數(shù)字圖像處理試題集復習題

1、一.填空題1 .數(shù)字圖像是用一個數(shù)字陣列來表示的圖像。數(shù)字陣列中的每個數(shù)字，表示數(shù)字圖像的一個最小單位，稱為像素。2 .數(shù)字圖像處理可以理解為兩個方面的操作：一是從圖像到圖像的處理，如圖像增強等;二是從圖像到非圖像的一種表示，如圖像測量等。3 .圖像可以分為物理圖像和虛擬圖像兩種。其中，采用數(shù)學的方法，將由概念形成的物體進行表示的圖像是虛擬圖像。4 .數(shù)字圖像處理包含很多方面的研究內(nèi)容。其中，圖像重建的目的是根據(jù)二維平面圖像數(shù)據(jù)構(gòu)造出三維物體的圖像。5、量化可以分為均勻量化和非均勻量化兩大類。6.圖像因其表現(xiàn)方式的不同，可以分為連續(xù)圖像和數(shù)字離散圖像兩大類。5.對應于不同的場景內(nèi)容，一般數(shù)字圖

2、像可以分為二值圖像、灰度圖像和彩色圖像三類。8.采樣頻率是指一秒鐘內(nèi)的采樣次數(shù)。10 .采樣所獲得的圖像總像素的多少，通常稱為圖像分辨率。11 .所謂動態(tài)范圍調(diào)整，就是利用動態(tài)范圍對人類視覺的影響的特性，將動態(tài)范圍進行壓縮，將所關(guān)心部分的灰度級的變化范圍擴大二苴此達到改善畫面效果的目的。12動態(tài)范圍調(diào)整分為線性動態(tài)范圍調(diào)整和非線性動態(tài)范圍調(diào)整兩種。13 .直方圖均衡化的基本思想是：對圖像中像素個數(shù)多的灰度值進行展寬而對像素個數(shù)少的灰度值進行歸并，從而達到清晰圖像的目的。14 .數(shù)字圖像處理包含很多方面的研究內(nèi)容。其中，圖像增強的目的是將一幅圖像中有用的信息進行增強，同時將無用的信息進行抑制，提

3、高圖像的可觀察性。15 .我們將照相機拍攝到的某個瞬間場景中的亮度變化范圍，即一幅圖像中所描述的從最暗到最亮的變化范圍稱為動態(tài)范圍。16 .灰級窗，是只將灰度值落在一定范圍內(nèi)的目標進行對比度增強，就好像開窗觀察只落在視野內(nèi)的目標內(nèi)容一樣。17 .圖像的基本位置變換包括了圖像的平移、鏡像及旋轉(zhuǎn)。18 .最基本的圖像形狀變換包括了圖像的放大、縮小和錯切。19 .圖像經(jīng)過平移處理后，圖像的內(nèi)容不發(fā)生變化。（填“發(fā)生”或“不發(fā)生”）20 .圖像放大是從小數(shù)據(jù)量到大數(shù)據(jù)量的處理過程，需要對許多未知的數(shù)據(jù)的估計。（填“需要”或“不需要”）21 .圖像縮小是從大數(shù)據(jù)量到小數(shù)據(jù)量的處理過程，不需要對許多未知的

4、數(shù)據(jù)的估計。（填“需要”或“不需要”）22 .我們將平面景物在投影平面上的非垂直投影稱為圖像的錯切，該處理會是的圖像中的圖形產(chǎn)生扭變。23 .兩種典型的圖像噪聲是：椒鹽噪聲和高斯噪聲。24 .椒鹽噪聲的幅值基本相同,而噪聲出現(xiàn)的位置是隨機的。25 .圖像上每一點都存在噪聲，但是噪聲的幅值是隨機分布的,這類噪聲稱為高斯噪聲。26 .均值濾波方法對高斯噪聲的抑制效果較好。（填“高斯”或“椒鹽”）27 .中值濾波方法對椒鹽噪聲的抑制效果較好。（填“高斯”或“椒鹽”）28 .頻譜均勻分布的噪聲被稱為白噪聲。29 .圖像噪聲可以理解為妨礙人的視覺感知,或妨礙系統(tǒng)傳感器對所接收圖像源信息進行理解或分析的各

5、種因素，也可以理解為真實信號與理想信號之間存在的偏差。30 .在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細節(jié)的增強與檢測。垂直方向的微分算子屬于一階微分算子。（填“一階微分算子”或“二階微分算子”）31 .在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細節(jié)的增強與檢測。Roberts交叉微分算子屬于一階微分算子。（填“一階微分算子”或“二階微分算子”）32 .在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細節(jié)的增強與檢測。Sobel微分算子屬于一階微分算子。（填“一階微分算子”或“二階微分算子”）33 .在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微

6、分算子都可以進行細節(jié)的增強與檢測。Priwitt微分算子屬于一階微分算子。（填“一階微分算子”或“二階微分算子”）34 .在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細節(jié)的增強與檢測。垂直方向的微分算子屬于Laplacian微分算子屬于二階微分算子。（填“一階微分算子”或“二階微分算子”）35 .在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細節(jié)的增強與檢測。Wallis微分算子屬于二階微分算子。（填“一階微分算子”或“二階微分算子”）36 .在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細節(jié)的增強與檢測。水平方向的微分算子屬于一階微分算子。（填“一

7、階微分算子”或“二階微分算子”）37 .圖像微分增強了邊緣和其他突變的信息。（填“增強”或“削弱”）38 .圖像微分削弱了灰度變化緩慢的信息。（填“增強”或“削弱”）39 .圖像微分算子能用在邊緣檢測中。（填“能”或“不能”）40 .依照分割時所依據(jù)的圖像特性不同，圖像分割方法大致可以分為閾值方法、邊界分割方法和區(qū)域提取方法三大類。41 .基于圖像灰度分布的閾值方法包含很多種算法，其中，p-參數(shù)法是針對預先已知圖像中目標物所占比例的情況下,所采用的一種簡單有效的方法。42 .狗是信息論中對不確定性的度量，是對數(shù)據(jù)中所包含信息量大小的度量。43 .所謂聚類方法，是采用模式識別中的聚類思想，以類內(nèi)

8、保持最大相似性以及類間保持最大距離為目標，通過迭代優(yōu)化獲得最佳的圖像分割閾值。44 .如果當前點像素值為1,其四近鄰像素中至少有一個點像素值為1,即認為存在兩點間的通路，稱之為四連接。45 .如果當前點像素值為1,其八近鄰像素中至少有一個點像素值為1,即認為存在兩點間的通路，稱之為八連接。46 .開運算是使用同一個結(jié)構(gòu)元素對圖像先腐蝕再進行膨脹的運算。47 .在對二值圖像進行分析時，我們將相互連接在一起的像素值全部為1的像素點的集合稱為一個連通域。48 .閉運算是使用同一個結(jié)構(gòu)元素對圖像先膨脹再進行腐蝕的運算。49 .形態(tài)學處理中最基本的運算是腐蝕與膨脹。其中，腐蝕通常在去除小顆粒以及消除目標

9、物之間的粘連是非常有效的。50 .形態(tài)學處理中最基本的運算是腐蝕與膨脹。其中，膨脹通常用以填補目標物中存在的某些空洞。51 .在對二值圖像進行分析時，通常用歐拉數(shù)表示二值圖像中連通域的個數(shù)減去孔的個數(shù)。52 .HSV表色系由色調(diào)、飽和度和亮度三屬性組成。53飽和度與一定色調(diào)的純度有關(guān)，飽和度越大的顏色看起來越鮮艷。（填“越大”或“越小”）54 .在YUM色系中，Y表示亮度，U表示藍色與亮度的色差，V表示紅色與亮度的色差。55 .人在區(qū)分顏色時常用三種基本特征量，它們是：輝度、色調(diào)和飽和度。56 .人在區(qū)分顏色時常用的三種基本特征量為輝度、色調(diào)和飽和度。其中，色調(diào)是與混合光譜中主要光波長相聯(lián)系的

10、，表示了感官上感受到的不同的顏色。57 .人在區(qū)分顏色時常用的三種基本特征量為輝度、色調(diào)和飽和度。其中，飽和度與一定色調(diào)的純度有關(guān)，飽和度越大的顏色看起來越鮮艷。58 .國際照明委員會于1931年規(guī)定了三種基本色的波長，并將其稱為三基色，它們分別是紅色、藍色和綠色。59 .人在區(qū)分顏色時常用三種基本特征量，它們是：輝度、色調(diào)和飽和度。60 .所謂的圖像變換，是指將圖像信號從空域變換到另外的域上進行分析的手段。61 .圖像變換包括了圖像的頻域變換、圖像的時頻域變換以及其他正交變換等，其中傅里葉變換屬于頻域變換。62 .圖像變換包括了圖像的頻域變換、圖像的時頻域變換以及其他正交變換等，其中小波變換

11、屬于時頻域變換。63 .數(shù)字圖像處理包含很多方面的研究內(nèi)容。其中，圖像變換是指通過一種數(shù)學映射的手段，將空域的圖像信息轉(zhuǎn)換到如頻域、時頻域等空間上進行分析的數(shù)學手段。64 .將一個函數(shù)通過正交分解映射到正交函數(shù)空間的數(shù)學變換稱為正交變換。.選擇題1 .一幅數(shù)字圖像是：（B）A、一個觀測系統(tǒng)。B、一個有許多像素排列而成的實體。C一個2-D數(shù)組中的元素。D、一個3-D空間的場景。2 .一幅灰度級均勻分布的圖象，其灰度范圍在0,255,則該圖象的信息量為：（D）A、0B、255C、6D、83 .圖象與灰度直方圖間的對應關(guān)系是：（B）A、對應B、多對一C、一對多D、都不對4 .下列算法中屬于局部處理的

12、是：（D）A、灰度線性變換B、二值化C、傅立葉變換D、中值濾波5 .一幅256*256的圖像，若灰度級數(shù)為16,則該圖像的大小是：（B）A、128KBB、32KBC1MBC、2MB6 .一幅512*512的圖像，若灰度級數(shù)為16,則該圖像的大小是：（A）A、128KBB、32KBC1MBC、2MB7 .一幅灰度級均勻分布的圖象，其灰度范圍在0,127,則該圖象的信息量為：（C）A、0B、128C、7D、88 .下面說法正確的是：（B）A、基于像素的圖像增強方法是一種線性灰度變換；日基于像素的圖像增強方法是基于空間域的圖像增強方法的一種；C基于頻域的圖像增強方法由于常用到傅里葉變換和傅里葉反變換

13、，所以總比基于圖像域的方法計算復雜較高；D基于頻域的圖像增強方法比基于空域的圖像增強方法的增強效果好。9 .偽彩色處理和假彩色處理是兩種不同的色彩增強處理方法，說出下面屬于偽彩色增強的處理？（C）A、將景象中的藍天邊為紅色，綠草變?yōu)樗{色。日用自然色復制多光譜的景象。C將灰度圖經(jīng)頻域高通/低通后的信號分別送入紅/藍顏色顯示控制通道。D將紅、綠、藍彩色信號分別送入藍、紅、綠顏色顯示控制通道。10 .指出下面正確的說法：（D）A、基于像素的圖像增強方法是一種非線性灰度變換。日基于像素的圖像增強方法是基于頻域的圖像增強方法的一種。C基于頻域的圖像增強方法由于常用到傅里葉變換和傅里葉反變換，所以總比基于

14、圖像域的方法計算復雜較高?？诨陬l域的圖像增強方法可以獲得和基于空域的圖像增強方法同樣的圖像增強效果。11 .首先根據(jù)需要設(shè)計一個調(diào)色板，進而將灰度值作為調(diào)色板的索引值完成從灰度到彩色的映射。這種偽方法稱為（B）A、基于灰級窗的偽彩色方法B、基于灰度調(diào)色板的偽彩色方法C基于灰度變換的偽彩色方法D、基于區(qū)域分割的偽彩色方法12 .指出下面正確的說法：（D）基于像素的圖像增強方法是一種非線性灰度變換?；谙袼氐膱D像增強方法是基于空域的圖像增強方法的一種?；陬l域的圖像增強方法由于常用到傅里葉變換和傅里葉反變換，所以總比基于圖像域的方法計算復雜較高?；陬l域的圖像增強方法可以獲得和基于空域的圖像增強

15、方法同樣的圖像增強效果。AB、C、D、13 .使用同態(tài)濾波方法進行圖像增強時，不包含以下哪個過程（C）A、通過對圖像取對數(shù)，將圖像模型中的入射分量與反射分量的乘積項分開。日將對數(shù)圖像通過傅里葉變換變到頻域，在頻域選擇合適的濾波函數(shù)，進行減弱低頻和加強高頻的濾波。C計算圖像中各個灰度值的累計分布概率。D對濾波結(jié)果進行傅里葉逆變換和對數(shù)逆運算。14 .用八表示圖像亮度，表示入射分量，表示反射分量，則對-幅圖像可以建模為：（A）A7（工JAM陽力由MA、心r尸）A表示反射分量，則對一15 .用.表示圖像亮度，表示入射分量,幅圖像可以建模為O該模型是以下哪種圖像增強方法的基礎(chǔ)?（B）A、對比度線性展寬

16、方法日同態(tài)濾波方法C線性動態(tài)范圍調(diào)整方法D非線性動態(tài)范圍調(diào)整方法16 .使用同態(tài)濾波方法進行圖像增強時，以下處理順序正確的是（A）通過對圖像取對數(shù)，將圖像模型中的入射分量與反射分量的乘積項分開。將對數(shù)圖像通過傅里葉變換變到頻域，在頻域選擇合適的濾波函數(shù)，進行減弱低頻和加強高頻的濾波。計算圖像中各個灰度值的累計分布概率。對濾波結(jié)果進行傅里葉逆變換和對數(shù)逆運算。OBCDcnsgi17 .假設(shè)是原始圖像尸«,，）的像素點坐標；|aj是使用公式2骨而3十內(nèi)5日對圖像F進行變換得到的新圖像CQ*/，）的像素點坐標。該變換過程是（B）A、圖像鏡像B、圖像旋轉(zhuǎn)C、圖像放大D、圖像縮小18 .關(guān)于圖

17、像縮小處理，下列說法正確的是：（D）A、圖像的縮小只能按比例進行。B利用基于等間隔采樣的圖像縮小方法對圖像進行處理時，不需要計算出采樣間隔。C圖像的縮小只能按不比例進行。D圖像的縮小是從原始圖像中選擇合適的像素點，使圖像縮小后可以盡量保持原有圖像的概貌特征不丟失19.關(guān)于圖像放大處理，下列說法不正確的是（D）A、從物理意義上講，圖像的放大是圖像縮小的逆操作。B當放大的倍數(shù)比較大時，使用基于像素放大原理的圖像放大方法會導致馬賽克現(xiàn)象。C對于因放大后的圖像子塊與子塊之間的過渡因不平緩而導致畫面效果不自然的問題，可以采用雙線性插值方法可以用來解決。D、圖像的放大不會引起圖像的畸變。20 .關(guān)于圖像放

18、大處理，下列說法正確的是（A）A、從物理意義上講，圖像的放大是圖像縮小的逆操作。B、圖像的放大處理不需要對未知數(shù)據(jù)進行估計。C圖像的放大只能按比例進行。D圖像的放大不會引起圖像的畸變。21 .關(guān)于圖像縮小處理，下列說法正確的是：（B）A、圖像的縮小只能按比例進行。B利用基于等間隔采樣的圖像縮小方法對圖像進行處理時，需要計算出采樣間隔。C圖像的縮小只能按不比例進行。D從信息處理的角度看，圖像縮小與圖像放大的含義一樣，都需要對未知的數(shù)據(jù)進行估計。22 .關(guān)于圖像的插值，下列說法不正確的是（B）A、對于因圖像放大后的圖像子塊與子塊之間的過渡因不平緩而導致畫面效果不自然的問題，可以采用雙線性插值方法可

19、以用來解決。日在使用雙線性插值進行圖像放大時，所有的像素的計算都不會用到單線性插值法。C對于圖像旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的空穴問題，可以采用均值插值法來填充。D對于圖像旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的空穴問題，可以采用鄰近插值法來填充。23 .中值濾波器可以：（A）A、消除孤立噪聲；日檢測出邊緣；C進行模糊圖像恢復；D模糊圖像細節(jié)。24 .以下圖像分割方法中，不屬于基于圖像灰度分布的閾值方法的是（D）A、類間最大距離法B、最大類間、內(nèi)方差比法C、p-參數(shù)法D、區(qū)域生長法25 .以下圖像分割方法中，屬于基于圖像灰度分布的閾值方法的是（B）A、區(qū)域合并、分裂法B、最大類間、內(nèi)方差比法C、已知形狀的曲線檢測D、區(qū)域生長法26 .關(guān)于進行

20、圖像分割時使用的最大類間、類內(nèi)方差比法，下列說法正確的是（C）A、選擇的閾值使得兩類數(shù)據(jù)間的方差越小越好。以選擇的閾值使得同一類的數(shù)據(jù)之間的方差越大越好。C使用類間、類內(nèi)方差比作為選擇閾值的評價參數(shù)。D使用類內(nèi)、類間方差比作為選擇閾值的評價參數(shù)。27 .關(guān)于最大類間、類內(nèi)方差比法，下列說法正確的是（D）A、選擇的閾值使得兩類數(shù)據(jù)間的方差越小越好。B、選擇的閾值使得同一類的數(shù)據(jù)之間的方差越大越好。C選擇的閾值使得兩類數(shù)據(jù)間的方差越小越好，同時同一類的數(shù)據(jù)之間的方差越大越好。D選擇的閾值使得兩類數(shù)據(jù)間的方差越大越好，同時同一類的數(shù)據(jù)之間的方差越小越好。28 .使用類間最大距離法進行圖像分割時，下列

21、步驟正確的是（C）計算相對距離度量值。給定一個初始閾值，將圖像分成目標和背景兩類。分別計算出兩類的灰度均值。選擇最佳的閾值，使得圖像按照該閾值分成兩類后，相對距離度量值達到最大。A、B、C、D、29 .以下選項中，不屬于表色系的是：（B）A、RGBB、DCTC、CMYKD、HSI30 .關(guān)于RGB表色系，以下說法不正確的是的（A）A、RGB!1色系是減色系統(tǒng)。B、RGB表色系的三基色中包含紅色。C、若某個像素點的值是（0,255,0）,則表示該顏色中只含綠色。D、若某個像素點的值是（255,255,255）,則表示該顏色為白色。31 .HSI表色系的三屬性包含：（A）色調(diào)色飽和度亮度色度A、B

22、、C、D、32 .關(guān)于HSI表色系，以下說法不正確的是（B）A、HSI表色系的三屬性中包含色調(diào)。B、HSI表色系的三屬性中包含色度。C、HSI表色系的三屬性中包含飽和度。D、HSI表色系的三屬性中包含亮度。33 .關(guān)于RGBfe系下的彩色圖像，下列說法正確的是：（A）A、彩色圖像的紅色分量、綠色分量、藍色分量都是灰度圖像。日該彩色圖像的紅色分量是彩色圖像。C若某個像素點的值是（0,255,0）,則表示該顏色中只含紅色。D若某個像素點的值是（255,255,255）,則表示該顏色為黑色。34 .下圖1是一幅標準測試圖像Lena圖，對圖像進行處理后，形成的結(jié)果圖像如圖2所示。這是如何處理得到的？（

23、D）（En（圖2）A、圖像銳化B、圖像去噪C、圖像對比度增強D、亮度減弱2所示。35 .下圖1是一幅標準測試圖像Lena圖，對圖像進行處理后，形成的結(jié)果圖像如圖這是如何處理得到的？（B）2所示。（圖D（圖2）A、圖像銳化B、邊緣檢測C、圖像亮度減弱D、（圖1）（圖2）A、圖像亮度減弱B、邊緣檢測C、圖像對比度減弱D、圖像對比度增強36.下圖1是一幅標準測試圖像Lena圖，對圖像進行處理后，形成的結(jié)果圖像如圖這是如何處理得到的？（A）圖像對比度減弱三.判斷題1 .可以用f（x,y）來表示一幅2-D數(shù)字圖像。（T）2 .可以用f（x,y）來表示一個在3-D空間中的客觀景物的投影。（T）3 .數(shù)字圖

24、像坐標系與直角坐標系一致。（F）4 .矩陣坐標系與直角坐標系一致。（F）5 .數(shù)字圖像坐標系可以定義為矩陣坐標系。（T）6 .圖像中虛假輪廓的出現(xiàn)就其本質(zhì)而言是由于圖像的灰度級數(shù)不夠多造成的。（T7 .圖像中虛假輪廓的出現(xiàn)就其本質(zhì)而言是由于圖像的空間分辨率不夠高造成。（F8 .圖像中虛假輪廓的出現(xiàn)就其本質(zhì)而言是由于圖像的灰度級數(shù)過多造成的。（F9 .圖像中虛假輪廓的出現(xiàn)就其本質(zhì)而言是由于圖像的空間分辨率過高造成。（F10 .采樣是空間離散化的過程。（T）11 .一幅圖像經(jīng)過直方圖均衡化處理后，其對比度一定比原始圖像的對比度提高。12 .一般來說，直方圖均衡化處理對于灰度分布比較集中的圖像的處理

25、效果比較明顯。（T）13 .一般來說，直方圖均衡化處理對于灰度分布比較均衡的圖像的處理效果比較明顯。（F）14 .借助對數(shù)形式的變換曲線可以達到非線性灰度動態(tài)范圍的目的。（T）15 .借助對數(shù)形式的變換曲線可以達到線性灰度動態(tài)范圍的目的。（F）16 .閾值方法的核心是閾值的確定。（T）17 .類間最大距離法的設(shè)計思想是：在某個適當?shù)拈撝迪?，圖像分割后的前景目標與背景兩個類之間的差異最小為最佳分割。（F）18 .類間最大距離法的設(shè)計思想是：在某個適當?shù)拈撝迪?，圖像分割后的前景目標與背景兩個類之間的差異最大為最佳分割。（T）19 .二維嫡方法的設(shè)計思想是：采用二維嫡來度量像素以及其鄰域像素中像素之

26、間的信息相關(guān)性，當空間相關(guān)信息量最小時，認為是最佳閾值。（F）20 .二維嫡方法的設(shè)計思想是：采用二維嫡來度量像素以及其鄰域像素中像素之間的信息相關(guān)性，當空間相關(guān)信息量最大時，認為是最佳閾值。（T）21 .區(qū)域生長方法的實現(xiàn)有三個關(guān)鍵點：種子點的選??；生長準則的確定；區(qū)域生長停止的條件。（T）22 .區(qū)域生長方法中選取的種子點只能是單個像素。（F）23 .在使用區(qū)域合并、分裂方法進行圖像分割時，不需要用到每個子塊的屬性。（F）24 .基于圖像灰度空間分布的閾值方法不需要考慮像素與像素之間的相關(guān)性。（F）25 .基于圖像灰度空間分布的閾值方法除了考慮當前像素本身的灰度值外，還需要考慮其與鄰近像素

27、之間的關(guān)系。（T）26 .貼標簽處理是對二值圖像的每個不同的連通域進行不同的編號，來區(qū)分不同的連通域。（T）27 .膨脹運算可以理解為對圖像的補集進行腐蝕處理。（T）28 .膨脹是一種消除邊界點，使邊界向內(nèi)收縮的過程。（F）29 .膨脹是將與目標區(qū)域接觸的背景點合并到該目標物中，使目標邊界向外擴張的處理。（T）30 .經(jīng)過細線化之后，圖像中所有線條的幅度均為一個像素。（T）31 .可以用圓形度來表示二值圖像中的各個連通域的形狀與圓形的相似程度。（T）32 .可以用矩形度來表示二值圖像中的各個連通域的形狀與矩形的相似程度。（T）33 .在連通域中的點，按照其是否與背景相鄰接，可以分為內(nèi)部點和外部

28、點。（F）34 .在連通域中的點，按照其是否與背景相鄰接，可以分為內(nèi)部點和邊界點。（T）35 .在對二值圖像進行分析時，將沒有孔的連通域稱為單連通。（T）36 .在RG陛間中，若某個像素點的值是（0,0,0）,則表示該顏色為白色。（F）37 .在RG陛間中，若某個像素點的值是（0,0,255）,則表示該顏色為藍色。（T）38 .RGB表色系具有亮度信息與色度信息相分離的特點。（F）39 .YCbCr表色系具有亮度信息與色度信息相分離的特點。（T）40 .白平衡方法比最大顏色值平衡方法更適合于處理兩種情況：一是圖像中白色的點不存在，二是白色的點只占畫面總像素的很少比例。（F）41 .傅里葉變換可

29、以用在圖像的卷積運算中，主要原因是：空域上的卷積對應其在頻域上的點乘。（T）42 .傅里葉變換可以用在圖像壓縮中。（T）43 .一幅圖像進行一次小波變換后，概貌信息大都集中在高頻圖像子塊中。（F）44 .一幅圖像經(jīng)過1次小波變換后，可以得到4個子塊圖像。（T）45 .一幅圖像進行一次小波變換后，細節(jié)信息大都集中在高頻圖像子塊中。（T）46 .離散余弦變換是圖像處理中常用的正交變換。（T）47 .傅里葉變換的所寫是FTT。（F）48 .一幅圖像經(jīng)過2次小波變換后，可以得到8個子塊圖像。（F）49 .一幅圖像進行一次小波變換后，概貌信息大都集中在低頻圖像子塊中。（T）50 .一幅圖像進行一次小波變

30、換后，細節(jié)信息大都集中在低頻圖像子塊中。（F）四.簡答題1 .簡述數(shù)字圖像處理的至少3種主要研究內(nèi)容。2 .圖像量化時，如果量化級比較小會出現(xiàn)什么現(xiàn)象？為什么？答：如果量化級數(shù)過小，會出現(xiàn)偽輪廓現(xiàn)象。量化過程是將連續(xù)變化的顏色劃分到有限個級別中，必然會導致顏色信息損失。當量化級別達到一定數(shù)量時，人眼感覺不到顏色信息的丟失。當量化級數(shù)過小時，圖像灰度分辨率就會降低，顏色層次就會欠豐富，不同的顏色之間過度就會變得突然，可能會導致偽輪廓現(xiàn)象。3 .簡述灰度圖像與彩色圖像的區(qū)別。答：灰度圖像是指每個像素的信息由一個量化后的灰度級來描述的數(shù)字圖像，灰度圖像中不包含彩色信息。標準灰度圖像中每個像素的灰度值

31、是0-255之間的一個值，灰度級數(shù)為256級。彩色圖像是根據(jù)三原色成像原理來實現(xiàn)對自然界中的色彩描述的。紅、綠、藍這三種基色的的灰度分別用256級表示，三基色之間不同的灰度組合可以形成不同的顏色。4 .使用中值濾波器對高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結(jié)果相同嗎？為什么會出現(xiàn)這種現(xiàn)象？答：中值濾波器對椒鹽噪聲的濾波效果較好，對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，對待處理的像素給定一個模板，該模板包括了其周圍的鄰近像素。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，就可以達到濾除噪聲的目的。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機分布在不同位置上，圖像中有干凈點也有污染點。使用中

32、值濾波時，被污染的點一般不處于中值的位置，即選擇適當?shù)狞c來替代污染點的值，所以處理效果好。高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點像素上。找不到干凈的點來替代被污染的點，故處理效果不好。5 .傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應用，請簡述其在圖像的低通濾波中的應用原理。答：圖像經(jīng)過傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過圖像的高通濾波將圖像中景物的概貌提取出來。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的高頻部分強制為0,而將低頻部分的信息保持不變，就相當于使用一個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)過這樣處理后的頻譜進行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的概貌部分。6 .圖像銳化與圖像平滑有何區(qū)別與聯(lián)系？答：圖象銳化是用于增強邊緣，導致高頻分量增強，會使圖象清晰；圖象平滑用于去噪，對圖象高頻分量即圖象邊緣會有影響。都屬于圖象增強，改善圖象效果。7 .舉例說明使用鄰近行插值法進行空穴填充的過程。答：鄰近插值法就是將判斷為空穴位置上的像素值用其相鄰行（或列）的像素值來填充。例如對于下圖中的空穴點f23進行填充時，使用相鄰行的像素值來填充。即：f23=f22.8 .將高頻加強和直方圖均衡相結(jié)合是得到邊