2022年数字图像处理试题及参考答案.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 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、储备一幅大小为 1024 1024,256 个灰度级的图像,需要 8M bit；3、亮度鉴别试验说明,韦伯比越大,就亮度鉴别才能越 差 ；4、直方图均衡化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 三种冗余基础上；7、对于彩色图像,通常用以区分颜色的特性是 色调、 饱和度亮度；8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像显现负值的情形

2、,写出一种标定方法： g x y m i n g * 2 5 5 / m a x g m i 二、挑选题（每题 2 分,共 20 分）1、采纳幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于 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 图像细节埋没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明白图像哪一个属性；（ B ）A 平均灰度 B 图像对比度C 图像整体亮度 D 图像细节3、运算机显示器主要采纳哪一种彩色模型（A ）A 、RGB B、CMY 或 CMYK C、HSI D、HSV 4、采纳模板 -1 1T主要检测（ A ）方向的边缘；A.

3、 水平 B.45 C. 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、维纳滤波器通常用于（ C ） A 、去噪 B、减小图像动态范畴 C、复原图像 D、平滑图像7、彩色图像增强时,C 处理可以采纳 RGB 彩色模型；A. 直方图均衡化 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运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,为改善这种情形,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重量；这

4、样的滤波器叫B ；第 1 页,共 5 页A. 巴特沃斯高通滤波器B B. 高频提升滤波器C. 高频加强滤波器D. 抱负高通滤波器10、图象与灰度直方图间的对应关系是_ A.一一对应B.多对一C.一对多D.都不三、判定题（每题1 分,共 10 分）名师归纳总结 - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 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、高斯低通滤波器在挑选小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象；（）3、均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘；（ ）4、高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度；（ ）5、图像取反操

5、作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像；（ ）6、彩色图像增强时采纳 RGB 模型进行直方图均衡化可以在不转变图像颜色的基础上对图像的亮度进行对比度增强； （）7、变换编码常用于有损压缩；（）8、同态滤波器可以同时实现动态范畴压缩和对比度增强；（）9、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理；（ ）10、当运算机显示器显示的颜色偏蓝时,提高红色和绿色重量可以对颜色进行校正；（）四、 简答题（每题 5 分,共 20 分）1、逆滤波时, 为什么在图像存在噪声时,的处理方法；不能采纳全滤波？试采纳逆滤波原理说明,并给出正确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

6、叶变换来运算原始图像的傅立叶变换； Fu,vGu,vFu,vNu,vHu,vHu,v由上式可以看到,即使我们知道退化函数,也可能无法精确复原未退化的图像；由于噪声是一个随机函数,其傅氏变换未知；当退化为 0 或特别小的值,Nu,v/Hu,v 之比很简单决定 F u , v 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：人的视觉肯定不能同时在整个亮度适应范畴工作,它是利用转变其亮度适应级来完成亮度适应的；即所谓的亮度适应范畴；同整个亮度适应范畴相比,能同时鉴别的光强度级的总范畴很小

7、；因此,白天进入黑暗剧场时,人的视觉系统需要转变亮度适应级,因此,需要适应一段时间,亮度适应级才能被转变；3、简述梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？1 1 1 答：梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为-1 -1 1 1 -4 1 （梯度算子）（Laplacian算子）（ 2 分）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Laplacian 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；相同点都能用于检测边缘,且都对噪声敏锐；（1 分）4、将高频加强和直方图均衡相结合是得到边缘锐化和对比度增强的有效方法；上述

8、两个操作的先后名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 5 页精选学习资料 - - - - - - - - - 次序对结果有影响吗？为什么？答：有影响,应先进行高频加强,再进行直方图均衡化；高频加强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 鉴别才能提高； 再通过直方图均衡化将图像的窄带动态范畴变为宽带动态范畴,从而达到提高对 比度的成效；如先进行直方图均衡化,再进行高频加强,对于图像亮度出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,图像的对

9、比度较差；五、 问答题（共 35 分）1、设一幅图像有如下列图直方图,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；如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,就均衡后,他们的灰度值为多少？（15 分）答：s kkp r , k=0, 1, 7,用累积分布函数（CDF）作为变换函数Tr 处理时,均衡i 0化的结果使动态范畴增大；irpr ks计ks并ksp rs kr0=0 0.174 0.174 1/7 s0=1/7 0.174 r1=1/70.088 0.262 2/7 s1=2/7 0.174 r2=2/7 0.086 0.348 2

10、/7 r3=3/7 0.08 0.428 3/7 s2=3/7 0.148 r4=4/7 0.068 0.496 3/7 r5=5/7 0.058 0.554 4/7 s3=4/7 0.120 r6=6/7 0.062 0.616 4/7 r7=1 0.384 1 1 s4=1 0.384 均衡化后的直方图：名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 5 页精选学习资料 - - - - - - - - - 0、1、 2、3、4、5、 6、7 均衡化后的灰度值依次为1、2、2、3、3、4、4、7 2、对以下信源符号进行Huffman 编码,并运算其冗余度和压缩率；（ 10 分）符号a

11、1 a2 a3 a4 a5 a6 概率0.1 0.4 0.06 0.1 0.04 0.3 解：霍夫曼编码：原始信源概率1 2 信源简化4 符号3 a2 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 a6 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 a1 0.1 0.1 0.2 0.3 a4 0.1 0.1 0.1 a3 0.06 0.1 a5 0.04 霍夫曼化简后的信源编码：从最小的信源开头始终到原始的信源编码的平均长度：Lavg0.410.320.1 3（ ）0.140.0650.0452.2bit/符号0.2669压缩率：CRn 131.364冗余度：R D1111Lavg2.2CR1.3643、

12、抱负低通滤波器的截止频率挑选不恰当时,会有很强的振铃效应；试从原理上说明振铃效应的产 生缘由；（10 分）答：抱负低通滤波器（频域）的传递函数为：1 D u , v 滤波器半径交叉部分（侧面图）H u , v 0 D u , v D0第 4 页,共 5 页D：0名师归纳总结 - - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 对应空间域（进行傅立叶反变换,为 sinc 函数）：用 理 想低 通 滤波 器滤 波时 , 频域 ：G u v , F u v H u v , , 傅 立叶 反变 换 到时 域 有：g x y f , * h x y ,频域相乘相当于时域作卷积；因此,图像经过抱负低通滤波器后,时域上相当于原始图像与 sinc 函数卷积,由于 sinc 函数振荡,就卷积后图像也会振荡；或者说由于 sinc 函数有两个负边带,卷积后图像信号两侧显现“ 过冲现象”,而且能量不集中,即产生振铃效应；如截止频率越低,即 D0 越小,就 sinc 函数主瓣越大,表现为中心环越宽,相应四周环（旁瓣）越大；而中心环主要打算模糊,旁瓣主要打算振铃效应；因此当介质频率较低时,会产生很强的振铃效应；挑选适当的截止频率,会减小振铃效应；名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 5 页