工程碩士練習(xí)題

1、1. 數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)傳輸通常用波特率度量，其定義為每秒鐘傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)。通常的傳輸是以一個(gè)開(kāi)始比特、一個(gè)字節(jié)（8比特）的信息和一個(gè)停止比特組成的包完成的。基于這個(gè)概念回答下列問(wèn)題：（a）用56k波特的調(diào)制解調(diào)器傳輸一幅1024*1024、256級(jí)灰度的圖像要花費(fèi)多長(zhǎng)時(shí)間？（b）以750k波特（典型的電話DSL連接速度）傳輸要多長(zhǎng)時(shí)間？如果需要在10秒內(nèi)傳輸完成圖像數(shù)據(jù)的傳輸，需要對(duì)圖像進(jìn)行壓縮，那么壓縮算法的最小壓縮率是多少？（注：1k按照1000計(jì)算）答：(a)1024*1024*（8+2）/56000=187.25s(b)1024*1024*（8+2）/750000=14s以750k波特傳輸該圖像

2、，需要14秒鐘完成，所以需要對(duì)圖像進(jìn)行壓縮，壓縮率為：1024*1024*(8+2)/750000*10=1.42. 在位圖切割中，就8比特圖像的位平面抽取而言（1）通常，如果將低階比特面設(shè)為零值，對(duì)一幅圖像的直方圖有何影響？（2） 如果將高階比特面設(shè)為零值將對(duì)直方圖有何影響?答：（1）如果將低階比特面設(shè)為零，圖像的不同灰度級(jí)的個(gè)數(shù)會(huì)減少，即某些灰度級(jí)的像素?cái)?shù)會(huì)丟失，而像素總數(shù)是不變的，丟失的像素轉(zhuǎn)移到其它未丟失的灰度級(jí)上，從而圖像的直方圖密度變低；（2）當(dāng)圖像高階比特面設(shè)為零，高灰度級(jí)的像素會(huì)丟失，丟失的像素都轉(zhuǎn)移到低灰度級(jí)上，從而導(dǎo)致圖象直方圖只有低灰度區(qū)，高灰度區(qū)直方圖均為零。3. 有一

3、數(shù)字序列為：（106，114，109，145，177，186，188，182，187）1）利用一維三點(diǎn)平滑模板(1,1,1)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑。2）利用一維拉普拉斯算子（1,-2,1）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行銳化（邊緣處理方式：模板中心點(diǎn)移動(dòng)范圍距離數(shù)字序列邊緣不小于1）答：因?yàn)檫吘壧幚矸绞綖槟０逯行狞c(diǎn)移動(dòng)范圍距離數(shù)字序列邊緣不小于1，所以處理后的圖像序列減少了2個(gè)元素。1）平滑后的序列為（-，110，123，144，169，184，185，186，-）2）銳化算子 （-，-13，41，-4，-23，-7，-8，11，-）銳化后的序列為（-，127，68，149，200，193，196，171，-）4. 中值濾

4、波適合處理哪一類(lèi)噪聲？試述其原理。答：椒鹽噪聲。椒鹽噪聲是脈沖信號(hào)，在圖像中呈現(xiàn)亮點(diǎn)或暗點(diǎn)，與圖像的其它灰度不相關(guān)。通過(guò)中值濾波，對(duì)n*n子圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)排序，尋找一個(gè)中間灰度值替代噪聲點(diǎn)的灰度，從而使噪聲點(diǎn)的灰度在圖像中不發(fā)生作用，起到了平滑噪聲的作用。同時(shí)，灰度中值通常能夠代表圖像主體灰度區(qū)的灰度，因此，去除椒鹽噪聲的同時(shí)，可以保留圖像的邊緣信息。5. 下圖是人的脊椎骨折的核磁共振圖像，在胸椎垂直中心附近，即圖的中上部，骨折清晰可見(jiàn)，而其它部位由于圖的背景較暗，靠近背景的細(xì)節(jié)很難識(shí)別，請(qǐng)問(wèn)通過(guò)什么樣的操作可以實(shí)現(xiàn)圖像主體細(xì)節(jié)都能夠清晰的顯現(xiàn)出來(lái)。答：該圖像的特點(diǎn)是圖像主體偏暗，圖像細(xì)節(jié)被淹沒(méi)

5、在暗區(qū)域中，而亮區(qū)域基本合理。因此，需采用冪次函數(shù)類(lèi)（=0.2,0.6較適合），調(diào)整窄帶暗值到寬帶輸出值。變換函數(shù)的曲線形式為：（該題答案不唯一）6. 當(dāng)在白天進(jìn)入一個(gè)黑暗劇場(chǎng)時(shí)，在能看清并找到空座位時(shí)需要適應(yīng)一段時(shí)間，試述發(fā)生這種現(xiàn)象的視覺(jué)原理。答：人的視覺(jué)絕對(duì)不能同時(shí)在整個(gè)亮度適應(yīng)范圍工作，它是利用改變其整個(gè)靈敏度來(lái)完成亮度適應(yīng)的，即所謂的亮度適應(yīng)現(xiàn)象。同整個(gè)亮度適應(yīng)范圍相比，能同時(shí)鑒別的光強(qiáng)度級(jí)的總范圍很小。因此，白天進(jìn)入黑暗劇場(chǎng)時(shí)，人的視覺(jué)系統(tǒng)需要改變其當(dāng)前的亮度適應(yīng)級(jí)，因此，需要適應(yīng)一段時(shí)間，亮度適應(yīng)級(jí)才能被改變。 7. 假定有一幅總像素為n=64×64的圖像，灰度級(jí)數(shù)為8

6、，各灰度級(jí)分布為790，1023，850，656，329，245，122，81。是對(duì)該圖像進(jìn)行直方圖均衡化，寫(xiě)出均衡化過(guò)程，并畫(huà)出均衡化后的直方圖。若在原圖像一行上連續(xù)8個(gè)像素的灰度值分別為：0、1、2、3、4、5、6、7，則均衡后，他們的灰度值為多少？答：直方圖均衡化的過(guò)程為：首先求圖像的歸一化直方圖，然后求累計(jì)直方圖，在對(duì)其進(jìn)行均勻量化。從而可以獲得均衡化后的直方圖。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下表所示：rknkpr(rk)=nk/nsk計(jì)sk并sknskpk(s)r0=07900.190.191/7s0=1/77900.19r1=1/710230.250.443/7s1=3/710230.25r2=2

7、/78500.210.655/7s2=5/78500.21r3=3/76560.160.816/7   r4=4/73290.080.896/7s3=6/79850.24r5=5/72450.060.951   r6=6/71220.030.981   r7=1810.021.001s4=14480.11均衡化前的直方圖均衡化后的直方圖當(dāng)原圖像灰度值為0、1、2、3、4、5、6、7時(shí)，則均衡化之后的灰度值為1、3、5、6、6、7、7、78. 圖像反轉(zhuǎn)適用于哪一類(lèi)圖像的增強(qiáng)，為什么？試用亮度鑒別實(shí)驗(yàn)說(shuō)明增強(qiáng)

8、原理。 答：亮度鑒別試驗(yàn)是將一個(gè)強(qiáng)度為的光點(diǎn)打在強(qiáng)度為的足夠大的漫反射體上，通過(guò)調(diào)整，觀察在不同光強(qiáng)背景下人眼對(duì)亮度區(qū)分的鑒別能力。實(shí)驗(yàn)表明圖像暗背景條件下的圖像鑒別能力較差，而亮背景條件下的圖像鑒別能力較強(qiáng)。因此，對(duì)一些圖像背景整體偏暗的圖像，可以采用圖像反轉(zhuǎn)來(lái)增強(qiáng)圖像的視覺(jué)效果。9. 逆濾波時(shí)，為什么在圖像存在噪聲時(shí)，不能采用全濾波？試采用逆濾波原理說(shuō)明，并給出正確的處理方法。答：復(fù)原由退化函數(shù)退化的圖像最直接的方法是直接逆濾波。在該方法中，用退化函數(shù)除退化圖像的傅立葉變換來(lái)計(jì)算原始圖像的傅立葉變換。由上式可以看到，即使我們知道退化函數(shù)，也可能無(wú)法準(zhǔn)確復(fù)原未退化的圖像。因?yàn)樵肼暿且粋€(gè)隨機(jī)函

9、數(shù)，其傅氏變換未知。當(dāng)退化為0或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易決定的值。一種解決該問(wèn)題的方法設(shè)置截止頻率，使其接近原點(diǎn)值，減少退化為0或非常小的值的可能性。10. 下圖是一個(gè)模糊的心臟的二維在線立體投影。已知每個(gè)圖像右邊底部的十字線是3像素寬，30像素長(zhǎng)，在模糊之前有255的灰度值，請(qǐng)?zhí)峁┮粋€(gè)過(guò)程，指出怎樣應(yīng)用上述信息得到模糊函數(shù)H(u,v)。 答：（1）取一塊均勻灰度背景區(qū)域，使其盡可能大，求該背景區(qū)域的平均灰度；（2）利用題中所給的十字線的信息，構(gòu)造一幅只有背景區(qū)域和十字線的原始圖像，原始圖像的背景灰度為（1）中所求的平均灰度，十字線圖像如題中所描述，對(duì)構(gòu)造的圖像求傅立葉

10、變換F(u,v)。（3）從模糊圖像上取包含十字線的相同大小的區(qū)域，且十字線的位置與構(gòu)造圖像中十字線的位置相同，對(duì)此子圖像求傅立葉變換G(u,v)。（4）估計(jì)退化函數(shù)H(u,v)=G(u,v)/F(u,v)附：若要復(fù)原原始圖像，取黑色背景區(qū)分析模糊圖像的噪聲，若噪聲較小，可直接使用逆濾波恢復(fù)，若噪聲較大，采用維納濾波 。11. 將高頻加強(qiáng)和直方圖均衡相結(jié)合是得到邊緣銳化和對(duì)比度增強(qiáng)的有效方法。上述兩個(gè)操作的先后順序?qū)Y(jié)果有影響嗎？為什么？ 答：高頻加強(qiáng)是針對(duì)通過(guò)高通濾波后的圖像整體偏暗，因此通過(guò)提高平均灰度的亮度，使圖像的視覺(jué)鑒別能力提高。再通過(guò)直方圖均衡化將圖像的窄帶動(dòng)態(tài)范圍變?yōu)閷拵?dòng)態(tài)范圍，

11、從而達(dá)到提高對(duì)比度的效果。若先進(jìn)行直方圖均衡化，再進(jìn)行高頻加強(qiáng)，不僅獲得的處理結(jié)果圖像偏暗，并且對(duì)于圖像亮度呈現(xiàn)較強(qiáng)的兩極現(xiàn)象時(shí)，例如多數(shù)像素主要分布在極暗區(qū)域，而少數(shù)像素存在于極亮區(qū)域時(shí)，先直方圖均衡化會(huì)導(dǎo)致圖像被漂白，再進(jìn)行高頻加強(qiáng)，獲得的圖像邊緣不突出，圖像的對(duì)比度較差。12. 一位考古學(xué)教授在做古羅馬時(shí)期貨幣流通方面的研究，最近認(rèn)識(shí)到4個(gè)羅馬硬幣對(duì)他的研究很關(guān)鍵，它們被列在倫敦大英博物館的館藏目錄中。遺憾的是，他到達(dá)那里后，被告知現(xiàn)在硬幣已經(jīng)被盜了，幸好博物館保存的一些照片來(lái)研究也是可靠的。但硬幣的照片模糊了，日期和其它小的標(biāo)記不能讀出。模糊的原因是攝取照片時(shí)照相機(jī)散焦。作為一名圖像處

12、理專(zhuān)家，要求你幫助決定是否計(jì)算機(jī)處理能被用于復(fù)原圖像，幫助教授讀出這些標(biāo)記。且用于拍攝該圖像的原照相機(jī)一直能用，還有些同一時(shí)期其他有代表性的硬幣。提出解決這一問(wèn)題的過(guò)程。答：本題基本思想是用相機(jī)和相似的硬幣去模型化相機(jī)的退化過(guò)程，然后用此結(jié)果進(jìn)行逆濾波。實(shí)現(xiàn)步驟如下：（1）選擇一枚同時(shí)期硬幣，盡可能在尺寸和內(nèi)容上與丟失的硬幣相同。選擇背景與照片背景的紋理、亮度盡可能相同；（2）設(shè)置博物館的相機(jī)在幾何結(jié)構(gòu)上盡可能使拍出的照片與丟失的硬幣照片相似。獲得幾張測(cè)試圖片；（3）對(duì)每個(gè)硬幣的圖像采用不同的鏡頭參數(shù)設(shè)置，獲得的圖像在交角，尺寸（照片上背景所占的區(qū)域大小等），照片的模糊程度等都盡可能逼近丟失硬

13、幣的照片；（4）（3）中鏡頭參數(shù)設(shè)置是相應(yīng)丟失照片的退化過(guò)程的模型化，對(duì)每一個(gè)這樣的設(shè)置，去除硬幣與背景，并用一個(gè)小的亮點(diǎn)在統(tǒng)一的背景去替代硬幣和其背景在相同的設(shè)置下進(jìn)行拍照或是其他的機(jī)械裝置去逼近一個(gè)光脈沖。數(shù)字化該脈沖，其傅里葉變換就是模糊過(guò)程的傳遞函數(shù)；（5）數(shù)字化每一個(gè)丟失硬幣的模糊圖像，獲得其傅立葉變換。至此，我們獲得了每一個(gè)H(u,v)與G(u,v)；（6）用逆濾波或維納濾波獲得F(u,v)的逼近；（7）求反傅里葉變換，重建圖像。13. 考慮灰度級(jí)數(shù)據(jù)為12,12,13,13,10,13,57,54的一條8像素的線，這條線已經(jīng)經(jīng)過(guò)精度為6比特的均勻量化。構(gòu)造它的3位IGS編碼。答：

14、灰度級(jí)數(shù)據(jù)編碼 Sum IGS Code Decoded IGS 000000 12 001100 001100 001 8 12 001100 010000 010 16 13 001101 001101 001 8 13 001101 010010 010 16 10 001010 001100 001 8 13 001101 010001 010 16 57 111001 111001 111 56 54 110110 110111 110 48 14. 算術(shù)解碼過(guò)程是編碼過(guò)程的逆過(guò)程，對(duì)給出的編碼模型信息0.23355進(jìn)行解碼（當(dāng)解碼出碼字“!”時(shí)表示序列結(jié)束）。符號(hào)概率范圍a0.20

15、,0.2)e0.30.2,0.5)i0.10.5,0.6)o0.20.6,0.8)u0.10.8,0.9)!0.10.9,1) 答：算術(shù)解碼過(guò)程是編碼過(guò)程的逆過(guò)程，首先按題中給出的符號(hào)表將0,1）區(qū)間按照字符的概率分布進(jìn)行分配。已知信息0.23355，位于最初的字符“e”的區(qū)間，所以解碼輸出的第一個(gè)符號(hào)為“e”，將“e”區(qū)間0.2,0.5）按照信源符號(hào)及其發(fā)生概率重新進(jìn)行劃分，確定0.23355屬于“a”區(qū)間，所以第二個(gè)解碼輸出字符為“a”，以下依此類(lèi)推，根據(jù)下圖的過(guò)程來(lái)計(jì)算所有的輸出碼字。最后解碼輸出為“eaii!”15. 對(duì)下列信源符號(hào)進(jìn)行Huffman編碼，并計(jì)算其編碼效率。符號(hào)a1a2a3a4a5a6概率0.10.40.060.10.040.3答：首先按下面的步驟對(duì)信源進(jìn)行化簡(jiǎn)：1) 把信源中的符號(hào)按概率從大到小順序排列。2) 把出現(xiàn)概率