数字图像处理试题考点总结
1. 引言
1.1图像的概念
图像：是对客观存在的物体的一种相似性的、生动性的模仿或描述，是一种不完全的、不精确的，但在某种意义上是适当的表示。也是对客观存在的物体的某种属性的描述。（非所见即所得，对事物不能完全描述）
1.2数字图像的起源与应用
数字图像处理的概念
图像的类型：
从图像生成角度：物理图像（可见图像（光学图像）、不可见图像（红外）、数学图像等）
从照明角度：多光谱图像（特指不可见光谱）和单光谱图像（激光）；
从人眼视觉特点上：可见图像、不可见图像。
从波段多少分为：单波段（每点只有一亮度值）、多波段（每点不只一特性如红绿蓝光谱图像）和超波段图像。
从图像空间坐标和明暗程度的连续性：模拟图像、数字图像（空间坐标和灰度均不连续，用离散的数字表示）。
图像的表现形式
图像的属性：构成数字图像的要素，灰度坐标
图像的属性：1.对比度：灰度差别 0~255（256个灰度级）
2. 灰度分辨力：适于人眼
3．空间分辨力：越高越好
4．放大率
对比度与灰度的关系：量化灰度量化最高、最暗差值尽可能大。减少灰度级一般会提高图像的对比度。
构成数字图像的要素：地址（坐标）和灰度值
数字图像的处理概念及三种分类：处理\分析\理解
操作对象：狭义数字图像处理：图像——图像
图像分析：图像——数据（特征值）
图像理解：数据——概念
狭义图像处理强调图像之间进行变换，指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析是对图像中感兴趣的目标进行检测的测量，从而建立对图像的描述，是从图像到数值或符号的过程。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。
图像理解研究图像中各目标的性质和它们之前的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，人而指导和规划行动
数字图像的运算形式：全局、局部、点，串行、并行
全局：快速傅立叶变换
局部：
点运算：对于一幅输入图像，经过点运算产生一幅输出图像，后者的每个像素的灰度值仅由相应输入像素的值决定（对比度增强，对比度拉伸，灰度变换）
串行：后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果，并且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式。
并行：对图像内的各同时进行相同形式运算的一种处理形式。
图像工程中的层次及与相关学科的关系
计算机图形学研究是如何利用计算机技术来产生图形、图表、绘图，以来表达数据信息。与图像分析相比，处理对象和输出结果正好相反。计算机图形学试图从非图像形式的数据描述来生成图像；模式识别把图像抽象成用符号描述的类别。模式识别与图像分析有相同的输入，而不同的输出结果之间可以较方便的进行转换；计算机视觉用计算机去实现人的视觉功能。
数字图像的获取
扫描，采样（空间分辨力），量化（灰度分辨力）
采样：将空间上连续的图像变换成点的操作。采样间隔分为均匀采样量化及非均匀采样量化；采样孔径的形状和大小与采样方式有关。
量化：将像素灰度转换成的整数值的过程，最亮最暗差值尽可能大
采样量化的原则：1.细节丰富的图像（观众）：高的采样分辨力细采样，粗量化
2. 细节少，缓变的图像（人脸）：高的灰度分辨力细量化，粗采样
2.数字图像处理的基本概念
BMP 文件结构及文件操作程序 人眼形成的图像
物体的色，减色效应与加色效应
消色物体：加色效应 黑白灰 对照明光线有非选择性吸收的特性，即光线照射到消色物体上时，被吸收的各种波长的入射光是等量的；被反射或透射的光线，其光谱成分也与入射光的光谱成分相同。
有色物体：减色效应。对照明光线具有选择性吸收的特性，光线照射到有色物体上，入射光中各种波长的色光是不等量被吸收。白光照射到有色物体上，反射或透射光线不仅亮度有所减弱，光谱成分也改变，呈现各种颜色。
绿物反射绿光，减去绿光，如在暗场对其用蓝光照射，吸收蓝光，黑色
当有色光照射到消色物体，物体反射光与入射光颜色相同。两种以上有色光同时照射消色物体，物体颜色呈加色法效应。当有色光照射到有色物体上，物体的颜色呈减色法效应。如黄色物体在品红光照射下呈红色，在青色光照射下呈绿色，在蓝色光照射下呈现灰色或黑色。
加色效应 减色效应
马赫效应与错觉
从每一竖条内反射出来的光强是均匀的，相信竖条之间强度差是常数，而看起来每一竖条内右边要比右边稍亮一点。亮度过冲是眼睛对不同空间频率产生不同视觉响应的结果。视觉系统对空间高频和空间低频的敏感性较差，对空间中频有较高的敏感性，这冲过问对人眼所见的景物有其轮廓的作用。
连续图像的描述
灰度=照度*反射系数
用f(x,y) 表示静止图像，因为光是能量的一种形式，故0(,)f x y <<∞
人眼看到的图像都是由物体反射的光组成。f(x,y)可被看成是两个分量组成：一分量是所见场景的入射光量，另一分量是场景中被物体反射的光量。i(x,y)表示照射分量，性质由光源确定；r(x,y)表示反射分量，由景物中物体的特性而定。有(,)(,)(,)f x y i x y r x y =式中0(,)i x y <<∞，0(,)1r x y <<，反射分量在全吸收和全反射之间。
2.3 图像数字化
图像的数字化过程：扫描、采样、量化 数字化与图像质量的关系
采样间隔越大，所得图像像素数越少，图像空间分辨率低，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，所得图像像素数越多，图像空间分辨率高，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。极少情况下图像大小固定时，减少灰度级能改善质量，由于会提高图像对比度，如对细节比较丰富的复杂图像。
采样量化的原则：1.细节丰富的图像（观众）：高的采样分辨力细采样，粗量化
2. 细节少，缓变的图像（人脸）：高的灰度分辨力细量化，粗采样
数字化采样量化方法
统一的采样和量化：随着采样分辨率和灰度级提高，主观质量也提高。对有大量细节的图像，质量对灰度级需求相应降低。（一般采用均匀采样和均匀量化）
非统一的图像采样和量化：在灰度级变化尖锐的区域，用细采样（细量化），在灰度级比较平滑的区域，用粗采样（粗量化）。避免或减少由于量化的太粗糙，在灰度级变化比较平滑的区域出现假轮廓。
图像的表示：灰度表面、矩阵
图像的显示
数字化设备
数字化过程：采样，量化
数字化器的主要参数
像素大小：采样孔的大小和相邻两像素的距离是两个重要的性能参数；
图像大小：图像的大小由像素数决定。
物理参数：数字化器采集和量化的物理参数；
线性度：对光强进行数字化时，应当知道灰度正比于图像亮度的实际精确程度。
噪声：系统中固有噪声会使图像的灰度发生变化。
光传感器
1） CCD CID CMOS特点
2）CCD相机参数：感光元件大小、放大倍率、解析度、像素数、F数、景深；
光源的种类及照明形式
光源的种类：卤素灯；高周波荧光灯；LED灯源；金属灯泡或氖灯；激光光源；氙素灯。
照明形式：前照式（正向光源）（表面反射光）；背照式（背向光源）（工件遮光处不透光），侧照式（侧向光源）（轮廓边缘光反射最大）。
灰度直方图（定义、性质、作用）
定义：是灰度级的函数，描述的是具有该灰度级的像素个数（或出现的频次）
图像各灰度级在图像中出现的频次（统计角度）
性质：1灰度直方图只与像素灰度有关，与位置无关(没有位置信息)
2 灰度直方图与图对应关系：一对多的关系
3.灰度图像具有相加性（两区域灰度直方图之和等于图像灰度直方图）
作用：1. 判断图像量化是否可理
2. 利用阈值实现图像分割（用于确定图像二值化阈值）
3.计算图像对像（目标）大小（当物体部分的灰度值比其他部分灰度值大时，可统计图像中物体的面积）
4. 计算图像的熵
1
2
log
L
i i
i o
H P P
-
=
=-∑熵：图像信息量的反映，反映了图像信息丰富的程度。
图像处理算法形式
基本功能形式：按图像处理输出形式
1.单幅图像—单幅图像
2.多幅图像—单幅图像
3.单（或多）幅图像—数字或符号等（图像—统计量或特征量的测量、编码表示特征提取图像—描述图像）基本运算形式：
点运算（点处理）：输出值仅与输入像素灰度有关的处理，如图像对比度增强、图像二值化。（点对点）局部运算：计算某一输出像素值由输入图像像素小领域中的像素值确定，如移动平均平滑法，空间域锐化。
全局运算：输出像素的值取决于输入图像较大范围或整幅图像像素的值。如傅立叶变换
图像的数据结构（组合式、比特面、分层、树）
1.组合方式：最常用的方式，一个像素的灰度按固定的字长表示，数据排列按像素位置排列。
2.比特面方式：图像像素（M*N）灰度以固定字长（nbit）,建立n个bit面，每个面有M*N个位，对于同一个像素，其n位数据分别占据n个比特面该像素的位置。优点：节省存储空间。缺点：使数据处理复杂化。位面：最高位信息最重要，为图像轮廓，低位图包含信息细节。
3.分层方式：由原始图像依次构成像素数越来越少的系列图像，就能使图像数据表示具有分层性，其代表就是锥形（金字塔）结构。
4.树结构：对一幅二值图像的行、列都接连不断二等分，如果被分割部分的图像中全体都变成具有相同的特征时，这一部分不再分割。可用在特征提取和信息压缩方面。(多分辨分析，由粗到精)
题目：
1. 选用1/2英寸的CCD ，若以光学放大倍率为1倍时，其真实视野范围是多少
CCD ?（垂直水平）
实际视场=
光学放大倍率
2. 7mm*7mm 的CCD 芯片，有1024*1024个像元，将 远的物体成像其上，摄像机的物体解析度（配置35mm 焦距镜头）
主要放大倍率： 35/500
摄像机解析度：512/7 线对/每单位长度
物体解析度：主要放大倍率*摄像机解析度 35/500 * 512/7= 512 ep/mm
3. 有一幅在灰度背景下的黑白足球图像，直方图数据如下：
【0 520 920 490 30 40 5910 24040 6050 80 20 80 440 960 420 0】 足球直径为230mm ，像素间距代表多少mm
2388035.14230
3.2735.14*2
A r r d mm
π==≈=
=
3. 图像空域增强点运算的应用
直方图均衡化：点运算形式及均衡化计算方法
()()
m
f D D F D
特点：1. 不利于灰度渐变（平滑）图像。
2 .第二次均衡化的结果与第一次相同。
直方图均衡的实质是减少图像的灰度等级换取对比度的扩大。
直方图匹配：点运算形式及匹配计算方法
1[()]
c c A A D F F D -=
代数和与灰度直方图的关系()(,)(,)c AB A B B AB A B A H D H D D dD H D D dD +∞+∞
-∞
-∞
==??H AB 联合灰度直方图
A,B 互不相关时，()()*()C c A c B c H D H D H D = 局部增强 在局部区域完成均衡化、规定化
串行增强算法
1、设定邻域大小，（如7*7）；
2、计算该邻域直方图，利用均衡化或规定化，获得映射关系；
3、利用映射关系，将该邻域中心点进行处理，更新原图数据
4、中心位置移动到下一像素，重复上述过程。新值被利用
概念：模板（掩模）和窗口
窗口：矩形区域 模板：任意形状的区域
算术加减运算与逻辑运算
加法：或运算 减法：异或运算
代数运算
代数和的应用——均值去噪
多幅图像平均法是对获取的同一景物的多幅图像相加取平均来消除噪声。设理想图像 f(x,y)所受到的噪声n(x,y)为加性噪声，而产生的有噪图像g(x,y)可表示为：(,)(,)(,)g x y f x y n x y =+
若图像噪声是互不相关的加性噪声且均值为0，则(,){(,)}f x y E g x y =其中{(,)}E g x y 是g(x,y)的期望值。
对M 幅有噪声的图像经平均后得到1
1?(,)(,)(,)M
i i f
x y g x y g x y M
=≈=∑
其估值误差为：222(,)
(,)
1
11
?{[(,)(,)]}{[(,)(,)]}M
g x y i n x y i E f
x y f x y E f x y f x y M
M σ
σ
==-=-=∑
2(,)
g x y σ和
2(,)
n x y σ是g 在n 在点（x,y ）处的方差。可见对M 幅图像取平均可把噪声方差减小到1/M.当M 增大
时(,)g x y 将更加接近f(x,y)。 在各个位置上像素值的噪声变化率将减小。
均值：反映图像的噪声的减小
方差（标准差）减小，对比度减小，整个差值图像的差别减小，原图像与去噪后图像差别趋于一致（噪声减小）
代数差与代数和的关系 代数差的应用
1. 利用差图像可以获得运动目标，同时可利用差图像获得导数图像的灰度直方图；
2. 利用差图像可增强图像
3. 利用代数差可由含噪图像估计去噪图像的目标综合光密度（IOD ）
代数和降噪的理由（采用功率信噪比） 空间滤波器 二维离散卷积
(,)(,)(,)m
n
H i j f m n g i m j n =--∑∑
若ｆ大小为m1×n1, g 为m2×n2,扩展f 和g, M>=m1+m2+1, N>=n1+n2+1 边缘的处理方法：
1）通过重复图像边缘上行和列，对图像扩充； 2）卷绕图像，即假设第一列紧接着最后一列
3）在输入图像外部填充常数；
４）去掉不能计算的行和列，仅对可计算的像素卷积
均值滤波模板（窗口长度小于信号周期）
大于等于信号会滤掉信号
必须保证全部权系数之和为1，这样可保证输出图像灰度值在许可范围内，不会产生灰度“溢出”现象。
中值滤波模板（2n+1长度窗口内单调，可保留；若窗口内趋势变化，则至少保持n+1个才可不被滤掉）
非线性滤波器，长度必须是奇数，属于并行算法，不必保证全部权系数之和为1
窗口长度，若一维情况下，窗口长度为2n+1，且输入序列在窗口内单调增或减，则信号可保持。
如果序列中趋势改变，则至少需要在n+1个样本上连续保持同一值的过渡。
中值滤波后，信号频谱基本不变。
注意：均值与中值处理噪声类型不同
均值：均值为0的随机噪声
中值：去掉脉冲（椒盐）噪声，并能很好的保持边缘特征。
彩色图像处理
概念：色度图亮度
用以区别颜色的特性是亮度、色调和饱和度。亮度和色调一起称为彩色。
亮度包含无色的强度的概念。
色调是光波混合中与主波长有关的属性，色调表示观察者接收的主要颜色。
饱和度与所加白光数量成反比。
彩色模型
意义、应用
RGB模型显示模型，表面颜色是安全色
CMY（青、深红、黄）模型，主要用于打印设备、印刷
HIS（色调、饱和度、亮度）模型，用于图像处理
以黑到白为轴，表示彩色的亮度I，I轴与颜色点组成的面就是色调，交线长度为饱和度。
RGB模型、CMY模型、HIS模型相互转换
HIS强度分量
1
()
3
I R G B =++
彩色图像增强
伪彩色增强：人眼对色彩的分辨能力强
对于灰度图像增强
真彩色增强：对彩色图像增强
全彩色图像增强的要求
1）保持色调不变
2）更宽松的条件：保持图像结构不变。
注：1）处理必须对向量和标量都可用；如对数映射，对向量取对数和分别对各分量取对数是一样的效果；若满足该条件可以使用RGB模型
2）若对向量的某一分量操作，该分量对于其他分量必须是独立的。
题目：
1. 对下图进行直方图均衡化。
2.中值滤波
4. 数字图像变换
数字图像成像系统是一线性系统，因此可从这个角度对图像进行分析和处理。
线性位移不变系统 ：齐次，叠加，移不变性，自相关。 系统的输出仅和输入函数形态有关，而和作用起点无关。
1. 线性移不变系统，对于调谐信号响应等于输入信号乘以一个依赖于频率的复数
2. 实值函数输入产生实值输出。
3. 输入调谐信号总产生同频率的调谐信号
4. 传函对输入的影响是只改变幅值和相位。
卷积运算（两种计算方法）
1122H -??
= ?-?? 1234F ??=
???
图像傅立叶变换的性质 乘以(-1)x+y 的原因
00
2(
)2(
)()
00(1)()
; 22
v u j y j x x y
j x y N
M
e
e
e
M N u v πππ++-==?=
=
112[()()]22
001[(,)(1)
](,)(,)22
M N
M N j ux x vy y x y
x y M N F f x y f x y e dxdy F u v MN π----+-+==-==--∑∑ 还原图像先反变换，再乘以(-1)x+y
线性系统只改变信号的幅值和相位，不改变频率
相位：位置信息
幅值：能量
谱的概念、自相关计算与能量谱的关系
图像中自卷积、自相关的区别
能量谱、幅值谱、相位谱的概念
快速傅立叶变换
正交变换
酉阵定义：T-1=(T*)t
性质：可分离性、去相关性
由于二维离散傅里叶变换具有可分离性，即它可由两次一维离散傅里叶变换计算得到，二维DFT变换利用分离性，用两次一维变换来实现，即先对f(x,y)的每一行进行一维变换得到F(x,v),再沿F(x,v)每一列取一维变换得到变换结果F(u,v)。可将图像的能量重新分配。
沃尔什/哈达玛变换及逆变换
沃尔什变换：
11
()()0
(1)i n i n b x b u i G ---==-∏ 1
W GfG N
=
哈达玛变换是对称的、可分离的酉变换，它的核矩阵中只有+1和-1元素，它要求N=2n,其中n 是整数 对于2×2的情况，核矩阵为：
1、构造难易不同；
2、均是正交的方波型；
3、均是可逆运算。
快速哈达玛变换、沃尔什变换 频域增强
滤波器在空域与频域的对应关系
1.滤波在频域更直观，对于小模板在空间域穿成滤波
2.频域相当于一个实验室，一旦通过频域试验选择，可用空间哉进行滤波
高频增强
高频提升过滤：高通滤波器除去了傅里叶变换的低频成分和零频成分，图像平均强度减小，采用拉普拉斯算子处理后的图像与原图像相加可以达到增强的作用。这种作用称作高频提升过滤。
钝化模板：从一幅图像中减去自身模糊图像，即减去低通滤波后的图像而生成的锐化图像。
(,)(,) 1hp lp f Af x y f x y A =->
高频提升：(,)(1)(,)(,)(,)hb lp f x y A f x y f x y f x y =-+-
相当于加强边缘，相应地，在频域中可表示为：(,)(,)(,)hp hp F u v F u v H u v = 高通滤波器 高频提升滤波器(,)(1)(,)hb hp H u v A H u v =-+
高频加强：高频成分强调图像。在这种情况下，高通滤波函数前乘以一个常数，再加上一个偏移，使零频率不被滤除掉。(,)
0,hfe hp H a bH u v a b a =+≥> a=A-1 且 b=1,即为高频提升， b>1称作高频加强
同态滤波
同态滤波：（是一种将图像亮度范围压缩和对比度增强的频域方法）图像灰度由照射分量和反射分量合成，反射分量反映图像的内容，随图像细节的不同在空间上坐快速的变化，在不同物体交为界处急剧变化。照射分量在空间上通常均具有缓慢变化的性质。所以图像对数的傅立叶变换中的低频部分主要对应照度分量，而高频主要对应反
射分量。找到一种滤波器，减少照射分量的贡献，增加反射分量的贡献，那么图像会得到增强。
低频区减弱，高频区加强，减少低频的贡献，加强高频的贡献，亦即达到频域动态范围压缩，空域对比度加强的效果。
图像f(x,y)可表示为照度分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积. 1) 两边同时取对数得ln (,)ln (,)ln (,)f x y i x y r x y =+ 2) 两边进行傅立叶变换(,)(,)(,)F u v I u v R u v =+
3) 用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v) (,)(,)(,)(,)(,)(,)H u v F u v H u v I u v H u v R u v =+
4) 傅立叶逆变换到空间域得：(,)(,)(,)f i r h x y h x y h x y =+ 增强后图像是由对应照度分量与反射分量两部分
叠加而成。
5) 进行指数运算[(,)]
[(,)][(,)](,)f i r h x y h x y h x y g x y e
e e ==?
H(u,v)为同态滤波函数，分别作用于照度分量和反射分量上。
5. 图像复原
图像复原与图像增强的区别
图像增强：不考虑图像是如何退化的，只通过试探各种技术来增强图像的视觉效果，所以图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看的舒服就行。（是主观的过程，为主观认知而进行的）
图像复原：需要知道图像退化的机制和过程的先验知识，据此找到一种相应的逆过程的方法，从而得到复原的图像。如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。（是相对客观的过程，把退化模型化，并按照相反的进程进行）
1.需要了解图像的退化过程。
2.以保真度为原则进行复原。
图像复原的评价保真度
主观保真度及客观保真度准则
如果将?(,)
f x y看作是原图像f(x,y)和噪声信号e(x,y)的和，原图像和解码图象之间的
均方根误差：
11
2 00
1
[
(,
)(,)]
M N
r ms
x y
e f x y f x y
MN
--∧
==
=-
∑∑
均方根信噪比：
2
1111
2
0000
(,)/(,)(,)
M N M N
ms
x y x y
SNR f x y f x y f x y
----
∧∧
====
??
=-
??
??
∑∑∑∑
峰值信噪比：
2
max
2
11
00
10lg
(,)(,)
M N
x y
f
PSNR
f x y f x y
--∧
==
??
??
??
=??
??
??
-
??
??
??
??
∑∑
几何复原：平移、倒置、旋转
显示（文件）坐标系，旋转坐标系
灰度插值 双线性变换
最邻近插值（零阶插值）
令输出像素灰度值等于离它所映射到位置最近的输入像素的灰度值，如果有微细结构变化时，会产生锯齿边 双线性插值（一阶插值）
一阶插值更准确，但运行时间比零阶长。若利用平面方程是过约束方法。
(,)[(,1)(,)](,)f i j v f i j f i j v f i j +=+-+
(1,)[(1,1)(1,)](1,)f i j v f i j f i j v f i j ++=++-+++
(,)(1)(1)(,)(1)(,1)(1)(1,)(1,1)f i u j v u v f i j u vf i j u v f i j uvf i j ++=--+-++-++++ 坐标插值 代数复原 无约束复原
假设退化过程无噪声干扰。
退化模型中的噪声为n=g-sf,对n 不知时，寻找一个s ∧
使f s ∧
在最小二乘意义上近似g, 使噪声项的范数尽可能
小，也就是2
2
n
g f s ∧=-最小。
求准则函数2
()J s g f s ∧
∧=-关于s ∧
最小问题。
令
()2'()0J s f g f s s
∧
∧∧
?=-=? 可得11(')'s f f f g f g ∧
--==
若H(u,v)有零值，则H 为奇异的，矩阵不存在，会导致恢复问题的病态性和奇异性。
有约束复原
为消除病态，准则改为：22
2
()J s Q s g F s n λ∧
∧∧=+--
Q 为拉格朗日系数，J 为目标函数，r
为λ倒数。求偏导得
1
('')'s F F rQ Q F g ∧
-=+ 复原后能量接近，但不完全一样。
1.当Q=I 时。恢复后的信号中含噪声能量最小，在复原同时起到抑制噪声的作用。滤波前后信号能量保持不变。
2. 平滑约束，图像是最平滑图像，Q 为拉普拉斯算子。
3.均方误差最小滤波（最小均方差——维纳滤波）统计平均意义上，复原方法适于一族图像。
22
?MSE s
s =- 维纳滤波器的构造原则及维纳去卷积
2
*(,)
(,)(,)(,)(,)
w n f H u v H u v P u v H u v P u v =
+
以均方差作为平均误差的度量，选取最小均方误差作为最优准则 ；构造时，没有考虑优化；然后进行逆滤波。 维纳滤波更强调噪声的抑制，而不是重构信号。
在信号与噪声无关时的形式
匹配监测器及与维纳滤波器的关系
噪声的估计 退化模型的估计 观察估计
数字图像处理课程心得
数字图像处理课程心得 本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。 数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。 数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年，数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛，从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏，越来越多的领域用到了数字图像处理技术。 虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解，当然也更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了
数字图像处理试题
名词：*数字图像，数字图像处理，图像采样，线性拉伸，高通滤波，低通滤波，中值滤波，特征空间，图像分析，图像分割 问答题：1、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？ 如图为一幅16级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的3x3滤波器；说明这两种滤波器各自的特点；并写出两种滤波器对下图的滤波结果（只处理灰色区域，不处理边界）。（15分） 设一幅灰度图像，其目标和背景的像素点灰度呈正态分布，灰度直方图如图所示。其中：、分 别为目标点的灰度分布密度函数、均值；、分别为背景点的灰度分布密度函数、均值。并设目标点和背景点的方差均为，目标点个数和图像总像点数的比为1:2。T是根据最小误差准则确定的最佳阈值。（15分） 试证明：
1．根据所学过的图像处理和分析方法，设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别（给出设计思想即可）。 1、如图所示，A和B的图形完全一样，其背景与目标的灰度值分别标注于图中， 请问哪一个目标人眼感觉更亮一些？为什么？（10分） 选择题： 图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度D图像细节 下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 ( )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
数字图像处理试题集29435
第一章引言 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为___________________ 。 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等； 二是____________________ ，如图像测量等。 3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是 ______________________ ，如图像增强等； 二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。 4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是__________________________ 。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中， ____________________ 的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答: 1. 像素 2. 从图像到非图像的一种表示 3. 从图像到图像的处理 4. 虚拟图像 5. 图像重建 四.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4 种。 2. 什么是图像识别与理解？ 3. 简述数字图像处理的至少3 种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4 种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 3. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 4. ①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。 ②在医学中，比如B超、CT机等方面。 ③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。 ④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5. ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。
数字图像处理期末复习题2教学总结
第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 2. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 3. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 4. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 5. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。（填“增强”或“削弱”） 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。（填“增强”或“削弱”） 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。（填“能”或“不能”） 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？ 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？ 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为：，请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界 比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息，但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为：，Sobel算子的作用模板为： 。 设图像为：
数字图像处理复习题
第一章绪论 一.选择题 1.一幅数字图像是：(B) A、一个观测系统； B、一个有许多像素排列而成的实体； C、一个2-D数组中的元素 D、一个3-D空间的场景。 提示：考虑图像和数字图像的定义 2.半调输出技术可以：(B) A、改善图像的空间分辨率； B、改善图像的幅度分辨率； C、利用抖动技术实现； D、消除虚假轮廓现象。 提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3.一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：(A) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。 4.图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：(A) A、图像的灰度级数不够多造成的； B、图像的空间分辨率不够高造成； C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。 提示：平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃，图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 5.数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A） A、图像的幅度分辨率过小； B、图像的幅度分辨率过大； C、图像的空间分辨率过小； D、图像的空间分辨率过大； 提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少 6.以下图像技术中属于图像处理技术的是：（AC）（图像合成输入是数据，图像分类输出 是类别数据） A、图像编码 B、图像合成 C、图像增强 D、图像分类。 提示：对比较狭义的图像处理技术，输入输出都是图像。 二.简答题 1.数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2.什么是图像识别与理解？ 3.简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4.简述数字图像处理的至少4种应用。 5.简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。 ③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。 ④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
数字图像处理期末复习总结
第一节数字图像处理概述/第二节数字图像处理的获取、显示和表示（只有概念，无计算） 1、图像的数字化过程：将一幅图像从原来的形式转换为数字形式的处理过程。图像的数字化过程包括扫描、采样、量化。 ①扫描：对一幅图像内给定位置的寻址。（被寻址的最小单元：像素） ②采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。（采样的两个重要参数：采样间隔和采样孔径） ③量化：将测量的灰度值用一个整数表示。 2、数字图像处理技术所涉及的图像类型：（1位）二值图像、（8位）灰度图像、（24位）彩色图像、索引图像。 （24位）彩色图像区别颜色特性的三个因素：色相（或色度）、饱和度、亮度。 ①色相（或色度）：是从物体反射或透过物体传播的颜色。在0 到360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。 ②饱和度：有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从0%（灰色）到100%（完全饱和）的百分比来度量。在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。 ③亮度：是颜色的相对明暗程度。通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。 第三节灰度直方图 1、灰度直方图的定义：是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率(像素个数)。 2、灰度直方图的数学表达式：（一幅连续图像的直方图是其面积函数的导数的负值） 3、灰度直方图的性质：①不表示图像的空间信息；②任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立（即一个直方图不只对应一个图像）； ③归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF和累积分布函数CDF；④直方图的可相加性；⑤利用轮廓线可以求面积（灰度级D1定义的轮廓线） 4、直方图均衡化：利用点运算使一幅输入图像转换为在每一灰度级上都有相同像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的) 直方图匹配：对一幅图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直
《数字图像处理》试题及答案.
。中间过程：先补上一圈的 0：解：结果： y ，然后和模板 作卷积，例如 y 中的-4 是这样得到的： -4(即对应元 素相乘相加，其他的数同理。 1、如图为一幅 16 级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的 3x3 滤波器；说明这两种滤波器各自的特点；并写出两种滤波器对下图的滤波结果（只处理灰色区域，不处理边界）。（15 分）题5图答：均值滤波：中值滤波：（2 分）（2 分）均值滤波可以去除突然变化的点噪声，从而滤除一定的噪声，但其代价是图像有一定程度的模糊；中值滤波容易去除孤立的点、线噪声，同时保持图像的边缘。（5 分）均值滤波：（3 分）中值滤波：（3 分） 2. 设有编码输入 X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}, 其频率分布分别为p(x1=0.4,p(x2=0.3, p(x3=0.1,p(x4=0.1, p(x5=0.06,p(x6=0.04, 现求其最佳霍夫曼编码。 3 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） 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 5 6 6 2 6 2 1 3 7 0 7 2 5 3 2 2 6 6 5 7 0 2 3 1 2 1 3 2 2 1 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 解：1统计图象 1 各灰度级出现的频率结果为； 信息量为 ）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； 1 给出一维连续图像函数傅里叶变换的定义，并描述空间频率的概念。解：1）一维连续图像函数的傅立叶变换定义为： 2）空间频率是指单位长度内亮度作周期变化的次数，对于傅立叶变换基函数，考虑的最大值直线在坐标轴上的截距为，则 表示空间周期，即为空间频率。 2、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：如图所示，由公式
数字图像处理试题集2(精减版)剖析
第一章概述 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答:1. 像素5. 图像重建 第二章数字图像处理的基础 一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。 解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像 二.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像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 4. 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 5. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（） 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。（） 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。（） 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（） 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（） 10. 采样是空间离散化的过程。（） 解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√） 第三章图像几何变换 一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后，图像的内容________________变化。（填“发生”或“不发生”） 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 解答:1. 平移7. 不发生8. 需要9. 不需要
数字图像处理心得体会
《数字图像处理》心得体会 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。? 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。? 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。? 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。?
图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。? 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。? 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。? 数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：? 1）?数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。? 2）?数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。? 3）?数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。?图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。? 数字图像处理的优点主要表现在4个方面。? 1）?再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。? 2）?处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于
数字图像处理期末考题
数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种，除GIF格式外，还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。（不考） 5、图像中每个基本单元叫做图像元素；在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。（不要） 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。（不要） 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。（不要） 二、选择题 ( d )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 .255 c ( c )2.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 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. 中值滤波增强 ( b )4.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 ( a )5.对一幅图像采样后，512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.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 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为： .1 c ( a )8.对一幅100100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： :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.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 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子
《数字图像处理》课程学习心得
《数字图像处理》课程学习心得 导读：本文《数字图像处理》课程学习心得，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 《数字图像处理》课程学习心得（一） 在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它
却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1、数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或
数字图像处理期末考试试题
2007级“数字图像处理”试题与答案 [原创 2008-07-02 17:49:06] 一、填空题( 每小题2分,本题共20 分) 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一; 2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波，属于点处理的是b二值化; 3. 在彩色图像处理中，常使用模型，它适于做图像处理的原因有:1、在模型中亮度分量与色度分量是分开的；2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。; 4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替（设灰度级为256），所得到的图像将亮度增加，对比度减少; 5. 函数()常用类型有、、、、、; 6. 检测边缘的算子对应的模板形式为: -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133; 8. 源数据编码与解码的模型中量化器()的作用是减少心里视觉
9. 4标准主要编码技术有变换、小波变换等; 10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程，而图像复原主要是一个客观过程; 第１０题：图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识 二、名词解释( 每小题5分,本题共20 分) 1、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（）。 数字图像处理 指用数字计算机与其它有关数字技术，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. 2、8-连通的定义 -对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图 灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。
数字图像处理期末复习
遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释： 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化：将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。 像素：像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元 二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：___采样___和__量化___。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的
数字图像处理试题集复习试题
一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。 3. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是虚拟图像。 4. 数字图像处理包含很多方面的研究容。其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 5、量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。 6. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和数字离散图像两大类。 5. 对应于不同的场景容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。8. 采样频率是指一秒钟的采样次数。 10. 采样所获得的图像总像素的多少，通常称为图像分辨率。 11. 所谓动态围调整，就是利用动态围对人类视觉的影响的特性，将动态围进行压缩，将所关心部分的灰度级的变化围扩大，由此达到改善画面效果的目的。 12 动态围调整分为线性动态围调整和非线性动态围调整两种。 13. 直方图均衡化的基本思想是：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。 14. 数字图像处理包含很多方面的研究容。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。 15. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化围称为动态围。 16. 灰级窗，是只将灰度值落在一定围的目标进行对比度增强，就好像开窗观察只落在视野的目标容一样。 17. 图像的基本位置变换包括了图像的平移、镜像及旋转。 18. 最基本的图像形状变换包括了图像的放大、缩小和错切。 19. 图像经过平移处理后，图像的容不发生变化。（填“发生”或“不发生”） 20. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，需要对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 21. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，不需要对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 22. 我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的错切，该处理会是的图像中的图形产生扭变。 23. 两种典型的图像噪声是：椒盐噪声和高斯噪声。 24. 椒盐噪声的幅值基本相同，而噪声出现的位置是随机的。 25. 图像上每一点都存在噪声，但是噪声的幅值是随机分布的，这类噪声称为高斯噪声。 26. 均值滤波方法对高斯噪声的抑制效果较好。（填“高斯”或“椒盐”） 27. 中值滤波方法对椒盐噪声的抑制效果较好。（填“高斯”或“椒盐”） 28. 频谱均匀分布的噪声被称为白噪声。 29. 图像噪声可以理解为妨碍人的视觉感知，或妨碍系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种因素，也可以理解为真实信号与理想信号之间存在的偏差。 30. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于一阶微分算子。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）
数字图像处理考试题合集
数字图像处理考试题 合集 https://www.wendangku.net/doc/8614507112.html,work Information Technology Company.2020YEAR
名词解释： 1．灰度直方图：灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。它是多种空间域处理技术的基础。2．线性移不变系统：一个系统，如果满足线性叠加原理，则称为线性系统， 3．图像分割：为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割 4．数字图像处理：数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。 5．像素的邻域：邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即 {（x=p,y=q）}p、q为任意整数。像素的四邻域像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1)。 6. 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。 7. 图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。 8. 灰度共生矩阵：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。 9. 细化：是提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。 10. 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。 11. 数字影像：数字图像指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数 学原理表达的图像。 空间域图像：由图像像元组成的空间频率域图像：以空间频率（即波数）为自变量描述图像的特征 图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样 灰度量化：将像素灰度值转换为整数灰度级的过程 像素：数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元，每个像素具有特定的空间位置和属性特征线性拉伸：采用线性或分段线性的函数改善图像对比度 辐射误差：传感器所得到的目标测量值与目标的光谱反射率或光谱亮度等物理量之间的差值称为辐射误差辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程称为辐射校正 灰度直方图：是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率 平滑：为了抑制噪声、改善图像质量所做的处理称为图像平滑 锐化：是增强图像的边缘或轮廓的处理滤波：是把某种信号处理成为另一种信号的过程。 高通滤波：保留图像高频部分削弱低频部分的处理起锐化作用 低通滤波：保留图像低频部分抑制高频部分的处理起平滑作用 植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值运算可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数 中值滤波：对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像 监督分类：事先已经知道类别的部分信息（即类别的先验知识），对未知类别的样本进行分类的方法 非监督分类：在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（将相似度大的像元归为一类）的方法 特征空间：假设图像有k个波段，则（i，j）位置的像素在每个波段上的灰度值可以构成表示为x=（x1，x2，x3。。。xk）^T包含的k维空间称为特征空间 填空题： 1、列举数字图像处理的三个应用领域医学、天文学、军事
数字图像处理期末复习试题3
1、数字图像：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（pixel）。 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. 2、8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图：指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波：指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 )： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。 根据公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取： S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。 可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号： S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1／7，所以有n0=790个象素取sO这个灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值；依次类推，有850个象素取s2=5／7这一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7这一灰度值，所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值；同理，有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程，并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余？ 答：分块－＞颜色空间转换－＞零偏置转换－＞DCT变换－＞量化－＞符号编码。颜色空间转换，减少了心理视觉冗余；零偏置转换，减少了编码冗余；量化减少了心理视觉冗余；符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了像素冗余（行程编码）。 ＪＰＥＧ2000的过程：图像分片、直流电平（DC）位移，分量变换，离散小波变换、量化，熵编码。3、Canny边缘检测器 答：Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α（x,y）=arctan（Gy/Gx）。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理，其中T1