數(shù)字圖像處理與分析習(xí)題及答案

1、1. 數(shù)字圖像處理的主要研究?jī)?nèi)容包含很多方面，請(qǐng)列出并簡(jiǎn)述其中的4種。 圖像數(shù)字化：將一幅圖像以數(shù)字的形式表示。主要包括采樣和量化兩個(gè)過(guò)程。 圖像增強(qiáng)：將一幅圖像中的有用信息進(jìn)行增強(qiáng)，同時(shí)對(duì)其無(wú)用信息進(jìn)行抑制，提高圖像的可觀察性。 圖像的幾何變換：改變圖像的大小或形狀。 圖像變換：通過(guò)數(shù)學(xué)映射的方法，將空域的圖像信息轉(zhuǎn)換到頻域、時(shí)頻域等空間上進(jìn)行分析。 圖像識(shí)別與理解：通過(guò)對(duì)圖像中各種不同的物體特征進(jìn)行定量化描述后，將其所期望獲得的目標(biāo)物進(jìn)行提取，并且對(duì)所提取的目標(biāo)物進(jìn)行一定的定量分析。2. 什么是圖像識(shí)別與理解？ 圖像識(shí)別與理解是指通過(guò)對(duì)圖像中各種不同的物體特征進(jìn)行定量化描述后，將其所期望獲

2、得的目標(biāo)物進(jìn)行提取，并且對(duì)所提取的目標(biāo)物進(jìn)行一定的定量分析。比如要從一幅照片上確定是否包含某個(gè)犯罪分子的人臉信息，就需要先將照片上的人臉檢測(cè)出來(lái)，進(jìn)而將檢測(cè)出來(lái)的人臉區(qū)域進(jìn)行分析，確定其是否是該犯罪分子。3. 簡(jiǎn)述圖像幾何變換與圖像變換的區(qū)別。圖像的幾何變換：改變圖像的大小或形狀。比如圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、放大、縮小等，這些方法在圖像配準(zhǔn)中使用較多。圖像變換：通過(guò)數(shù)學(xué)映射的方法，將空域的圖像信息轉(zhuǎn)換到頻域、時(shí)頻域等空間上進(jìn)行分析。比如傅里葉變換、小波變換等。4.一個(gè)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)由哪幾個(gè)模塊組成？答： 一個(gè)基本的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)由圖像輸入、圖像存儲(chǔ)、圖像輸出、圖像通信、圖像處理和分析5個(gè)模塊組成

3、5.連續(xù)圖像和數(shù)字圖像如何相互轉(zhuǎn)換？ 答：數(shù)字圖像將圖像看成是許多大小相同、形狀一致的像素組成。這樣，數(shù)字圖像可以用二維矩陣表示。將自然界的圖像通過(guò)光學(xué)系統(tǒng)成像并由電子器件或系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為模擬圖像（連續(xù)圖像）信號(hào)，再由模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)化器（ADC）得到原始的數(shù)字圖像信號(hào)。圖像的數(shù)字 化包括離散和量化兩個(gè)主要步驟。在空間將連續(xù)坐標(biāo)過(guò)程稱(chēng)為離散化，而進(jìn)一步將圖像的幅 度值（可能是灰度或色彩）整數(shù)化的過(guò)程稱(chēng)為量化。6.采用數(shù)字圖像處理有何優(yōu)點(diǎn)？ 答：數(shù)字圖像處理與光學(xué)等模擬方式相比具有以下鮮明的特點(diǎn)：1具有數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)共有的特點(diǎn)。（1）處理精度高。（2）重現(xiàn)性能好。（3）靈活 性高。2數(shù)字圖像處理后的圖

4、像是供人觀察和評(píng)價(jià)的，也可能作為機(jī)器視覺(jué)的預(yù)處理結(jié)果。3數(shù)字圖像處理技術(shù)適用面寬。4數(shù)字圖像處理技術(shù)綜合性強(qiáng)。7.數(shù)字圖像處理主要包括哪些研究?jī)?nèi)容？ 答：圖像處理的任務(wù)是將客觀世界的景象進(jìn)行獲取并轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像、進(jìn)行增強(qiáng)、變換、編碼、恢復(fù)、重建、編碼和壓縮、分割等處理，它將一幅圖像轉(zhuǎn)化為另一幅具有新的意義的圖像。第2章 數(shù)字圖像表示及其處理什么是量化噪聲，它是什么引起的？語(yǔ)言信號(hào)采樣量化過(guò)程中導(dǎo)致的噪聲。如：A/D轉(zhuǎn)換（模擬到數(shù)字）。在語(yǔ)言編碼通信中，解調(diào)后信號(hào)和原傳遞信號(hào)的差異是因幅度和時(shí)間的量化而產(chǎn)生的，這種失真稱(chēng)為量化失真。因?yàn)檫@種失真和雜亂的干擾一樣，聽(tīng)起來(lái)和元件產(chǎn)生的熱噪聲相似，所以

5、叫做量化噪聲。1.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，它是利用改變其亮度適應(yīng)級(jí)來(lái)完成亮度適應(yīng)的。即所謂的亮度適應(yīng)范圍。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。2. 圖像的數(shù)字化包含哪些步驟？簡(jiǎn)述這些步驟。圖像的數(shù)字化主要包含采樣、量化兩個(gè)過(guò)程。采樣是將空域上連續(xù)的圖像變換成離散采樣點(diǎn)集合，是對(duì)空間的離散化。經(jīng)過(guò)采樣之后得到的二維離散信號(hào)的最小單位是像素。量化就是把采樣

6、點(diǎn)上表示亮暗信息的連續(xù)量離散化后，用數(shù)值表示出來(lái)，是對(duì)亮度大小的離散化。經(jīng)過(guò)采樣和量化后，數(shù)字圖像可以用整數(shù)陣列的形式來(lái)描述。3. 圖像量化時(shí)，如果量化級(jí)比較小會(huì)出現(xiàn)什么現(xiàn)象？為什么？如果量化級(jí)數(shù)過(guò)小，會(huì)出現(xiàn)偽輪廓現(xiàn)象。量化過(guò)程是將連續(xù)變化的顏色劃分到有限個(gè)級(jí)別中，必然會(huì)導(dǎo)致顏色信息損失。當(dāng)量化級(jí)別達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，人眼感覺(jué)不到顏色信息的丟失。當(dāng)量化級(jí)數(shù)過(guò)小時(shí)，圖像灰度分辨率就會(huì)降低，顏色層次就會(huì)欠豐富，不同的顏色之間過(guò)度就會(huì)變得突然，可能會(huì)導(dǎo)致偽輪廓現(xiàn)象。4. 簡(jiǎn)述二值圖像與彩色圖像的區(qū)別。二值圖像是指每個(gè)像素不是黑，就是白，其灰度值沒(méi)有中間過(guò)渡的圖像。這種圖像又稱(chēng)為黑白圖像。二值圖像的矩陣取

7、值非常簡(jiǎn)單，每個(gè)像素的值要么是1，要么是0，具有數(shù)據(jù)量小的特點(diǎn)。彩色圖像是根據(jù)三原色成像原理來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)自然界中的色彩描述的。紅、綠、藍(lán)這三種基色的的灰度分別用256級(jí)表示，三基色之間不同的灰度組合可以形成不同的顏色。5. 簡(jiǎn)述二值圖像與灰度圖像的區(qū)別。二值圖像是指每個(gè)像素不是黑，就是白，其灰度值沒(méi)有中間過(guò)渡的圖像。這種圖像又稱(chēng)為黑白圖像。二值圖像的矩陣取值非常簡(jiǎn)單，每個(gè)像素的值要么是1，要么是0，具有數(shù)據(jù)量小的特點(diǎn)?；叶葓D像是指每個(gè)像素的信息由一個(gè)量化后的灰度級(jí)來(lái)描述的數(shù)字圖像，灰度圖像中不包含彩色信息。標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像中每個(gè)像素的灰度值是0-255之間的一個(gè)值，灰度級(jí)數(shù)為256級(jí)。6. 簡(jiǎn)述灰度圖

8、像與彩色圖像的區(qū)別?；叶葓D像是指每個(gè)像素的信息由一個(gè)量化后的灰度級(jí)來(lái)描述的數(shù)字圖像，灰度圖像中不包含彩色信息。標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像中每個(gè)像素的灰度值是0-255之間的一個(gè)值，灰度級(jí)數(shù)為256級(jí).彩色圖像是根據(jù)三原色成像原理來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)自然界中的色彩描述的。紅、綠、藍(lán)這三種基色的的灰度分別用256級(jí)表示，三基色之間不同的灰度組合可以形成不同的顏色。1. 設(shè)圖像的大小為 32×32 的圖標(biāo)，每個(gè)像素有 16 種顏色，共有多少種不同的圖標(biāo)？ 如果每 100 萬(wàn)個(gè)可能的圖標(biāo)中有一個(gè)有意義，識(shí)別一個(gè)有意義的圖標(biāo)需要 1 秒鐘，則選出所有有意義的圖標(biāo)需要多長(zhǎng)時(shí)間？解：1632×32/106 = 1

9、61024/1061.044×101227 s?？梢?jiàn)隨機(jī)圖像的復(fù)雜度是非常高的。2. 掃描儀的光學(xué)分辨率是 600×1200 線(xiàn)，一個(gè)具有 5000 個(gè)感光單元的 CCD 器件，用 于 A4 幅面掃描儀，A4 幅面的紙張寬度是 8.3 英寸，該掃描儀的光學(xué)分辨率是多少 dpi？解：（1）600×1200 線(xiàn)，其中前一個(gè)數(shù)字代表掃描儀的橫向分辨率，后一數(shù)字則代表縱 向分辨率。（2）dpi 是指單位面積內(nèi)像素的多少，也就是掃描精度 ，目前國(guó)際上都是計(jì)算一英寸 面積內(nèi)像素的多少。光學(xué)分辨率是掃描儀的光學(xué)部件在每平方英寸面積內(nèi)所能捕捉到的實(shí)際 的光點(diǎn)數(shù),是指掃描儀 CCD

10、 的物理分辨率，也是掃描儀的真實(shí)分辨率，它的數(shù)值是由 CCD 的像素點(diǎn)除以?huà)呙鑳x水平最大可掃尺寸得到的數(shù)值。每一個(gè)感光單元對(duì)應(yīng)一個(gè)像素。由于 CCD 感光單元個(gè)數(shù)為 5000，5000/8.3602(dpi) 第三章 圖像增強(qiáng)5.空間濾波的平滑濾波器和銳化濾波器的相同點(diǎn)、不同點(diǎn)及系。低通濾波器是保留小于截止頻率的信號(hào)，而高通濾波器是保留大于截止頻率的信號(hào) 解答： 相同點(diǎn)：都能減弱或消除傅立葉空間的某些分量，而不影響或較少影響其他分量，從而達(dá)到增強(qiáng)某些頻率分量的效果。 不同點(diǎn)：平滑濾波器減弱或消除傅立葉空間的高頻分量，所以達(dá)到了增強(qiáng)低頻分量、平滑圖像中細(xì)節(jié)的效果。銳化濾波器減弱或消除傅立葉空間的

11、低頻分量，所以達(dá)到了增強(qiáng)高頻分量、銳化圖像中細(xì)節(jié)的效果。 聯(lián)系：兩者效果相反，互為補(bǔ)充，從原圖像中減去平滑濾波器的結(jié)果得到銳化濾波器的效果，從原圖像中減去銳化濾波器的結(jié)果可得到平滑濾波器的結(jié)果1 圖像增強(qiáng)的目的是什么，它包含那些內(nèi)容？ 解：圖像增強(qiáng)是指對(duì)圖像的某些特征，如邊緣、輪廓、對(duì)比度等進(jìn)行強(qiáng)調(diào)或銳化，以便于顯示、觀察或進(jìn)一步分析與處理。圖像增強(qiáng)所包含的主要內(nèi)容如書(shū)圖 4.1。2 圖像增強(qiáng)的目的是什么？答：圖像增強(qiáng)目的是要改善圖像的視覺(jué)效果，針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場(chǎng)合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來(lái)不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感

12、興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果，滿(mǎn)足某些特殊分析的需要。3.圖像增強(qiáng)與圖像復(fù)原的聯(lián)系與區(qū)別？答：（1）二者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量。（2）圖像增強(qiáng)不考慮圖像是如何退化的，而是試圖采用各種技術(shù)來(lái)增強(qiáng)圖像的視覺(jué)效果。因此，圖像增強(qiáng)可以不顧增強(qiáng)后的圖像是否失真，只要看得舒服就行。（3）而圖像復(fù)原就完全不同，需知道圖像退化的機(jī)制和過(guò)程等先驗(yàn)知識(shí)，據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆處理方法，從而得到復(fù)原的圖像。（4）如果圖像已退化，應(yīng)先作復(fù)原處理，再作增強(qiáng)處理4、什么是直方圖均衡化？答：將原圖象的直方圖通過(guò)變換函數(shù)修正為均勻的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖象。圖象均衡化處理后，

13、圖象的直方圖是平直的，即各灰度級(jí)具有相同的出現(xiàn)頻數(shù)，那么由于灰度級(jí)具有均勻的概率分布，圖象看起來(lái)就更清晰了。5. 圖像銳化濾波的幾種方法。答：（1）直接以梯度值代替；（2）輔以門(mén)限判斷；（3）給邊緣規(guī)定一個(gè)特定的灰度級(jí)；（4）給背景規(guī)定灰度級(jí)；（5）根據(jù)梯度二值化圖像。6、圖像銳化與圖像平滑有何區(qū)別與聯(lián)系？答：區(qū)別：圖像銳化是用于增強(qiáng)邊緣，導(dǎo)致高頻分量增強(qiáng)，會(huì)使圖像清 晰；圖像平滑用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。聯(lián)系：都屬于圖像增強(qiáng)，改善圖像效果。7.簡(jiǎn)述直方圖均衡化的基本原理。答：直方圖均衡化方法的基本思想是，對(duì)在圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度級(jí)進(jìn)行展寬，而對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度級(jí)進(jìn)行縮減。

14、從而達(dá)到清晰圖像的目的。因?yàn)榛叶确植伎稍谥狈綀D中描述，所以該圖像增強(qiáng)方法是基于圖像的灰度直方圖。直方圖均衡化是將原圖象的直方圖通過(guò)變換函數(shù)修正為均勻的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖象。圖象均衡化處理后，圖象的直方圖是平直的，即各灰度級(jí)具有相同的出現(xiàn)頻數(shù)，那么由于灰度級(jí)具有均勻的概率分布，圖象看起來(lái)就更清晰了。直方圖均衡化實(shí)質(zhì)上是減少圖象的灰度級(jí)以換取對(duì)比度的加大。在均衡過(guò)程中，原來(lái)的直方圖上頻數(shù)較小的灰度級(jí)被歸入很少幾個(gè)或一個(gè)灰度級(jí)內(nèi)，故得不到增強(qiáng)。若這些灰度級(jí)所構(gòu)成的圖象細(xì)節(jié)比較重要，則需采用局部區(qū)域直方圖均衡。對(duì)離散圖像的直方圖均衡化是不能產(chǎn)生完全平坦的直方圖的。理由是：（1）直方圖是近

15、似概率密度函數(shù)，（2）簡(jiǎn)并現(xiàn)象的存在使處理的灰度級(jí)總是要減少的，這是像素灰度有限的必然結(jié)果。均衡化只是近似的，其結(jié)果只能是產(chǎn)生近似均勻的直方圖。對(duì)一副圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理，然后在進(jìn)行一次直方圖均衡化處理，結(jié)果不會(huì)發(fā)生變化。理由是：（1）對(duì)于不同的圖像，只要具有相同的灰度分布情況，其對(duì)應(yīng)的灰度直方圖是一致的；（2）任意一副圖像都有唯一的與其對(duì)應(yīng)的一個(gè)灰度直方圖。對(duì)一副灰度級(jí)為2的n次方且已經(jīng)直方圖均衡化的圖像能否用變長(zhǎng)編碼方法進(jìn)行壓縮？效果如何？答：能。因?yàn)橹狈綀D均衡化并不能消除圖像中的冗余信息和不相干信息。如果均衡化過(guò)程中沒(méi)有發(fā)生灰度合并，則壓縮效率與均衡化無(wú)關(guān);如果發(fā)生了灰度合并，則壓縮

16、效率會(huì)有所提高。8、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：有影響，應(yīng)先進(jìn)行高頻加強(qiáng)，再進(jìn)行直方圖均衡化。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，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)，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。9.什么是圖像平滑

17、？試述均值濾波的基本原理。 解：為了去除或減弱圖像中的噪聲，可以對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，稱(chēng)為圖像平滑。大部分的噪聲都可以看作是隨機(jī)信號(hào)，它們對(duì)圖像的影響可以看作是孤立的。對(duì)于某一像素而言， 如果它與周?chē)袼攸c(diǎn)相比，有明顯的不同，我們就認(rèn)為該點(diǎn)被噪聲感染了?；谶@樣的分析， 我們可以用求均值的方法，來(lái)判斷每一點(diǎn)是否含有噪聲，并用適當(dāng)?shù)姆椒ㄏl(fā)現(xiàn)的噪聲。10.平滑和銳化濾波器的異同及聯(lián)系？ 答：同：都能減弱或消除傅葉空間的某些分量，而不影響或較少影響其他分量，從而達(dá)到增強(qiáng)某些頻率分量的效果。異：平滑減弱或消除傅葉空間的高頻分量，達(dá)到了增強(qiáng)低頻分量、平滑圖像細(xì)節(jié)的效果；銳化減弱或消除傅葉空間的低頻分

18、量，達(dá)到了增強(qiáng)高頻分量、銳化圖像細(xì)節(jié)的效果。聯(lián)系：兩者效果相反，互為補(bǔ)充，從原始圖像中減去平滑濾波器的結(jié)果得到銳化濾波器的效果，反之亦然。11、圖像增強(qiáng)時(shí)，平滑和銳化有哪些實(shí)現(xiàn)方法？答：平滑的實(shí)現(xiàn)方法：鄰域平均法，中值濾波，多圖像平均法，頻域低通濾波法。銳化的實(shí)現(xiàn)方法：微分法，高通濾波法。12. 什么是中值濾波，有何特點(diǎn)？ 解：中值濾波是非線(xiàn)性的處理方法，在去噪的同時(shí)可以兼顧到邊界信息的保留。中值濾波首先選一個(gè)含有奇數(shù)點(diǎn)的窗口 W，將這個(gè)窗口在圖像上掃描，把該窗口中所含的 像素點(diǎn)按灰度級(jí)的升（或降）序排列，取位于中間的灰度值，來(lái)代替該點(diǎn)的灰度值。13.什么是中值濾波及其它的原理？答：中值濾波是

19、基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線(xiàn)性信號(hào)處理技術(shù)，基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周?chē)南袼刂到咏恼鎸?shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。特點(diǎn)：是一種非線(xiàn)性的圖像平滑法，它對(duì)脈沖干擾級(jí)椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。14.圖像空域增強(qiáng)與頻域增強(qiáng)的基本原理答：頻域增強(qiáng)是指在圖像的頻率域內(nèi)，對(duì)圖像的變換系數(shù)（頻率成分）直接進(jìn)行運(yùn)算，然后通過(guò)傅里葉逆變換以獲得圖像的增強(qiáng)效果?？沼蛟鰪?qiáng)是在圖像上直接進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，基本上是以灰度映射變換的。15.頻域增強(qiáng)與空域增強(qiáng)有何不同答：空域增強(qiáng)是在圖像上直接進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，常見(jiàn)的處理方法

20、有：線(xiàn)性拉伸、直方圖均衡化等。頻域增強(qiáng)主要有基于傅里葉變換的算法、基于小波變換的算法等。二者在圖像增強(qiáng)時(shí)都已產(chǎn)生“振鈴”現(xiàn)象。16.高通濾波與低通濾波有何特點(diǎn)？答：低通濾波器容許低頻信號(hào)通過(guò)，但減少頻率高于截止頻率的信號(hào)的通過(guò)。對(duì)于不同濾波器而言，每個(gè)頻率的信號(hào)的減弱程度不同。高通濾波器是去掉信號(hào)中不必要的低頻成分，去掉低頻干擾的濾波器。高通濾波器和低通濾波器常常成對(duì)出現(xiàn)，無(wú)論哪一種，都是為了把一定的17.什么叫同態(tài)濾波？有何特點(diǎn)？答：同態(tài)濾波是一種在頻域中對(duì)圖像同時(shí)進(jìn)行圖像對(duì)比度增強(qiáng)和壓縮圖像亮度范圍的濾波方法。同態(tài)濾波可以使圖像處理符合人眼對(duì)于亮度響應(yīng)的非線(xiàn)性特性，避免了直接對(duì)圖像進(jìn)行傅里

21、葉變換處理的失真。 18.對(duì)于椒鹽噪聲，為什么中值濾波效果比均值濾波效果好？ 答：椒鹽噪聲是復(fù)制近似相等但隨機(jī)分布在不同的位置上，圖像中又干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。中值濾波是選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來(lái)代替污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。因?yàn)樵肼暤木挡粸?，所以均值濾波不能很好地去除噪聲。 19.理想低通濾波器缺點(diǎn)？ 答：會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的模糊和振鈴現(xiàn)象，半徑越小，模糊和振鈴越明顯，平滑效果也越差。振鈴原因：時(shí)域圖，頻域圖，旁瓣圍繞橫坐標(biāo)震動(dòng)，所以。 20. 二維傅里葉變換的分離性有什么實(shí)際意義？ 解：該性質(zhì)表明，一個(gè)二維傅里葉變換可由連續(xù)兩次一維傅里葉變換來(lái)實(shí)現(xiàn)。實(shí)現(xiàn)的方法如下圖所示：21.給出一維連續(xù)圖像函數(shù)傅里葉

22、變換的定義，并描述空間頻率的概念。（10分）答：1一維連續(xù)圖像函數(shù)的傅立葉變換定義為：       （5分）2空間頻率是指單位長(zhǎng)度內(nèi)亮度作周期變化的次數(shù)。（2分）對(duì)于傅立葉變換基函數(shù)，考慮的最大值直線(xiàn)在坐標(biāo)軸上的截距為，則表示空間周期，即為空間頻率。（3分）22. 傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應(yīng)用，請(qǐng)簡(jiǎn)述其在圖像的高通濾波中的應(yīng)用原理。 圖像經(jīng)過(guò)傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細(xì)節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過(guò)圖像的高通濾波將圖像中景物的細(xì)節(jié)提取出來(lái)。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的低頻部分強(qiáng)制為0，

23、而將高頻部分的信息保持不變，就相當(dāng)于使用一個(gè)只保持高頻部分信息不變，而低頻信息被完全抑制的高通濾波器作用在原始圖像上。將經(jīng)過(guò)這樣處理后的頻譜進(jìn)行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的細(xì)節(jié)部分。23. 傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應(yīng)用，請(qǐng)簡(jiǎn)述其在圖像的低通濾波中的應(yīng)用原理。圖像經(jīng)過(guò)傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細(xì)節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過(guò)圖像的低通濾波將圖像中景物的概貌提取出來(lái)。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的高頻部分強(qiáng)制為0，而將低頻部分的信息保持不變，就相當(dāng)于使用一個(gè)只保持低頻部分信息不變，而高頻信息被完全抑制的低通濾波器作用在原始圖像上。將經(jīng)過(guò)這樣處理后的頻譜進(jìn)行傅

24、里葉逆變換，就可以得到圖像的概貌部分。24.什么是小波？小波基函數(shù)和傅里葉變換基函數(shù)有何區(qū)別？解：小波信號(hào)的非零點(diǎn)是有限的。它與傅里葉變換的基函數(shù)（三角函數(shù)、指數(shù)信號(hào)）是 不同的，傅里葉變換的基函數(shù)從負(fù)無(wú)窮到正無(wú)窮都是等幅振蕩的。25. 傅里葉變換、加窗傅里葉變換和小波變換的時(shí)間頻率特性有什么不同？ 解：傅里葉變換使得時(shí)間信號(hào)變成了頻域信號(hào)，加窗傅里葉變換使得時(shí)間信號(hào)變成了時(shí)頻信號(hào)，但是窗口是固定的，小波變換同樣變成了視頻信號(hào)，但是時(shí)頻的窗口是變化的。26. 均值濾波器對(duì)高斯噪聲的濾波效果如何？試分析其中的原因。均值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)模板，該模板包括了其周?chē)?/p>

25、鄰近像素。將模板中的全體像素的均值來(lái)替代原來(lái)的像素值的方法。均值濾波器對(duì)高斯噪聲的濾波結(jié)果較好。原因：高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點(diǎn)像素上。因?yàn)檎龖B(tài)分布的均值為0，所以均值濾波可以消除噪聲。27. 簡(jiǎn)述均值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波原理，并進(jìn)行效果分析。均值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)模板，該模板包括了其周?chē)泥徑袼?。將模板中的全體像素的均值來(lái)替代原來(lái)的像素值的方法。均值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波結(jié)果不好。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。因?yàn)樵肼暤木挡粸?，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點(diǎn)。28. 中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲

26、的濾波效果如何？試分析其中的原因。中值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)模板，該模板包括了其周?chē)泥徑袼?。取模板中排在中間位置上的像素的灰度值替代待處理像素的值，就可以達(dá)到濾除噪聲的目的。中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波效果較好。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。使用中值濾波時(shí)，被污染的點(diǎn)一般不處于中值的位置，即選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來(lái)替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。29. 使用中值濾波器對(duì)高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結(jié)果相同嗎？為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象？中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波效果較好，對(duì)高斯噪聲的處理效果不好。中值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待

27、處理的像素給定一個(gè)模板，該模板包括了其周?chē)泥徑袼?。取模板中排在中間位置上的像素的灰度值替代待處理像素的值，就可以達(dá)到濾除噪聲的目的。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。使用中值濾波時(shí)，被污染的點(diǎn)一般不處于中值的位置，即選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來(lái)替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點(diǎn)像素上。找不到干凈的點(diǎn)來(lái)替代被污染的點(diǎn)，故處理效果不好。30. 使用均值濾波器對(duì)高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結(jié)果相同嗎？為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象？均值濾波器對(duì)高斯噪聲的濾波結(jié)果較好，對(duì)椒鹽噪聲的濾波結(jié)果不好。均值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給

28、定一個(gè)模板，該模板包括了其周?chē)泥徑袼?。將模板中的全體像素的均值來(lái)替代原來(lái)的像素值的方法。原因: 高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點(diǎn)像素上。因?yàn)檎龖B(tài)分布的均值為0，所以均值濾波可以消除噪聲。椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。因?yàn)樵肼暤木挡粸?，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點(diǎn)。31. 幾種邊緣檢測(cè)算子的優(yōu)缺點(diǎn)？ 答：Roberts算子：邊緣定位精度高，但容易丟失一部分邊緣，不具備抑制噪聲的能力。該算子對(duì)具有陡峭邊緣且含噪聲少的圖像效果較好。Sobel算子和Prewitt算子：對(duì)圖像先進(jìn)行加權(quán)平滑處理，所以對(duì)噪聲有一定的抑制能力，檢測(cè)出的邊緣容易出

29、現(xiàn)多像素寬度。拉普拉斯算子：對(duì)圖像中的階躍型邊緣點(diǎn)定位準(zhǔn)確，使噪聲成分得到加強(qiáng)，造成一些不連續(xù)的檢測(cè)邊緣，抗噪能力差。LOG：改善了抑制噪聲的能力，圖像中的尖銳邊緣無(wú)法檢測(cè)到。Canny：具有較強(qiáng)噪聲的能力，將一些高頻邊緣平滑掉了，造成緣丟失。 32.簡(jiǎn)述梯度法與Laplacian算子檢測(cè)邊緣的異同點(diǎn)？ 答：梯度算子和Laplacian檢測(cè)邊緣對(duì)應(yīng)的模板分別為（梯度算子） （Laplacian算子）梯度算子是利用階躍邊緣灰度變化的一階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為極大值點(diǎn)對(duì)應(yīng)于邊緣點(diǎn)；而Laplacian算子檢測(cè)邊緣是利用階躍邊緣灰度變化的二階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點(diǎn)是零交叉點(diǎn)。（2分）相同點(diǎn)都能用于檢測(cè)邊緣，且

30、都對(duì)噪聲敏感。33、 簡(jiǎn)述梯度法與Laplacian算子檢測(cè)邊緣的異同點(diǎn)？答：梯度算子和Laplacian檢測(cè)邊緣對(duì)應(yīng)的模板分別為-1-11111-411（梯度算子） （Laplacian算子） （2分）梯度算子是利用階躍邊緣灰度變化的一階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為極大值點(diǎn)對(duì)應(yīng)于邊緣點(diǎn)；而Laplacian算子檢測(cè)邊緣是利用階躍邊緣灰度變化的二階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點(diǎn)是零交叉點(diǎn)。（2分）相同點(diǎn)都能用于檢測(cè)邊緣，且都對(duì)噪聲敏感。（1分）34.偽彩色增強(qiáng)與假彩色增強(qiáng)有何異同點(diǎn)？答：偽彩色增強(qiáng)是對(duì)一幅灰度圖象經(jīng)過(guò)三種變換得到三幅圖象，進(jìn)行彩色合成得到一幅彩色圖像；假彩色增強(qiáng)則是對(duì)一幅彩色圖像進(jìn)行處理得到與原圖象不

31、同的彩色圖像；主要差異在于處理對(duì)象不同。（4）相同點(diǎn)是利用人眼對(duì)彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特點(diǎn)，將目標(biāo)用人眼敏感的顏色表示。（1分）35. 偽彩色增強(qiáng)和真彩色增強(qiáng)有何異同點(diǎn)。答：偽彩色增強(qiáng)是將一幅灰度圖像變換為彩色圖像，從而將人眼難以區(qū)分的灰度差異變換為極易區(qū)分的色彩差異。它實(shí)質(zhì)上只是一個(gè)圖像的著色過(guò)程，是一種灰度到彩色的映射技術(shù)。而真彩色增強(qiáng)則是對(duì)原始圖像本身所具有的顏色進(jìn)行調(diào)節(jié)，是一個(gè)彩色到彩色的映射過(guò)程。1.已知的圖像數(shù)據(jù)如圖所示，請(qǐng)計(jì)算：（15分）a、的離散傅里葉變換；b、的哈德瑪變換。題3圖 答：1   令，  

32、60;    則，（5分）                                    7. 在 MATLAB 環(huán)境中，完成圖像的增亮、變暗處理。 解：MATLAB 程序如下：A=imread(

33、9;pout.tif');%讀入圖像 imshow(A);%顯示圖像 figure,imhist(A);%顯示圖像的直方圖 J1=imadjust(A,0.3 0.7,);%將圖像在 0.3×2550.7×255 灰度之間的值通過(guò)線(xiàn)性變換映射到 0255 之間figure,imshow(J1);%輸出圖像效果圖 figure,imhist(J1)%輸出圖像的直方圖 J2=imadjust(A,0 0.7);%使用此函數(shù)，將圖像灰度通過(guò)線(xiàn)性變換映射到 0255×0.7 之間figure,imshow(J2);%輸出圖像效果圖figure,imhist(J2)

34、%輸出圖像第5章 圖像復(fù)原3.試述逆濾波復(fù)原的基本原理。它的主要難點(diǎn)是什么？如何克服？基本原理：假定圖像經(jīng)過(guò)線(xiàn)性操作而退化，先通過(guò)傅立葉變換將退化后且?guī)в性肼暤膱D像g(x)變換成G(u,v)，在頻率域中經(jīng)過(guò)復(fù)原(G(u,v)/H(u,v)操作后為F(u,v)，再通過(guò)傅立葉逆變換將F(u,v)變換成f(x,y)。 主要難點(diǎn)：若噪聲為零，則采用逆濾波恢復(fù)法能完全再現(xiàn)原圖像。若噪聲存在，而且H(u,v）很小或?yàn)榱銜r(shí)，則噪聲被放大。這意味著退化圖像中小噪聲的干擾在H(u,v)較小時(shí)，會(huì)對(duì)逆濾波恢復(fù)的圖像產(chǎn)生很大的影響，有可能使恢復(fù)的圖像和f(x,y)相差很大，甚至面目全非。 克服：

35、1）在H(u,v）=0及其附近，人為地仔細(xì)設(shè)置H-1(u,v)的值，使N(u,v)*H-1(u,v)不會(huì)對(duì)產(chǎn)生太大影響。 2）使H(u,v)具有低通濾波性質(zhì)維納濾波的最優(yōu)準(zhǔn)則是以圖像和噪聲的相關(guān)矩陣為基礎(chǔ)的，所得到的結(jié)果是對(duì)一族圖像在平均的意義上是最佳的，同時(shí)要求圖像和噪聲都屬于隨機(jī)場(chǎng)，并且它的頻譜密度是已知的。在實(shí)際情況下，人們往往沒(méi)有這一方面的先驗(yàn)知識(shí)，一般很難得到，除非采取適當(dāng)?shù)墓β首V模型。1.圖像退化（為什么要恢復(fù)） （1）圖像的退化是指圖像在形成、傳輸和記錄過(guò)程中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和設(shè)備的不完善，使圖像的質(zhì)量變壞。（2）圖像復(fù)原就是要盡可能恢復(fù)退化圖像的本來(lái)面目，它是

36、沿圖像退化的逆過(guò)程進(jìn)行處理。（3）圖像退化的數(shù)學(xué)模型為：g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y) 典型的圖像復(fù)原定義：是根據(jù)圖像退化的先驗(yàn)知識(shí)建立一個(gè)退化模型，以此模型為基礎(chǔ)，采用各種逆退化處理方法進(jìn)行恢復(fù)，得到質(zhì)量改善的圖像。*圖像復(fù)原過(guò)程如下：找退化原因建立退化模型反向推演恢復(fù)圖像 2.圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)的主要區(qū)別是：答：圖像增強(qiáng)主要是一個(gè)主觀過(guò)程，而圖像復(fù)原主要是一個(gè)客觀過(guò)程；圖像增強(qiáng)不考慮圖像是如何退化的,而圖像復(fù)原需知道圖像退化的機(jī)制和過(guò)程等先驗(yàn)知識(shí) 4.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。復(fù)原由退化函

37、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)題的方法實(shí)現(xiàn)值濾波的頻率時(shí)期接近原點(diǎn)值。5.簡(jiǎn)述線(xiàn)性位移不變系統(tǒng)逆濾波恢復(fù)圖像原理。答：設(shè)退化圖象為g(x,g)，其傅立葉變換為G(u,v),若已知逆濾波器為1/H(u,v)則對(duì)G(u,v)作逆濾波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v)         （2分）對(duì)上式作逆傅立葉變換得逆濾波恢復(fù)圖象f(x,y)f(x,y)=IDFTF(u,v)          以上就是逆濾波恢復(fù)圖象的原理。  （2分）若存在噪聲，為避免H(u,v)=0,可采用兩種方法處理。（0.5分） H(u,v)=0時(shí),人為設(shè)置1/H(u,v)的值；使1/H(u,v)具有低同性質(zhì)。即