数字图像处理复习CQR..docVIP

《数字图像处理》复习资料 注意： 复习资料不能带入考场（打印、复印、手机照片等方式都不允许） 开卷考试，开卷仅仅是针对教材而已，其他资料不能带入考场 考试题型及分值 填空题（共15分,每空1分） 选择题（共20分,每小题2分） 判断题（共10分,每小题1分） 简答题（共20分,每小题5分） 问答题（共35分） 4、复习内容 一、填空题 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在 频率域 进行。 2.常用的灰度内插法有最近邻元法 、双线性内插法和三次内插法。 3.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为 -1 -2 -1 -1 0 1 0 0 0 -2 0 2 1 2 1 -1 0 1 和 。 4.一般来说，采样间距越大，图象数据量 少 ，质量 差 ；反之亦然。 5、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越 差 。 6、图像压缩是建立在图像存在 知识冗余 、 空间冗余 、 时间冗余 三种冗余基础上。 二、选择题 D最多B其次A最少 三、判断题 对多错少 四、简答题 简述线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理。 答：此变换属于非约束复原。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) 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。 若存在噪声，为避免H(u,v)=0,可采用两种方法处理。 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 H-1(u,v)=1/H(u,v) 当D≤D0 H-1(u,v)=0 当DD0 图像锐化与图像平滑有何区别与联系？ 答：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； 图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。 都属于图象增强，改善图象效果。 伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？ 答：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 梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？ 答：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。 相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。 5、当在白天进入一个黑暗剧场时，在能看清并找到空座位时需要适应一段时间，试述发生这种现象的视觉原理。 答：人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作，它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的。即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比，能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此，白天进入黑暗剧场时，人的视觉系统需要改变亮度适应级，因此，需要适应一段时间，亮度适应级才能被改变。 6、将高频加强和直方图均衡相结合是得到边缘锐化和对比度增强的有效方法。上述两个操作的先后顺序对结果有影响吗？为什么？ 答：有影响，应先进行高频加强，再进行直方图均衡化。高频加强是针对通过高通滤波后的图像整体偏暗，因此通过提高平均灰度的亮度，使图像的视觉鉴别能力提高。再通过直方图均衡化将图像的窄带动态范围变为宽带动态范围，从而达到提高对比度的效果。 若先进行直方图均衡化，再进行高频加强，对于图像亮度呈现较强的两极现象时会导致图像被漂白，再进行高频加强，获得的图像边缘不突出，图像的对比度较差。 五、问答题（共35分） 对数字图像f(i,j)(图象1)进行以下处理，要求： 计算图像f(i,j)的信息量。 解：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 信息量为H ?2.75(bit) 2、设一幅图像有如图所示直方图，对该图像进行直方图均衡化，写出均衡化过程，并画出均衡化后的直方图。若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为：0、1、2、3、4、5、6、7，则均衡后，他们的灰度值为多少？ 答：①，k=