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12簡(jiǎn)單敘述傅里葉變化的5個(gè)性質(zhì),對(duì)于傅里葉變化給出平移不變,旋轉(zhuǎn)不變和原點(diǎn)中心化的特性。答:傅里葉變化的5個(gè)性質(zhì):(1)可分離性。一個(gè)二維變換分解為兩個(gè)一維變換的計(jì)算。(2)周期性。二維函數(shù)和它的逆DFT都具有周期性,周期為N,即:(3)卷積定律。兩個(gè)函數(shù)卷積的DFT與這兩個(gè)函數(shù)的DFT乘積相等,即:(4)旋轉(zhuǎn)性。如果空間域函數(shù)f(x,y)旋轉(zhuǎn)θ0角度后,相應(yīng)的傅立葉變換F(u,v)在頻域中也旋轉(zhuǎn)同一θ0角,反之亦然。(5)分配律。兩個(gè)函數(shù)和的和與這兩個(gè)函數(shù)的DFT的和相等。(6)尺度性。函數(shù)的DFT乘以k與k乘以函數(shù)的DFT是相同,即:以上DFT性質(zhì)也適用于CFT。21給出hough變換三角形式的推導(dǎo),說(shuō)明其應(yīng)用機(jī)理。(給出hough變換三角形式的推導(dǎo),說(shuō)明廣義hough變換應(yīng)用)對(duì)于任意兩點(diǎn)的直線方程:y=ax+b由于垂直直線a為無(wú)窮大,我們改用極坐標(biāo)形式:xcosθ+ysinθ=ρ參數(shù)平面為θ,ρ,對(duì)應(yīng)不是直線而是正弦曲線使用交點(diǎn)累加器,或交點(diǎn)統(tǒng)計(jì)直方圖,找出相交線段最多的參數(shù)空間的點(diǎn)然后找出該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的xy平面的直線線段。Hough變換的基本思想:對(duì)于邊界上的n個(gè)點(diǎn)的點(diǎn)集,找出共線的點(diǎn)集和直線方程。對(duì)于任意兩點(diǎn)的直線方程:y=ax+b,構(gòu)造一個(gè)參數(shù)a,b的平面,從而有如下結(jié)論xy平面上的任意一條直線y=ax+b,對(duì)應(yīng)在參數(shù)ab平面上都有一個(gè)點(diǎn)過(guò)xy平面一個(gè)點(diǎn)(x,y)的所有直線,構(gòu)成參數(shù)ab平面上的一條直線如果點(diǎn)(x1,y1)與點(diǎn)(x2,y2)共線,那么這兩點(diǎn)在參數(shù)ab平面上的直線將有一個(gè)交點(diǎn)如果參數(shù)ab平面上相交直線最多的點(diǎn),對(duì)應(yīng)的xy平面上的直線就是我們的解。22真彩、假彩、偽彩的應(yīng)用(07、08、09)(10:舉例說(shuō)明真彩、假彩、偽彩的定義和區(qū)別?)真彩:當(dāng)光譜采樣限制在人類視覺(jué)敏感的紅藍(lán)綠光譜段時(shí),稱為真彩圖像。真彩圖片可以進(jìn)行亮度增強(qiáng),色度增強(qiáng),以及飽和度增強(qiáng)。偽彩色處理:把黑白圖象處理成偽彩色圖象。應(yīng)用于黑白照片變成彩色照片。假彩色處理:把真實(shí)的自然彩色圖象或遙感多光譜圖象處理成彩色圖象。用途:(1)景物映射成奇異彩色,比本色更引人注目。(2)適應(yīng)人眼對(duì)顏色的靈敏度,提高鑒別能力。如人眼對(duì)綠色亮度響應(yīng)最靈敏,可把細(xì)小物體映射成綠色。人眼對(duì)藍(lán)光的強(qiáng)弱對(duì)比靈敏度最大??砂鸭?xì)節(jié)豐富的物體映射成深淺與亮度不一的藍(lán)色。(3)遙感多光譜圖象處理成假彩色,以獲得更多信息。3簡(jiǎn)單表述正交變換的性質(zhì),說(shuō)明在圖象處理中常用的有些?答:正交變換是酉變換的特例。利用某些正交變換,可以從圖像中提取某些特征,其次,可以在正交變換的基礎(chǔ)上完成圖像的編碼。具有以下性質(zhì):(1)正交變換具有熵保持性質(zhì)。(2)正交變換有能量保持性質(zhì)。(3)能量重新分配與集中。(4)去相關(guān)性。即可以使高度相關(guān)的空間樣值變?yōu)橄嚓P(guān)性很弱的變換系數(shù)。這些性質(zhì)是信號(hào)與圖像壓縮編碼的理論基礎(chǔ)。在圖象處理中常用的有:傅立葉變換、離散余弦變換,離散沃爾什--哈達(dá)碼變換,離散K-L變換。23Radon/hough變換的主要思想是什么,有何應(yīng)用Radon是計(jì)算圖像在某一指定角度射線方向上投影的變換方法,二維函數(shù)f(x,y)的投影就是指定方向上的線積分。Randon逆變換可以根據(jù)投影數(shù)據(jù)重建圖像,這在X射線斷層攝影分析中常常使用。Hough變換是一種線描述方法,可以將笛卡兒坐標(biāo)空間的線變換為極坐標(biāo)空間的點(diǎn),使不同坐標(biāo)系中線和點(diǎn)建立一種對(duì)應(yīng)關(guān)系?;贖ough變換,可利用圖象全局特性將目標(biāo)邊緣像素連接起來(lái)組成目標(biāo)區(qū)域的封閉邊界或直接對(duì)圖象中已知形狀的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),并有可能確定邊界亞像素精度。Hough變換適合檢測(cè)圖象中某些給定形狀的曲線并用參數(shù)方程描繪出來(lái)。其優(yōu)點(diǎn)是檢出曲線的能力較少受到曲線中斷點(diǎn)等干擾的影響,因而是一種快速形狀檢出方法。7給出radon變換三角形式的推導(dǎo),說(shuō)明變換應(yīng)用表示(x,y)的radon變換,其定義為f(x,y)在與y軸夾角為,與原點(diǎn)距離為s的直線上的線積分推導(dǎo)到這里有什么用???Radon是計(jì)算圖像在某一指定角度射線方向上投影的變換方法,二維函數(shù)f(x,y)的投影就是指定方向上的線積分。Randon逆變換可以根據(jù)投影數(shù)據(jù)重建圖像,這在X射線斷層攝影分析中常常使用4給出直方圖均衡化的推導(dǎo)及偽代碼直方圖均衡化技術(shù)基于在直方圖均衡化中使用完全圖像的直方圖變換,目標(biāo)是獲得輸出圖像的均勻直方圖。讓變量r表示圖像灰度級(jí)的一個(gè)隨機(jī)變量。開(kāi)始,假設(shè)r是連續(xù)的,且在閉合區(qū)間[0:1]內(nèi),r=0表示黑色,且r=1表示白色。對(duì)于在指定區(qū)間的任意r,假設(shè)形式的變換:s=T(r)變換為在原始圖像中的每個(gè)像素r產(chǎn)生了級(jí)s。假設(shè)變換T滿足以下條件:●T(r)是一個(gè)單值函數(shù),在區(qū)間[0:1]單調(diào)地增加。●T(r)位于0-1之間。第一個(gè)條件保留了從黑到白的灰度級(jí)次序,而第二個(gè)條件保證了函數(shù)與像素灰度值的允許范圍保持一致。從s到r的逆變換可以表示為:讓原灰度級(jí)和變換灰度級(jí)分別表示成它們的概率密度函數(shù)和。然后從基本的概率論可知,如果和已知,且如果滿足條件,那么變換灰度級(jí)概率密度函數(shù)如下:①如果變換為:②在①式中令=,得出=1。因此通過(guò)公式②給出的變換可以獲得圖像的均勻分布直方圖。偽代碼:1)對(duì)圖像中的每個(gè)像素獲得的灰度值是變量i,對(duì)于L級(jí)圖像當(dāng)i=0到L-1時(shí)。hist[i]=hist[i]+1…2)從直方圖陣列,得到直方圖的累積頻率3)產(chǎn)生了均衡直方圖為:這里,L表示在圖像中灰度級(jí)的數(shù)量,表示在N*N圖像中像素的數(shù)量。是x截?cái)嗟淖罱麛?shù)對(duì)于每個(gè)i,有eqhist[i]替換灰度值i,eqhist包含了新映射的灰度值。2給出灰度共生矩陣的表示,說(shuō)明其意義。并求出下列圖象的共生矩陣的M(1,0)112344411灰度共生矩陣是以條件概率提取紋理的特征,它反映的是灰度圖像中關(guān)于方向,間隔和變化幅度等方面的灰度信息,因此可以用于分析圖像的局部特征以及紋理的分布規(guī)律?;叶裙采仃囉袃煞N定義形式。1)設(shè)灰度圖像矩陣為G,位置相距為(Dx,Dy),灰度值為i和j的兩個(gè)像素點(diǎn)對(duì)同時(shí)出現(xiàn)的聯(lián)合概率分布稱為灰度共生矩陣。2)設(shè)某個(gè)點(diǎn)對(duì)的間隔為d,兩點(diǎn)之間連線與x軸的方向角為,兩點(diǎn)灰度級(jí)為i和j,則其共生矩陣可以表示為,點(diǎn)(i,j)處的值代表的是滿足對(duì)應(yīng)條件的數(shù)目值。M(Dx,Dy)為4*4矩陣,若灰度再分檔,如1,2屬于低檔L,3,4屬于高檔H,M為2*2矩陣。這時(shí)求(Dx,Dy)=(1,0)的M(1,0)=。2、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。1、設(shè)一幅圖像有如圖所示直方圖,對(duì)該圖像進(jìn)行直方圖均衡化,寫出均衡化過(guò)程,并畫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?(15分)答:①,k=0,1,…7,用累積分布函數(shù)(CDF)作為變換函數(shù)T[r]處理時(shí),均衡化的結(jié)果使動(dòng)態(tài)范圍增大。r0=00.1740.1741/7s0=1/70.174r1=1/70.0880.2622/7r2=2/70.0860.3482/7s1=2/70.174r3=3/70.080.4283/7r4=4/70.0680.4963/7s2=3/70.148r5=5/70.0580.5544/7r6=6/70.0620.6164/7s3=4/70.120r7=10.38411s4=10.384②均衡化后的直方圖:③0、1、2、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值依次為1、2、2、3、3、4、4、73、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)1.什么是正交變換?用于圖像處理的正交變換有哪些?各有何作用?。在圖像處理中,圖像變換主要目的是將圖像的能量盡量集中在少量系數(shù)上,從而最大限度地去除原始圖像數(shù)據(jù)中的相關(guān)性!正交變換有去除相關(guān)性和能量集中的性質(zhì)。變換編碼不是直接對(duì)空域圖像信號(hào)編碼,而是首先將空域圖像信號(hào)映射變換到另一個(gè)正交矢量空間(變換域或頻域),產(chǎn)生一批變換系數(shù),然后對(duì)這些變換系數(shù),進(jìn)行編碼處理。變換編碼不是直接對(duì)空域圖像信號(hào)編碼,而是首先將空域圖像信號(hào)映射變換到另一個(gè)正交矢量空間(變換域或頻域),產(chǎn)生一批變換系數(shù),然后對(duì)這些變換系數(shù),進(jìn)行編碼處理。數(shù)字圖像信號(hào)經(jīng)過(guò)正交變換為什么能夠壓縮數(shù)據(jù)量呢?先讓我們看一個(gè)最簡(jiǎn)單的時(shí)域三角函數(shù)的例子,當(dāng)t從-∞到+∞改變時(shí),是一個(gè)正弦波。假如將其變換到頻域表示,只需幅值A(chǔ)和頻率f兩個(gè)參數(shù)就足夠了,可見(jiàn)在時(shí)域描述,數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性大,數(shù)據(jù)冗余度大;而轉(zhuǎn)換到頻域描述,數(shù)據(jù)相關(guān)性大大減少,數(shù)據(jù)冗余量減少,參數(shù)獨(dú)立,數(shù)據(jù)量減少。變換編碼技術(shù)已有近30年的歷史,技術(shù)上比較成熟,理論也比較完備,廣泛應(yīng)用于各種圖像數(shù)據(jù)壓縮,諸如單色圖像、彩色圖像、靜止圖像、運(yùn)動(dòng)圖像,以及多媒體計(jì)算機(jī)技術(shù)中的電視幀內(nèi)圖像壓縮和幀間圖像壓縮等。正交變換的種類很多,如傅立葉(Fouries)變換、沃爾什(Walsh)變換、哈爾(Haar)變換、斜(slant)變換、余弦變換、正弦變換、K-L(Karhunen-Loeve)變換等。 2.舉例說(shuō)明直方圖均衡化的基本步驟。直方圖均衡化是通過(guò)灰度變換將一幅圖象轉(zhuǎn)換為另一幅具有均衡直方圖,即在每個(gè)灰度級(jí)上都具有相同的象素點(diǎn)數(shù)的過(guò)程。

直方圖均衡化變換:設(shè)灰度變換s=f(r)為斜率有限的非減連續(xù)可微函數(shù),它將輸入圖象Ii(x,y)轉(zhuǎn)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),則根據(jù)直方圖的含義,經(jīng)過(guò)灰度變換后對(duì)應(yīng)的小面積元相等:Ho(s)ds=Hi(r)dr

直方圖修正的例子

假設(shè)有一幅圖像,共有64(64個(gè)象素,8個(gè)灰度級(jí),進(jìn)行直方圖均衡化處理。

根據(jù)公式可得:

s2=0.19+0.25+0.2l=0.65,s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.00

由于這里只取8個(gè)等間距的灰度級(jí),變換后的s值也只能選擇最靠近的一個(gè)灰度級(jí)的值。因此,根據(jù)上述計(jì)算值可近似地選取:

S0≈1/7,s1≈3/7,s2≈5/7,s3≈6/7,

s4≈6/7,s5≈1,s6≈l,s7≈1。

可見(jiàn),新圖像將只有5個(gè)不同的灰度等級(jí),于是我們可以重新定義其符號(hào):

S0’=l/7,s1’=3/7,s2’=5/7,s33.圖像編碼壓縮方法有哪幾類?列舉出幾個(gè)有損和無(wú)損的壓縮方法。畫出編解碼的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。圖像壓縮可以是有損數(shù)據(jù)壓縮也可以是無(wú)損數(shù)據(jù)壓縮。對(duì)于如繪制的技術(shù)圖、圖表或者漫畫優(yōu)先使用無(wú)損壓縮,這是因?yàn)橛袚p壓縮方法,尤其是在低的位速條件下將會(huì)帶來(lái)壓縮失真。如醫(yī)療圖像或者用于存檔的掃描圖像等這些有價(jià)值的內(nèi)容的壓縮也盡量選擇無(wú)損壓縮方法。有損方法非常適合于自然的圖像,例如一些應(yīng)用中圖像的微小損失是可以接受的(有時(shí)是無(wú)法感知的),這樣就可以大幅度地減小位速。無(wú)損圖像壓縮方法有:行程長(zhǎng)度編碼熵編碼法如LZW這樣的自適應(yīng)字典算法有損壓縮方法有:將色彩空間化減到圖像中常用的顏色。所選擇的顏色定義在壓縮圖像頭的調(diào)色板中,圖像中的每個(gè)像素都用調(diào)色板中顏色索引表示。這種方法可以與抖動(dòng)(en:dithering)一起使用以模糊顏色邊界。色度抽樣,這利用了人眼對(duì)于亮度變化的敏感性遠(yuǎn)大于顏色變化,這樣就可以將圖像中的顏色信息減少一半甚至更多。變換編碼,這是最常用的方法。首先使用如離散余弦變換(DCT)或者小波變換

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