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文檔簡介
一.名詞解釋(20=4*5)?1.數字圖像:一副圖像能夠定義為一種二維函數f(x,y),其中x、y是空間坐標,而f在任意一對坐標(x、y)處的幅度稱為該點處的圖像的亮度和灰度,當x、y和f的幅值都是有限的離散值時,該圖像為數字圖像。?2.什么是信噪比?信號強度與同時發(fā)出的噪音強度之間的比率稱為信噪比。?3.直方圖:表達數字圖像解決中的每一灰度級與其出現的概率間的統(tǒng)計關系。橫坐標表達灰度級,縱坐標表達頻數?!督y(tǒng)計每一種像素灰度級的個數》4.灰度直方圖:將數字圖像中的全部像素,按照灰度值的大小,統(tǒng)計其所出現的頻率(直方圖上的一種點:圖像中存在的等于某個灰度值的像素點的個數的多少)*5.連通的定義:對于含有值V的像素p和q,如果q在集合N8(p)中,則稱這兩個像素是8-連通的。6.中值濾波:中值濾波是指將現在像元的窗口(或領域)中全部像元灰度由小到大進行排序,中間值作為現在像元的輸出值。7.像素的鄰域:鄰域是指一種像元(x,y)的鄰近(周邊)形成的像元集合。即{(x=p,y=q)}p、q為任意整數。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)8.無失真編碼:無失真編碼是指壓縮圖象經解壓能夠恢復原圖象,沒有任何信息損失的編碼技術。9.直方圖均衡化:直方圖均衡化就是通過變換函數將原圖像的直方圖修正為平坦的直方圖,以此來修正原圖像之灰度值。10.采樣:對圖像f(x,y)的空間位置坐標(x,y)的離散化以獲取離散點的函數值的過程稱為圖像的采樣。11.量化:把采樣點上對應的亮度持續(xù)變化區(qū)間轉換為單個特定數碼的過程,稱之為量化,即采樣點亮度的離散化。12.灰度圖像:指每個像素的信息由一種量化的灰度級來描述的圖像,它只有亮度信息,沒有顏色信息。13.色度:普通把色調和飽和度通稱為色度,它表達顏色的類別與深淺程度。14.圖像銳化:是增強圖象的邊沿或輪廓。《圖像的平滑》15.直方圖規(guī)定化(匹配):用于產生解決后有特殊直方圖的圖像的辦法16.數據壓縮:指減少表達給定信息量所需的數據量。二.簡答題(20=5×4)1.圖像銳化濾波的幾個辦法。答:(1)直接以梯度值替代;(2)輔以門限判斷;(3)給邊沿規(guī)定一種特定的灰度級;(4)給背景規(guī)定灰度級;(5)根據梯度二值化圖像。2.偽彩色增強和真彩色增強有何異同點。答:偽彩色增強是將一幅灰度圖像變換為彩色圖像,從而將人眼難以分辨的灰度差別變換為極易分辨的色彩差別。它實質上只是一種圖像的著色過程,是一種灰度到彩色的映射技術。而真彩色增強則是對原始圖像本身所含有的顏色進行調節(jié),是一種彩色到彩色的映射過程。*3.圖像編碼(壓縮)基本原理是什么?數字圖像的冗余體現有哪幾個體現形式?答:表達圖像需要的大量數據是高度有關的,或者說存在冗余信息,去掉這些冗余信息后能夠有效壓縮圖像,同時又不會損害圖像的有效信息。冗余:空間冗余、時間冗余、視覺冗余、信息熵冗余、構造冗余和知識冗余。4.什么是中值濾涉及其它的原理?中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效克制噪聲的非線性信號解決技術,基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一種鄰域中各點值的中值替代,讓周邊的像素值靠近的真實值,從而消除孤立的噪聲點。特點:是一種非線性的圖像平滑法,它對脈沖干擾級椒鹽噪聲的克制效果好,在克制隨機噪聲的同時能有效保護邊沿少受含糊。5、什么是直方圖均衡化?答:將原圖象的直方圖通過變換函數修正為均勻的直方圖,然后按均衡直方圖修正原圖象。圖象均衡化解決后,圖象的直方圖是平直的,即各灰度級含有相似的出現頻數,那么由于灰度級含有均勻的概率分布,圖象看起來就更清晰了。*6、圖像增強的目的是什么?答:圖像增強目的是要改善圖像的視覺效果,針對給定圖像的應用場合,有目的地強調圖像的整體或局部特性,將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感愛好的特性,擴大圖像中不同物體特性之間的差別,克制不感愛好的特性,使之改善圖像質量、豐富信息量,加強圖像判讀和識別效果,滿足某些特殊分析的需要。?7、圖像壓縮質量的評價辦法?答:分為主觀評價和客觀評價。主觀評價需要人的參加,能直接反映人眼的感受。客觀評價辦法用恢復圖像偏離原始圖像的誤差來衡量恢復圖像的質量。慣用的客觀評價指標有均方差和峰值信噪比。8、圖像銳化與圖像平滑有何區(qū)別與聯(lián)系?答:區(qū)別:圖像銳化是用于增強邊沿,造成高頻分量增強,會使圖像清晰;圖像平滑用于消除圖像噪聲,但是也容易引發(fā)邊沿的含糊。聯(lián)系:都屬于圖像增強,改善圖像效果。*9.平滑和銳化濾波器的異同及聯(lián)系?答:同:都能削弱或消除傅葉空間的某些分量,而不影響或較少影響其它分量,從而達成增強某些頻率分量的效果。異:平滑削弱或消除傅葉空間的高頻分量,達成了增強低頻分量、平滑圖像細節(jié)的效果;銳化削弱或消除傅葉空間的低頻分量,達成了增強高頻分量、銳化圖像細節(jié)的效果。聯(lián)系:兩者效果相反,互為補充,從原始圖像中減去平滑濾波器的成果得到銳化濾波器的效果,反之亦然。10、圖像增強時,平滑和銳化有哪些實現辦法?答:平滑的實現辦法:鄰域平均法,中值濾波,多圖像平均法,頻域低通濾波法。銳化的實現辦法:微分法,高通濾波法。*11.圖像空域增強與頻域增強的基本原理答:頻域增強是指在圖像的頻率域內,對圖像的變換系數(頻率成分)直接進行運算,然后通過傅里葉逆變換以獲得圖像的增強效果??沼蛟鰪娛窃趫D像上直接進行數據運算,基本上是以灰度映射變換的。*12.頻域增強與空域增強有何不同答:空域增強是在圖像上直接進行數據運算,常見的解決辦法有:線性拉伸、直方圖均衡化等。頻域增強重要有基于傅里葉變換的算法、基于小波變換的算法等。兩者在圖像增強時都已產生“振鈴”現象。*13.高通濾波與低通濾波有何特點?答:低通濾波器允許低頻信號通過,但減少頻率高于截止頻率的信號的通過。對于不同濾波器而言,每個頻率的信號的削弱程度不同。高通濾波器是去掉信號中不必要的低頻成分,去掉低頻干擾的濾波器。高通濾波器和低通濾波器經常成對出現,無論哪一種,都是為了把一定的聲音頻率送到應當去的單元。*14.什么叫同態(tài)濾波?有何特點?答:同態(tài)濾波是一種在頻域中對圖像同時進行圖像對比度增強和壓縮圖像亮度范疇的濾波辦法。同態(tài)濾波能夠使圖像解決符合人眼對于亮度響應的非線性特性,避免了直接對圖像進行傅里葉變換解決的失真。*15.在圖像變換編碼中為什么要對圖像進行分塊?簡述DCT編碼的原理及基本過程?答:為了提高壓縮效率,考慮到局部子塊中圖像的有關性強的事實,普通會將圖像分成8*8的子塊,對每個子塊獨立的進行DCT變換。16.圖像增強與圖像復原的聯(lián)系與區(qū)別?答:(1)兩者的目的都是為了改善圖像的質量。(2)圖像增強不考慮圖像是如何退化的,而是試圖采用多個技術來增強圖像的視覺效果。因此,圖像增強能夠不顧增強后的圖像與否失真,只要看得舒適就行。(3)而圖像復原就完全不同,需懂得圖像退化的機制和過程等先驗知識,據此找出一種對應的逆解決辦法,從而得到復原的圖像。(4)如果圖像已退化,應先作復原解決,再作增強解決17.在彩色圖像解決中,常使用HSI模型,它適于做圖像解決的因素?答:在HIS模型中亮度分量與色度分量是分開的;2、色調與飽和度的概念與人的感知聯(lián)系緊密。18.圖像復原和圖像增強的重要區(qū)別是:答:圖像增強重要是一種主觀過程,而圖像復原重要是一種客觀過程;圖像增強不考慮圖像是如何退化的,而圖像復原需懂得圖像退化的機制和過程等先驗知識19.簡述直方圖均衡化的基本原理。答:直方圖均衡化辦法的基本思想是,對在圖像中像素個數多的灰度級進行展寬,而對像素個數少的灰度級進行縮減。從而達成清晰圖像的目的。由于灰度分布可在直方圖中描述,因此該圖像增強辦法是基于圖像的灰度直方圖。直方圖均衡化是將原圖象的直方圖通過變換函數修正為均勻的直方圖,然后按均衡直方圖修正原圖象。圖象均衡化解決后,圖象的直方圖是平直的,即各灰度級含有相似的出現頻數,那么由于灰度級含有均勻的概率分布,圖象看起來就更清晰了。直方圖均衡化實質上是減少圖象的灰度級以換取對比度的加大。在均衡過程中,原來的直方圖上頻數較小的灰度級被歸入極少幾個或一種灰度級內,故得不到增強。若這些灰度級所構成的圖象細節(jié)比較重要,則需采用局部區(qū)域直方圖均衡。對離散圖像的直方圖均衡化是不能產生完全平坦的直方圖的。理由是:(1)直方圖是近似概率密度函數,(2)簡并現象的存在使解決的灰度級總是要減少的,這是像素灰度有限的必然成果。均衡化只是近似的,其成果只能是產生近似均勻的直方圖。對一副圖像進行直方圖均衡化解決,然后在進行一次直方圖均衡化解決,成果不會發(fā)生變化。理由是:(1)對于不同的圖像,只要含有相似的灰度分布狀況,其對應的灰度直方圖是一致的;(2)任意一副圖像都有唯一的與其對應的一種灰度直方圖。對一副灰度級為2的n次方且已經直方圖均衡化的圖像能否用變長編碼辦法進行壓縮?效果如何?答:能。由于直方圖均衡化并不能消除圖像中的冗余信息和不相干信息。如果均衡化過程中沒有發(fā)生灰度合并,則壓縮效率與均衡化無關;如果發(fā)生了灰度合并,則壓縮效率會有所提高。簡述梯度法與Laplacian算子檢測邊沿的異同點?答:梯度算子和Laplacian檢測邊沿對應的模板分別為(梯度算子)(Laplacian算子)梯度算子是運用階躍邊沿灰度變化的一階導數特性,認為極大值點對應于邊沿點;而Laplacian算子檢測邊沿是運用階躍邊沿灰度變化的二階導數特性,認為邊沿點是零交叉點。(2分)相似點都能用于檢測邊沿,且都對噪聲敏感。21.對于椒鹽噪聲,為什么中值濾波效果比均值濾波效果好?答:椒鹽噪聲是復制近似相等但隨機分布在不同的位置上,圖像中又干凈點也有污染點。中值濾波是選擇適宜的點來替代污染點的值,因此解決效果好。由于噪聲的均值不為0,因此均值濾波不能較好地去除噪聲。22.什么是區(qū)域?什么是圖像分割?答:區(qū)域能夠認為是圖像中含有互相連通、一致屬性的像素集合。圖像分割時把圖像分成互不重疊的區(qū)域并提取出感愛好目的的技術。23.什么是圖像運算?具體涉及哪些?答:圖像的運算是指以像素點的幅度值為運算單元的圖像運算。這種運算涉及點運算、代數運算和幾何運算。*24.圖像退化(為什么要恢復)答:(1)圖像的退化是指圖像在形成、傳輸和統(tǒng)計過程中,由于成像系統(tǒng)、傳輸介質和設備的不完善,使圖像的質量變壞。(2)圖像復原就是要盡量恢復退化圖像的原來面目,它是沿圖像退化的逆過程進行解決。(3)圖像退化的數學模型為:g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)
典型的圖像復原定義:是根據圖像退化的先驗知識建立一種退化模型,以此模型為基礎,采用多個逆退化解決辦法進行恢復,得到質量改善的圖像。**圖像復原過程以下:找退化因素→建立退化模型→反向推演→恢復圖像?25、簡述預測編碼中無損編碼和有損編碼兩者的異同?答:同:通過僅提取每個象素中的新增信息并對它們編碼,來消除象素間的冗余。異:無損壓縮編碼涉及預測和編碼兩個過程,有損壓縮編碼是在此基礎上多了一種量化器,并由其決定壓縮比和失真量。無損編碼是可逆的,即從壓縮后的數據能夠完全恢復原來的圖像,信息沒有丟失。有損編碼是不可逆的,即從壓縮后的數據無法完全恢復原來的圖像,信息有一定損失。26、抱負低通濾波器缺點?答:會產生比較嚴重的含糊和振鈴現象,半徑越小,含糊和振鈴越明顯,平滑效果也越差。振鈴因素:時域圖,頻域圖,旁瓣圍繞橫坐標震動,因此。27、JPEG在哪個環(huán)節(jié)上壓縮了圖像的冗余信息?答:量化減少了數據間冗余,編碼減少了信息熵冗余。※JPEG編碼:原圖→子圖分割→DCT正交變換→量化器→熵編碼器→壓縮圖像25、Huffman編碼的特點?答:①碼字不唯一②實時硬件實現很復雜,并且在抗誤碼能力方面也比較差③依賴于信源的統(tǒng)計特性,應用受到限制④只能用近似的整數位來表達單個符號,而不是抱負的小數,因此Huffman編碼無法達成最抱負的壓縮效果。26、幾個邊沿檢測算子的優(yōu)缺點?答:①Roberts算子:邊沿定位精度高,但容易丟失一部分邊沿,不含有克制噪聲的能力。該算子對含有陡峭邊沿且含噪聲少的圖像效果較好。②Sobel算子和tt算子:對圖像先進行加權平滑解決,因此對噪聲有一定的克制能力,檢測出的邊沿容易出現多像素寬度。③拉普拉斯算子:對圖像中的階躍型邊沿點定位
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