数字图像处理课程作业答案.pptVIP

* Homework 6 答：依题意，纹理图像的共生矩阵为： 0 10 0 0 0 10 10 0 0 联合概率矩阵/归一化的共生矩阵为 0 0.3333 0 0 0 0.3333 0.3333 0 0 GIS Geographic Information System （地理信息系统） * 有的同学得出Y为600多，而且不为整数 * 计算题缺过程 * * * * 有不少同学画了变换函数图，题目没有要求，考试时浪费时间 有些同学没有画处理前后图像的直方图，扣除相应分数 Ps(0)=3/15 这样写不对 * 斜率为1，比2/3大一些，要往上 * 没有细化到各标准 * * 写表达式应对各参量有相应的说明 统一的表达式 * 滑动窗口以当前像素为中心。当前像素从原图的第1个像素滑动 到最后1个像素，共有9*9个窗口。中值滤波是当前像素值用窗口中各点的中值代替。 考试时如果让你们扩充，此过程有相应分值。而且不写扩充值，有作弊之嫌 * 由MATLAB对称扩充计算出的结果。 * 滤波阵列数应与原阵列数一致，待滤波为9*9，滤波结果为9*9 * 中间区域均值滤波阵列为8*8 * 有的同学写是中值滤波图像色差明显，不对 我们现在讲得中值滤波和均值滤波都是对单一颜色分量的 * 不少同学写的是粗糙性，粗糙性属于统计方法 * 不少同学写的是平方的模，应该是模的平方。而且模的平方计算更简单。 * 题目只给出一种差分值，不需要计算多种 有的同学就只是抄了题，没有计算 * * 联合概率矩阵为归一化后的矩阵 * * Homework 5 2. 对每个8×8数据块，减去128，进行正向离散余弦变换(FDCT)。去相关，能量重新分配和集中，为以后的压缩做准备。 3. 根据量化模板对DCT系数进行量化(quantization)。 量化是DCT编解码信息的损失根源。量化后的DCT系数幅值下降，动态范围变窄，高频系数的零值数目增加。为以后的DPCM、RLE、熵编码做准备。 Z字形排列量化结果(zigzag scan)。沿Z字形排列，得到一维系数序列，可使零AC系数集中，便于使用行程长度编码方法。且EOB字符代表块结束标志，减少系数个数 * Homework 5 5. 使用差分脉冲编码调制(differential pulse code modulation，DPCM)对直流(DC)系数进行编。DPCM编码，压缩数据。 6. 使用行程长度编码(run-length encoding，RLE)对交流系数(AC)进行编码。 RLE编码，压缩数据。 7. 熵编码(entropy coding)。进行基于统计特性(概率分布不均对性)的熵编码，压缩数据。JPEG 使用两种熵编码方法：霍夫曼（Huffman）和自适应二进制算术编码。 * Homework 5 P346 2. 什么是线性、空间不变的系统，试写出其表达式。 答：线性系统就是具有均匀性和相加性的系统。如果 H 为线性系统，那么，两个输入之和的响应等于两个响应之和。显然，线性系统的特性为求解多个激励情况下的输出响应带来很大方便。 空间不变的系统中任一点通过该系统的响应只取决于在该点的输入值，而与该点的位置无关。 * Homework 5 在线性、空间不变连续退化模型表达式为： 式中： 为空间不变情况下点扩散函数； f(x, y)为原始图像 ，g(x, y)为退化图像 ， n(x, y)为加性噪声 。 * Homework 5 P346 6. 逆滤波复原的基本原理是什么？它的主要难点是什么？如何克服？ 答： 逆滤波复原法也叫做反向滤波法。基本原理如下： 如果退化图像为g(x,y) ，原始图像为 f(x,y) ，在不考虑噪声的情况下，其退化模型用下面的式子表示 ： * Homework 5 在有噪声的情况下，逆滤波原理可写成如下形式 * 主要难点是u, v 平面上有些点或区域会产生 H(u, v )=0或 H(u, v ) 非常小的情况，在这种情况下，即使没有噪声，也 无 法 精 确 恢复。 解决的方法是逆滤波不是采用1/H(u, v )，而是采用另外一个关于u, v 的函数M(u, v )。 此时有 Homework 5 是的 f(x, y) 估计值， 是的 傅立叶变换。 * 换句话说，应使 在下述范围内来选择 (6-52) 的选