数字图像处理复习题(超牛) 下载本文

内容发布更新时间 : 2024/12/24 0:03:24星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

假设有一幅图像,共有6 4(6 4个象素,8个灰度级,进行直方图均衡化处理。 根据公式可得:

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 由于这里只取8个等间距的灰度级,变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此,根据上述计算值可近似地选取:

S0≈1/7,s 1≈3/7,s2≈5/7,s3≈6/7, s4≈6/7,s5≈1,s6≈l,s7≈1。 可见,新图像将只有5个不同的灰度等级,于是我们可以重新定义其符号: S0’=l/7,s1’=3/7,s2’=5/7,s3’=6/7,s4’=l。

因为由rO=0经变换映射到sO=1/7,所以有n0=790个象素取sO这个灰度值;由rl=3/7映射到sl=3/7,所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值;依次类推,有850个象素取s2=5/7这一灰度值;由于r3和r4均映射到s3=6/7这一灰度值,所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值;同理,有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096,便可以得到新的直方图。

3. 图像编码压缩方法有哪几类?列举出几个有损和无损的压缩方法。画出编解码的系统结构图。

图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩,这是因为有损压缩方法,尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像,例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的(有时是无法感知的),这样就可以大幅度地减小位速。

无损图像压缩方法有: 行程长度编码 熵编码法

如 LZW 这样的自适应字典算法 有损压缩方法有:

将色彩空间化减到图像中常用的颜色。所选择的颜色定义在压缩图像头的调色板中,图像中的每个像素都用调色板中颜色索引表示。这种方法可以与 抖动(en:dithering)一起使用以模糊颜色边界。

色度抽样,这利用了人眼对于亮度变化的敏感性远大于颜色变化,这样就可以将图像中的颜色信息减少一半甚至更多。

变换编码,这是最常用的方法。首先使用如离散余弦变换(DCT)或者小波变换这样的傅立叶相关变换,然后进行量化和用熵编码法压缩。

分形压缩(en:Fractal compression)。 4. 简述数学形态学在图像处理中的应用?

近年来,数学形态学在图像处理方面得到了日益广泛的应用。下面主要就数学形态学在边缘检测、图像分割、图像细化以及噪声滤除等方面的应用做简要介绍。

(1)边缘检测

边缘检测是大多数图像处理必不可少的一步,提供了物体形状的重要信息。数学形态学运算用于边缘检测,存在着结构元素单一的问题。它对与结构元素同方向的边缘敏感,而与其不同方向的边缘(或噪声)会被平滑掉,即边缘的方向可以由结构元素的形状确定。但如果采用对称的结构元素,又会减弱对图像边缘的方向敏感性。所以在边缘检测中,可以考虑用多方位的形态结构元素,运用不同的结构元素的逻辑组合检测出不同方向的边缘。

(2)图像分割

基于数学形态学的图像分割算法是利用数学形态学变换,把复杂目标X分割成一系列互不相交的简单子集X1,X2,?,XN。对目标X的分割过程可按下面的方法完成:首先求出X的最大内接“圆”X1,然后将X1从X中减去,再求X-X1的最大内接“圆”X2,?,依此类推,直到最后得到的集合为空集为止。

数学形态学用于图像分割的缺点是对边界噪声敏感。为了改善这一问题,刘志敏等人提出了基于图像最大内切圆的数学形态学形状描述图像分割算法和基于目标最小闭包结构元素的数学形态学形状描述图像分割算法,并使用该算法对二值图像进行了分割,取得了较好的效果。

(3)形态骨架提取

17

形态骨架描述了物体的形状和方向信息。它具有平移不变性、逆扩张性和等幂性等性质,是一种有效的形状描述方法。二值图像A的形态骨架可以通过选定合适的结构元素B,对A进行连续腐蚀和开启运算来求取,形态骨架函数完整简洁地表达了形态骨架的所有信息,因此,根据形态骨架函数的模式匹配能够实现对不同形状物体的识别。算法具有位移不变性,因而使识别更具稳健性。

(4)噪声滤除

对图像中的噪声进行滤除是图像预处理中不可缺少的操作。将开启和闭合运算结合起来可构成形态学噪声滤除器。滤除噪声就是进行形态学平滑。实际中常用开启运算消除与结构元素相比尺寸较小的亮细节,而保持图像整体灰度值和大的亮区域基本不变;用闭合运算消除与结构元素相比尺寸较小的暗细节,而保持图像整体灰度值和大的暗区域基本不变。将这两种操作综合起来可达到滤除亮区和暗区中各类噪声的效果。同样的,结构元素的选取也是个重要问题。

5.略

三、 解答题(共50分)

1. f(x,y)*h(x,y)?cos(2?(x0?y0)).。

2. 答 均值滤波可以去除突然变化的点噪声,从而滤除一定的噪声,但其代价是图像有一定程度的模糊;中值滤波容易去除孤立的点、线噪声,同时保持图像的边缘。

均值滤波:

中值滤波:3.

18

4.略 5.略

数字图像处理 复习题及参考答案

一.填空题

1. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一是__________________,如图像增强等; 二是从图像到非图像的一种表示,如图像测量等。1. 从图像到图像的处理

2. 量化可以分为________________和非均匀量化两大类。2. 均匀量化

3. 采样频率是指一秒钟内的采样________________。3. 次数

4. 对应于不同的场景内容,一般数字图像可以分为二值图像、________________和彩色图 像三类。4. 灰度图像

5. 采样所获得的图像总像素的多少,通常称为________________。5. 图像分辨率

6. 动态范围调整是利用动态范围对人类视觉的影响的特性,将动态范围进行压缩,将所关 心部分的灰度级的变化范围____________,由此达到改善画面效果的目的。6. 扩大

7. 直方图均衡化的基本思想是:对图像中像素个数多的灰度值进行展宽,而对像素个数少 的灰度值进行_____________,从而达到清晰图像的目的。7. 归并

8. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。8. 平移

10. 我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的________________,该处理会是 的图像中的图形产生扭变。10. 错切

11. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel微分算子属于________________。11. 一阶微分算子

12. 均值滤波方法对___________噪声的抑制效果较好。而中值滤波方法对___________噪声的抑制效果较好。12. 高斯,椒盐

13. 依照分割时所依据的图像特性不同,图像分割方法大致可以分为______________、边界

19

分割方法和区域提取方法三大类。13. 阈值方法

14. 所谓聚类方法,是采用模式识别中的聚类思想,以____________保持最大相似性以及类间保持最大距离为目标,通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。14. 类内

15. 如果当前点像素值为1,其四近邻像素中至少有一个点像素值为1,即认为存在两点间的通路,称之为________________。15. 四连接

16. 开运算是使用同一个结构元素对图像先腐蚀再进行___________的运算。16. 膨胀

17. HSV表色系由色调、________________和亮度三属性组成。17. 饱和度

18. 所谓的图像变换,是指将图像信号从________________变换到另外的域上进行分析的手 段。18. 空域

19. 图像编码是通过改变图像的描述方式,将数据中的________________去除,由此达到压 缩数据量的目的。19. 冗余

20. 每种不同的压缩编码方法都有其不同的特点。将若干种编码方法结合在一起,由此来达 到更高的压缩率,这种编码方式称为________________。20. 混合压缩编码

二.选择题

1. 一幅数字图像是:( B ) A、 一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。

2. 一幅灰度级均匀分布的图象,其灰度范围在[0,255],则该图象的信息量为:( D ) A、 0 B、 255 C、 6 D、 8

3. 下列算法中属于局部处理的是:( D ) A、 灰度线性变换 B、二值化 C、 傅立叶变换 D、 中值滤波

4. 对一幅100*100像元的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为20000bit,则图象的压缩比为:( C ) A、 2:1 B、 3:1 C、 4:1 D、 1:2

5. 伪彩色处理和假彩色处理是两种不同的色彩增强处理方法,说出下面属于伪彩色增强的 处理?( C ) A、将景象中的蓝天边为红色,绿草变为蓝色。 B、用自然色复制多光谱的景象。 C、将灰度图经频域高通/低通后的信号分别送入红/蓝颜色显示控制通道。 D、将红、绿、蓝彩色信号分别送入蓝、红、绿颜色显示控制通道。

6. 假设(i,j)是原始图像F(i,j)的像素点坐标;图像的大小是M*N; (i',j')是使用公式

?i'?i对图像F进行变换得到的新图像G(i',j')的像素点坐标。该变换过程是( A ) ?j'?N?j?1?

A、图像镜像 B、图像旋转 C、 图像放大 D、 图像缩小

7. 中值滤波器可以:( A ) A、消除孤立噪声; B、检测出边缘;

20