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文檔簡介
PAGE4數(shù)字圖像處理一、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(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)負值的情況,寫出一種標定方法: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、HSV4、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。(√)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解:霍夫曼編碼:原始信源信源簡化符號概率1234a20.40.40.40.40.6a60.30.30.30.30.4a10.10.10.20.3a40.10.10.1a30.060.1a50.04霍夫曼化簡后的信源編碼:從最小的信源開始一直到原始的信源編碼的平均長度:壓縮率:冗余度:3、理想低通濾波器的截止頻率選擇不恰當時,會有很強的振鈴效應。試從原理上解釋振鈴效應的產(chǎn)生原因。(10分)答:理想低通濾波器(頻域)的傳遞函數(shù)為:濾波器半徑交叉部分(側面圖):對應空間域(進行傅立葉反變換,為sinc函數(shù)):用理想低通濾波器濾波時,頻域:,傅立葉反變換到時域有:,頻域相乘相當于時域作卷積。因此,圖像經(jīng)過理想低通濾波器后,時域上相當于原始圖像與sinc函數(shù)卷積,由于sinc函數(shù)振蕩,則卷積后圖像也會振蕩;或者說由于sinc函數(shù)有兩個負邊帶,卷積后圖像
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