《數(shù)字圖像處理》題集

《數(shù)字圖像處理》題集選擇題（每題2分，共20分）在數(shù)字圖像處理中，灰度直方圖主要用于分析圖像的什么特性？

A.對比度

B.亮度

C.色彩平衡

D.清晰度圖像濾波中的中值濾波器主要用于消除哪種類型的噪聲？

A.高斯噪聲

B.椒鹽噪聲

C.乘性噪聲

D.周期性噪聲在圖像增強技術中，直方圖均衡化的主要目的是什么？

A.提高圖像對比度

B.減少圖像噪聲

C.改變圖像尺寸

D.增加圖像色彩以下哪種變換常用于圖像壓縮？

A.傅里葉變換

B.離散余弦變換

C.小波變換

D.所有以上選項在數(shù)字圖像處理中，邊緣檢測主要用于識別圖像的什么特征？

A.顏色變化

B.亮度變化

C.形狀變化

D.紋理變化圖像分割的主要目的是什么？

A.提高圖像分辨率

B.減少圖像噪聲

C.區(qū)分圖像中不同的區(qū)域

D.改變圖像的色彩平衡在形態(tài)學圖像處理中，膨脹操作的主要效果是什么？

A.縮小圖像中的白色區(qū)域

B.擴大圖像中的白色區(qū)域

C.縮小圖像中的黑色區(qū)域

D.增加圖像的色彩對比度以下哪種算法常用于圖像識別？

A.K-均值聚類

B.快速排序

C.支持向量機

D.深度優(yōu)先搜索在圖像處理中，二值化操作的主要目的是什么？

A.增加圖像的色彩深度

B.簡化圖像分析

C.提高圖像的分辨率

D.增加圖像的動態(tài)范圍Hough變換在圖像處理中通常用于檢測哪種特征？

A.邊緣

B.紋理

C.直線

D.角點填空題（每題2分，共20分）在數(shù)字圖像處理中，__________是指圖像中亮度值出現(xiàn)的頻率分布。圖像濾波中的__________濾波器對于消除高斯噪聲特別有效。__________是一種通過拉伸像素強度分布來增強圖像對比度的方法。JPEG圖像壓縮標準中使用了__________來進行頻域變換。Canny邊緣檢測算法包括高斯濾波、計算梯度強度和方向、非極大值抑制以及__________四個步驟。在圖像分割中，__________方法基于像素灰度值的相似性將圖像劃分為不同區(qū)域。形態(tài)學圖像處理中的__________操作可以用來填補圖像中的小孔或斷裂。SIFT（尺度不變特征變換）算法主要用于提取圖像的__________。圖像二值化操作中，常用的閾值選擇方法有Otsu方法和__________方法。Hough變換通過參數(shù)空間中的峰值來檢測圖像中的__________。名詞解釋題（每題5分，共15分）解釋什么是圖像的直方圖均衡化，并說明其作用。簡述形態(tài)學圖像處理中的腐蝕操作及其效果。闡述SIFT算法的基本原理及其在圖像處理中的應用。解答題（每題10分，共30分）描述在數(shù)字圖像處理中進行噪聲減少的常用方法，并比較它們的優(yōu)缺點。詳述Canny邊緣檢測算法的基本原理及其實現(xiàn)步驟。討論圖像分割的主要技術，并分析它們在處理不同類型圖像時的適用性。綜合題（每題5分，共15分）給定一幅8位灰度圖像（像素值范圍為0-255），計算其灰度直方圖，并基于該直方圖進行直方圖均衡化。請說明計算步驟并提供均衡化后的直方圖。假設有一幅二值圖像，其中包含多個白色連通區(qū)域。請使用形態(tài)學圖像處理中的開運算來消除小的白色噪聲點，并說明處理步驟。給定一幅包含多條直線的圖像，請使用Hough變換檢測這些直線，并說明檢測過程及結(jié)果。案例分析題（每題5分，共15分）分析一幅醫(yī)學圖像的噪聲類型，并選擇合適的方法進行噪聲減少處理。比較處理前后的圖像質(zhì)量變化。針對一幅自然風景圖像，應用不同的邊緣檢測算法（如Sobel、Prewitt、Canny等），并分析各種算法的檢測效果及適用場景。使用圖像分割技術對一幅衛(wèi)星遙感圖像進行區(qū)域劃分，并討論分割結(jié)果在實際應用中的意義和價值?！稊?shù)字圖像處理》題集詳細答案選擇題ABADBCBCBC填空題灰度直方圖高斯直方圖均衡化離散余弦變換（DCT）雙閾值檢測和邊緣跟蹤區(qū)域生長或分裂合并閉運算局部特征自適應閾值法或手動設定閾值直線名詞解釋題直方圖均衡化是一種增強圖像對比度的方法，通過對圖像的灰度直方圖進行調(diào)整，使得圖像的灰度級分布更加均勻，從而提高圖像的對比度。其作用是改善圖像的視覺效果，使得圖像的細節(jié)部分更加清晰。形態(tài)學圖像處理中的腐蝕操作是一種基本的形態(tài)學運算，其效果是消除圖像中的小物體，斷開連接的對象，以及在纖細點處分離對象。腐蝕操作可以用來去除噪聲、簡化圖像結(jié)構等。SIFT算法（尺度不變特征變換）的基本原理是通過在不同的尺度空間上查找關鍵點，并計算出關鍵點的方向，生成關鍵點的描述子。該算法在圖像處理中廣泛應用于圖像匹配、目標跟蹤、三維重建等領域，因為其具有良好的尺度、旋轉(zhuǎn)和光照不變性。解答題噪聲減少的常用方法包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。均值濾波簡單但可能導致圖像模糊；中值濾波對于椒鹽噪聲特別有效，能較好保持邊緣；高斯濾波適用于消除高斯噪聲，且能更好地保持圖像細節(jié)。Canny邊緣檢測算法的基本原理是通過高斯濾波平滑圖像，計算圖像梯度的幅度和方向，然后進行非極大值抑制，最后用雙閾值檢測和邊緣跟蹤來確定真正的邊緣。實現(xiàn)步驟包括：高斯濾波去噪、計算梯度幅值和方向、非極大值抑制細化邊緣、雙閾值檢測確定邊緣、邊緣跟蹤。圖像分割的主要技術包括基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割、基于邊緣的分割等?；陂撝档姆指钸m用于背景和前景灰度差異明顯的圖像；基于區(qū)域的分割如區(qū)域生長、分裂合并等，適用于具有相似性的區(qū)域分割；基于邊緣的分割則依賴于邊緣檢測算法，適用于邊緣明顯的圖像。綜合題灰度直方圖均衡化計算步驟：

a.統(tǒng)計原始圖像的灰度直方圖，即每個灰度級的像素數(shù)量。

b.計算累積分布函數(shù)（CDF），即將直方圖中每個灰度級的像素數(shù)量累加。

c.將CDF的值映射到新的灰度級上，通常使用線性拉伸的方法，使得CDF的最小值映射到0，最大值映射到255。

d.根據(jù)映射關系，將原始圖像的每個像素的灰度值替換為新的灰度值，得到均衡化后的圖像。

均衡化后的直方圖將呈現(xiàn)出更加均勻的分布。形態(tài)學圖像處理中的開運算步驟：

a.先對圖像進行腐蝕操作，選擇一個合適的結(jié)構元素，并將其在圖像上滑動。

b.在每個位置上，將結(jié)構元素與圖像中的對應區(qū)域進行邏輯與操作，得到腐蝕后的圖像。

c.對腐蝕后的圖像進行膨脹操作，即將結(jié)構元素在圖像上滑動，并在每個位置上與圖像中的對應區(qū)域進行邏輯或操作。

d.開運算是先腐蝕后膨脹的過程，可以消除小的白色噪聲點，同時保持較大對象的形狀不變。Hough變換檢測直線步驟：

a.對原始圖像進行邊緣檢測，得到二值化的邊緣圖像。

b.在參數(shù)空間中建立一個累加器數(shù)組，用于記錄直線參數(shù)的出現(xiàn)次數(shù)。

c.對于邊緣圖像中的每個點，根據(jù)Hough變換的原理，計算出所有可能表示直線的參數(shù)對，并在累加器數(shù)組中對應位置進行累加。

d.找到累加器數(shù)組中的峰值，這些峰值對應了圖像中的直線參數(shù)。

e.根據(jù)檢測到的直線參數(shù)，在原始圖像中繪制出直線。案例分析題分析醫(yī)學圖像的噪聲類型，可能包括高斯噪聲、椒鹽噪聲等。選擇合適的方法進行噪聲減少處理，如中值濾波或高斯濾波。比較處理前后的圖像質(zhì)量變化，可以通過計算圖像的峰值信噪比（PSNR）或結(jié)構相似性指數(shù)（SSIM）來客觀評價。針對自然風景圖像，應用Sobel、Prewitt、Canny等邊緣檢測算法。