武汉大学《数字图像处理》期末考试试卷及答案
数字图像期末考试试题
数字图像期末考试试题# 数字图像处理期末考试试题## 一、选择题（每题2分，共20分）1. 在数字图像处理中，灰度化处理通常使用以下哪种方法？A. 直接取RGB三个通道的平均值B. 只取红色通道C. 只取绿色通道D. 只取蓝色通道2. 边缘检测是图像处理中的一个重要步骤，以下哪个算法不是边缘检测算法？A. Sobel算子B. Canny算子C. Laplacian算子D. Gaussian模糊3. 在图像增强中，直方图均衡化的目的是什么？A. 增加图像的对比度B. 减少图像的噪声C. 改善图像的色彩D. 锐化图像的边缘4. 以下哪个是图像滤波中常用的高通滤波器？A. 高斯滤波器B. 均值滤波器C. Laplacian滤波器D. 中值滤波器5. 在图像分割中，阈值分割法是基于什么原理？A. 图像的纹理特征B. 图像的灰度分布C. 图像的颜色分布D. 图像的几何形状## 二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数字图像的基本属性及其在图像处理中的重要性。
2. 描述图像锐化的基本步骤，并解释为什么锐化可以提高图像的可读性。
3. 解释什么是图像的傅里叶变换，并简述其在图像处理中的应用。
## 三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一个大小为 \( 256 \times 256 \) 的灰度图像，其像素值范围从0到255。
计算该图像的直方图，并说明如何根据直方图进行图像的对比度增强。
2. 假设有一个图像，其尺寸为 \( 100 \times 100 \) 像素，且每个像素的灰度值为 \( g(x, y) \)。
请写出使用高斯滤波器对图像进行平滑处理的公式，并描述其对图像噪声的影响。
## 四、综合应用题（共30分）1. 描述如何使用Canny边缘检测算法进行图像边缘的提取，并解释其算法的步骤和原理。
2. 给出一个实际应用场景，说明如何利用图像分割技术来解决该场景中的问题。
## 五、论述题（共30分）1. 论述数字图像处理在医学成像领域的应用，并讨论其对提高诊断准确性的潜在影响。
《数字图像处理》习题参考答案
1《数字图像处理》 习题参考答案第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 （连续图像）信号，再由模拟 /数字转化器（ADC ）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1.2采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1 •具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。
（2）重现性能好。
（3）灵活性高。
2•数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3•数字图像处理技术适用面宽。
4 •数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的 图像。
1.4讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答：如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的 信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机） 、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？答.目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++ （面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像t+W<住《l 塁希碎«IUIMEH 鼻爭■图1.8数字图像处理系统结构图处理工具箱（Image Processing Tool box ）。
《数字图像处理》习题参考答案
1《数字图像处理》 习题参考答案第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 （连续图像）信号，再由模拟 /数字转化器（ADC ）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1.2采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1 •具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。
（2）重现性能好。
（3）灵活性高。
2•数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3•数字图像处理技术适用面宽。
4 •数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的 图像。
1.4讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答：如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的 信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机） 、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？答.目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++ （面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像t+W<住《l 塁希碎«IUIMEH 鼻爭■图1.8数字图像处理系统结构图处理工具箱（Image Processing Tool box ）。
武汉大学《数字图像处理》期末考试试卷及答案
一、 单项选择题（每小题 1 分，共 10 分） 1.d 2.b 3.d 4.b 5.d 6.c 7.b 8.c 9.d 10.a 二、 填空题（每空 1 分，共 15 分） 1.频率域 2.4-邻域 8-邻域（不分先后） 3.直方图均衡 直方图规定化（不分先后）
4.细化
5.无失真编码
四、判断改错题（下列命题是否正确，正确的就在题号前的括弧内打“√” ，错误的打 “×”并改正。每小题 2 分，共 10 分） ( ) 1. 灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比。 ( ) 2. 直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算。 ( ) 3. 有选择保边缘平滑法可用于边缘增强。 ( ) 4. 共点直线群的 Hough 变换是一条正弦曲线。 ( ) 5. 边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术。
武 汉 大 学《 数 字 图 像 处 理 》试 卷
-Hale Waihona Puke 标准答案一、 单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在 题前的括号内。答案选错或未作选择者，该题不得分。每小题 1 分，共 10 分） ( )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 b.255 c.6 d.8 ( )2.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( )3.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( )4.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( ) 5.一曲线的方向链码为 12345，则曲线的长度为 a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 ( )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 placian 增强 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 ( )8.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45° c.垂直 d.135° ( )9.二值图象中分支点的连接数为： a.0 b.1 c.2 d.3 ( )10.对一幅 100×100 像元的图象，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 40000bit，则图象的压缩比为： a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.1:2 二、 填空题（每空 1 分，共 15 分） 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在 进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是 和 。 3.直方图修正法包括 和 两种方法。 4.常用的灰度内插法有 、 和 。 5.多年来建立了许多纹理分析法， 这些方法大体可分为 和结构分析法两大类。 6.低通滤波法是使 受到抑制而让 顺利通过，从而实现图像平 滑。 7.检测边缘的 Sobel 算子对应的模板形式为 和 。 8.一般来说，采样间距越大，图象数据量 ，质量 ；反之亦然。 三、名词解释（每小题 3 分，共 15 分） 1.数字图像 2.图像锐化 3.灰度共生矩阵
数字图像处理期末考试答案
数字图像处理期末考试答案数字图像处理》复指南选择题1.在采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对哪一类图像进行的？（B）A。
图像整体偏暗B。
图像整体偏亮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2.图像灰度方差说明了图像的哪一个属性？（B）A。
平均灰度B。
图像对比度C。
图像整体亮度D。
图像细节3.计算机显示器主要采用哪一种彩色模型？（A）A。
RGBB。
CMY或CMYKC。
HSI4.采用模板[-11]T主要检测哪个方向的边缘？（A）A。
水平B。
45度C。
垂直D。
135度5.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波6.维纳滤波器通常用于哪种情况？（C）A。
去噪B。
减小图像动态范围C。
复原图像D。
平滑图像7.彩色图像增强时，可以采用哪种处理方法？（C）A。
直方图均衡化B。
同态滤波C。
加权均值滤波D。
中值滤波8.在对图像进行复原的过程中，B滤波器需要计算哪些功率谱？（B）A。
逆滤波B。
维纳滤波C。
约束最小二乘滤波D。
同态滤波9.XXX滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，可以将高通滤波器的转移函数加上一定的常数以引入一些低频分量。
这样的滤波器称为什么？（B）A。
XXX高通滤波器B。
高频提升滤波器C。
高频加强滤波器D。
理想高通滤波器10.图像与灰度直方图之间的对应关系是什么？（B）A。
一一对应B。
多对一C。
一对多D。
都不对应11.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波12.一幅256x256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是多少？（A）A。
256KB。
512KC。
1MD。
2M13.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0，255]，则该图像的信息量为多少？（D）A。
0B。
255C。
6D。
814.下列算法中属于局部处理的是什么？（D）A。
灰度线性变换B。
二值化C。
【数字图像处理】期末复习资料及期末模拟试卷(含答案)doc(DOC)
Digital Image Processing Examination1. Fourier Transform problem.1） F or an image given by the function f(x,y)=(x+y)3 where x,y are continuous varibales; evaluatef(x,y)δ(x-1,y-2) and f(x,y)* δ(x-1,y-2),where δ is the Dorac Delta function.2） F or the optical imaging system shoen below,consisting of an image scaling and two forwardFourier transforms show that the output image is a scale and inverted replica of the original3) three binary images (with value 1 on black areas and value 0 elsewhere) are shown below. Sketch the continuous 2D FT of these images(don’t do this mathematically, try to use instead the convolution theorem and knowledge of FTs of common functions)2. The rate distortion function of a zero memory Gaussian source of arbitary mean and variance σ2 with respect to the mean-square error criterion is⎪⎩⎪⎨⎧≥≤≤=2220log 21)(σσσD D for D D Ra) Plot this functionb) What is D max c) If a distortion of no mor than 75% of the source’s variance is allowed, what is the maximumcompression that can be achieved?3. The PDF of an image is given by Pr(r) as shown below. Find the transform toconvert the image's PDF to Pr(z). Assume continuity, and find the transform in terms of r and z. Explain the transformation.4. A certain inspection application gathers black & white images of parts as they travel along a con-veyor belt. It is necessary to sort the parts into two categories: parts with holes and parts with-out holes. An example of an image that might be taken by the inspection camera is shown at the right. Propose a method to identify and locate the objects of each category in the image so that they can be picked up by a robotic system and placed in different bins. Assume that the imaging system knows where each image pixel is located on the conveyor belt at every point in time.Provide an annotated flow chart of the algorithm you propose.5.In a given application, an averaging mask is applied to input images to reduce noise and then aLaplacian mask is applied to enhance small details. Would mathematics predict that the result should be the same if the order of the operations were reversed? What practical issues would be encountered in computer implementation?Digital Image Processing Examination1. A preprocessing step in an application of microscopy is concerned with the issue ofisolating individual round particles from similar particles that overlap in groups of two or more.Assuming that all particles are of the same size, propose a morphological algorithm that will produce an image that contains only the isolated (non-overlapping) particles that are not in contact with the boundary of the image.2. An image represented by a continuous function f(x, y) is w = 2 cm wide and h = 3 cm high. The imageis to be converted to an array of pixels by a scanner whose response is zero above 80 lines/centimeter in both the horizontal and vertical directions. The discrete image is represented by an array ˆf(n, m) where n and m take on integer values, 0 ~ n ~ N - 1, 0~ m ~ M-1.(a)Determine suitable values for N and M.(b)Assume that ˆf(n, m) = f(na, mb). Determine the values of a and b.(c)Determine constants A, B, C, D, E such that the DFT of fˆ can be expressed as)(00) ,() , (EvmDuniBnCmemnfAvu F+-==∑∑=(d)Find numbers (P1, P2) such that F(u + jP1, v + kP2) = F(u, v) for any integers j, k, u, v.3. The arithmetic decoding process is the reverse of the encoding procedure. Decode the message 0.23355 given the coding model.4. The gradient of a function f (x) is defined as⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡∂∂∂∂=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=∇y f x f G G f y xComputationally, the first derivative is implemented by calculating the difference between adjacent pixels.(a) Is the following a linear operator?2122⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂=∇y f x f f (b) State how would you implement the above operator using differences between pixels.(c) A Sobel operator uses two masks, Hx and Hy to process an image. Explain why are two masksneeded and what do they measure?(d)Write down the masks Hx and Hy, and identify them in the followingfigures:5. The three images shown were blurred using square averaging masks of sizes n=23, 25 , and 45, respectively. The vertical bars on the left lower part of (a) and (c) are blurred, but a clear separation exists between them. However, the bars have merged in image (b), in spite of the fact that the mask that produced this image is significantly smaller than the mask that produced image (c). explain this.Digital Image Processing Examination1. An image array f(m, n) of size M1 × N1 is to be convolved with a filter array h(m, n) of size M2 × N2 to produce a new image array g(m, n).1)Write a pseudo code program that describes a method to compute g(m, n) throughthe use of Fourier transforms. The result should be the same size as would beachieved with direct convolution.2)Modify the algorithm so that it does the correlation f ~ h rather than theconvolution.2. You have the job of designing an algorithm that will count the number of objects with holes and the number of objects without holes in images of the kind shown here. Assume that the images are binary with 0 corresponding to black and 1 correspondingto white. The imaging system is of low quality and produces images that are corrupted with salt and pepper noise.The objects do not overlap or touch, but may be close to each other in any direction.They may be of any shape or size. The algorithm should not be confused by the salt and pepper noise, and should not count noise pixels as objects.Write a pseudo-code description of your algorithm. You may also include a block diagram and other information to make it understandable to a programmer. State any assumptions you make, such as: “Objects must contain at least 50 pixels.”least 50 pixels.”3. Suppose that an image has the gray-level probability density functions shown. Here, p 1(z) corresponds to objects and p 2(z) corresponds to the background. Assume that p 1=p 2 and find the optimal threshold between object and back ground pixels.4. The Sobel operator computes the following quantity at each location (x, y) in an image array, A:Gx[j,k]=(A[j+1,k+1]+2A[j+1,k]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j-1,k]+A[j-1,k-1]) Gy[j,k]=(A[j-1,k-1]+2A[j,k-1]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j,k+1]+A[j+1,k+1]) G[j,k] = |Gx[j,k]| + |Gy[j,k]|The position of A[j, k] is column j and row k of the array.The operation is implemented as the convolution of the image array A with two masks, Mx and My followed by the magnitude operation.1) Write a 3 × 3 array for each mask, Mx and My.2) What mathematical operation on an image array is approximated by the Sobeloperator? Show how the Sobel operator is related to the mathematical operation.5. Answer the following questions about morphological image processing.(a) Shown below are two tables with expressions that relate to binary morphological image processing. Associate each expression in the left table with one from the right table.(b) A well-known morphological algorithm uses the following iteration with a structuring element B.(1) Initialize X[p] = 1 for some pixel A p ∈(2) A B X Y )(⊕=(3) If X Y ≠ then set X = Y and repeat (2)An original set A is shown in (A) and an initial pixel p 2 A is shown in (B). The result after one iteration of the algorithm with structuring element⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=010111010Bis shown in (C). Fill in the result of the next two iterations by marking theappropriate pixels for the set Y in (D) and (E). In frame (F) show the result for Y that would be reached after a large number of iterations.Digital Image Processing Examination1. Consider the edge model depicted below. Sketch the gradient and Laplacian of the signal. It is not needed to compute exact numerical values in your answer. Plot of approximate shapes of the responses will be sufficient.2. The white bars in the test pattern shown are 7pixels wide and 210 pixels high. The separation between bars is 17 pixels. What would this image look like after application of .1) A 3*3 arithmetic mean filter?2) A 7*7 median filter.3) A 9*9 contraharmonic mean filter with Q=13. The video coding system introduced in the class utilizes several major components –inter-frame motion estimation, motion compensated prediction, DCT, Huffman coding,and quantization.(a)When an encoded signal can be used to reconstruct the exact value of theoriginal signal, we say the encoding method is lossless; otherwise, it’s calledlossy. A lossy coding technique introduces distortion to the signal.Which component in the above video coding system is lossy?(b)The motion compensation process in the encoder generates a motion vectorand prediction errors for each image block in the video signal. Suppose duringthe transmission of the encoded video stream, one motion vector is lost (e.g.,due to the network erasure error). What will be the visual effects of suchtransmission errors on the decoded image sequence?4.Consider a black-and-white image consisting of round and rectangular objects, as shown in the image below. Assume the sizes of the objects are fixed and known. We also know that the width and length of the rectangles are larger than the diameter of the circles. None of the rectangles are tilted. In general, the objects may overlap with each other.Design a morphological operation based system to automatically detect all the instances of the rounds objects that overlap with rectangular objects.5. An image A, represented by an N × M array of bytes, has a uniform brightnesshistogram. It is desired transform A into an image B in a way that produces a triangular brightness histogram2550,36240][≤≤=k k MNk h bDescribe a process that will accomplish the transformation. If possible, derive an equation for the transformation function. At a minimum, sketch the transformation function and indicate how you would use it in a program to compute the array B.模拟试卷一1.对将一个像素宽度的8通路转换到4通路提出一种算法。
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. 数字图像处理是指对图像进行数字化表示，并在计算机中进行处理和分析。
下面哪个选项是数字图像处理的主要目标？A. 提高图像的分辨率B. 压缩图像的存储空间C. 增强图像的质量D. 以上都是答案：D. 以上都是2. 在数字图像处理中，下面哪种滤波器用于平滑图像并降低图像中噪声的影响？A. 锐化滤波器B. 高通滤波器C. 低通滤波器D. 带通滤波器答案：C. 低通滤波器3. 在数字图像处理中，下面哪个选项描述了图像的亮度？A. 图像的红色通道值B. 图像的绿色通道值C. 图像的蓝色通道值D. 图像的灰度值答案：D. 图像的灰度值4. 数字图像处理中的阈值处理常用于图像分割，下面哪个选项描述了图像分割的目标？A. 将图像分成相似的区域B. 将图像转化为黑白二值图像C. 将图像进行几何变换D. 将图像进行色彩的增强答案：B. 将图像转化为黑白二值图像5. 数字图像处理中的直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
下面哪个选项描述了直方图均衡化的基本原理？A. 将像素值映射到一个更大的范围B. 将像素值映射到一个更小的范围C. 根据像素值的概率分布进行映射D. 根据像素值的灰度级别进行映射答案：C. 根据像素值的概率分布进行映射二、简答题1. 请简要描述数字图像处理中的图像平滑技术，并举例说明。
答：图像平滑技术是一种降低图像中噪声和细节的方法。
常用的图像平滑技术包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
以均值滤波为例，该方法通过取邻域像素的平均值来平滑图像。
具体而言，对于每个像素点，将其周围的像素灰度值取平均后作为新的像素值。
这样可以减小图像中的噪声，并使图像变得更加平滑。
例如，对于一张包含椒盐噪声的图像，使用均值滤波可以去除部分噪声，提高图像的观看效果。
2. 请简要说明数字图像处理中的图像增强技术，并举例说明。
答：图像增强技术是一种通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数来改善图像质量的方法。
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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-及标准答案
一、 单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在 题前的括号内。答案选错或未作选择者，该题不得分。每小题 1 分，共 10 分） ( )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 b.255 c.6 d.8 ( )2.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( )3.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( )4.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( ) 5.一曲线的方向链码为 12345，则曲线的长度为 a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 ( )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 placian 增强 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 ( )8.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45° c.垂直 d.135° ( )9.二值图象中分支点的连接数为： a.0 b.1 c.2 d.3 ( )10.对一幅 100×100 像元的图象，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 40000bit，则图象的压缩比为： a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.1:2 二、 填空题（每空 1 分，共 15 分） 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在 进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是 和 。 3.直方图修正法包括 和 两种方法。 4.常用的灰度内插法有 、 和 。 5.多年来建立了许多纹理分析法， 这些方法大体可分为 和结构分析法两大类。 6.低通滤波法是使 受到抑制而让 顺利通过，从而实现图像平 滑。 7.检测边缘的 Sobel 算子对应的模板形式为 和 。 8.一般来说，采样间距越大，图象数据量 ，质量 ；反之亦然。 三、名词解释（每小题 3 分，共 15 分） 1.数字图像 2.图像锐化 3.灰度共生矩阵
（5 分）
1 1 -4 1 1 （梯度算子） （Laplacian 算子） （2 分） 梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点；而 Laplacian 算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零交 叉点。 （2 分） 相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。 （1 分） 六、计算题（共 30 分，每小题分标在小题后） 1.1)统计图象 1 各灰度级出现的频率结果为 p(0)=5/64≈0.078；p(1)=12/64≈0.188; p(2)=16/64=0.25; p(3)=9/64≈0.141 p(4)=1/64≈0.016; P(5)=7/64≈0.109; p(6)=10/64≈0.156; p(7)=4/64≈0.063 (4 分，每个 1 分)
-1 1
-1
1
H = − ∑ P (i ) log 2 P (i )
i =0
Байду номын сангаас
7
信息量为 ≈2.75(bit) 2）对于二值化图象， 若采用 4-连接，则连接成分数为 4，孔数为 1，欧拉数为 4-1=3； 若采用 8-连接，则连接成分数为 2，孔数为 2，欧拉数为 2-2=0； 2. 图像 2 在Δx=1, Δy=0 度的灰度共生矩阵为 1/12 1/24 1/24 1/12 1/24 0 1/12 1/12 1/24 1/12 1/12 1/12 1/12 1/12 1/12 0 （共 10 分，每错一处扣 1 分）
课程代号： 课程名称：数字 图 像 处 理
一、 单项选择题（每小题 1 分，共 10 分） 1.d 2.b 3.d 4.b 5.d 6.c 7.b 8.c 9.d 10.a 二、 填空题（每空 1 分，共 15 分） 1.频率域 2.4-邻域 8-邻域（不分先后） 3.直方图均衡 直方图规定化（不分先后）
五、简答题（每小题 5 分，共 20 分） 1.简述线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理。 2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？ 3.伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？ 4.梯度法与 Laplacian 算子检测边缘的异同点？ 六、计算题（共 30 分，每小题分标在小题后） 1. 对数字图像 f(i,j)(图象 1)进行以下处理，要求： 1) 计算图像 f(i,j)的信息量。 （10 分）
4.最近邻元法 双线性内插法 （双）三次内插法 （不分先后） 5.统计分析法 6.高频成分 低频成分 7. （不分先后） -1 -2 -1 -1 0 1 0 0 0 -2 0 2 1 2 1 -1 0 1 8.少 差 三、 名词解释（每小题 3 分，共 15 分） 1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元） ，各点（或像元）的灰度 值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。 2.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。 3.从图象灰度为 i 的像元出发，沿某一方向θ、距离为 d 的像元灰度为 j 同时出现的概 率 P(i,j,θ,d)，这样构成的矩阵称灰度共生矩阵。 4.细化是提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。 5.无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。 四、判断改错题（每小题 2 分，共 10 分） 1. ( √ ) 2. ( × ) 改正：直方图均衡是一种点运算，图像的二值化也是一种点运算。 或：直方图均衡是一种点运算，图像的二值化不是一种局部运算。 3. ( × ) 改正：有选择保边缘平滑法不可用于边缘增强。 或：有选择保边缘平滑法用于图象平滑（或去噪） 。 4. ( √ ) 5. ( √ ) 五、简答题（每小题 5 分，共 20 分） 1. 设退化图象为 g(x,g)，其傅立叶变换为 G(u,v),若已知逆滤波器为 1/H(u,v)则对 G(u,v)作逆滤波得 F(u,v)=G(u,v)/H(u,v) （2 分） 对上式作逆傅立叶变换得逆滤波恢复图象 f(x,y) f(x,y)=IDFT[F(u,v)] 以上就是逆滤波恢复图象的原理。 （2 分） 若存在噪声，为避免 H(u,v)=0,可采用两种方法处理。 （0.5 分） ①在 H(u,v)=0 时,人为设置 1/H(u,v)的值； ②使 1/H(u,v)具有低同性质。即 -1 当D≤D 0 H (u,v)=1/H(u,v) -1 H (u,v)=0 当D>D 0 (0.5 分) 2. 图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰； （2 分） 图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。 （2 分） 都属于图象增强，改善图象效果。 （1 分） 3. 伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象，进行彩色合 成得到一 幅彩色图像；假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图 像；主要差异在于处理对象不同。 （4 分） 相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点，将目标用人眼敏感的 颜色表示。 （1 分） 4. 梯度算子和 Laplacian 检测边缘对应的模板分别为
5 7 6 2 6 0 6 1 6 7 5 3 2 2 7 2 6 5 0 2 2 3 2 1 1 2 3 1 （图像 1）
3. 计算图像 2 在Δx=1, Δy=0 度的灰度共生矩阵。 (10 分)
武 汉 大 学 遥 感 信 息 工 程 学 院 《 数 字 图 像 处 理 》试 卷 参考答案及评分标准
0 g (i , j ) = 1
f (i , j ) < 5 f (i , j ) ≥ 5
(10 分）
2) 按下式进行二值化，计算二值化图象的欧拉数。 0 0 1 2 3 2 1 3 1 3 2 1 3 5 6 5 6 3 2 2 2 7 3 6 1 5 4 0 1 6 1 5 6 2 2 1
4.细化
5.无失真编码
四、判断改错题（下列命题是否正确，正确的就在题号前的括弧内打“√” ，错误的打 “×”并改正。每小题 2 分，共 10 分） ( ) 1. 灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比。 ( ) 2. 直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算。 ( ) 3. 有选择保边缘平滑法可用于边缘增强。 ( ) 4. 共点直线群的 Hough 变换是一条正弦曲线。 ( ) 5. 边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术。