數(shù)字圖像處理與分析習(xí)題及答案

數(shù)字像處理主要研內(nèi)容包很多方，請出并簡其中4種①圖像數(shù)字化：一幅圖像數(shù)字的形式表示。主要包括樣和量化個過程②圖像增強：將幅圖像中有用信息進行增強，同時對無用信息行抑制提高圖像的可觀察性。③圖像的幾何變：改變圖的大小或形狀。④圖像變換：通數(shù)學(xué)映射方法，將空域的圖像信息轉(zhuǎn)到頻域、頻域等間上進行分析。⑤圖像識別與理：通過對像中各種不同的物體特征進定量化描后，將所期望獲得的目標(biāo)物進提取，并對所提取的目標(biāo)物進行一定定量分析什么圖像識與理解圖像識別與理解指通過對像中各不同的物特征進定量化描后，將其期望獲得的目標(biāo)物進提取，并對所提取的目標(biāo)物進行一定定量分析比方要一幅照片確定是否包含某犯罪分子人臉信息，就需要先將照片的人臉檢出來，而將檢測來的人臉區(qū)域進分析，確其是否是該犯罪分子。簡述像幾何換與圖變換的別。①圖像的幾何變：改變圖的大小或形狀。比方圖像的移、旋轉(zhuǎn)放大、小等，這些方法在圖像準(zhǔn)中使用多。②圖像變換：通數(shù)學(xué)映射方法，將空域的圖像信息轉(zhuǎn)到頻域、頻域等間上進行分析。比方傅葉變換、波變換等。一個字圖像理系統(tǒng)哪幾個塊組成答：一個本的數(shù)字像處理統(tǒng)由圖像入、圖像儲、圖像輸出、圖像通信、像處理和分5個模組成連續(xù)像和數(shù)圖像如相互轉(zhuǎn)？答字圖像圖像看成許多大相同狀致像素組成樣字像以用維矩陣表示。將自界的圖像過光學(xué)系統(tǒng)成像并由電子器或系統(tǒng)轉(zhuǎn)為模擬像〔續(xù)圖像〕信號，再模/數(shù)字化器ADC〕到原始的數(shù)圖像信號。圖像的數(shù)字化包括散和量化兩個主步驟間連續(xù)坐標(biāo)過程稱為離散化一將圖像的度〔可能是灰度或色彩〕數(shù)化的過稱為量化。

采用字圖像理有何點？答：數(shù)字圖像處與光學(xué)等擬方式相比具有以下鮮明的點：1．具有數(shù)信號處理術(shù)共有特精度高性能好高。2．?dāng)?shù)字圖處理后的像是供觀察和評的，也可作為機器視覺的預(yù)處理結(jié)果3．?dāng)?shù)字圖處理技術(shù)用面寬4．?dāng)?shù)字圖處理技術(shù)合性強數(shù)字像處理要包括些研究容？答理的任務(wù)將客觀世的景象進獲取并轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像強編碼復(fù)重建碼和壓縮割處理它一幅圖轉(zhuǎn)化為另幅具有新意義的圖像。第二

數(shù)字圖表示及處理什么量化噪，它是么引起？語言信號采樣量過程中導(dǎo)的噪聲。如A/D轉(zhuǎn)換〔模擬到數(shù)字。在語言碼通信中解調(diào)后信號和原傳遞信號差異是因度和時間的量化而產(chǎn)生的，種失真稱量化失。因為這失真和雜亂的干擾一樣，起來和元產(chǎn)生的熱噪聲相似，所以叫量化噪聲當(dāng)在天進入個黑暗場時，能看并找到座位需要適一段時，試述生這種象的視原理。答：人的視覺絕不能同時整個亮度適應(yīng)范圍工作，它利用改變亮度適級來完成度適應(yīng)的。即所謂的亮適應(yīng)范圍同整個亮度適應(yīng)范圍相比，同時鑒別光強度的總范圍小。因此，白天進入黑劇場時，的視覺系統(tǒng)需要改變亮度適級，因此需要適一段時間亮度適應(yīng)級才能被改變圖像數(shù)字化含哪些驟？簡這些驟。圖像的數(shù)字化主包含采樣量化兩個過程。采樣是將空上連續(xù)的像變換離散采樣集合，是對空間的離散。經(jīng)過采之后得到的二維離散信號的小單位是素。量就是把采點上表示亮暗信息的連量離散化，用數(shù)值表示出來，是對亮大小的離化。經(jīng)采樣和量后，數(shù)字圖像可以用整陣列的形來描述。圖像化時，果量化比較小出現(xiàn)么現(xiàn)象為什？如果量化級數(shù)過，會出現(xiàn)輪廓現(xiàn)象。量化過程是將連變化的顏劃分到限個級別，必然

間？間？解16/10=16/10＝1.044×10會導(dǎo)致顏色信息失。當(dāng)量級別到達一定數(shù)量時，人眼覺不到顏信息的失。當(dāng)量級數(shù)過小時，圖像灰度辨率就會低，顏色層次就會欠豐富，同的顏色間過度會變得突，可能會導(dǎo)致偽輪廓現(xiàn)。簡述值圖像彩色圖的區(qū)別二值圖像是指每像素不是，就是白，其灰度值沒有中過渡的圖。這種像又稱為白圖像。二值圖像的陣取值非簡單，每個像素的值要么是1，要么0，具有數(shù)據(jù)量小特點。彩圖像是根據(jù)三原成像原理實現(xiàn)對自然界中的色彩描述。紅、綠藍這三基色的的度分別用256級表示三基色之間不同的灰組合可以成不同顏色。簡述值圖像灰度圖的區(qū)別二值圖像是指每像素不是，就是白，其灰度值沒有中過渡的圖。這種像又稱為白圖像。二值圖像的陣取值非簡單，每個像素的值要么是1，要么0，具有數(shù)據(jù)量小特點?；覉D像是指每個像的信息由個量化后的灰度級來描述的字圖像，度圖像不包含彩信息。標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像中個像素的度值是0-255之的一個值，灰度級數(shù)為256級。簡述度圖像彩色圖的區(qū)別灰度圖像是指每像素的信由一個量化后的灰度級來描的數(shù)字圖，灰度像中不包彩色信息。標(biāo)準(zhǔn)灰度圖中每個像的灰度值是0-255之的一個值，灰度數(shù)為256級.彩圖像是根三原色成像原理實現(xiàn)對自界中的色彩描述的。紅、綠藍這三種色的的度分別用256級示，三基色之間同的灰度合可以形成不同的顏色。設(shè)圖的大小3的標(biāo)個像有16種顏有多少不同的標(biāo)？如每100萬可能的圖標(biāo)中有個有意義個有意義的圖標(biāo)1秒出所有意義的圖需要多長32×326102461227

s?？梢婋S機圖像的復(fù)雜度是非高的。掃描儀的光分辨00×1200線具有個感單元的C器用于4幅面描儀，幅面紙張寬是英寸該掃描的光分辨率多少dpi線中前一個數(shù)字代表掃儀的橫向辨率一數(shù)字則代表縱向辨〕dpi是單位面內(nèi)像素的少，也是掃描精目前國際都是計算一英寸面內(nèi)像素的多少。光學(xué)分辨率是掃儀的光學(xué)件在每平方英寸面積內(nèi)所能捉到的實

的光點數(shù),是掃描儀

的物理分辨率，是掃描儀真實分辨率，它的數(shù)值是CCD的像點除以掃儀水平大可掃尺得到的數(shù)值。每一個感光單元應(yīng)一個像。由CCD感單元個數(shù)5000，5000/8.3(dpi)第章圖像強空間波的平濾波器銳化濾器的相點同點系。低通濾波器是保小于截止率的信號，而高通濾波器是留大于截頻率的號解答：相點都能減或消除傅葉空間的些分量，而不影響或較少影其他分量從而到達增強某些率分量的果。不同點：滑濾波器弱或消除立葉空間的高頻分量，所以到達了增強頻分量、滑圖像中細(xì)節(jié)的效果。銳化波器減弱消除傅葉空間的頻分量，所以到達增強高頻量、銳化圖像中細(xì)節(jié)的效果聯(lián)系：兩者效果相反互為補充從原圖像中減去滑濾波器結(jié)果得到銳化濾波器的效果原像中減去化濾波器結(jié)果可得到平滑濾波的結(jié)果圖增強目的是么，它含那些容？解：圖像增強是對圖像的些特征，如邊緣、輪廓、比度等進行調(diào)或銳，以便于顯示、觀察或進一分析與處。圖像增強所包含的主要內(nèi)如書4.1圖像強的目是什么答：圖像增強目是要改善像的視覺效果，針對給定圖的應(yīng)用場，有目地強調(diào)圖的整體或局部特性將原來不晰的圖像變得清晰或強調(diào)某感興趣的征，擴圖像中不物體特征之間的差，抑制不興趣的特征，使之改善圖像量、豐富息量，強圖像判和識別效果，滿足些特殊分的需要。圖像增強圖像復(fù)的聯(lián)系區(qū)別？答〔1二者的目都是為了善圖像質(zhì)量。〕像增強考慮圖像如何退化，而是試圖采用各種術(shù)來增強像的視覺效果。因此，圖像強可以不增強后圖像是否真，只要看得舒就行〔3而圖像原就完全同，需知圖像退化的機制和過程等先知識，據(jù)此找出一相應(yīng)的逆理方法，從而得到復(fù)原的圖〔4如果圖像已化，應(yīng)先復(fù)原處理，再作增處理、什是直方均衡化

答：將原圖象的方圖通過換函數(shù)修正為均勻的直方圖然后按均直方圖正原圖象圖象均衡化處理后圖象的直圖是平直的，即各灰度級具相同的出頻數(shù)，么由于灰級具有均勻的概率布，圖象起來就更清晰了。圖像化濾波幾種方。答：〔1直接以梯度值代替；〕以門限斷；〕邊緣規(guī)定個特定的度級；〕給背景規(guī)定灰度；〔5〕根據(jù)度二值化像。、圖銳化與像平滑何區(qū)別聯(lián)系？答：區(qū)別：圖像化是用于強邊緣，導(dǎo)致高頻分量增強會使圖像；圖像平用于消除圖像噪聲，但也容易引邊緣的模糊。聯(lián)系：都屬于圖增強，改圖像效果。簡述方圖均化的基原理答直方圖衡化方的基本想是，對在圖像中素個數(shù)的灰度級行展寬，對像素個數(shù)少的灰度級進縮減。從到達清晰圖像的目的。因為度分布可直方圖描述，所該圖像增強方法是于圖像的度直方圖。直方圖衡化是原象的直圖通過變函數(shù)修為均勻的方圖，然按均衡直方圖修正原圖象。圖均衡化處后，圖象的直方圖是平直的即各灰度具有相的出現(xiàn)頻數(shù)，那么由于灰級具有均的概率分布，圖象看起來就清晰了。方圖均化實質(zhì)上減少圖象的灰度級換取比照的加大。在均衡過程中，原的直方圖頻數(shù)較的灰度級歸入很少幾個或一灰度級內(nèi)故得不到增強。假設(shè)這些灰級所構(gòu)成圖象細(xì)比較重要則需采用局部區(qū)域方圖均衡對散像的直圖均化是不產(chǎn)生完平坦的方圖理是直方圖是似概率密度函數(shù)并現(xiàn)象的存在使處理的灰度總是要減的是像素度有限的然結(jié)果。均衡化只是近似，其結(jié)果能是產(chǎn)生近似均勻的直方圖對副像進行方圖衡化處，然后進行一直方圖衡化處，結(jié)果會發(fā)生。理由是對不同的像只具有相同灰度分情況對應(yīng)的度直方圖一致的；〔2任意一副圖像都唯一的其對應(yīng)的個灰度直圖。

對副度級為2的n次方已經(jīng)直圖均衡的圖像否用長編碼法進壓縮？果如何答：能。因直方圖均化并不能除圖像中的冗余信息和不相信息。如均衡化程中沒有發(fā)生灰度并縮效率均衡化無關(guān)如果發(fā)生灰度合并縮效率有所提高。、將頻加強直方圖衡相結(jié)是得到緣銳化比照度強的有方法。述兩個作的先順序?qū)杏皢?？為么？答：有影響，?yīng)進行高頻強，再進行直方圖均衡化。高頻加強是針對過高通濾后的圖像整體偏暗，因此通提高平均度的亮，使圖像視覺鑒別能力提高再通過直圖均衡化將圖像的窄帶動態(tài)圍變?yōu)閷拕討B(tài)范，從而到提高比照度的效果假設(shè)先進直方圖均衡化，再進行高頻強，對于像亮度現(xiàn)較強的極現(xiàn)象時，例如多像素主要布在極暗區(qū)域，而少數(shù)像素在于極亮域時，直方圖均化會導(dǎo)致圖像被漂，再進行頻加強，獲得的圖像邊緣不出，圖像比照度差。什么圖像平？試述值濾波基本原。解了去除減弱圖像的噪聲以圖像進行滑處理為圖像平滑部分的噪聲都可以看是隨機信們對圖像的影響可以作是孤立于某一像素而言，如果它與周圍像素相比的不同認(rèn)為該點噪聲感染這樣分析，我們可以用求均值的法一點是否含有噪聲方法消除發(fā)現(xiàn)的聲。平滑銳化濾器的異及聯(lián)系答：同：都能減或消除傅空間的某些分量，而不影響較少影響他分量從而到達強某些頻率分量的果。異：滑減弱或消除傅葉空間的高分量，到了增強頻分量、滑圖像細(xì)節(jié)的效果銳化減弱消除傅葉空間的低頻分量，達了增強頻分量銳化圖像節(jié)的效果。聯(lián)系：者效果相，互為補充，從原始圖像中去平滑濾器的結(jié)得到銳化波器的效果，反之然。、圖增強時平滑和化有哪實現(xiàn)方？答：平滑的實現(xiàn)法：鄰域均法，中值濾波，多圖像平法，頻域通濾波。銳化的實現(xiàn)方法微分法，通濾波法。什么中值波，有特點解：中值濾波是線性的處方法，在去噪的同時可以兼到邊界信的保留中值濾波首先選個含有奇點的窗口這個窗口圖像上掃把窗口中所的像

素點按灰度級的〔或降〕排列，取位于中間的灰度值來代替該的灰度。什么中值濾及其它原理？答：中值濾波是于排序統(tǒng)理論的一種能有效抑制噪聲非線性信處理技，基本原是把數(shù)字圖像或數(shù)序列中一的值用該點的一個鄰域中各值的中值替，讓圍的像素值接近的真實值從而消除立的噪聲點。特點：線性的圖平滑，它對脈級椒鹽噪聲的抑制好，在抑制隨機噪聲的同能有效保邊緣少受模糊。圖像域增強頻域增的基本理答：頻域增強是在圖像的率域內(nèi)，對圖像的變換系數(shù)頻率成分直接進運算，然通過傅里葉逆變換獲得圖像增強效果?？沼蛟鰪娛窃趫D上直接進數(shù)據(jù)運，基本上以灰度映射變換的頻域強與空增強有不同答：空域增強是圖像上直進行數(shù)據(jù)運算，常見的處理法有：線拉伸、方圖均衡等。頻域增強主要有于傅里葉換的算法、基于小波變換的法等。二在圖像強時都已生“振鈴”現(xiàn)象。高通波與低濾波有特點？答：低通濾波器許低頻信通過，但減少頻率高于截止率的信號通過。于不同濾器而言，每個頻率信號的減程度不同。高通濾波器是去信號中不要的低成分，去低頻干擾的濾波器高通濾波和低通濾波器常常成對出現(xiàn)無論哪一，都是了把一定什么同態(tài)濾？有何點？答態(tài)濾波是一種在域中對圖同時進圖像比照增強和壓圖像亮度范圍的濾波方法。同態(tài)濾波可以使像處理符人眼對于亮度響應(yīng)的非線性性，防止直接對像進行傅葉變換處理的失真對于鹽噪聲為什么值濾波果比均濾波果好？答：椒鹽噪聲是制近似相但隨機分布在不同的位置上圖像中又凈點也污染點。值濾波是選擇適當(dāng)點來代替染點的值，所以處理效果好因為噪聲均值不0，以均值濾波不能很好地除噪聲。

理想通濾波缺點？答：會產(chǎn)生比較重的模糊振鈴現(xiàn)象，半徑越小，模糊振鈴越明，平滑果也越差振鈴原因：時域圖頻域圖，瓣圍繞橫坐標(biāo)震動，所以。二維里葉換的別性有么實際義？解性說個二維傅里葉變換可由連續(xù)兩次維傅里葉換來實的方法如下列圖所示給出維連續(xù)像函數(shù)里葉變的定義并描空間頻的概?！?0分〕答：1一連圖像函數(shù)

的傅立葉變換定為：〔5〕2間頻率是單位長度亮度作期變化的數(shù)。分〕對于傅立葉換基函數(shù)，考慮

的最大值直線在標(biāo)軸上的距為，

表示空間周期，即空間頻率。分〕傅里變換圖像處中有廣泛的用，請述其在像的高濾波中應(yīng)用原。圖像經(jīng)過傅里葉換后，景的概貌部分集中在低頻區(qū)段景物的細(xì)部分集在高頻區(qū)段，可以通過圖的高通濾將圖像中景物的細(xì)節(jié)提取出。具體做是，將里葉變換到頻譜圖的低頻部強制為0，而高頻部分的信息保持變，就相于使用個只保持頻部分信息不變，而頻信息被全抑制的高通濾波器作用在始圖像上將經(jīng)過樣處理后頻譜進行傅里葉逆換，就可得到圖像的細(xì)節(jié)部分。

傅里變換圖像處中有廣泛的用，請述其在像的低濾波中應(yīng)用原。圖像經(jīng)過傅里葉換后，景的概貌部分集中在低頻區(qū)段景物的細(xì)部分集在高頻區(qū)，可以通過圖像的通濾波將像中景物的概貌提取出來。體做法是將傅里變換得到譜圖的高頻部分強為0，將低頻部分的信息保持不變就相當(dāng)于用一個保持低頻分信息不變，而高頻息被完全制的低通濾波器作用在原始像上。將過這樣理后的頻進行傅里葉逆變換就可以得圖像的概貌部分。什么小波？波基函和傅里變換基數(shù)有區(qū)別？解波信號非零點是限的與里變換的函三角函數(shù)數(shù)號是不的傅里葉變換的基數(shù)從負(fù)無到正無窮都是等幅振蕩的。傅里變換加窗傅葉變和小波換的時－頻率性有什不同？解葉換使得時間信號變成了頻域信傅葉換使得時信號變了頻號，但是窗口是固定，小波變同樣變成了視頻信號，但是頻的窗口變化的均值波器高斯噪的濾效果如？試分其中的因。均值濾波器的濾原理是：圖像上，對待處理的像素給一個模板該模板括了其周圍的鄰近像素將模板中全體像素的均值來替代原來像素值的法。均值濾波器對高噪聲的濾結(jié)果較好。原因：高斯噪聲幅值近似態(tài)分布，但分布在每點像素。因為正分布的值為0所以均值濾波可消除噪聲簡述值濾器對椒噪聲濾波原，并進效果分。均值濾波器的濾原理是：圖像上，對待處理的像素給一個模板該模板括了其周圍的鄰近像素將模板中全體像素的均值來替代原來像素值的法。均值濾波器對椒噪聲的濾結(jié)果不好。原因：椒鹽噪聲幅值近似等但隨機分布在不同位置上圖像中有凈點也污染點。因為噪聲的均不為0所以均值濾波不能很好地去噪聲點。中值波器椒鹽噪的濾效果如？試分其中的因。

中值濾波器的濾原理是：圖像上，對待處理的像素給一個模板該模板括了其周圍的鄰近像素取模板中在中間位置上的像素的灰度替代待處像素的，就可以到濾除噪聲的目。中值濾波器對椒噪聲的濾效果較好。原因：椒鹽噪聲幅值近似等但隨機分布在不同位置上圖像中有凈點也污染點。使用中值濾波，被污染點一般不處于中值的位置，選擇適當(dāng)點來替污染點的，所以處理效果。使用值濾器對高噪聲椒鹽噪的濾波果相同？為什會出現(xiàn)種現(xiàn)象中值濾波器對椒噪聲的濾效果較好，對高斯噪聲的處效果不好中值濾波器的濾原理是：圖像上，對待處理的像素給一個模板該模板括了其周圍的鄰近像素取模板中在中間位置上的像素的灰度替代待處像素的，就可以到濾除噪聲的目。原因：椒鹽噪聲幅值近似等但隨機分布在不同位置上圖像中有凈點也污染點。使用中值濾波，被污染點一般不處于中值的位置，選擇適當(dāng)點來替污染點的，所以處理效果。高斯噪是幅值近似正態(tài)分布，但分在每點像上。找到干凈的來替代被污染的，故處理果不好。使用值濾器對高噪聲椒鹽噪的濾波果相同？為什會出現(xiàn)種現(xiàn)象均值濾波器對高噪聲的濾結(jié)果較好，對椒鹽噪聲的濾結(jié)果不好均值濾波器的濾原理是：圖像上對待處理像素給一個模板該模板括了其周圍的鄰近像素將模板中全體像素的均值來替代原來像素值的法。原因:高斯聲幅值近似態(tài)分布，但分布在每點像素。因為正分布的值為0，所以均值濾波可消除噪聲椒鹽噪聲是幅值近似相等但機分布在同位置，圖像中

干凈點也有污染。因為噪的均值不為，以均值濾波不能很好地去除聲點。幾種緣檢測子的優(yōu)點？答：①Roberts子：邊緣定位精高，但容喪失一分邊緣，具備抑噪聲的能。該算子對具有陡峭緣且含噪少的圖像效果較好。算子和Prewitt算子對圖像先行加權(quán)平滑處理，以對噪聲一定的抑制能力，檢測出的緣容易出多像素度。③拉拉斯算子：對圖像的階躍型緣點定位準(zhǔn)確，使噪聲成分到加強，成一些連續(xù)的檢邊緣，抗噪能力差G~：改善抑制噪聲能力，圖中的尖銳邊緣無法檢測到。Canny~具有較強噪聲的能力，將一高頻邊緣滑掉了造成緣喪。簡述度法與算子檢邊緣的同點答：梯度算子和Laplacian檢測緣對應(yīng)的模板分別為〔度算子〕算子〕梯度算子是利用階躍邊緣度變化的階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為極大值點應(yīng)于邊緣；而Laplacian算子檢測緣是利用階躍邊灰度變化二階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點零交叉點分相同點都能用于測邊緣，且都對聲敏感。、簡梯度法Laplacian子檢測緣的同點？答：梯度算子和Laplacian檢測緣對應(yīng)的模板分別為-1

-11

11

1

-4

11〔梯度算子〕算〕〔2〕梯度算子是利用躍邊緣灰變化的一階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為大值點對于邊緣；而Laplacian算子測邊緣是利用階邊緣灰度化的二導(dǎo)數(shù)特性認(rèn)為邊緣是零交叉點。分〕相同點都能用于測邊緣，都對噪聲敏感。分偽彩增強與彩色增有何異點？

答：偽彩色增強對一幅灰圖象經(jīng)過三種變換得到三幅象，進行色合成到一幅彩圖像；假彩色增強是對一幅色圖像進行處理得到與原圖不同的彩圖像；要差異在處理對象不同?！?〕相同點是利用人對彩色的辨能力高于灰度分辨能力的點，將目用人眼感的顏色示?！?分偽彩增強真彩色強有異同點答：偽彩色增強將一幅灰圖像變換為彩色圖像，從而人眼難以分的灰差異變換極易區(qū)分的色彩差。它實質(zhì)只是一個圖像的著色過程，一種灰度彩色的射技術(shù)。真彩色增強則是對始圖像本所具有的顏色進行調(diào)節(jié)，是個彩色到色的映過程。

已知a、b、

的圖數(shù)據(jù)如圖，請算：〔15分的離散傅里葉變；的哈德瑪變換。

題3答1令，則，分〕在M環(huán)境中，成圖像增亮變暗處。解：MATLAB程序如：A=imread('pout.tif');%讀入圖像imshow(A);%顯示圖像figure,imhist(A);

%顯示圖像直方圖J1=imadjust(A,[0.30.7],[]);%將圖像在.3×255~0.7×255灰之間的值通過線變換映射0之figure,imshow(J1);%出圖像效果圖

figure,imhist(J1)%輸圖像的直圖J2=imadjust(A,[],[00.7]);%使用此函，將圖像度通過性變換映0~255×0.7之figure,imshow(J2);figure,imhist(J2)

%輸出圖像果圖%輸出圖像第五章

圖像復(fù)試述濾波復(fù)的基本理。它主要難是什么如何克？基本原理：假定像經(jīng)過線操作而退化，先通過傅立葉換將退化且?guī)в新暤膱Dg(x)變換成G(u,v)，頻率域中過復(fù)(G(u,v)/H(u,v))作后為F(u,v)，再過傅立葉變換將變換成f(x,y)。主要難點設(shè)噪聲為零采用逆濾波恢法能完全再現(xiàn)原圖像設(shè)噪聲存在且H(u,v很小或為零時，噪聲被放。這意味著退化圖像中小噪的干擾在H(u,v)較時，會對逆濾波恢復(fù)的圖像產(chǎn)很大的影，有可能使恢復(fù)的圖像和f(x,y)相差很，甚至面全非?？朔?在H(u,v及其附，人為地仔細(xì)設(shè)置的值，使N(u,v)*H-1(u,v)會對產(chǎn)生太大影響。2使H(u,v)有低通濾波性質(zhì)維納波最準(zhǔn)則是以像和噪聲相關(guān)矩陣為基礎(chǔ)的，所得到結(jié)果是對族圖像平均的意義上是最正的，同時求圖像和噪聲都屬于隨機場并且它的譜密度已知的。在實際情況下，們往往沒這一方面的先驗知識，一般難得到，非采取當(dāng)?shù)墓β誓Ｐ?。圖退化〔為么恢復(fù)〔1像的退化是指圖像在成、傳輸記錄過中，由于像系統(tǒng)傳輸介質(zhì)設(shè)備的不善，使圖像的質(zhì)變壞?！?〕圖像原就是要可能恢退化圖像本來面目它是沿圖像退化的逆過程進處理〔3圖退的數(shù)學(xué)模為：g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)典型的圖像復(fù)定義：是根據(jù)圖像退化先驗知識立一個退化模型，以此模型基礎(chǔ)，采各種逆化處理方進行恢復(fù)，得到質(zhì)改善的圖**像復(fù)原過程如下：找化原因→立退化模→反向推演→恢復(fù)圖像圖像原和圖增強的要區(qū)別：答：圖像增強主是一個主過程，而圖像復(fù)原主要是一客觀過程圖像增不考慮圖是如何退化的而圖像復(fù)原需知道像退化的制和過等先驗知

^^逆濾時，為么在圖存在噪時，不采用全波？試用逆濾原理說，并出正確處理方。復(fù)原由退化函數(shù)化的圖像直接的方法是直接逆濾波。該方法中用退化數(shù)除退化像的傅立葉變換來算原始圖的傅立葉變換。

N由上式可以看到即使我們道退化函數(shù)，也可能無法準(zhǔn)復(fù)原未退的圖像因為噪聲一個隨機函數(shù)，其氏變換未。當(dāng)退化為或常小的值N(u,v)/H(u,v)比很容易決定F決問的方法實現(xiàn)值濾波的頻率時接近原點。簡述性位移變系統(tǒng)濾波恢圖像原。答：設(shè)退化圖象g(x,g)其傅立葉變換為G(u,v),假已知逆濾器為1/H(u,v)則對作逆濾波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v)〔2分對上式作逆傅立變換得逆波恢復(fù)圖象f(x,y)f(x,y)=IDFT[F(u,v)]以上就是逆濾波復(fù)圖象的理?！?分〕假設(shè)存在噪聲，防止H(u,v)=0,可用兩種方法處理〕