數(shù)字圖像處理-期末考試及答案(三篇)

PAGEPAGE1《數(shù)字圖像處理》試卷答案（2009級）名詞解釋(每題4分，共20分)1．灰度直方圖：灰度直方圖（histogram）是灰度級的函數(shù)，它表示圖象中具有每種灰度級的象素的個數(shù)，反映圖象中每種灰度出現(xiàn)的頻率。它是多種空間域處理技術的基礎。直方圖操作能夠有效用于圖像增強；提供有用的圖像統(tǒng)計資料，其在軟件中易于計算，適用于商用硬件設備?；叶戎狈綀D性質：1）表征了圖像的一維信息。只反映圖像中像素不同灰度值出現(xiàn)的次數(shù)（或頻數(shù)）而未反映像素所在位置。2）與圖像之間的關系是多對一的映射關系。一幅圖像唯一確定出與之對應的直方圖，但不同圖像可能有相同的直方圖。3）子圖直方圖之和為整圖的直方圖。2．線性移不變系統(tǒng)：一個系統(tǒng)，如果滿足線性疊加原理，則稱為線性系統(tǒng)，用數(shù)學語言可作如下描述：對于，若T[a+b]=aT[]+bT[]=a+b(2.15)則系統(tǒng)T[·]是線性的。這里，、分別是系統(tǒng)輸入，、分別是系統(tǒng)輸出。T[·]表示系統(tǒng)變換，描述了輸入輸出序列關系，反映出系統(tǒng)特征。對T[·]加上不同的約束條件，可定義不同的系統(tǒng)。一個系統(tǒng)，如果系統(tǒng)特征T[·]不受輸入序列移位（序列到來的早晚）的影響，則系統(tǒng)稱為移不變系統(tǒng)。由于很多情況下序號對應于時間的順序，這時也把“移不變”說成是“時不變”。用數(shù)學式表示：對于y(n)=T[x(n)]若y(n-)=T[x(n-)](2.16)則系統(tǒng)是移不變的。既滿足線性，又滿足移不變條件的系統(tǒng)是線性移不變系統(tǒng)。這是一種最常用、也最容易理論分析的系統(tǒng)。這里約定：此后如不加說明，所說的系統(tǒng)均指線性移不變/時不變系統(tǒng)，簡稱LSI/LTI系統(tǒng)。3．圖像分割：為后續(xù)工作有效進行而將圖像劃分為若干個有意義的區(qū)域的技術稱為圖像分割(ImageSegmentation)而目前廣為人們所接受的是通過集合所進行的定義：令集合R代表整個圖像區(qū)域，對R的圖像分割可以看做是將R分成N個滿足以下條件的非空子集R1，R2，R3，…，RN；（1）在分割結果中，每個區(qū)域的像素有著相同的特性（2）在分割結果中，不同子區(qū)域具有不同的特性，并且它們沒有公共特性（3）分割的所有子區(qū)域的并集就是原來的圖像（4）各個子集是連通的區(qū)域4．數(shù)字圖像處理：數(shù)字圖像處理（DigitalImageProcessing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理的過程。一般來講,對圖像進行處理(或加工、分析)的主要目的有三個方面:(1)提高圖像的視感質量,如進行圖像的亮度、彩色變換,增強、抑制某些成分,對圖像進行幾何變換等,以改善圖像的質量。(2)提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息,這些被提取的特征或信息往往為計算機分析圖像提供便利。提取特征或信息的過程是模式識別或計算機視覺的預處理。提取的特征可以包括很多方面,如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓撲特征和關系結構等。(3)圖像數(shù)據(jù)的變換、編碼和壓縮,以便于圖像的存儲和傳輸。5．像素的鄰域：鄰域是指一個像元（x，y）的鄰近（周圍）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q為任意整數(shù)。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)。簡答題(每題6分，共30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)中的相關性！正交變換有去除相關性和能量集中的性質。變換編碼不是直接對空域圖像信號編碼，而是首先將空域圖像信號映射變換到另一個正交矢量空間(變換域或頻域)，產(chǎn)生一批變換系數(shù)，然后對這些變換系數(shù)，進行編碼處理。變換編碼不是直接對空域圖像信號編碼，而是首先將空域圖像信號映射變換到另一個正交矢量空間(變換域或頻域)，產(chǎn)生一批變換系數(shù)，然后對這些變換系數(shù)，進行編碼處理。數(shù)字圖像信號經(jīng)過正交變換為什么能夠壓縮數(shù)據(jù)量呢？先讓我們看一個最簡單的時域三角函數(shù)的例子，當t從－∞到＋∞改變時，是一個正弦波。假如將其變換到頻域表示，只需幅值A和頻率f兩個參數(shù)就足夠了，可見在時域描述，數(shù)據(jù)之間的相關性大，數(shù)據(jù)冗余度大；而轉換到頻域描述，數(shù)據(jù)相關性大大減少，數(shù)據(jù)冗余量減少，參數(shù)獨立，數(shù)據(jù)量減少。變換編碼技術已有近30年的歷史，技術上比較成熟，理論也比較完備，廣泛應用于各種圖像數(shù)據(jù)壓縮，諸如單色圖像、彩色圖像、靜止圖像、運動圖像，以及多媒體計算機技術中的電視幀內(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．舉例說明直方圖均衡化的基本步驟。直方圖均衡化是通過灰度變換將一幅圖象轉換為另一幅具有均衡直方圖，即在每個灰度級上都具有相同的象素點數(shù)的過程。

直方圖均衡化變換：設灰度變換s=f(r)為斜率有限的非減連續(xù)可微函數(shù)，它將輸入圖象Ii(x，y)轉換為輸出圖象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

假設有一幅圖像，共有64(64個象素，8個灰度級，進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個等間距的灰度級，變換后的s值也只能選擇最靠近的一個灰度級的值。因此，根據(jù)上述計算值可近似地選?。?/p>

S0≈1／7，s1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，

s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。

可見，新圖像將只有5個不同的灰度等級，于是我們可以重新定義其符號：

S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。

因為由rO=0經(jīng)變換映射到sO=1／7，所以有n0=790個象素取sO這個灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1023個象素取s1這一灰度值；依次類推，有850個象素取s2=5／7這一灰度值；由于r3和r4均映射到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，便可以得到新的直方圖。3．圖像編碼壓縮方法有哪幾類？列舉出幾個有損和無損的壓縮方法。畫出編解碼的系統(tǒng)結構圖。圖像壓縮可以是有損數(shù)據(jù)壓縮也可以是無損數(shù)據(jù)壓縮。對于如繪制的技術圖、圖表或者漫畫優(yōu)先使用無損壓縮，這是因為有損壓縮方法，尤其是在低的位速條件下將會帶來壓縮失真。如醫(yī)療圖像或者用于存檔的掃描圖像等這些有價值的內(nèi)容的壓縮也盡量選擇無損壓縮方法。有損方法非常適合于自然的圖像，例如一些應用中圖像的微小損失是可以接受的（有時是無法感知的），這樣就可以大幅度地減小位速。無損圖像壓縮方法有：行程長度編碼熵編碼法如LZW這樣的自適應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色板中，圖像中的每個像素都用調色板中顏色索引表示。這種方法可以與抖動(en:dithering)一起使用以模糊顏色邊界。色度抽樣，這利用了人眼對于亮度變化的敏感性遠大于顏色變化，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）或者小波變換這樣的傅立葉相關變換，然后進行量化和用熵編碼法壓縮。分形壓縮（en:Fractalcompression）。4．簡述數(shù)學形態(tài)學在圖像處理中的應用？近年來，數(shù)學形態(tài)學在圖像處理方面得到了日益廣泛的應用。下面主要就數(shù)學形態(tài)學在邊緣檢測、圖像分割、圖像細化以及噪聲濾除等方面的應用做簡要介紹。（1）邊緣檢測邊緣檢測是大多數(shù)圖像處理必不可少的一步，提供了物體形狀的重要信息。數(shù)學形態(tài)學運算用于邊緣檢測，存在著結構元素單一的問題。它對與結構元素同方向的邊緣敏感，而與其不同方向的邊緣（或噪聲）會被平滑掉，即邊緣的方向可以由結構元素的形狀確定。但如果采用對稱的結構元素，又會減弱對圖像邊緣的方向敏感性。所以在邊緣檢測中，可以考慮用多方位的形態(tài)結構元素，運用不同的結構元素的邏輯組合檢測出不同方向的邊緣。（2）圖像分割基于數(shù)學形態(tài)學的圖像分割算法是利用數(shù)學形態(tài)學變換，把復雜目標X分割成一系列互不相交的簡單子集X1，X2，…，XN。對目標X的分割過程可按下面的方法完成：首先求出X的最大內(nèi)接“圓”X1，然后將X1從X中減去，再求X-X1的最大內(nèi)接“圓”X2，…，依此類推，直到最后得到的集合為空集為止。數(shù)學形態(tài)學用于圖像分割的缺點是對邊界噪聲敏感。為了改善這一問題，劉志敏等人提出了基于圖像最大內(nèi)切圓的數(shù)學形態(tài)學形狀描述圖像分割算法和基于目標最小閉包結構元素的數(shù)學形態(tài)學形狀描述圖像分割算法，并使用該算法對二值圖像進行了分割，取得了較好的效果。（3）形態(tài)骨架提取形態(tài)骨架描述了物體的形狀和方向信息。它具有平移不變性、逆擴張性和等冪性等性質，是一種有效的形狀描述方法。二值圖像A的形態(tài)骨架可以通過選定合適的結構元素B，對A進行連續(xù)腐蝕和開啟運算來求取，形態(tài)骨架函數(shù)完整簡潔地表達了形態(tài)骨架的所有信息，因此，根據(jù)形態(tài)骨架函數(shù)的模式匹配能夠實現(xiàn)對不同形狀物體的識別。算法具有位移不變性，因而使識別更具穩(wěn)健性。（4）噪聲濾除對圖像中的噪聲進行濾除是圖像預處理中不可缺少的操作。將開啟和閉合運算結合起來可構成形態(tài)學噪聲濾除器。濾除噪聲就是進行形態(tài)學平滑。實際中常用開啟運算消除與結構元素相比尺寸較小的亮細節(jié)，而保持圖像整體灰度值和大的亮區(qū)域基本不變；用閉合運算消除與結構元素相比尺寸較小的暗細節(jié)，而保持圖像整體灰度值和大的暗區(qū)域基本不變。將這兩種操作綜合起來可達到濾除亮區(qū)和暗區(qū)中各類噪聲的效果。同樣的，結構元素的選取也是個重要問題。5．略解答題(共50分)1．。2．答

均值濾波可以去除突然變化的點噪聲，從而濾除一定的噪聲，但其代價是圖像有一定程度的模糊；中值濾波容易去除孤立的點、線噪聲，同時保持圖像的邊緣。

均值濾波：

中值濾波：3．4．略5．略2007級數(shù)字圖像處理期末考試試題一、單項選擇題（每小題1分，共10分）(

d)1.一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：

a.0

b.255

c.6

d.8(

b)2.圖象與灰度直方圖間的對應關系是：

a.一一對應

b.多對一

c.一對多

d.都不對(

d)3.下列算法中屬于局部處理的是：

a.灰度線性變換b.二值化

c.傅立葉變換

d.中值濾波(

b)4.下列算法中屬于點處理的是：

a.梯度銳化

b.二值化

c.傅立葉變換

d.中值濾波(

d)5.一曲線的方向鏈碼為12345，則曲線的長度為a.5

b.4

c.5.83

d.6.24(

c)6.下列算法中屬于圖象平滑處理的是：

a.梯度銳化

b.直方圖均衡

c.中值濾波

d.Laplacian增強(

b)7.下列圖象邊緣檢測算子中抗噪性能最好的是：

a.梯度算子b.Prewitt算子c.Roberts算子d.Laplacian算子(

c)8.采用模板［-1

1］主要檢測____方向的邊緣。a.水平b.45°

c.垂直d.135°(

d)9.二值圖象中分支點的連接數(shù)為：a.0

b.1

c.2

d.3(

a)10.對一幅100′100像元的圖象，若每像元用８bit表示其灰度值，經(jīng)霍夫曼編碼后壓縮圖象的數(shù)據(jù)量為40000bit，則圖象的壓縮比為：a.2:1b.3:1

c.4:1d.1:2二、填空題（每空1分，共15分）1.圖像銳化除了在空間域進行外，也可在

頻率域進行。2.圖像處理中常用的兩種鄰域是

4-鄰域和

8-鄰域

。3.直方圖修正法包括

直方圖均衡和

直方圖規(guī)定化

兩種方法。4.常用的灰度內(nèi)插法有

最近鄰元法、

雙線性內(nèi)插法和

（雙）三次內(nèi)插法。5.多年來建立了許多紋理分析法，這些方法大體可分為

統(tǒng)計分析法和結構分析法兩大類。6.低通濾波法是使

高頻成分受到抑制而讓

低頻成分順利通過，從而實現(xiàn)圖像平滑。7.檢測邊緣的Sobel算子對應的模板形式為

和

。

7.（不分先后）-1-2-1

-101000

-202121

-1018.一般來說，采樣間距越大，圖象數(shù)據(jù)量

少，質量

差；反之亦然。三、名詞解釋（每小題3分，共15分）1.數(shù)字圖像是將一幅畫面在空間上分割成離散的點（或像元），各點（或像元）的灰度值經(jīng)量化用離散的整數(shù)來表示，形成計算機能處理的形式。2.圖像銳化是增強圖象的邊緣或輪廓。3.從圖象灰度為i的像元出發(fā)，沿某一方向θ、距離為d的像元灰度為j同時出現(xiàn)的概率P(i,j,θ,d)，這樣構成的矩陣稱灰度共生矩陣。4.細化是提取線寬為一個像元大小的中心線的操作。5.無失真編碼是指壓縮圖象經(jīng)解壓可以恢復原圖象，沒有任何信息損失的編碼技術。四、判斷改錯題（每小題2分，共10分）(

√)1.灰度直方圖能反映一幅圖像各灰度級像元占圖像的面積比。(

×

)2.直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化則是一種局部運算。改正：直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化也是一種點運算。

或：直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化不是一種局部運算。(

×)3.有選擇保邊緣平滑法可用于邊緣增強。改正：有選擇保邊緣平滑法不可用于邊緣增強。

或：有選擇保邊緣平滑法用于圖象平滑（或去噪）。(

√)4.共點直線群的Hough變換是一條正弦曲線。(

√)5.邊緣檢測是將邊緣像元標識出來的一種圖像分割技術。五、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述線性位移不變系統(tǒng)逆濾波恢復圖像原理。答：設退化圖象為g(x,g)，其傅立葉變換為G(u,v),若已知逆濾波器為1/H(u,v)則對G(u,v)作逆濾波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v)

（2分）對上式作逆傅立葉變換得逆濾波恢復圖象f(x,y)f(x,y)=IDFT[F(u,v)]

以上就是逆濾波恢復圖象的原理。

（2分）若存在噪聲，為避免H(u,v)=0,可采用兩種方法處理。（0.5分）H(u,v)=0時,人為設置1/H(u,v)的值；②使1/H(u,v)具有低同性質。即

H-1(u,v)=1/H(u,v)

當D≤D0

H-1(u,v)=0

當D>D0

(0.5分)

2.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；（2分）

圖象平滑用于去噪，對圖象高頻分量即圖象邊緣會有影響。（2分）

都屬于圖象增強，改善圖象效果。（1分）

3.偽彩色增強與假彩色增強有何異同點？答：偽彩色增強是對一幅灰度圖象經(jīng)過三種變換得到三幅圖象，進行彩色合成得到一幅彩色圖像；假彩色增強則是對一幅彩色圖像進行處理得到與原圖象不同的彩色圖像；主要差異在于處理對象不同。（4）相同點是利用人眼對彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特點，將目標用人眼敏感的顏色表示。（1分）4.梯度法與Laplacian算子檢測邊緣的異同點？答：梯度算子和Laplacian檢測邊緣對應的模板分別為

-1

-11

1

1

1-41

1

（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數(shù)特性，認為極大值點對應于邊緣點；而Laplacian算子檢測邊緣是利用階躍邊緣灰度變化的二階導數(shù)特性，認為邊緣點是零交叉點。（2分）相同點都能用于檢測邊緣，且都對噪聲敏感。（1分）

六、計算題（共30分，每小題分標在小題后）1.對數(shù)字圖像f(i,j)(圖象1)進行以下處理，要求：1)計算圖像f(i,j)的信息量。（10分）

2)按下式進行二值化，計算二值化圖象的歐拉數(shù)。(10分）

0132132105762576160616312675356532272616265023521232124231231201解：1)統(tǒng)計圖象1各灰度級出現(xiàn)的頻率結果為p(0)=5/64?0.078；p(1)=12/64?0.188;

p(2)=16/64=0.25;

p(3)=9/64?0.141p(4)=1/64?0.016;P(5)=7/64?0.109;

p(6)=10/64?0.156;

p(7)=4/64?0.063(4分，每個1分)信息量為

?2.75(bit)

（寫出表達式3分；結果正確3分）

2）對于二值化圖象，

若采用4-連接，則連接成分數(shù)為4，孔數(shù)為1，歐拉數(shù)為4-1=3；

（5分）

若采用8-連接，則連接成分數(shù)為2，孔數(shù)為2，歐拉數(shù)為2-2=0；（5分）2.計算圖像2在Δx=1,Δy=0度的灰度共生矩陣。(10分)解：圖像2在Δx=1,Δy=0度的灰度共生矩陣為1/12

1/24

1/24

1/121/24

0

1/12

1/121/24

1/12

1/12

1/121/12

1/12

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0姓名:班級：姓名:班級：學號：考試形式（開、閉卷）：閉卷答題時間：120（分鐘）本卷面成績占課程成績80%題號一二三四五六七八卷面總分平時成績課程總成績分數(shù)得分一、填空題（每題1分，共15分）1、列舉數(shù)字圖像處理的三個應用領域醫(yī)學、天文學、軍事2、存儲一幅大小為，256個灰度級的圖像，需要8Mbit。3、亮度鑒別實驗表明，韋伯比越大，則亮度鑒別能力越差。4、直方圖均衡化適用于增強直方圖呈尖峰分布的圖像。5、依據(jù)圖像的保真度，圖像壓縮可分為無損壓縮和有損壓縮6、圖像壓縮是建立在圖像存在編碼冗余、像素間冗余、心理視覺冗余三種冗余基礎上。7、對于彩色圖像，通常用以區(qū)別顏色的特性是色調、飽和度亮度。遵守考試紀律注意行為規(guī)范8、對于拉普拉斯算子運算過程中圖像出現(xiàn)負值的情況，寫出一種標定方法：遵守考試紀律注意行為規(guī)范得分二、選擇題（每題2分，共20分）1、采用冪次變換進行灰度變換時，當冪次取大于1時，該變換是針對如下哪一類圖像進行增強。（B）A圖像整體偏暗B圖像整體偏亮C圖像細節(jié)淹沒在暗背景中D圖像同時存在過亮和過暗背景2、圖像灰度方差說明了圖像哪一個屬性。（B）A平均灰度B圖像對比度C圖像整體亮度D圖像細節(jié)3、計算機顯示器主要采用哪一種彩色模型（A）A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV教研室主任簽字：第1頁（共7頁）教研室主任簽字：第1頁（共7頁）4、采用模板［-11］T主要檢測（A）方向的邊緣。A.水平B.45°C.垂直D.135°5、下列算法中屬于圖象銳化處理的是：(C)A.低通濾波B.加權平均法C.高通濾波D.中值濾波6、維納濾波器通常用于（C）A、去噪B、減小圖像動態(tài)范圍C、復原圖像D、平滑圖像7、彩色圖像增強時，C處理可以采用RGB彩色模型。A.直方圖均衡化B.同態(tài)濾波C.加權均值濾波D.中值濾波8、__B__濾波器在對圖像復原過程中需要計算噪聲功率譜和圖像功率譜。A.逆濾波B.維納濾波C.約束最小二乘濾波D.同態(tài)濾波9、高通濾波后的圖像通常較暗，為改善這種情況，將高通濾波器的轉移函數(shù)加上一常數(shù)量以便引入一些低頻分量。這樣的濾波器叫B。A.巴特沃斯高通濾波器B.高頻提升濾波器C.高頻加強濾波器D.理想高通濾波器10、圖象與灰度直方圖間的對應關系是B__A.一一對應B.多對一C.一對多D.都不得分三、判斷題（每題1分，共10分）1、馬赫帶效應是指圖像不同灰度級條帶之間在灰度交界處存在的毛邊現(xiàn)象。（√）2、高斯低通濾波器在選擇小的截止頻率時存在振鈴效應和模糊現(xiàn)象。（×）3、均值平滑濾波器可用于銳化圖像邊緣。（×）4、高頻加強濾波器可以有效增強圖像邊緣和灰度平滑區(qū)的對比度。（√）5、圖像取反操作適用于增強圖像主體灰度偏亮的圖像。（×）6、彩色圖像增強時采用RGB模型進行直方圖均衡化可以在不改變圖像顏色的基礎上對圖像的亮度進行對比度增強。（×）7、變換編碼常用于有損壓縮。（√）8、同態(tài)濾波器可以同時實現(xiàn)動態(tài)范圍壓縮和對比度增強。（√）9、拉普拉斯算子可用于圖像的平滑處理。（×）10、當計算機顯示器顯示的顏色偏藍時，提高紅色和綠色分量可以對顏色進行校正。（√）第2頁（共7頁）第2頁（共7頁）得分四、簡答題（每題5分，共20分）1、逆濾波時，為什么在圖像存在噪聲時，不能采用全濾波？試采用逆濾波原理說明，并給出正確的處理方法。復原由退化函數(shù)退化的圖像最直接的方法是直接逆濾波。在該方法中，用退化函數(shù)除退化圖像的傅立葉變換來計算原始圖像的傅立葉變換。由上式可以看到，即使我們知道退化函數(shù)，也可能無法準確復原未退化的圖像。因為噪聲是一個隨機函數(shù)，其傅氏變換未知。當退化為0或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易決定的值。一種解決該問題的方法實現(xiàn)值濾波的頻率時期接近原點值。2、當在白天進入一個黑暗劇場時，在能看清并找到空座位時需要適應一段時間，試述發(fā)生這種現(xiàn)象的視覺原理。答：人的視覺絕對不能同時在整個亮度適應范圍工作，它是利用改變其亮度適應級來完成亮度適應的。即所謂的亮度適應范圍。同整個亮度適應范圍相比，能同時鑒別的光強度級的總范圍很小。因此，白天進入黑暗劇場時，人的視覺系統(tǒng)需要改變亮度適應級，因此，需要適應一段時間，亮度適應級才能被改變。第3頁（共7頁）第3頁（共7頁）3、簡述梯度法與Laplacian算子檢測邊緣的異同點？答：梯度算子和Laplacian檢測邊緣對應的模板分別為-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數(shù)特性，認為極大值點對應于邊緣點；而Laplacian算子檢測邊緣是利用階躍邊緣灰度變化的二階導數(shù)特性，認為邊緣點是零交叉點。（2分）相同點都能用于檢測邊緣，且都對噪聲敏感。（1分）4、將高頻加強和直方圖均衡相結合是得到邊緣銳化和對比度增強的有效方法。上述兩個操作的先后順序對結果有影響嗎？為什么？答：有影響，應先進行高頻加強，再進行直方圖均衡化。高頻加強是針對通過高通濾波后的圖像整體偏暗，因此通過提高平均灰度的亮度，使圖像的視覺鑒別能力提高。再通過直方圖均衡化將圖像的窄帶動態(tài)范圍變?yōu)閷拵討B(tài)范圍，從而達到提高對比度的效果。若先進行直方圖均衡化，再進行高頻加強，對于圖像亮度呈現(xiàn)較強的兩極現(xiàn)象時，例如多數(shù)像素主要分布在極暗區(qū)域，而少數(shù)像素存在于極亮區(qū)域時，先直方圖均衡化會導致圖像被漂白，再進行高頻加強，獲得的圖像邊緣不突出，圖像的對比度較差。第4頁（共7頁）第4頁（共7頁）得分五、問答題（共35分）1、設一幅圖像有如圖所示直方圖，對該圖像進行直方圖均衡化，寫出均衡化過程，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，均衡化的結果使動態(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