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1、图像工程的技术应用（P9）图像的数字表达与存储（P3）-个简单的成像模型-同态滤波的原理（P40）像素间关系、四邻域、对角邻域、八邻域、四连通、八连通、通路的概念距离：欧氏距离、城区距离、棋盘距离。像素间运算：图像的加、减、乘、除。灰度映射：原理、会根据具体的变换图像得到映射函数，并对具体的值给出映射后结果（只考虑直线情况）、图像求反。直方图均衡理解类型图像对应的直方图特点、理解其原理、应用场合、掌握处理步骤、能对简单的例如图进行手工操作、理解全局均衡的缺点看例子）。线性滤波、均值滤波的常用算子、其原理与效果，应用场合、（高通还是低通，为什么？）。非线性滤波：中值滤波的原理，应用场合，作用效果
2、、会对简单例如图进行中值滤波。非线性滤波了解微分滤波器的原理，应用场合，作用效果。会使用3x3的微分模板计算简单的例如效果。微分锐化是高通还是低通，为什么？拉普拉斯算子（IaPIaCe）了解原理，应用场合，作用效果、会使用3x3的微分模板计算简单的例如效果。是高通还是低通，为什么？傅里叶变换、理解一般图像变换后频域能量分布情况、频域滤波的原理、基于变换的有损压缩编码原理（数据减少的原因）、离散余弦变换：是可别离变换、变换后能量分布规律。频域增强：低通滤波、高通滤波、带通滤波的根本原理。各自应用场合、各自滤波后效果。同态滤波：原理、步骤。根本概念：懒、图像数据的冗余类型，及对应压缩（减少数据）方
3、式、通用编码模型（P278）根本编码定理、无失真编码定理。知道含义和表达式。常见编码、了解LZW编码的原理，特点（P289）。掌握HUffnIan编码方式，了解其优缺点、（作业）、算术编码、解码原理、变长码的特点（P295）、I-D游程编码原理，使用场合、变换编码（实验）。形态学滤波、了解二值形态学涯波：腐蚀操作和膨胀操作、了解其效果及应用场合、图像分割、了解简单阈值分割。人脸识别：根本步骤、关键步骤（不涉及算法）。指纹识别车牌识别。1.灰度直方图：灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。它是多种空间域处理技术的根底
4、。直方图操作能婚有效用于图像增强：提供有用的图像统计资料，其在软件中易于计算，适用于商用硬件设备。灰度直方图性质：1）表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度值出现的次数（或频数）而未反映像素所在位置。2）与图像之间的关系是多对一的映射关系。一幅图像唯-确定出与之对应的直方图，但不同图像可能有相同的直方图。3）子图直方图之和为整图的直方图。3.图像分割：为后续工作有效进行而将图像划分为假设干个有意义的区域的技术称为图像分割（ImageSegmentation）而目前广为人们所接受的是通过集合所进行的定义：令集合R代表整个图像区域，对R的图像分割可以看做是将R分成N个满足以下条件的非空子集
5、Rl,R2,R3,，RN；（1）在分割结果中，每个区域的像素有着相同的特性（2）在分割结果中，不同子区域具有不同的特性，并且它们没有公共特性（3）分割的所有子区域的并集就是原来的图像（4）各个子集是连通的区域4.数字图像处理：数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。一般来讲,对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取
6、的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。5.像素的邻域：邻域是指一个像元（x,y）的邻近（周围）形成的像元集合。即（x=p,y=q）p、q为任意整数。像素的四邻域像素p（x,y）的4-邻域是：（x+l,y）,（xT,y）,（x,y+l）,（x,y-l）.简答题2.举例说明直方图均衡化的根本步骤。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度
7、级上都具有相同的象素点数的过程。直方图均衡化变换：设灰度变换s=f（r）为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii（x,y）转换为输出图象Io（x,y）,输入图象的直方图为Hi（r）,输出图象的直方图为HO（三）,那么根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr直方图修正的例子假设有一幅图像，共有64(64个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。根据公式可得:s2=0.19+0.25+0.21=0.65,s3=0.19+0.25+0.21+0.16=0.81,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=l.00由于这里只取8个等间距的灰度级
8、，变换后的S值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取：SOl/7,s1=37,s257,S36/7,s4=67,s5-l,s6l,s7l.可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号：SO=1/7,sl=3/7,s2=5/7,$3=6/7,s4=L因为由r0=0经变换映射到s=l/7,所以有n0=790个象素取SO这个灰度值；由rl=3/7映射到sl=3/7,所以有1023个象素取Sl这一灰度值：依次类推，有850个象素取s2=5/7这一灰度值；由于r3和M均映射到s3=6/7这一灰度值，所以有656+329=985个象素都取这一灰度值：同理，有
9、245+122+81=448个象素都取s4=l这一灰度值.上述值除以n=4096,便可以得到新的直方图。3.图像编码压缩方法有哪几类？列举出几个有损和无损的压缩方法。画出编解码的系统结构图。图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩，这是因为有损压缩方法，尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像，例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的有时是无法感知的)，这样就可以大幅度地减小位速。无损图像压缩方法有：行程长度编码、嫡编码法、如LZW
10、这样的自适应字典算法。有损压缩方法有：将色彩空间化减到图像中常用的颜色。所选择的颜色定义在压缩图像头的调色板中，图像中的每个像素都用调色板中颜色索引表示。这种方法可以与抖动(en:dithering)起使用以模糊颜色边界。色度抽样，这利用了人眼对于亮度变化的敏感性远大于颜色变化，这样就可以将图像中的颜色信息减少一半甚至更多。变换编码，这是最常用的方法。首先使用如离散余弦变换(DCT)或者小波变换这样的傅立叶相关变换，然后进行量化和用埔编码法压缩。分形压缩(en:FractalComPreSSiOn)O4.简述数学形态学在图像处理中的应用？近年来，数学形态学在图像处理方面得到了日益广泛的应用。下
11、面主要就数学形态学在边缘检测、图像分割、图像细化以及噪声滤除等方面的应用做简要介绍。(1)边缘检测边缘检测是大多数图像处理必不可少的一步，提供了物体形状的重要信息。数学形态学运算用于边缘检测，存在着结构元素单一的问题。它对与结构元素同方向的边缘敏感，而与其不同方向的边缘(或噪声)会被平滑掉，即边缘的方向可以由结构元素的形状确定。但如果采用对称的结构元素，又会减弱对图像边税的方向敏感性。所以在边缘检测中，可以考虑用多方位的形态结构元素，运用不同的结构元素的逻辑组合检测出不同方向的边缘。(2)图像分割基于数学形态学的图像分割算法是利用数学形态学变换，把复杂目标X分割成一系列互不相交的简单子集XI,
12、X2,，XNo对目标X的分割过程可按下面的方法完成：首先求出X的最大内接圆XI,然后将Xl从X中减去，再求X-Xl的最大内接圆X2,，依此类推，直到最后得到的集合为空集为止。数学形态学用于图像分割的缺点是对边界噪声敏感。为了改善这一问题，刘志敏等人提出了基于图像最大内切圆的数学形态学形状描述图像分割算法和基干目标最小闭包结构元素的数学形态学形状描述图像分割算法，并使用该算法对二值图像进行了分割，取得了较好的效果。(3)形态骨架提取形态骨架描述了物体的形状和方向信息。它具有平移不变性、逆扩张性和等帛性等性质，是一种有效的形状描述方法。二值图像A的形态骨架可以通过选定适宜的结构元素B,对A进行连续
13、腐蚀和开启运算来求取，形态骨架函数完整简洁地表达了形态骨架的所有信息，因此，根据形态骨架函数的模式匹配能够实现对不同形状物体的识别。算法具有位移不变性，因而使识别更具稳健性。(4)噪声滤除对图像中的噪声进行滤除是图像预处理中不可缺少的操作。将开启和闭合运算结合起来可构成形态学噪声源除器。源除噪声就是进行形态学平滑。实际中常用开启运算消除与结构元素相比尺寸较小的亮细节，而保持图像整体灰度值和大的亮区域根本不变；用闭合运算消除与结构元素相比尺寸较小的暗细节，而保持图像整体灰度值和大的暗区域根本不变。将这两种操作综合起来可到达滤除亮区和暗区中各类噪声的效果。同样的，结构元素的选取也是个重要问题。解答
14、题2.答均值滤波可以去除突然变化的点噪声，从而滤除一定的噪声，但其代价是图像有定程度的中值滤波:模糊；中值滤波容易去除孤立的点、线噪声，同时保持图像的边缘。均值滤波:3.一、单项选择题1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在0,255,那么该图象的信息量为；DA.0B.255C.6D.82.图象与灰度直方图间的对应关系是：B_A.对应B.多对一C.一对多D.都不对3.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.高通滤D.中值滤波4.以下算法中属于点处理的是：B_A.梯度锐化B.二值化C.傅立叶变换D.中值滤波5、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型仁A、RGBB、CMY或
15、CMYKC,HSID、HSV6.以下算法中属于图象平滑处理的是：C_A.梯度锐化B.直方图均衡C.中值滤波D.Laplacian增强7.采用模板-11主要检测上方向的边缘。A.水平B.45eC.垂直D.1358.对一幅100100像元的图象，假设每像元用8bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit,那么图象的压缩比为：A_A.2:1B.3:1C.4:1D.1:29.维纳滤波器通常用于JA、去噪B,减小图像动态范围C,更原图像D、平滑图像10.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11、以下算法中属于局部处理的是：（D）A.
16、灰度线性变换B.二值化C.傅立叶变换D.中值滤波12、数字图像处理研究的内容不包括）A、图像数字化B、图像增强C、图像分割D、数字图像存储13,将灰度图像转换成二值图像的命令为口A.ind2grayB.ind2rgbC.im2bwD.ind2bw14像的形态学处理方法包括（D）A图像增强B.图像锐化C图像分割D腐蚀15-曲线的方向链码为12345,那么曲线的长度为La.5b.4c.5.83d.6.2416.以下图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：B_a.梯度算子b.Prewitt算子c.Roberts算子d.LaPlaCian算子17.二值图象中分支点的连接数为：D_a.0b.1c.2d.3二
17、、填空题1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行2.对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、饱和度、亮度。3依据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩和有损压缩4.存储幅大小为1024X1024,256个灰度级的图像，需要处Lbit。5、一个根本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成。6、低通灌波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑。7、一般来说，采样间距越大，图像数据量少，质量羞；反之亦然。8、多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为统计分析法和结构分析法两大类。9、直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定
18、化两种方法。10、图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。11、图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。12.假设将幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替（设灰度级为256）,所得到的图像将亮度增加,比照度减少。13、数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。14、图像数字化过程包括三个步骤：采桂、量化和扫描15、MPEG4标准主要编码技术有DCT变换、小波变换等16、灰度直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度出现的频率17、数据压缩技术应用了数据固有的冗余性和丕粗王性，将一个大的数据文件转换成较小的文件。18、根本的形态学运
19、算是鹿蚀和膨胀。先魔蚀后雌的过程为开运算，先膨胀后腐蚀的过程为闭运算。19,在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有亮度,即原点为黑色，三基色都到达最高亮度时那么表现为白色。20.列举数字图像处理的三个应用领域医空、天文学、军事。21.机器（视觉）的目的是开展出能够理解自然景物的系统。22.计算机图形学目前的一个主导研究方向是（虚拟现实技术）。23.数字图像是（图像）的数字表示，（像素）是其最小的单位。24.（灰度图像）是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。25.（彩色图像）是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。26.图像的数
20、字化包括了空间离散化即（采样）和明暗表示数据的离散化即（量化）。27.分辨率）是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。28.（直方图均衡化）方法的根本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而到达清晰图像的目的。29.图像锐化的目的是加强图像中景物的细节边缘和轮廓）。30.因为图像分割的结果图像为二值图像，所以通常又称图像分割为图像的（二值化处理）。31.将相互连在一起的黑色像素的集合称为一个（连通域），通过统计（连通域）的个数，即可获得提取的目标物的个数.32.（腐蚀）是一种消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理。33.（膨胀）是将与目标区域
21、的背景点合并到该目标物中，使目标物边界向外部扩张的处理。34.对于(椒盐)噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。35.直方图均衡化方法的根本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行(展宽)，而对像素个数少的灰度级进行(缩减)。因为灰度分布可在直方图中描述，所以该图像增强方法是基于图像的(灰度直方图)。36.图象增强按增强处理所在空间不同分为空域和参邀两种方法。37.常用的彩色增强方法有真彩色增强技术、假彩色增强技术和伪彩色增强三种。38.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和(双)三次内插法。39.在形态学处理中，使用结构元素B对集合A进行开操作就是用B对A腐蚀,然后用B对结果进行膨胀。使
22、用结构元素B对集合A进行闭操作就是用B对A膨艇，然后用B对结果进行腐蚀。三判断(10分)()1.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比。()2.直方图均衡是一种点运算，图像的二值化那么是一种局部运算。改正：直方图均衡是种点运算，图像的二值化也是种点运算。或：直方图均衡是-种点运算，图像的二值化不是种局部运算。()3.有选择保边缘平滑法可用于边缘增强。改正：有选择保边缘平滑法不可用于边缘增强。或：有选择保边缘平滑法用于图象平滑(或去噪)。()4.共点直线群的HoUgh变换是一条正弦曲线。()5.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术。(X)6.开运算是对原图先进行膨胀处理，后
23、再进行腐蚀的处理。(X)7.均值平滑源波器可用于锐化图像边缘。名词解释数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点(或像元)，各点(或像元)的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的信息的种形式。数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。图像增强：通过某种技术有选择地突出对某-具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。无撮压缩：可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据。灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的
24、像素的个数。或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。8、8-连通的定义：对于具有值V的像素P和q,如果q在集合N8(p)中，那么称这两个像素是8-连通的。9、中值滤波：中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。10、像素的邻域：邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围)形成的像元集合。即(x=p,y=q)p、q为任意整数。像素的四邻域：像素p(x,y)的4-邻域是：(x+l,y),(xT,y),(x,y+D,(x,y-l)11、灰度直方图：以灰度值为自变量，灰度值概率函数得到的曲线就
25、是灰度直方图。12.无失真编码：无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。13.直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正原图像之灰度值。14.采样：对图像f(x,y)的空间位置坐标(x,y)的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。15.量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称之为量化，即采样点亮度的离散化。16.灰度图像：指每个像素的信息由-个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮度信息，没有颜色信息。17.色度：通常把色调和饱和度通称为色度，它表示颜色的类别与深浅程度。18.图像锐化
26、：是增强图象的边缘或轮廓.19.直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法20.数据压缩：指减少表示给定信息量所需的数据量。简答题图像锐化灌波的几种方法。答：（1）直接以梯度值代替：（2）辅以门限判断；（3）给边缘规定一个特定的灰度级；（4）给背景规定灰度级；（5）根据梯度二值化图像。伪彩色增强和假彩色增强有何异同点。答：伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像，进行彩色合成得到一幅彩色图像：假彩色增强那么是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像；主要差异在于处理对象不同。相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点，将目标用人眼敏感的颜色表不O
27、图像编码根本原理是什么？数字图像的冗余表现有哪几种表现形式？答：虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余（Redundancy）信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息燃冗余、结构冗余和知识冗余。什么是中值滤波，有何特点？答：中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。特点：它是种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。5.什么是直方图均衡化？将原图象的
28、直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象。图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。6、图像增强的目的是什么？答：图像增强目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差异，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。7、什么是中值滤涉及其它的原理？答：中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某
29、邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值。中值滤波是基于排序统计理论的-种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的根本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。8、图像锐化与图像平滑有何区别与联系？答：区别：图像锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图像清晰：图像平滑用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。联系：都属于图像增强，改善图像效果。10、图像复原和图像增强的主要区别是：图像增强主要是一个主观过程，而图像复原主要是-个客观过程；图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先
30、验知识11、图像增强时，平滑和锐化有哪些实现方法？平滑的实现方法：邻域平均法，中值滤波，多图像平均法，频域低通滤波法。锐化的实现方法：微分法，高通滤波法。12.简述克方图均衡化的根本原理。直方图均衡化方法的根本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而到达清晰图像的目的。因为灰度分布可在直方图中描述，所以该图像增强方法是基于图像的灰度直方图。13,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。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来完成亮度适应的。即所谓的亮度适应范围。同整个
31、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。14、说明一幅灰度图像的直方图分布与比照度之间的关系答：直方图的峰值集中在低端，那么图象较暗，反之，图象较亮。直方图的峰值集中在某个区域，图象昏暗，而图象中物体和背景差异很大的图象，其直方图具有双峰特性，总之直方图分布越均匀，图像比照度越好。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，那么亮度鉴别能力越一差。4、直方图均衡化
32、适用于增强直方图呈.尖峰分布的图像。5、依据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩和有损压缩6、图像压缩是建立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调、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：二、选择题（每题2分，共20分）1、采用幕次变换进行灰度变换时，当事次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。（B）A图像整体偏暗B图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中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
33、示器主要采用哪-种彩色模型（A）A、RGBB,CMY或CMYKC,HSID、HSV4,采用模板T1T主要检测（A）方向的边缘。A.水平B.450C.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.高通滤波D.中值滤波6,维纳灌波器通常用于（C）A,去噪B、减小图像动态范围C、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.直方图均衡化B.同态涯波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.维纳源波&约束最小二乘波波D.同态源波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情
34、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.理想高通源波器10、图象与灰度直方图间的对应关系是A.-对应B.多对一C.一对多D.都不三、判断题（每题1分，共10分）1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（）2、高斯低通源波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。（）3、均值平滑源波器可用于锐化图像边缘。（X）4、高频加强源波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的比照度。（）5、图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。（X）6、彩色图像增强时采用RGB模型进行直方
35、图均衡化可以在不改变图像颜色的根底上对图像的亮度进行比照度增强。（X）7、变换编码常用于有损压缩。（）8、同态灌波器可以同时实现动态范围压缩和比照度增强。（）9、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。（X）10、当计算机显示器显示的颜色偏蓝时，提高红色和绿色分量可以对颜色进行校正。（）四、简答题（每题5分，共20分）3、简述梯度法与LaPIaCian算子检测边缘的异同点？梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的-阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点；而LaPIaCian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零交叉点。（2分）相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。（1分）4、将高频
36、加强和良方图均衡相结合是得到边缘锐化和比照度增强的有效方法。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，应先进行高频加强，再进行直方图均衡化。高频加魂是针对通过高通滤波后的图像整体偏暗，因此通过提高平均灰度的亮度，使图像的视觉鉴别能力提高。再通过直方图均衡化将图像的窄带动态范围变为宽带动态范围，从而到达提高比照度的效果。假设先进行宜方图均衡化，再进行高频加强，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，先直方图均衡化会导致图像被漂白，再进行高频加强,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
37、直方图，对该图像进行直方图均衡化，写出均衡化过程，并画出均衡化后的直方图。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,那么均衡后，他们的灰度值为多少？15分）答：X=XP储3A=0,1,-7,用累积分布函数（CDF）作为变换函数Tr处理时，均衡化的结果使动态范围增大。PM)力计并Pr(*)T产00.1740.174-7s,-F7Oj74r=l70.0880.2622/7r2=2/70.0860.3482/7s1=270.174r3-370.080.4283/7心=4/70.0680.4963/7sz=370+148r5=570.0580.5544/7n=670
38、.0620.6164/7sj=470.120r=l0+3841Si=I0.384均衡化后的直方图:0、1、2、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值依次为I、2,2、3、3、4、4、2、对以下信源符号进行IlUffman编码，并计算其冗余度和压缩率。(10分)符号ala2a3a4a5a6概率0,10.40.060.10.040.37解：霍夫曼编码：霍夫曼化简后的信源编码：从最小的信源开始一直到原始的信源编码的平均长度：压缩率：冗余度：Rn=I-=10.2669Q1.3641.对将一个像素宽度的8通路转换到4通路提出一种算法。2.（八）试提出一种过程来求一个*邻域的中值？(B)试提出一种技术，逐像素
39、地移动领域的中心来更新中值。1.2.（八）在数字上拣取为与2的值，它的中值是，=(/+1)/2的最大值。(B)一旦值己经被分类一次，我们仅仅是删除在缓慢移动向附近的轨迹的值，插入首要移动的值到分类排列的最恰当位置。一、填空题(每题2分,此题共20分)1.图像与灰度直方图间的对应关系是多对一；2.以下算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波，属于点处理的是b二值化；3.在彩色图像处理中，常使用HSl模型，它适于做图像处理的原因有：1、在HlS模型中亮度分量与色度分量是分开的；2,色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。；4.假设将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的
40、对应宜方图中奇数项的像素灰度代替(设灰度级为256),所得到的图像将亮度增加，比照度减少；5.MATLAB函数fspecial(type,parameters)常用类型有:average、gaussianIaPlaCian、prcwittSObo1、unsharp;6.检测边缘的SObol算子对应的模板形式为：T-2T000121T01-202T017.写出4-链码IolO3322的形状数:03033133;8.源数据编码与解码的模型中量化器（QUantiZer）的作用是减少心里视觉冗余；9.MPEG4标准主要编码技术有DcT变换、小波变换等；10.图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是
41、一个主观过程，而图像复原主要是一个客观过程;图像增强不考虑图像是如何退化的，而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识2.简述JPEG的压缩过程，并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余？答：分块一颜色空间转换一零偏置转换一DCT变换一量化一符号编码。颜色空间转换，减少了心理视觉冗余：零偏置转换，减少了编码冗余:量化减少了心理视觉冗余：符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了像素冗余（行程编码）。JPEG2000的过程：图像分片、直流电平（DC）位移，分量变换，离散小波变换、量化，懒编码。3、Canny边缘检测器答：Canny边缘检测器是使用函数edg
42、e的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差。的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=G2x+G2y1/2和边缘方向a（x,y）-arctan（Gy/Gx）.边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值TI和T2做阈值处理，其中TkT2。值大于T2的脊像素称为强边缘像素，Tl和T2之间的脊像素称为弱边缘像素。4、最后，算法通过将8连接的弱像素集成到强像素，执行边缘链接。五、应用题（每题14分，从下面两小题中任意选做一题，此题共14分）1.根据所学过的图像处理和分析方法，设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别（给出设计思想即可）。Step1：定位汽车牌照。通过高通滤波，得到所有的边缘，对边缘细化（但要保持连通关系），找出所有封闭的边缘，对封闭边缘求多边形逼近。在逼近后的所有4边形中，找出尺寸与牌照大小相同的四边形.牌照被定位.Step2：识别数字。对牌照区域中的细化后的图像对象进行识别（如前面所介绍的矩阵模糊识别法等）。
