【完整版】数字图像处理试卷及答案.docx

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1、一、填空题（每题1分，共15分）1、列举数字图像处理的三个应用领域医学、天文学、军事2、存储一幅大小为1024x1024,256个灰度级的图像，需要8Mbit。3、亮度鉴别实验说明，韦伯比越大，那么亮度鉴别才能越.差。4、直方图平衡化适用于增强直方图呈一尖峰分布的图像。5、根据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩和有损压缩6、图像压缩是建丁在图像存在编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余三种冗余根底上。7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色彩、饱和度亮度。8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法：（g（X,y）-gmin）*255（gma“in）二、选择题（每题2分

2、，共20分）1、采用哥次变换进展灰度变换时，当哥次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进展增强。（B）A图像整体偏暗B图像整体偏亮C图像细节吞没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（B）A平均灰度B图像比照度C图像整体亮度D图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A）A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV4、采用模板-11主要检测（A）方向的边缘。A.程度B.45oC.垂直D.1355、以下算法中属于图象锐化处理的是：（C）A.低通滤波B.加权平均法C.高通淀波D.中值滤波6、维纳滤波器通常用于（C）A、去噪B、减小图像动态范围C、

3、复原图像D、平滑图像7、彩色图像增强时，C处理可以采用RGB彩色模型。A.直方图平衡化B.同态滤波C.加权均值滤波D.中值滤波8、B_滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。A.逆滤波B.维纳滤波C.约束最小二乘滤波D.同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫B。A.巴特沃斯高通滤波器B.高频提升滤波器C.高频加强滤波器D.理想高通滤波器10、图象与灰度直方图间的对应关系是一A.一一对应B.多对一C.一对多D.都不四、简答题（每题5分，共20分）I、逆滤波时，为什么在图像存在噪声时，不能采用全滤

4、波？试采用逆滤波原理说明，并给出正确的处理方法。复原由退化函数退化的图像最直接的方法是直接逆滤波。在该方法中,用退化函数除退化图像的傅立叶变换来计算原始图像的傅立叶变换。N(,力H(w,v)由上式可以看到，即使我们知道退化函数，也可能无法准确复原未退化的图像。因为噪声是一个随机函数，其傅氏变换未知。当退化为0或非常小的值，N（u,v）H（u,v）之比很容易决定户（“M的值。一种解决该问题的方法实现值滤波的频率时期接近原点值。2、当在白天进入一个黑暗剧场时，在能看清并找到空座位时需要适应一段时间，试述发生这种现象的视觉原理。答：人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作，它是利用改变其亮度适应级

5、来完成亮度适应的。即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比，能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此，白天进入黑暗剧场时，人的视觉系统需要改变亮度适应级，因此，需要适应一段时间，亮度适应级才能被改变。3、简述梯度法与1ap1acian算子检测边缘的异同点？答：梯度算子和1aP1aCian检测边缘对应的模板分别为梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点；而1ap1acian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零穿插点。（2分）一样点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。（1分）4、将高频加强和直方图平衡相结合是得到边缘锐化和比照度增强的有效方

6、法。上述两个操作的先后顺序对结果有影响吗？为什么？答：有影响，应先进展高频加强，再进展直方图平衡化。高频加强是针对通过高通滤波后的图像整体偏暗，因此通过进步平均灰度的亮度，使图像的视觉鉴别才能进步。再通过直方图平衡化将图像的窄带动态范围变为宽带动态范围，从而到达进步比照度的效果。假设先进展直方图平衡化，再进展高频加强，对于图像亮度呈现较强的两极现象时，例如多数像素主要分布在极暗区域，而少数像素存在于极亮区域时，先直方图平衡化会导致图像被漂白，再进展高频加强，获得的图像边缘不突出，图像的比照度较差。五、问答题（共35分）1、设一幅图像有如下图直方图，对该图像进展直方图平衡化，写出平衡化过程，并画

7、出平衡化后的直方图。假设在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为：0、1、2、3、4、5、6、7,那么平衡后，他们的灰度值为多少？（15分）01234567答：4=EPa），上0，1，7,用累积分布函数（CDF）作为变换函r=0数Tm处理时，平衡化的结果使动态范围增大。乙P”)%计S#并SkPr(SJFo=O0.1740.1741/7So=1/70.174=170.0880.2622/72=270.0860.3482/7s=270.1743=370.080.4283/74=470.0680.4963/7s2=370.1486=5/70.0580.5544/76=670.0620.6164/7S

8、3=470.1207=10.38411S4=10.3840、1、2、3、4、5、6、7平衡化后的灰度值依次为1、2、2、3、3、4、4、73、理想低通滤波器的截止频率选择不恰当时，会有很强的振铃效应。试从原理上解释振铃效应的产生原因。(10分)第5页(共7页)答：理想低通滤波器频域)的传递函数为:D(w,v)D0D(U,v)DO滤波器半径穿插局部1侧面图)：换到时域有：g(x,y)=f(x,y)*h(x,y),频域相乘相当于时域作卷积。因此，图像经过理想低通滤波器后，时域上相当于原始图像与SinC函数卷积,由于Sinc函数振荡，那么卷积后图像也会振荡；或者说由于sine函数有两个负边带，卷积后图像信号两侧出现“过冲现象”，而且能量不集中，即产生振铃效应。假设截止频率越低，即DO越小，那么SinC函数主瓣越大，表现为中心环越宽，相应周围环（旁瓣）越大。而中心环主要决定模糊，旁瓣主要决定振铃效应。因此当介质频率较低时，会产生很强的振铃效应。选择适当的截止频率，会减小振铃效应。