弦曲线。具体作法如下： 平面得到一系列正弦曲线。 平面得到一系列正弦曲线 具体作法如下： 对每一个点(xk, yk)，我们令θ等于 轴上允许的细分值， 对每一个点 ，我们令 等于θ轴上允许的细分值， 等于 轴上允许的细分值 求出相应的ρ值 并通过公式ρ= 求出相应的 值四 并通过公式 xkcosθ+ yksinθ求出相应的 值，将ρ值四 舍五入为最接近的ρ值轴上的允许值 值轴上的允许值。 舍五入为最接近的 值轴上的允许值。
数字图像处理第四版拉斐尔课后答案
数字图像处理第四版拉斐尔课后答案数字图像处理（美）Rafael C. Gonzalez（拉斐尔·C. 冈萨雷斯），Richard E. Woods（理查德·E. 伍兹）课后习题答案1. 新增了关于精确直⽅图匹配、⼩波、图像变换、有限差分、k均值聚类、超像素、图割、斜率编码的内容。
2. 扩展了关于⾻架、中轴和距离变换的说明，增加了紧致度、圆度和偏⼼率等描述⼦。
3. 新增了哈⾥斯-斯蒂芬斯⾓点探测器及*稳定极值区域的内容。
扫⼀扫⽂末在⾥⾯回复答案+数字图像处理⽴即得到答案4. 重写了关于神经⽹络和深度学习的内容，全⾯介绍了全连接深度神经⽹络，新增了关于深度卷积神经⽹络的内容。
5. 为学⽣和教师提供⽀持包，⽀持包可从本书的配套⽹站下载。
6. 新增了⼏百幅图像、⼏⼗个新图表和上百道新习题。
在数字图像处理领域，本书作为主要教材已有40多年。
第四版是作者在前三版的基础上修订⽽成的，是前三版的发展与延续。
除保留前⼏版的⼤部分内容外，根据读者的反馈，作者对本书进⾏了全⾯修订，融⼊了近年来数字图像处理领域的重要进展，增加了⼏百幅新图像、⼏⼗个新图表和上百道新习题。
全书共12章，即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重构、⼩波变换和其他图像变换、彩⾊图像处理、图像压缩和⽔印、形态学图像处理、图像分割、特征提取、图像模式分类。
本书的读者对象主要是从事信号与信息处理、通信⼯程、电⼦科学与技术、信息⼯程、⾃动化、计数字图像处理课后答案（美）Rafael C.Gonzalez（拉斐尔·C. 冈萨雷斯），Richard E. Woods（理查德·E. 伍兹）算机科学与技术、地球物理、⽣物⼯程、⽣物医学⼯程、物理、化学、医学、遥感等领域的⼤学教师和科技⼯作者、研究⽣、⼤学本科⾼年级学⽣及⼯程技术⼈员。
Rafael C. Gonzalez: 1965于美国迈阿密⼤学获电⽓⼯程学⼠学位；1967年和1970年于美国佛罗⾥达⼤学盖恩斯维尔分校分别获电⽓⼯程硕⼠学位和博⼠学位。
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第一章绪论1.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？(什么是图像？什么是数字图像？什么是灰度图像？模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？)图像：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
数字图像：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像。
灰度图像：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。
模拟图像处理与数字图像处理主要区别：模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。
(优点：速度快，一般为实时处理，理论上讲可达到光的速度，并可同时并行处理。
缺点：精度较差，灵活性差，很难有判断能力和非线性处理能力)数字图像处理(称计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对数据进行处理的过程)是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期目的的技术.(优点：精度高，内容丰富，可进行复杂的非线性处理，灵活的变通能力，一只要改变软件就可以改变处理内容)2.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？数字图像处理可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。
狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像目标的描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。
区别和联系：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大；图像分析则进入了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
3.图像处理与计算机图形学的区别与联系是什么？数字图像处理，是指有计算机及其它有关的数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预期的目的，而计算机图形学是研究采用计算机生成，处理和显示图形的一门科学。
二者区别：研究对象不同，计算机图形学研究的研究对象是能在人的视觉系统中产生视觉印象的事物，包括自然景物，拍摄的图片，用数学方法描述的图形等，而数字图像处理研究对象是图像；研究内容不同，计算机图像学研究内容为图像生成，透视，消阴等，而数字图像处理研究内容为图像处理，图像分割，图像透析等；过程不同，计算机图像学是由数学公式生成仿真图形或图像，而数字图像处理是由原始图像处理出分析结果，计算机图形与图像处理是逆过程。
结合每个人的本专业学科、工作应用，谈谈数字图像处理的关系或在本专业学科中的应用。
检测技术与自动化装置是把自动化、电子、计算机、控制工程、信息处理、机械等多种学科、多种技术融合为一体并综合运用的复合技术，检测技术与自动化装置以自动化、电子、计算机、控制工程、信息处理为研究对象，以现代控制理论、传感技术与应用、计算机控制等为技术基础，以检测技术、测控系统设计、人工智能、工业计算机集散控制系统等技术为专业基础，同时与自动化、计算机、控制工程、电子与信息、机械等学科相互渗透，主要从事以检测技术与自动化装置研究领域为主体的、与控制、信息科学、机械等领域相关的理论与技术方面的研究。
我的专业是模式识别与智能系统，图像处理是模式识别专业的一个研究方向，图像处理是指对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的需求，模式识别与智能系统专业是以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
模式识别与智能系统专业的图像处理研究方向主要采用的就是数字图像处理，对各类事物的表象和特征进行分析。
2.除前面介绍的例子之外，试举一些其他的图像应用的工程例子。
1、文化艺术方面电视画面的数字编辑；动画的制作，电子图像游戏；纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计；文物资料照片的复制和修复；运动员动作分析和评分2、机器人视觉机器人三维景物理解和识别；自主机器人军事侦察、危险环境；邮政、医院和家庭服务的智能机器人；装配线工件识别、定位智能机器人；太空机器人3、视频和多媒体系统电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成；多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输4、科学可视化图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具5、电子商务身份认证；产品防伪；水印技术第二讲：图像处理基础1.图像数字化包括哪两个过程？每个过程对数字化图像质量有何影响？图像数字化主要包括取样和量化这两个过程，其中取样过程是使图像空间坐标数字化，而量化过程是使图像函数值（灰度值）数字化。
取样（数字化空间坐标）过程影响着数字化图像的空间分辨率（图像中可辨别的最小细节）；而量化（数字化灰度值）过程影响着数字化图像的灰度级分辨率（灰度级别中可辨别的最小变化）采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素越多，空间分辨率高，质量好，但数据量大。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。
2.数字化图像的数据量与哪些因素有关？1）图像的大小有关，图像打数据量也就大。
2）采样间隔越大，量化等级越小，数据量越小；采样间隔越小，量化等级越多，数据量越大。
3）与一个像素在计算机中表示的方式有关，一个像素占用的字节数多，数据量大。
3.数字化设备由哪几部分组成？数字化设备包括哪些主要特征？（1）采样孔：是数字化设备能够单独地观测特定的图像元素二不受图像其他部分的影响。
（2）图像扫描机构：使采样孔按照预先确定的方式在图像上移动，从而按顺序观测没一个像素。
（3）光传感器：通过采样检测图像的每一个像素，通常采用CCD阵列。
（4）量化器：将传感器输出的连续量转化整数值，如A/D 转换电路。
（5）输出存储装置：将量化器产生的灰度值按适当的格式存储起来。
第三讲：图像处理的基本运算1.图像处理算法可分为几类？图像的基本运算有哪几种？图像处理算法可以分为3大类，即：1）单幅图像→单幅图像。
2）多幅图像→单幅图像。
3）单幅或多幅图像→数值/符号等。
图像的基本运算有点运算和邻域运算两种。
点运算是指输出图像中每个像素的灰度值仅由输入图像中相应位置像素的灰度值决定。
而邻域运算中，每个输出像素的灰度值则由对应输入像素的一个邻域内的几个像素的灰度值共同决定。
2.为什么进行灰度变换可以增强对比度？如果想减弱对比度怎么办？假设DA为输入点的灰度值，DB为相应输出点的灰度值，则DB=f(DA)=aDA+b。
当a>1,b=0时，线性点运算使得输出图像的灰度级范围扩大。
即通过比例因子a的作用，将输入图像较窄的灰度级范围扩大到可显示灰度级的更大部分甚至整个范围。
另一方面，比例因子a还使得任意两个灰度值之间的差值扩大了a倍，从而增加了图像的对比度。
当0<a<1,b=0时，情况正好相反，线性点运算减弱了图像的对比度。
3.图像的负片是怎么形成的？假设DA为输入点的灰度值，DB为相应输出点的灰度值，则DB=f(DA)=aDA+b。
当a<0,b=0时，线性点运算使得图像的亮区变暗，暗区变亮，即所谓的“黑白颠倒”，图像处理中称之为图像的反相或求补。
即可形成图像的负片4.试给出把灰度范围（0，10）拉伸为（0，15），把灰度范围（10，20）移到（15，25），并把灰度范围（20，30）压缩为（25，30）的变换方程。
解： c y x f a b c d y x g +⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=),()()(),( (1)),(23),(y x f y x g =（2）15),(),(+=y x f y x g （3）25),(21),(+=y x f y x g5.试给出变换方程T(z),使其满足在10≤z ≤100的范围内，T(z)是lgz 的线性函数010()l g 101002100a bz T z a zb z a b z +≤<⎧⎪=+≤≤⎨⎪+≥⎩6.已知一幅64×64的数字图像，其灰度级有8个，各灰度级出现的 频 数如表a 所示。
试将此幅图像进行直方图变换，使其变换后的图像具有如表b 所示的灰度级分布，并画出变换前后图像的直方图0s1s 2s3s4s5s 6s 7s处理前 0r560 560 1r 230 690 920 2r 333 713 1046 3r137 568 705 4r 356 356 5r612062670 0 0 0.19 0.25 0.21 0.240 0 0 790 1023 850 9850 1 2 3 4 5 60.14 0.22 0.26 0.17 0.09 0.06 0.04560 920 1046 705 356 267 1701 2 3 4 5 6nk/n nk g(x,y) nk/n nk f(x,y)r170 1706r72 7270 0 0 790 1023 850 985 448处理后第四讲：直方图，图像增强1.什么是灰度直方图？有哪些应用？灰度直方图是灰度级的函数，它反映了一副图像中具有某种灰度级的像素的个数、各灰度级像素出现的频率。
应用：用于判断图像量化是否恰当；用于确定图像二值化的阈值；当物体部分的灰度值比其它部分灰度值大时，可利用直方图统计图像中物体的面积；计算图像信息量H（熵）；通过变换图像的灰度直方图，可使图像更清晰，达道图像增强的目的。
2.从灰度直方图你能获得图像的哪些信息？灰度范围，灰度级分布，整幅图像的平均亮度等统计下面图像的灰度直方图0 1 3 2 1 3 2 10 5 7 6 2 5 6 71 6 0 6 1 6 3 42 6 7 53 5 6 53 2 2 7 2 6 1 62 6 5 0 2 7 5 01 2 3 2 1 2 1 23 1 2 3 1 2 2 13.图像增强的目的是什么? 它包含哪些内容？采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。
如：有选择地突出某些感兴趣的信息，同时抑制一些不需要的信息，提高图像的使用价值。
4.直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别与联系？均衡化：将原图像通过某种变换，得到一副灰度直方图为均匀分布的心图像的方法。