數(shù)字圖像處理試卷和答案

1、-PAGE . z 數(shù) 字 圖 像 處 理模 擬 試 卷A 卷一、 單項選擇題從以下各題四個備選答案中選出一個正確答案，并將其代號填在題前的括號。答案選錯或未作選擇者，該題不得分。每題1分，共10分( d )1.一幅灰度級均勻分布的圖象，其灰度圍在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(yīng)關(guān)系是： a.一一對應(yīng) b.多對一 c.一對多 d.都不對( d )3.以下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.以下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

2、d.中值濾波( d ) 5.一曲線的方向鏈碼為12345，則曲線的長度為( c )6. 以下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(qiáng)( b )7.以下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100100像元的圖象，假設(shè)每像元用bit表示其灰度值，經(jīng)霍夫曼編碼后壓縮圖象

3、的數(shù)據(jù)量為40000bit，則圖象的壓縮比為： a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.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(jìn)展外，也可在頻率域進(jìn)展。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.常用的灰度插法有最近鄰元法 雙線性插法 雙三次插法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)計分析法和構(gòu)造分析法兩大類。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(yīng)的模板形式為和。8.一般來說，采樣間距越大，圖象數(shù)據(jù)量少，質(zhì)量差；反之亦然。

4、三、名詞解釋每題3分，共15分1.數(shù)字圖像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(jī)能處理的形式。圖像銳化2.圖像銳化是增強(qiáng)圖象的邊緣或輪廓?；叶裙采仃?.從圖象灰度為i的像元出發(fā)，沿*一方向、距離為d的像元灰度為j同時出現(xiàn)的概率P(i,j,d)，這樣構(gòu)成的矩陣稱灰度共生矩陣。4.細(xì)化4.細(xì)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5.無失真編碼是指壓縮圖象經(jīng)解壓可以恢復(fù)原圖象，沒有任何信息損失的編碼技術(shù)。四、判斷改錯題以下命題是否正確，正確的就在題號前的括弧打，錯誤的打并改正。每題2分，共10分( ) 1. 灰

5、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。( ) 3. 有選擇保邊緣平滑法可用于邊緣增強(qiáng)。( ) 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(biāo)識出來的一種圖像分割技術(shù)。五、簡答題每題5分，共20分1.簡述線性位移不變系統(tǒng)逆濾波恢復(fù)圖像原理。1. 設(shè)退化圖象為g(*,g)，其傅立葉變換為G(u,v),假設(shè)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(fù)圖象f(*,y)f(*,y)=IDFTF(u,v)

6、 以上就是逆濾波恢復(fù)圖象的原理。 2分假設(shè)存在噪聲，為防止H(u,v)=0,可采用兩種方法處理。0.5分在H(u,v)=0時,人為設(shè)置1/H(u,v)的值；使1/H(u,v)具有低同性質(zhì)。即 H-1(u,v)=1/H(u,v) 當(dāng)DD0 H-1(u,v)=0 當(dāng)DD0 (0.5分)圖像銳化與圖像平滑有何區(qū)別與聯(lián)系.2. 圖象銳化是用于增強(qiáng)邊緣，導(dǎo)致高頻分量增強(qiáng)，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(qiáng)，改善圖象效果。1分偽彩色增強(qiáng)與假彩色增強(qiáng)有何異同點.3. 偽彩色增強(qiáng)是對一幅灰度圖象經(jīng)過三種變換得到三幅圖象，進(jìn)展彩色合成得到一幅彩色圖像；假

7、彩色增強(qiáng)則是對一幅彩色圖像進(jìn)展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分一樣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(biāo)用人眼敏感的顏色表示。1分梯度法與Laplacian算子檢測邊緣的異同點.4.梯度算子和Laplacian檢測邊緣對應(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)為極大值點對應(yīng)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(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點是零穿插點。2分 一樣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，每題分標(biāo)在小題后1

8、. 對數(shù)字圖像f(i,j)(圖象1)進(jìn)展以下處理，要求：1) 計算圖像f(i,j)的信息量。10分2) 按下式進(jìn)展二值化，計算二值化圖象的歐拉數(shù)。 (10分0132132105762576160616312675356532272616265023521232124231231201 圖像11.1)統(tǒng)計圖象1各灰度級出現(xiàn)的頻率結(jié)果為p(0)=5/640.078；p(1)=12/640.188; p(2)=16/64=0.25; p(3)=9/640.141p(4)=1/640.016; P(5)=7/640.109; p(6)=10/640.156; p(7)=4/640.063(4分，每個1

9、分)信息量為 2.75(bit) 寫出表達(dá)式3分；結(jié)果正確3分 2對于二值化圖象， 假設(shè)采用4-連接，則連接成分?jǐn)?shù)為4，孔數(shù)為1，歐拉數(shù)為4-1=3； 5分 假設(shè)采用8-連接，則連接成分?jǐn)?shù)為2，孔數(shù)為2，歐拉數(shù)為2-2=0；5分計算圖像2在*=1, y=0度的灰度共生矩陣。 (10分)2. 圖像2在*=1, y=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 1/12 0 數(shù) 字 圖 像 處 理試 卷(A卷)參考答案及評分標(biāo)準(zhǔn)一、 單項選擇題每題1分，共10分1.d 2.b 3.d 4.b 5.

10、d 6.c 7.b 8.c 9.d 10.a二、 填空題每空1分，共15分1.頻率域2.4-鄰域 8-鄰域不分先后3.直方圖均衡 直方圖規(guī)定化不分先后4.最近鄰元法 雙線性插法 雙三次插法不分先后5.統(tǒng)計分析法6.高頻成分 低頻成分7. 不分先后-1-2-1-101000-202121-1018.少 差三、 名詞解釋每題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(jī)能處理的形式。2.圖像銳化是增強(qiáng)圖象的邊緣或輪廓。3.從圖象灰度為i的像元出發(fā)，沿*一方向、距離為d的像元灰度為j同時出現(xiàn)的概率P(i,j,d)，這樣構(gòu)成的

11、矩陣稱灰度共生矩陣。4.細(xì)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(fù)原圖象，沒有任何信息損失的編碼技術(shù)。四、判斷改錯題每題2分，共10分1. ( )2. ( ) 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. ( ) 改正：有選擇保邊緣平滑法不可用于邊緣增強(qiáng)。 或：有選擇保邊緣平滑法用于圖象平滑或去噪。4. ( ) 5. ( )五、簡答題每題5分，共20分1. 設(shè)退化圖象為g(*,g)，其傅立葉變換為G(u,v),假設(shè)逆濾波器為1/H(u,v)則對G(u,v)作逆濾波得F(u,v

12、)=G(u,v)/H(u,v) 2分對上式作逆傅立葉變換得逆濾波恢復(fù)圖象f(*,y)f(*,y)=IDFTF(u,v) 以上就是逆濾波恢復(fù)圖象的原理。 2分假設(shè)存在噪聲，為防止H(u,v)=0,可采用兩種方法處理。0.5分在H(u,v)=0時,人為設(shè)置1/H(u,v)的值；使1/H(u,v)具有低同性質(zhì)。即 H-1(u,v)=1/H(u,v) 當(dāng)DD0 H-1(u,v)=0 當(dāng)DD0 (0.5分)2. 圖象銳化是用于增強(qiáng)邊緣，導(dǎo)致高頻分量增強(qiáng)，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(qiáng)，改善圖象效果。1分3. 偽彩色增強(qiáng)是對一幅灰度圖象經(jīng)過三種

13、變換得到三幅圖象，進(jìn)展彩色合成得到一幅彩色圖像；假彩色增強(qiáng)則是對一幅彩色圖像進(jìn)展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分一樣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(biāo)用人眼敏感的顏色表示。1分4.梯度算子和Laplacian檢測邊緣對應(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)為極大值點對應(yīng)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(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點是零穿插點。2分 一樣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，每題分標(biāo)在小題后

14、1.1)統(tǒng)計圖象1各灰度級出現(xiàn)的頻率結(jié)果為p(0)=5/640.078；p(1)=12/640.188; p(2)=16/64=0.25; p(3)=9/640.141p(4)=1/640.016; P(5)=7/640.109; p(6)=10/640.156; p(7)=4/640.063(4分，每個1分)信息量為 2.75(bit) 寫出表達(dá)式3分；結(jié)果正確3分 2對于二值化圖象， 假設(shè)采用4-連接，則連接成分?jǐn)?shù)為4，孔數(shù)為1，歐拉數(shù)為4-1=3； 5分 假設(shè)采用8-連接，則連接成分?jǐn)?shù)為2，孔數(shù)為2，歐拉數(shù)為2-2=0；5分2. 圖像2在*=1, y=0度的灰度共生矩陣為1/12 1/2

15、4 1/24 1/121/24 0 1/12 1/121/24 1/12 1/12 1/121/12 1/12 1/12 0 共10分，每錯一處扣1分08級數(shù)字圖像處理試題及答案一、填空題每題1分，共15分1、列舉數(shù)字圖像處理的三個應(yīng)用領(lǐng)域 醫(yī)學(xué) 、天文學(xué) 、 軍事 2、存儲一幅大小為，256個灰度級的圖像，需要 8M bit。3、亮度鑒別實驗說明，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(qiáng)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 三種冗余根底上。7、對于彩色圖

16、像，通常用以區(qū)別顏色的特性是色調(diào) 、 飽和度 亮度 。8、對于拉普拉斯算子運算過程中圖像出現(xiàn)負(fù)值的情況，寫出一種標(biāo)定方法：二、選擇題每題2分，共20分1、采用冪次變換進(jìn)展灰度變換時，當(dāng)冪次取大于1時，該變換是針對如下哪一類圖像進(jìn)展增強(qiáng)。 B A 圖像整體偏暗 B 圖像整體偏亮 C圖像細(xì)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 圖像比照度 C 圖像整體亮度 D圖像細(xì)節(jié)3、計算機(jī)顯示器主要采用哪一種彩色模型 A A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV4、采用模板-1 1T主要檢測 A 方向的邊緣。A.水平 B.45

17、 C.垂直 D.1355、以下算法中屬于圖象銳化處理的是：( C )A.低通濾波 B.加權(quán)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)圍 C、復(fù)原圖像 D、平滑圖像7、彩色圖像增強(qiáng)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(quán)均值濾波 D. 中值濾波8、_B_濾波器在對圖像復(fù)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(zhuǎn)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

18、通濾波器B. 高頻提升濾波器C. 高頻加強(qiáng)濾波器D. 理想高通濾波器10、圖象與灰度直方圖間的對應(yīng)關(guān)系是 B _A.一一對應(yīng) B.多對一 C.一對多 D.都不三、判斷題每題1分，共10分1、馬赫帶效應(yīng)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(yīng)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(qiáng)濾波器可以有效增強(qiáng)圖像邊緣和灰度平滑區(qū)的比照度。 5、圖像取反操作適用于增強(qiáng)圖像主體灰度偏亮的圖像。 6、彩色圖像增強(qiáng)時采用RGB模型進(jìn)展直方圖均衡化可以在不改變圖像顏色的根底上對圖像的亮度進(jìn)展比照度增強(qiáng)。 7、變換編碼常用于有損壓

19、縮。 8、同態(tài)濾波器可以同時實現(xiàn)動態(tài)圍壓縮和比照度增強(qiáng)。 9、拉普拉斯算子可用于圖像的平滑處理。 10、當(dāng)計算機(jī)顯示器顯示的顏色偏藍(lán)時，提高紅色和綠色分量可以對顏色進(jìn)展校正。 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(fù)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(zhǔn)確復(fù)原未退化的圖像。因為噪聲是一個隨機(jī)函數(shù)，其傅氏變換未知。當(dāng)退化為0或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易決定的

20、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(dāng)在白天進(jìn)入一個黑暗劇場時，在能看清并找到空座位時需要適應(yīng)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(yīng)圍工作，它是利用改變其亮度適應(yīng)級來完成亮度適應(yīng)的。即所謂的亮度適應(yīng)圍。同整個亮度適應(yīng)圍相比，能同時鑒別的光強(qiáng)度級的總圍很小。因此，白天進(jìn)入黑暗劇場時，人的視覺系統(tǒng)需要改變亮度適應(yīng)級，因此，需要適應(yīng)一段時間，亮度適應(yīng)級才能被改變。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(yīng)的模板分別為-1-11111-411梯度算子 Laplacian算子 2分梯度

21、算子是利用階躍邊緣灰度變化的一階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為極大值點對應(yīng)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(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點是零穿插點。2分 一樣點都能用于檢測邊緣，且都對噪聲敏感。1分4、將高頻加強(qiáng)和直方圖均衡相結(jié)合是得到邊緣銳化和比照度增強(qiáng)的有效方法。上述兩個操作的先后順序?qū)Y(jié)果有影響嗎.為什么.答：有影響，應(yīng)先進(jìn)展高頻加強(qiáng)，再進(jìn)展直方圖均衡化。高頻加強(qiáng)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)圍變?yōu)閷拵討B(tài)圍，從而到達(dá)提高比照度的效果。假設(shè)先進(jìn)展直方圖均衡化，再進(jìn)展高頻加強(qiáng)，對于圖像

22、亮度呈現(xiàn)較強(qiáng)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(dǎo)致圖像被漂白，再進(jìn)展高頻加強(qiáng)，獲得的圖像邊緣不突出，圖像的比照度較差。五、問答題共35分1、設(shè)一幅圖像有如下圖直方圖，對該圖像進(jìn)展直方圖均衡化，寫出均衡化過程，并畫出均衡化后的直方圖。假設(shè)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：，k=0，1，7，用累積分布函數(shù)CDF作為變換函數(shù)Tr處理時，均衡化的結(jié)果使動態(tài)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/