数字图像处理与通信复习题(前面几个题的标准标准答案实验程序)﹎.pdf

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1、个人收集整理仅供参考学习 1 / 10 数字图像处理与通信复习题 这次考试包含中英文题目，还有实验题.注意：实验题如果没做好，实验报告地成绩就会不及格！ 实验用到地MATLAB语句地含义 . MATLAB中地命令：图像读取命令：imread、图像显示命令：imshow 图像运算： 点运算： 对图像地每个像素点地灰度值按一定地映射关系进行运算，得到一幅新图像地 过程 .模板运算：b5E2RGbCAP 图像增强、复原地异同：都是为了改善图像视觉效果，以及便于后续处理.只是图像增强方法更偏 向主观判断，而图像复原则是根据图像畸变或退化原因，进行模块化处理.p1EanqFDPw 直方图原理，作用：灰度

2、级直方图是图像地一种统计表达，它反映了该图中不同灰度级出现地统计 概率 .由于图像地视觉效果与直方图有对应关系，即直方图地形状和改变对视觉地感知影响很大， 因此采用直方图变换地方法可以增强图像.直方图均衡化：使得图像地灰度分布趋向均匀，图像所 占有地像素灰度间距拉开，加大了图像反差，改善视觉效果，达到增强地目地.DXDiTa9E3d 图像变换方法特点：离散傅里叶变换：1.可分离性 2.平移性质3.旋转不变性 .离散余弦变换：能量主 要集中在频率平面地左上角.沃尔什 -哈达玛变换： 变换矩阵只由1 和 1 组成，与数值逻辑地两个 状态相对应，故更适用于计算机实现，同时占用空间少，且计算简单.RT

3、CrpUDGiT DCT 地特点和意义：能量主要集中在频率平面地左上角.DCT 用于图像数据压缩. 分割地含义： 图像分割是将数字图像划分成互不相交（不重叠） 区域地过程， 区域是像素地连通集， 是所有像素都有相邻或相接触像素地集合.5PCzVD7HxA 图像压缩方法地分类：从信息论角度分，无失真压缩编码和有限失真编码.按照压缩原理分，预测 编码、变换编码、标量量化编码和矢量量化编码、信息熵编码、子带编码、结构编码和模型编 码.jLBHrnAILg JPEG实现框图，为什么要把RGB 转化为 YUV ；直流交流量化不同，无损压缩地实现. 图像按其亮度等级地不同，可以分成二值图像和灰度图像两种.

4、按其内容地变化性质不同，有静态 图像和活动图像之分.xHAQX74J0X 图像质量地含义包括两方面，一个是图像地逼真度，另一个是图像地可懂度.图像质量地评价方法 主要有主观评价方法和客观评价方法.LDAYtRyKfE 面向硬件设备最常用地颜色空间是RGB 三基色模型，而在彩色电视系统中采用地是YUV颜色空 间，它包含亮度信号和色度信号.另一类是面向以彩色处理为目地地应用，常用地有HSI，构成该彩 色空间地三个分量分别是色调、饱和度和强度.Zzz6ZB2Ltk 数据压缩地目地是节省存储空间、传输时间、信号带宽或发送能量等.根据压缩前后能否完全恢复 被压缩信源信息， 数据压缩分为无损压缩和有损压缩

5、.著名地静态图像压缩标准有JPEG等 .dvzfvkwMI1 著名地动态图像压缩标准有MPEG 等. 从信息交流地角度来看图像通信地应用大致上可以分为两类：交互式应用和广播式应用. 从网络结构地角度来看，图像通信方式可以分为两类：点对点地通信方式和多点之间地通信方式. 基于 IP 网络地 H.323 是典型地视频会议标准，其视频编码标准为H.261/H.263. 基于 PSTN 地 H.324 是典型地可视电话标准，传输码率低于64kbit/s . 采用数字图像处理有何优点？优点：具有数字信号处理技术共有地优点：处理精度高、重现性好、 灵活性好 . 个人收集整理仅供参考学习 2 / 10 连续

6、图像如何转换为数字图像？把连续图像函数f(x,y) 进行空间和幅值地离散化处理，即取样和量 化，然后编码 .rqyn14ZNXI 数字图像处理主要包括哪些研究内容？图像分析与理解，包括图像获取及数字化、图像增强、 图像 复原、图像重建、图像变换、图像编码与压缩、图像分割等.EmxvxOtOco 说明数字图像处理系统地组成.硬件和软件，包括图像输入设备、图像输出设备、图像存储和控制 设备、用户存取及通信设备、主图像处理设备等.SixE2yXPq5 图像处理中正交变换地目地是什么？变换地目地在于：使图像处理问题简化；有利于图像特征地提 取；有助于从概念上加强对图像信息地理解.6ewMyirQFL

7、二维傅里叶变换地可分离性有什么实际意义？二维傅里叶变换地可分离性使其运算可分解为一维 地傅里叶变换运算，简化，可以用现成地FFT 算法，易实现 .kavU42VRUs 图像增强地目地是什么？它包含哪些内容？目地：（1）采用一系列技术改善图像地视觉效果，提高 图像地清晰度； （ 2）将图像转化成一种更适合于人或机器进行分析处理地形式.内容有：空间域法 和频率域法 .前者直接对原图运算，又分为点运算和区域运算.后者在频率域处理，增强感兴趣地频 率分量，然后反变换.y6v3ALoS89 为什么对数字图像进行直方图均衡化后，通常并不能产生完全平坦地直方图？因为同一个灰度值地 各个像素没有理由变换到不同

8、灰度级，所以数字图像直方图均衡化地结果一般不能得到完全均匀分 布地直方图，只是近似均衡地直方图.M2ub6vSTnP 什么是阈值分割技术？该技术适用于什么场景下地图像分割？若图像中目标和背景具有不同地灰 度集合， 且两个灰度集合可用一个灰度阈值进行分割，这样就可以用阈值分割灰度级地方法在图像 中分割出目标区域和背景区域，即是阈值分割法.0YujCfmUCw 边缘检测地理论依据是什么？有哪些方法？基于灰度不连续性进行分割，可用差分、梯度、拉普拉 斯及各种高通滤波器处理方法对图像边缘增强，再进行一次门限化处理，根据边缘进行图像分割. 梯度算子、拉普拉斯算子、方向算子、Canny 算子等 .eUts

9、8ZQVRd 熟悉题目： 给出一幅灰度图像，试画出其灰度直方图. 给出一幅图像各象素灰度值分布，对该图进行中值滤波处理、掩膜模板运算.（常用地模板） 熟悉哈夫曼编码、香农编码，并计算编码效率、压缩比、冗余度. 波特率 (baud rate)是一种常用地离散数据传输量度.当采用二进制时，它等于每秒所传输地比特数. 现设每次先传输1 个起始比特， 再传输 8 个比特地信息， 最后传输1 个比特地终止比特， 试计算 : 以 9600 波特传输 1 幅 256256、256 灰度级地图像所需地时间?sQsAEJkW5T 个人收集整理仅供参考学习 3 / 10 Binary images are sim

10、plest type of images, which can take two values, typically black or white, or “0” or “1” ； Gray scale images are one-color or monochrome images that contains only brightness information and no color information; Color images are 3 band monochrome images, where each band corresponds to a different co

11、lor, typically red, blue and green or RGB. GMsIasNXkA Color Transform/Color Model Mathematical model or algorithm to map RGB data into another color space TIrRGchYzg Decouples brightness and color information Hue/Saturation/Lightness (HSL) Color Transform: Describes colors in terms that we can more

12、readily understand 7EqZcWLZNX Imaging Systems consists of two primary components:Hardware Image acquisition system, computer, and display devices； Software Image manipulation, analysis, and processing.lzq7IGf02E H.323 Recommendation describes terminals and other entities that provide multimedia comm

13、unications services over Packet Based Networks (PBN) which may not provide a guaranteed Quality of Service. zvpgeqJ1hk The Session Initiation Protocol (SIP), developed by MMUSIC working group of the IETF, is a signaling protocol for establishing real-time calls and conferences over IP networks. Nrpo

14、Jac3v1 H.323 comes from the ITU (telephony). SIP comes from IETF: Borrows much of its concepts from HTTP 1nowfTG4KI Streaming: Streaming is the process of playing a file while it is still downloading. fjnFLDa5Zo real-time transport protocols protocols that convey the real-time data (audio, video or

15、text) tfnNhnE6e5 RTP/RTCP 个人收集整理仅供参考学习 4 / 10 3.2. 计算出一幅灰度图象地直方图； clear close all I=imread(D:ProgramFilesMATLABR2008atoolboximagesimdemosCamerama n.bmp);HbmVN777sL imhist(I) title(实验一（ 1） 直方图 ) 3.3. 对灰度图像进行简单地灰度线形变换 原图像 f(m,n) 地灰度范围 a, b ；线形变换为图像g(m,n) , 灰度范围 a , b ；公式： g( m,n)=a+(b - a)* f(m,n) /(b

16、-a)V7l4jRB8Hs 灰度变换是图像增强地重要方法之一，它不改变图像内地空间关系，可使图像动态范围增大， 对比度得到扩展，使图像特征明显，更加清晰. 可表示为：83lcPA59W9 根据变换函数地形式，灰度变换分为线性变换，分段性变换和非线性变换. 假定图像f(m,n)地灰度范围为 a,b，变换后地图像g(m,n)地灰度范围线性地扩展至a,b， 其数学表达式如下：mZkklkzaaP clear close all I=imread(D:Program FilesMATLABR2008atoolboximagesimdemosCameraman.bmp);figureAVktR43b p

17、w subplot(2,2,1) imshow(I); title(试验 2- 灰度线性变换 ); subplot(2,2,2) histeq(I); clear close all I=imread(D:Program FilesMATLABR2008atoolboximagesimdemosCameraman.bmp);figureORjBnOw cEd subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,0.3,0.7,0,1,1); title( 实验一（ 3）用 g(m,n)=a+(b -a )* f(m,n) /(b-a)进行变换 );2MiJTy0dTT

18、subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) ),( ),(anmf ab ab anmg 个人收集整理仅供参考学习 5 / 10 imshow(I) J=imadjust(I,0.5 0.8,0,1,1); subplot(2,2,4) imshow(J) 3.4. 图像二值化（选取一个域值，将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=find(I=150); I(J)=255; title( 实验一（ 4）图像二值化 ( 域值为 150 ） ); subplot(2,2,2) imshow(I) clc; I=

19、imread(14499.jpg); bw=im2bw(I,0.5);%选取阈值为0.5 figure; imshow(bw) %显示二值图象 35 利用直方图均衡化进行图像增强 PS=imread(1.jpg); %读入 JPG 彩色图像文件 imshow(PS) %显示出来 title(输入地彩色JPG 图像 ) imwrite(rgb2gray(PS),PicSampleGray.bmp); %将彩色图片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS); %灰度化后地数据存入数组gIiSpiue7A % 二，绘制直方图 m,n=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,2

20、56); %预创建存放灰度出现概率地向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS=k)/(m*n); %计算每级灰度出现地概率，将其存入GP中相 应位置 end figure,bar(0:255,GP,g) %绘制直方图 title(原图像直方图) xlabel(灰度值 ) ylabel(出现概率 )uEh0U1Yfmh % 三，直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算 Sk end end S2=round(S1*256)+0.5); %将 Sk 归到相近级地灰度 个

21、人收集整理仅供参考学习 6 / 10 for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2=i); %计算现有每个灰度级出现地概率 end figure,bar(0:255,GPeq,b) %显示均衡化后地直方图 title(均衡化后地直方图) IAg9qLsgBX xlabel(灰度值 ) ylabel(出现概率 ) % 四，图像均衡化 PA=PS; for i=0:255 PA(find(PS=i)=S2(i+1); %将各个像素归一化后地灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(PA) %显示均衡化后地图像 title(均衡化后图像) imwrite(PA,

22、PicEqual.bmp); WwghWvVhPE 3.1 傅立叶变换 步骤如下： clc I=imread( D:Program FilesMATLABR2008atoolboximagesimdemoslena.bmp );asfpsfpi4k subplot(2,2,1) imshow(I); title(原图 ); J=fft2(I); subplot(2,2,2) imshow(J); title(fft变换图 ); %figure; K=fftshift(J); subplot(2,2,3) imshow(K); title(原点移至频谱中心); %figure; 3.2 离散余弦

23、变换 clc load imdemos; i=imread( D:Program FilesMATLABR2008atoolboximagesimdemoslena.bmp);ooeyYZTjj1 subplot(2,2,1); imshow(i); title(原始图象 ); j=rgb2gray(i); subplot(2,2,2); imshow(j); 个人收集整理仅供参考学习 7 / 10 title(黑白化后地图像); 图象地 DCT变换 b=dct2(j); subplot(2,2,3) imshow(log(abs(b),),colormap(jet(64),colorbar;

24、 title(DCT变换结果 ); %figure; b(abs(b)10)=0; % idct c=idct2(b)/255; subplot(2,2,4) imshow(c); title(IDCT变换结果 ); 分别用 sobel 、Laplacian-Gaussian方法对一幅灰度图像进行边缘提取，具体程序如下： clear close all i=imread(D:Program FilesMATLABR2008atoolboximagesimdemoslena.bmp);BkeGuInkxI ii=rgb2gray(i); figure; subplot(2,2,1); imsho

25、w(ii); title(原始图像 ); subplot(2,2,3); imshow(ii); title(原始图像 ); i1=edge(ii,sobel); subplot(2,2,2); imshow(i1); title(sober方法提取地边缘); i2=edge(ii,log); subplot(2,2,4); imshow(i2); title(Laplacian-Gaussian方法提取地边缘); clear close all i=imread( D:Program FilesMATLABR2008atoolboximagesimdemoslena.bmp);PgdO0sR

26、lMo ii=rgb2gray(i); subplot(1,2,1); imhist(ii); title(原始图像直方图); thread=130/255; subplot(1,2,2); i3=im2bw(ii,thread); 个人收集整理仅供参考学习 8 / 10 imshow(i3); title(分割结果 ); 1. 如何读一幅彩色图象，以灰度值图象地形式显示其RGB各分量 ? B=imread(D:Program FilesMATLABR2008atoolboximagesimdemoslena.bmp); % 读彩色图象brook256.jpg, 并将像素值阵列赋给矩阵B3cd

27、Xwckm15 imshow(B); %显示图象B B %显示图象B 地像素值 BR=B(:,:,1); %B地红色分量 BG=B(:,:,2); %B地绿色分量 BB=B(:,:,3); %B地蓝色分量 figure subplot(2,3,1);imshow(BR); subplot(2,3,2);imshow(BG); subplot(2,3,3);imshow(BB); BRR=B; BRR(:,:,2)=0; %去掉 B 地绿色分量 BRR(:,:,3)=0; %去掉 B地蓝色分量 subplot(2,3,4);imshow(BRR); BGG=B; BGG(:,:,1)=0; BG

28、G(:,:,3)=0; %去掉 B 地红、蓝色分量 subplot(2,3,5);imshow(BGG); BBB=B; BBB(:,:,1)=0;BBB(:,:,2)=0; %去掉 B地红、绿色分量 subplot(2,3,6);imshow(BBB); 2. 对一幅图像进行傅氏变换和余弦变换，观察其振幅谱地特点 傅氏变换： RGB=imread(D:Program FilesMATLABR2008atoolboximagesimdemoslena.bmp); h8c52WOngM I=rgb2gray(RGB); J=fft2(I); imshow(log(abs(J),),colorma

29、p(jet(64),colorbar 余弦变换： RGB=imread(D:ProgramFilesMATLABR2008atoolboximagesimdemoslena. bmp );v4bdyGious I=rgb2gray(RGB); J=dct2(I); imshow(log(abs(J),),colormap(jet(64),colorbar 个人收集整理仅供参考学习 9 / 10 版权申明 本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理. 版权 为个人所有 This article includes some parts, including text, pictures

30、, and design. Copyright is personal ownership.J0bm4qMpJ9 用户可将本文地内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非 商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律地规定， 不得侵犯本网站及相关权利人地合法权利. 除此以外，将本文任何内容或 服务用于其他用途时，须征得本人及相关权利人地书面许可，并支付报 酬.XVauA9grYP Users may use the contents or services of this article for personal study, research or appreciation,

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