數字圖像處理復習題

(圓滿word版)數字圖像辦理復習題(圓滿word版)數字圖像辦理復習題(圓滿word版)數字圖像辦理復習題為何失散的直方圖平衡技術平常沒法獲取純平的直方圖.解答這是因為在失散的狀況下

,我們永久也沒法減小直方圖在每一點的高度

.

假如某個灰度上的象素值超出了純平的直方圖所需要的數目

,因為不可以夠將這個灰度上的象素分別到幾個灰度上去

,所以這樣的平衡技術沒有方法降低直方圖的高度某一點直方圖的高度)

.(但能夠將幾個灰度照耀到同一個灰度上增添現有兩幅圖像a和b,它們的灰度等級都散布在所有0~255之間.(1)假如我們不停的從圖像a中減去b,最后將獲取什么結果.(2)假如互換兩幅圖像能否會獲取不同樣的結果.解答(1)因為兩幅圖像灰度散布在所有0~255之間,并且我們假定兩幅圖像是不有關的,那么a-b的結果將散布在-255~255之間,所以每次減法操作能夠表示為下式:a(n+1)=[a(n)-b+255]/2假如跟著n趨于無量,a(n)趨于一個堅固的圖像A,那么A=(A-b+255)/2所以A=255-b,最后獲取的是圖像b的負像.(2)不同樣,最后獲取的是a的負像.圖像相減常常在工業(yè)頂用來檢測產品組裝時缺乏的零件.方法是保留一幅正確組裝的產品的〞完美〞圖像,此后在其余同樣產品的圖像中減去這個圖像.理想狀況下,假如產品正確組裝,獲取的差應當是0.假如缺失了某個零件,那么與〞圓滿圖像〞的差分圖像在相應地點不為0.在實質中,為了實現這個方法我們應當考慮那些條件.解答用g(x,y)表示圓滿圖像,f(x,y)表示實質操作中獲取的圖像.經過減法來實現差別檢測是鑒于簡單的計算差值d(x,y)=g(x,y)-f(x,y).差值圖像能夠經過兩種方法實現差別檢測.第一種是用逐一象素的分析.在這類狀況下,假如所有差值圖像中的象素落在區(qū)間[Tmin,Tmax]中,那么我們以為f(x,y)足夠湊近圓滿圖像,Tmin<0,Tmax>0.平常這兩個值的絕對值大小同樣,即[-T,T].第二種方法是將所有象素差值的絕對值相加,和某個閾值S比較.這是一種很大體的檢測,所以我們重點關注第一種方法.有三個要素需要我們控制:1.適合的配準(registration),2.可控的光照,3.噪聲水平.第一個是比較能夠進行的根本條件.兩幅圖像就算圓滿同樣,假如相互之間存在偏移,那么比較的結果也沒存心義.平常特其余標志會被注明在產品上用于機器對齊或圖像辦理時對齊.可控的照明很顯然是很重要的,因為光照的改變會激烈的影響差分圖像的值.平常和光照控制聯(lián)合使用的方法是依據實質條件的灰度拉伸.比方,產品上存在一小塊顏色嚴格控制的地區(qū),整個圖像上的灰度都依據這個地區(qū)的顏色和它應當擁有的顏色來進行改正.最后,差值圖像里的噪聲需要足夠小,才不會影響比較結果.好的信號強度對減小噪聲的影響大有幫助.另一種方法是經過圖像辦理的方法(比方圖像圓滑)去噪.很顯然,上邊說到的每個方面都有多種不同樣的方法.比方,我們能夠在檢查的形式上有比逐一象素比較更智能的方法.一種常使用的方法是將圓滿圖像切割成不同樣地區(qū),再依據每個地區(qū)的內容不同樣進行多種不同樣的測試.討論假如不停的將一個3*3的低通濾波器應用到一幅數字圖像上最后產生什么結果.忽視界限效應.解答從空間上看將使圖像愈來愈模糊,最后整個圖像將擁有一致的灰度值.從頻域解說是不停的乘以低通濾波器的結果是形成一個Delta函數,所對應的空間變換就是只有DC重量,即只剩一個灰度值.(a)獨自的暗的或亮的象素塊(和背景比較),假如面積小于中值濾波器的一半,能夠被濾波消去(設置成背景的灰度值).假定中值濾波器的大小為n×ｎ,并且n為奇數,解說一下為何.(b)一幅圖像中存在不同樣的象素塊.假定一個塊中的所有點都比背景亮或許暗(不會同時),而且每一個塊的面積都小于等于n2/2.假如知足什么條件(用n表示),那么這些塊不再被以為是單獨的?(從問題(a)的角度考濾)解答(a)假如這個象素塊中的點都比背景亮,即對度大于背景,在n×ｎ的中值濾波器中,和背景的象素一同排序時,因為它的面積小于一半,那么能夠必然它們都比排在第(n×ｎ+1)/2的象素要亮,所以沒有時機被選中,都會被濾掉.關于暗的象素塊,狀況近似.(b)假如兩個象素塊足夠湊近,并且又同時都大于或許都小于背景的灰度,那么在進行中值濾波的時候,這些象素塊中的點將會有時機被選為中值.在這類狀況下,這些象素塊將沒法被濾掉,也就是不再被以為是獨自的.我們假定象素塊是正方形的,大小為n×ｎ一半.它們的邊長為sqrt(2)/2*n,離濾波器的最大邊界距離[1-sqrt(2)/2]*n,所以這些塊獨自存在的條件是它們之間的距離大于[1-sqrt(2)/2]*n.提出一種計算n×ｎ大小的鄰域的中值的算法.提出一種當鄰域的中心挪動一個象素時,更新此中值的算法.解答(a)將這

n×ｎ個灰度值排序并用鏈表連結

,第[(n

×ｎ+1)/2]

個值即為中值

.(b)將從鄰域出移出的灰度值從鏈表中刪去

,將新參加的值插入鏈表的適合地點

,此后再讀出中值.(a)在文字識其余應用中,文本頁平常用一個閾值將其二值化.此后將字符細化成在背景0上由1構成的筆劃.因為噪聲,在二值化和細化的過程中,可能造成筆劃的斷裂,間隔為1到3個象素.有一種修復斷裂的方法是對二值圖像進行一次均勻濾波,使之模糊,進而形成連結斷裂處的橋梁.給出所需的均勻濾波器的最小大小.(b)在連結了斷裂處此后,需要從頭用閾值對圖像進行二值化.對在(a)中給出的答案,為了不使筆劃再次斷裂,閾值的最小可能取值是多少.解答(a)因為最大的斷裂長度是

3個象素

,

所以使用

5×5

大小的均勻濾波器能夠使斷裂中點處也就是第二個象素有必然的灰度值

.(b)斷裂中點處罰別遇到來自兩邊的筆劃的影響

,均勻濾波后灰度值的大小為

1/25

+1/25,

所以閾值不可以夠小于

2/25下邊三幅圖像經過了方形的均勻濾波器的濾波,濾波器的大小分別為n=23,25,和圖的左下局部的豎條都變模糊了,可是之間依舊有清楚的間隔.可是這些豎條在圖像混在了一同,只管(b)中使用的濾波器大小遠小于(c).解說為何.

45.(a)(c)(b)中圓滿解答濾波后的圖像能否存在清楚的間隔取決于象素間能否有顯然的灰度差別.如以以下列圖所示,分別代表了三個尺度的濾波器的狀況.此中每個尺度濾波器的上下兩個方框表示了計算相鄰象素點的灰度時所用到的鄰域.b中的濾波器所產生的圖像之所以圓滿混在了一同,是因為它的濾波器的尺度恰巧是原圖像周期的整數倍.這意位著當所計算的象素向右側挪動時,計算所波及到的鄰域把最左側的一列象素去掉了,而右側參加了一列新的象素.因為鄰域的大小為周期的整數倍,所以左側所去掉的象素灰度值和右側所參加的灰度值是相等的,所以鄰域內的灰度均勻值沒有變化,計算所得的灰度值也沒有變化,整個局部混在了一同.而關于a和c來說,當所計算的象素向右挪動時,鄰域的最左側去掉了一行黑色的象素,右側參加了一行白色的象素,所以在這個時候,鄰域內象素的均勻值增大,計算所得的象素點變亮.進而產生了間隔的地區(qū).考慮如圖中的應用,它的目的是除去小于q×q大小的物體.假定我們要將物體的灰度減小到本來的1/10.這樣的話,物體的灰度將湊近背景的灰度,我們能夠用閾值變換將它消去.假如我們想經過一次均勻濾波就實現這樣的功能,濾波器的大小最小要有多少.解答設濾波器的大小為n,那么關于q×q大小的物體來說,經過濾波后的灰度s=r×(q×q)/(n×n),要等于本來的1/10,那么n×n=10×q×q,邊長約為物體的3倍長,這就是濾波器最小所需的尺寸.在某個應用中,先對圖像進行均勻濾波來減少噪聲,此后經過Laplacian濾波來加強小的細節(jié).假如將這兩個操作的次序顛倒過來,結果會同樣嗎?解答結果是同樣的,能夠經過對左以以下列圖的圖像進行兩次濾波操作來考證.依據兩種次序獲取的結果都如右以以下列圖所示.因為兩個操作都是線性的,所以結論對其余圖像也建立.0000000000001000000000000說明式定義的Laplacian算子是各向同性的(旋轉不變).用以下坐標軸的旋轉方程證明.如圖,在頻譜中那些水平軸上近似周期性的亮點是由什么原由產生的.解答是因為左下方的豎條,上方的方塊,右側的噪聲方塊這樣的擁有周期性的圖像形成的.每一個圖所示的高通濾波器都在原點處存在一個尖峰,解說為何.解答這是因為這些濾波器在頻域中的表達式都是1減去一個低通濾波器.而1的傅立葉逆變換是一個沖激函數,它在原點處為無量大.考慮下邊的圖像

.

右側的圖像由左側的圖像先經過高斯低通濾波器

,再經過高斯高通濾波器濾波而獲取

.

圖像的大小為

420×

344,

兩個濾波器的截止頻次

D0

都為

25.考慮右側的圖像,解說為何戒指處的局部很亮并且是實心的,而圖像的其余局部只顯示物體的輪廓邊沿,中間是黑色的地區(qū).換句話說,為何高通濾波器,本應當除去去圖像的DC局部,卻沒有將戒指中間的均勻地區(qū)局部變黑.假如互換兩個濾波器的次序,結果會不會不同樣.給出一幅M*N大小的圖像,用截止頻次為D0的高斯低通濾波器不停的對其進行濾波.能夠忽視計算偏差.用Kmin表示計算機上所能表示的最小正數.(a)用K表示濾波的次數.當K足夠大時,最后獲取的結果是什么.(b)推出獲取這一結果的最小所需的K是多少.解答:看下邊的一系列圖像像使用1,10,100

.最左側的是一幅印刷電路板的X遍高斯高通濾波器的結果.截止半徑

光圖像的一局部.接下來分別是對原圖D0為30.圖像大小為330*334.

每個象素為

8bit

灰度值

.(a)

這些結果憂如顯示在經過必然次數的濾波后圖像將不再變化以忽視偏差.用Kmin表示計算機所能表示的最小正數

.

.

證明事實能否是這樣

.

計算中可假如的確是停止變化,那么多少次濾波后圖像不再變化.解答:(a)高斯高通濾波器和高斯低通濾波器不同樣的一點在于

,低通濾波器在

D=0

這一點上取值為

1,

而高通濾波器在每一點上都小于

1,

所以當

K趨于無量的時候

,每一點的取值都趨于

0,

即圖像最終趨于一片烏黑

.如圖

所示,

聯(lián)合高頻加強和直方圖平衡能夠獲取很好的邊沿銳化和比較度拉伸的見效

.(a)這兩個辦理的次序有沒有關系(b)假如次序有關,解說原由.

.解答(a)(b)有關.比方我們有一幅變化遲緩但直方圖散布已經很平衡的圖像,這時先進行高頻加強將獲取類次上邊左下角的圖像.因為灰度變化遲緩,所以高頻局部的值很小,進而整幅圖像直方圖散布在一個灰度較低的地點,這時再進行直方圖平衡將獲取很好的見效.而假如先進行直方圖平衡,關于本來直方圖散布已經很平衡的圖像將沒有什么顯然的改良,再進行高頻加強,那么結果就只好使處在灰度較低的范圍.并且因為自然圖像多為變化不是很激烈的,所以我們應當先進行高頻加強,再進行直方圖平衡.你能想出一種方法用傅立葉變換計算圖像的差分來獲取梯度的幅值嗎?假如能夠,寫出方法,假如不可以夠,解說為何.解答:不可以夠.傅立葉變換是一種線性變換,可是在計算梯度幅值時所波及到的平方和開方的運算是非線性的.傅立葉變換能夠用來計算偏微分,可是平方,開放或絕對值的運算必然直接在空間域中進行.(a)變長編碼(variable-lengthcoding)能夠被用在直方圖平衡辦理后(histogramequalized)的圖像中嗎？為何？(b)這樣的圖像中能否存在可用于數據壓縮的像素間冗余(interpixelredundancies)？解答(a)變長編碼的主要思想是對出現頻次高的字符使用較短的編碼，而對出現頻次較低的字符使用較長的編碼，進而降低均勻編碼長度。而在理想狀況下，直方圖平衡辦理后的各字符出現的頻次相等，所以無需變動原有的等長編碼會存在?？紤][01232301]這樣一個1×4的圖像，各灰度值出項頻次相等，無法直接用變長編碼除去編碼冗余。但可用差分編碼獲取[0111-11-31]除去必然象素間冗余，此后再用變長編碼進行壓縮。一種行程編碼的變化方式是這樣的,(1)僅對0或1的行程編碼(而不是所有),(2)對每一行的起點使用特別編碼,以減少傳輸惹起的錯誤.能夠使用這樣的編碼對(xk,rk),這里分別表示第k個行程的初步坐標和行程長度.用(0,0)來表示每行的開始.當對2n*2n大小的二值圖像編碼時,推導出為了能夠壓縮數據,均勻每一行能存在的最大行程數.計算n=10時的最大行程數.解答:編碼方式以以下列圖,(以對1的行程編碼為例)壓縮前,每一位用一個bit表示,一行所需的bit數為2n.假定進行行程編碼,我們需要n個bit表示每一個初步坐標或行程長度.設行程數為m,那么需要2*(m+1)*n個bit表示(加上每行起點所需的特別編碼.要獲取數據壓縮的目的:2*(m+1)*n<2n所以m<2n-1/n,為小于2n-1/n的最大整數.(b)29/10≈5以對數e為底的信息量稱為nat,以10為底的稱為Hartley.計算這二者和以2為底的信息單位bit的換算關系.解答設同樣的信息量用三個單位分別表示的值為XeX10X2.那么:信道的A={0,1},B={0,1},z=[0.75,0.25]和計算P(a),P(b),P(b|a),P(a|b)和P(a,b).解答由題目可知P(b=0|a=0)=2/3P(b=1|a=0)=1/3

P(b=0|a=1)=1/10P(b=1|a=1)=9/10由P(a,b)=P(b|a)*P(a)

可知

由全概率公式由

P(a|b)=P(a,b)/P(b)

有一個如中比方的二進制信源和一個二進制對稱信道,令Pbs=3/4,Pe=1/3.信源的熵是多少?當觀察到輸出此后,輸入的不確立性減少了多少?這類不確立性的減少叫做什么?并與信道容量比較.解答(a)對數以2為底,單位為bit(b)I(z,v)=H(z)

–H(z|v)

≈

(c)這類不確立性的減少稱為互信息

(mutualinformation).信道容量為C=1–Hbs(Pe)=0.0817.I(z,v)<C隨意均值和方差為s2無記憶高斯信源在均方差標準下的率失真函數為畫出該函數求Dmax假如不大于方差75%的失真是贊成的,那么最大能夠獲取如何的壓縮.解答設均值為0,方差為1:(以2為底)(b)Dmax=1(c)R(D=0.75)≈0.2075bit,所以均勻最小用就能夠獲取不大于方差75%的失真.三個符號的信源存在幾種不同樣的Huffman編碼?結構出這些編碼.解答兩種(b)[01011]和[10001]計算下表所示信源的熵.rkP(rk)Code2l2(rk)01121/70122/71023/700134/7000145/70000156/7000001610000006結構Huffman編碼,并與表中的Code2比較.結構B1編碼結構2bit的二進制偏移編碼將符號分紅兩組,結構Huffman偏移編碼計算這些編碼的均勻字長并與(a)被騙算的熵比較.解答(a)(b)Huffman所結構的Huffman編碼和Code2的編碼長度一致.(c)B1編碼r1r2r0r3r4r5r6r7CodeC0C1C0C0C0C1C1C0C1C1C0C0C0C0C0C1二進制偏移編碼設11為偏移碼r1r2r0r3r4r5r6r7Code000110110011011110111100111101(e)Huffman偏移編碼Sym.Prob.HuffmanShiftBlock1r1.2500r2.2110r0.19000r3.16001Block2r4.08.19111r5.061100r6.0311010r711011(f)熵HuffmanB1偏移編碼Huffman偏移編碼算術解碼是算術編碼的逆過程.編碼模型以下,解碼信息0.23355.SymbolProb.aeiou!解答填空類：1.圖像與灰度直方圖間的對應關系是多對一;2.以下算法中a.梯度銳化b.二值化c.傅立葉變換d.中值濾波，屬于點辦理的是b二值化;3.在彩色圖像辦理中，常使用HSI模型，它適于做圖像辦理的原由有:1、在HIS模型中亮度重量與色度重量是分開的；2、色彩與飽和度的見解與人的感知聯(lián)系親近。;假定將一幅灰度圖像中的對應直方圖中偶數項的像素灰度均用相應的對應直方圖中奇數項的像素灰度取代〔設灰度級為256〕，所獲取的圖像將亮度增添，比較度減少;5.源數據編碼與解碼的模型中量化器(Quantizer)的作用是減少內心視覺冗余;6.MPEG4標準主要編碼技術有DCT變換、小波變換等;圖像還原和圖像加強的主要差別是圖像加強主假如一個主觀過程，而圖像還原主假如一個客觀過程;8．圖像加強不考慮圖像是如何退化的,而圖像還原需知道圖像退化的系統(tǒng)和過程等先驗知識9、在人類接受的信息中，圖像等視覺信息所占的比重約抵達%。10、數字圖像辦理，即用對圖像進行辦理。11、圖像辦理技術主要包含圖像的、、等技術。12、在計算機中，按顏色和灰度的多少能夠將圖像分為、、、四各樣類。13、在計算機中，數字圖像辦理的實質是對的辦理。14、圖像數字化過程包含三個步驟：、和。15、在RGB彩色空間的原點上，三個基色均沒有，即原點為色。16、圖像所有灰度級中處于中間的值叫做。17、模式鑒識包含和雙方面的內容。18、線性系統(tǒng)應當知足性和性。19、以下模板能夠對圖像進行何種辦理，分別寫出11210101010242151111161240105010—————————————————20．討論一幅圖象質量平常有兩種方式，分別為：，。此中表示圖象向機器或人供給信息的能力。PSNR屬于質量討論方式,寫出其公式_____________________。一般狀況下，圖像加強的結果用——————方式進行討論。21．BMP文件的前兩個字節(jié)分別為字符和，一般非壓縮儲蓄時，圖象數據的寄存次序從到。一幅寬37高15的256色圖象，保留成BMP文件格式，此中文件頭占字節(jié)，調色板占字節(jié)，整個文件大小為字節(jié)，圖像數據占字節(jié)。22．依據傅立葉變換的特色，可將二維傅立葉變換分解成來做；傅立葉變換的旋轉特色表述為。圖象的傅立葉變換頻譜定性表示圖象的紋理散布特色，一般狀況下，假定圖象的紋理散布，那么低頻重量多，反之假定，那么高頻重量多。23．圖象能夠進行壓縮編碼主假如因為圖像數據存在冗余，常有的圖像冗余包括：，，等。圖象壓縮編碼分為兩大類和。依據shannon信息論,圖像無損壓縮的理論極限是____。24．JPEG壓縮標準中，無損壓縮的核心技術是——————————。有損壓縮的核心技術是——————。25．圖象直方圖是圖像灰度散布概率估值，不同樣的兩幅圖像，其直方圖

_______________。直方圖平衡能夠使圖像判斷類：

。1、圖像編碼后對數據量進行了有效壓縮，所以，圖像編碼是“有損壓縮〞?！病?、數學圖像能夠定義為由連續(xù)函數或失散函數生成的抽象圖像?！病?、線性移不變系統(tǒng)的傳達函數是一個與頻次沒關的函數。〔〕4、應用傅立葉變換的可分別性能夠將圖像的二維變換分解為行和列方向的一維變換?！病?、模式識其余目的是對圖像中的物體進行分類；分類的依據是從原始圖像中提取的不同樣物體的特色。〔〕6．圖像點運算加強中，對數運算能夠使圖像亮區(qū)加強，暗區(qū)削弱〔〕7．空間域圓滑等價于頻域低通濾波，空間域銳化等價于頻域帶通濾波?！病?．中值濾波和圓滑均為非線性運算〔〕9．BMP圖像文件中，圖像數據按行寄存，每行字節(jié)數必然為4的整數倍〔〕10．圖像平移后，其傅立葉變換的幅度和相位特色均保持不變。〔〕11．B1〔B2〕碼生成的碼流序列中，同一個符號對應的碼字唯〔〕12．如圖像中有椒鹽噪音，那么用圓滑濾波比中值濾波見效更好〔〕13．變字長編碼算法如Huffman，B1，算術編碼均生成一個碼表〔查找表〕〔〕14．直方圖平衡生成圖像的直方圖必然是絕對均勻的?！病趁~解說類：、數字圖像數字圖像是指由被稱作像素的小塊地區(qū)構成的二維矩陣。將物理圖像隊列區(qū)分后，每個小塊地區(qū)稱為像素〔pixel〕。數字圖像辦理指用數字計算機及其余有關數字技術，對圖像施加某種運算和辦理，進而抵達某種猜想目的的技術.2、8-連通的定義-關于擁有值V的像素p和q,假如q在會合N8(p)中,那么稱這兩個像素是8-連通的。3、灰度直方圖灰度直方圖是指反應一幅圖像各灰度級像元出現的頻次。4、中值濾波中值濾波是指將目前像元的窗口

〔或領域〕中所有像元灰度由小到大進行排序，

中間值作為目前像元的輸出值。5、像素的鄰域鄰域是指一個像元〔x，y〕的周邊〔四周〕形成的像元會合。即隨意整數。6、像素的四鄰域像素p(x,y)的4-鄰域是:(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)

{〔x=p,y=q

〕}p

、q

為見解性：、說明偽彩色加強的原理。、簡要分析空域加強技術與頻域加強技術之間的關系。、聯(lián)合成像模型，分析利用同態(tài)濾波改良不均勻光照條件以以下列圖像質量的原理。、比較圖像加強和圖像恢復的異同。、說明逆濾波的原理，并給出相應的圖像退化與恢復模型。、簡述圖像中的三種數據冗余及對應的壓縮編碼方法。、畫出常用圖象辦理系統(tǒng)框圖，并列舉１－２個常用設施。8、一幅N*N的圖象f(x,y)，寫出其ＤＦＴ和IDFT移到中心點，請寫出其對應的DFT公式。

變換公式。頻譜分析中，欲將原點9、一幅

L*L

的運動模糊圖象

g(x,y)，運動方向沿

x軸，運動幅度為

a，Ｌ＝Ｋ＊

a，K

為整數。其頻譜散布有何特色?寫出其差分法還原的運算公式。10、寫出逆濾波還原運算公式。該方法有何弊端？11、簡述圖像重修的理論依據，試用解聯(lián)立方程組方法對該理論進行解說。12、試表達獲取數字圖像的三種門路，并各舉一個簡單的例子。13、簡要表達“圖像〞和“數字圖像〞的定義。14、依據圖像辦理運算的輸入信息和輸出信息的種類，圖像辦理算法可分為哪三大類？并各舉一個例子。15、圖像辦理的研究內容能夠分為哪幾方面？詳細操作需要那些設施？舉例說明直方圖平衡化的根本步驟。直方圖平衡化是經過灰度變換將一幅圖象變換為另一幅擁有平衡直方圖，即在每個灰度級上都擁有同樣的象素點數的過程。直方圖平衡化變換：設灰度變換s=f(r)為斜率有限的非減連續(xù)可微函數，它將輸入圖象Ii(x，y)變換為輸出圖象Io(x，y)，輸入圖象的直方圖為Hi(r)，輸出圖象的直方圖為Ho(s)，那么依據直方圖的含義，經過灰度變換后對應的小面積元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr直方圖修正的例子假定有一幅圖像，共有64(64個象素，8個灰度級，進行直方圖平衡化辦理。依據公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，，，s7=1．00因為這里只取8個等間距的灰度級，變換后的s值也只好選擇最湊近的一個灰度級的值。所以，依據上述計算值可近似地采納：S0≈1／7，s1

≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，

s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1?？梢姡聢D像將只有5個不同樣的灰度等級，于是我們能夠從頭定義其符號：S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’。=l因為由rO=0經變換照耀到sO=1／7，所以有n0=790個象素取sO這個灰度值；由rl=3／7照耀到sl=3／7，所以有1023個象素取s1這一灰度值；挨次類推，有850個象素取s2=5／7這一灰度值；因為r3和r4均照耀到s3=6／7這一灰度值，所以有656+329=985個象素都取這一灰度值；同理，有245+122+81=448個象素都取s4=1這一灰度值。上述值除以n=4096，便能夠獲取新的直方圖。17、簡述

JPEG

的壓縮過程，并說明壓縮的有關步驟中分別減少了哪一種冗余？答：分塊－＞顏色空間變換－＞零偏置變換－＞

DCT

變換－＞量化－＞符號編碼。顏色空間變換，減少了心理視覺冗余；零偏置變換，減少了編碼冗余；量化減少了心理視覺冗余；符號編碼因為是霍夫曼編碼加行程編碼，所以即減少了編碼冗余〔霍夫曼編碼〕又減少了像素冗余〔行程編碼〕。ＪＰＥＧ2000的過程：圖像分片、直流電平〔DC〕位移，重量變換，失散小波變換、量化，熵編碼。計算類：1、一幅圖象直方圖散布以下所示：f(x,y)01234567nk/n試對其進行直方圖平衡化辦理，給出灰度照耀關系、變換關系圖和變換后圖象的直方圖。2、一幅圖象的灰度散布概率以下所示：灰度級Ｗ１Ｗ２Ｗ３Ｗ４Ｗ５Ｗ６Ｗ７Ｗ８概率試分別對其進行Huffman編碼,B1碼，給出碼表。.b)序列W7,W2,W3,W1,W4,W1,W8,W2,W1給出上述兩種編碼后的編碼序列。3、a)畫出圖象DPCM編碼的編解碼框圖，并解說其根本源理?？驁D中有損壓縮和無損壓縮如何區(qū)分？下邊為一行數據，試進行有損DPCM編碼，64e64量化器構成公式為：Q(e)e64e636463e63編碼展望器?( )(n1),試給出編碼結果序列〔偏差序列〕和解碼重構序列。XnXX(n)={193,95,18,27,155,111,145,11,86,110}2931214、一圖像f(x,y)091，現用模板h(x,y)121對其進行卷積操作，190121給出與原圖尺寸一致的辦理結果。對在x和y方向上隨意的勻速運動，推導出系統(tǒng)的轉移函數H(u,v)。圖像的灰度散布以下表所示，此中i表示灰度級，ni表示圖像中灰度級i的像素個數：灰度級i012345671212145153031像素個數ni說明其直方圖平衡化過程，并給出辦理結果〔包含個灰度級上的像素數〕。5、設有一信源X={x1,x2,x3,x4}，對應概率P={0.5,0.1875,0.1875,0.125}.⑴進行霍夫曼編碼(要求大體率的賦碼字0,小概率的賦碼字1)，給出碼字，均勻碼長，編碼效率;⑵對碼串解碼.x10+X21X30.1875100+10+1X40.12510111X1:0X2:11X3:100X4:101均勻碼長：編碼效率：信息熵/均勻碼長10101011010110110000011110011X4x1x4x4x1x2x1x2x1x1x1x1x1x2x2x1x1x26、計算儲蓄一幅800×600的24位彩色圖象所需的字節(jié)數。答：800*600=480000像素480000*24=11520000bit11520000/8=1440000字節(jié)(Byte)給出對以以下列圖采納3×3窗口和十字形窗口進行中值濾波的濾波結果。1181111811888