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數(shù)字圖像處理習題集1圖像的概念及分類;“圖”是物體透射或者反射光的分布;“像”是人的視覺系統(tǒng)接收圖的信息而在大腦中形成的印象或認識。圖像通常是所表示對象信息的濃縮或概括,因此,“一幅圖像是關(guān)于目標的一個不完全、不精確但恰當?shù)谋硎??!眻D像是用各種觀測系統(tǒng)以不同形式和手段觀測客觀世界而獲得的,可以直接或間接作用于人眼而產(chǎn)生視知覺的實體。學科定義:給定條件下被攝目標電磁波性質(zhì)(反射、輻射、透射)的一種表現(xiàn)形式。廣義上:圖像是對所表示物體的信息描述。圖像分類二值圖像:圖像中只能取值為0或1?;叶葓D像:單色圖像,只包含亮度信息。彩色圖像:3波段單色圖像,每波段代表不同顏色,通常為紅色、綠色、藍色。2說明圖像技術(shù)的層次,并敘述各層次的主要研究內(nèi)容;圖像技術(shù)之圖像處理(DigitalImageProcessing)利用計算機把原始圖像(或圖像信息)處理成期望圖像(或圖像信息)的過程。圖像處理是對圖像進行分析、加工、和處理,使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應(yīng)用。傳統(tǒng)的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應(yīng)用在圖像處理上,比如降噪、量化等。然而,圖像屬于二維信號,和一維信號相比,它有自己特殊的一面,處理的方式和角度也有所不同。著重考慮圖像之間的變換,主要是對圖像信息進行加工得到滿足人的視覺心理或應(yīng)用需求行為的圖像,為自動識別和理解打下基礎(chǔ)。是一個從圖像到圖像的過程。圖像技術(shù)之圖像分析圖像分析要求對圖像中感興趣的目標進行檢測和測量,以獲得它們的客觀信息,從而幫助我們建立對圖像的描述。比如從圖像上提取目標的邊緣和輪廓信息,并進行細化、連接和矢量跟蹤以表達和測量目標。是一個從圖像到數(shù)據(jù)的過程。數(shù)據(jù)可以是對目標特征測量的結(jié)果,或是基于測量的符號表示,它們描述了圖像中目標的某些特點和性質(zhì)。圖像分析和圖像處理關(guān)系密切,兩者有一定程度的交叉,但是又有所不同。圖像處理側(cè)重于信號處理方面的研究,比如圖像對比度的調(diào)節(jié)、圖像編碼、去噪以及各種濾波的研究。圖像分析更側(cè)重點在于研究圖像的內(nèi)容,包括但不局限于使用圖像處理的各種技術(shù),它更傾向于對圖像內(nèi)容的分析、解釋、和識別。圖像技術(shù)之圖像理解圖像理解:以圖像為對象,知識為核心,研究圖像中有什么目標、目標之間的相互關(guān)系、圖像是什么場景以及如何應(yīng)用場景的一門技術(shù)。是在圖像分析的基礎(chǔ)上,進一步研究圖像中的目標及其相互之間的聯(lián)系并做出對圖像內(nèi)容含義的理解以及對原來客觀場景的解釋,從而可以指導(dǎo)和規(guī)劃行動。圖像理解屬于數(shù)字圖像處理的研究內(nèi)容之一,屬于高層操作。圖像理解所操作的對象是從描述中抽象出來的符號,其處理過程和方法與人類的思維推理有許多相似之處。包括圖像匹配、圖像解釋與知識推理等。3簡述圖像處理的主要目的及主要處理技術(shù);數(shù)字圖像處理目的改善圖像質(zhì)量增強圖像定位精度提高信息傳輸效率減少圖像信息存貯容量建立圖像信息庫1.圖像增強(ImageEnhancement)2.圖像復(fù)原(ImageRestoration)3、幾何處理(GeometricOperation)4、圖像壓縮與編碼(ImageCompressionandCoding)5、圖像重建(ImageReconstruction)6、圖像分割(ImageSegmentation)7、圖像描述(ImageDescription)8、圖像匹配(ImageMatching)4敘述數(shù)字圖像采樣及量化的概念,什么是圖像的空間分辨率及灰度分辨率,并說明空間分辨率及灰度分辨率的大小對圖像質(zhì)量的影響;采樣(Sampling)完成圖像空間坐標的離散化,即把連續(xù)圖像變成離散點的集合。量化(Quantification)圖像像元灰度值的離散取值過程。敘述灰度、顏色、色度、亮度、飽和度、層次、對比度、清晰度等基本概念。敘述像素、鄰域等基本概念。敘述BMP格式圖像的文件存儲結(jié)構(gòu)。說明數(shù)字圖像每行所占字節(jié)數(shù)與圖像寬度的關(guān)系;簡述直方圖的概念;以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù),請繪制出該圖像的灰度直方圖。235767446576337765244734455665123562敘述灰度直方圖的性質(zhì)及作用。請編寫一段C語言程序,用于計算數(shù)字圖像的直方圖;請說明有那些常用的圖像點運算算法。請說明對圖像進行閾值變換有何應(yīng)用;常用的線性變換有哪些種類;列舉代數(shù)運算的種類及各種代數(shù)運算的主要應(yīng)用。說明圖像加、減運算有哪些應(yīng)用;以下為一幅圖像的圖像數(shù)據(jù),請將該圖像縮小為原圖的2/3。235467446776337765245354455665123562以下為一幅圖像的圖像數(shù)據(jù),請采用雙線性差值法將該圖像放大為原圖的3倍。235446337以下為一幅圖像的圖像數(shù)據(jù),請分別給出該圖像的水平、垂直、對角鏡像的圖像數(shù)據(jù)。235446337圖像的仿射變換公式如下,請分別用該公式的形式表示出圖像平移、鏡像、旋轉(zhuǎn)等的運算公式。敘述常用的圖像對比度增強方法,以及他們的優(yōu)缺點。以下為一幅4位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù),請分別采用基本線性增強及統(tǒng)計量增強算法對圖像進行增強運算。23546774465766337765524765444556615512356221235622以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù),請對該幅圖像進行直方圖均衡化,給出均衡化的計算過程及計算結(jié)果。2352677446376633776552467544455665512356221235622簡述圖像噪聲的概念及基本類型。說明抑制圖像噪聲的主要方法,并敘述各種濾波方法的特性與效果。簡述高斯濾波器的主要特性。以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù),請分別采用鄰域平均(3×3鄰域)、閾值平均(3×3鄰域、閾值取3)、中值濾波(3×3鄰域)等方法對該幅圖像進行濾波,給出濾波運算過程及計算結(jié)果。2356677446706633776552430344451665512356221235622簡述圖像銳化的概念及用途。以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù),請計算該幅圖像的梯度圖像,給出計算公式及計算結(jié)果。235767446776337765246764455665123562以下為一幅3位灰度圖像的圖像數(shù)據(jù),請分別用水平及垂直一階微分算子、Robert算子、Sobel算子、Laplace算子、LOG算子對該幅圖像進行銳化運算,給出計算公式及計算結(jié)果。235667446476337765243074455665123562簡述圖像分割的概念、作用及策略。說明圖像分割的主要方法。采用閾值分割方法對圖像進行分割,請列舉3種以上的確定最佳閾值的方法;說明Hough變換的主要原理。請敘述邊緣跟蹤算法的主要步驟,并采用邊緣跟蹤算法對如下的邊緣圖像進行邊緣跟蹤,將跟蹤結(jié)果填入表中。11111111111111邊緣點編號起始方向?qū)嶋H邊緣方向邊緣點坐標是否結(jié)束點敘述圖像描述的概念及對描繪子的特性要求。敘述像素間鄰接、連通、距離等概念。請畫圖說明四鏈碼及八鏈碼的定義。請分別給出以下二值化邊緣圖像的原鏈碼、歸一化鏈碼、差分碼、歸一化的差分碼,并說明各類鏈碼的基本特點。000000000000000011000001010001000100100010001110有以下3個邊緣像素點,P1(2,3)、P1(34,32)、P1(87,89)請采用最小均方差擬合方法對該三點擬合一條直線,給出擬合計算過程及計算結(jié)果。請給出數(shù)字圖像中區(qū)域面積、曲線長度和區(qū)域周長、區(qū)域圓形度、區(qū)域的外接矩形、區(qū)域偏心率等的概念或計算公式。請給出數(shù)字圖像中心矩的計算公式并解釋公式中各符號的含義。請敘述膨脹、腐蝕等的基本概念,并畫圖表示其運算過程。請對以下圖像采用給出的結(jié)構(gòu)元素進行膨脹和腐蝕。結(jié)構(gòu)元素請畫圖表示開運算及閉運算的運算過程。請說明二值圖像形態(tài)學變換的主要作用。請設(shè)計合理的結(jié)構(gòu)元素對如下的數(shù)字圖像進行邊緣提取,給出提取結(jié)果。111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111以下為一幅灰度圖像的圖像數(shù)據(jù),請采用給出的結(jié)構(gòu)元素對其進行膨脹及腐蝕運算。1520102017161510371016210872116150結(jié)構(gòu)元素:123321456什么是圖像退化、什么是圖像復(fù)原?圖像復(fù)原與圖像增強由什么異同點?說明逆濾波法復(fù)原圖像的基本原理及步驟。逆濾波法復(fù)原圖像的缺陷及解決方法
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