数字图像处理简答题及答案.pdf

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1、 !数字图像处理简答题及答案 简答题 1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的 4 种。2、什么是图像识别与理解%3、简述数字图像处理的至少 3 种主要研究内容。4、简述数字图像处理的至少 4 种应用。5、简述图像几何变换与图像变换的区别。6、图像的数字化包含哪些步骤简述这些步骤。7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象为什么 8、简述二值图像与彩色图像的区别。9、简述二值图像与灰度图像的区别。10、简述灰度图像与彩色图像的区别。.11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴

2、填充的过程。14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。:15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何试分析其中的原因。16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何试分析其中的原因。18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗为什么会出现这种现象 、19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗为什么会出现这种现象 20、写出腐蚀运算的处理过程。21、写出膨胀运算的处理过程。22、为什么 YUV 表色系适用于彩色电视的颜色表示 ）23、简述白平衡方法的主要原理。24、YUV 表色系的优点是什么 25、请简述快速傅里叶变

3、换的原理。26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。29、什么是图像的无损压缩给出 2 种无损压缩算法。2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，#压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高 31、DCT 变换编码的主要思想是什么 32、

4、简述 DCT 变换编码的主要过程。33、什么是一维行程编码简述其与二维行程编码的主要区别。!34、什么是二维行程编码简述其与一维行程编码的主要区别。35、简述一维行程编码和二维行程编码的异同。36、压缩编码算法很多，为什么还要采用混合压缩编码请举例说明。37、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，%压缩率是否能够比单纯使用行程编码有所提高 38、连续图像和数字图像如何相互转换 39、采用数字图像处理有何优点 40、数字图像处理主要包

5、括哪些研究内容 -41、讨论数字图像处理系统的组成。列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。42、常见的数字图像处理开发工具有哪些各有什么特点 43、常见的数字图像应用软件有哪些各有什么特点 44、讨论数字图像处理的主要应用。进一步查找资料，写一篇关于你感兴趣的应用方面的短文。45、二维傅里叶变换的分离性有什么实际意义 46、图像处理中正交变换的目的是什么图像变换主要用于那些方面 47、在 MATL AB 环境中，实现一幅图像的傅里叶变换。48、利用 MATLAB 对一幅 512512 的图像进行 DCT 变换，并保留 256256 个 DCT 变换系数进行重构图像，比较重建图像与原始

6、图像的差异。?49、离散的沃尔什变换与哈达玛变换之间有那些异同 50、什么是小波小波基函数和傅里叶变换基函数有何区别 51、为何称小波变换为信号的“电子显微镜”，如何实现该功能 52、傅里叶变换、加窗傅里叶变换和小波变换的时间频率特性有什么不同 :53、利用 MATLAB 进行图像的小波变换，观察小波系数特点。54、图像增强的目的是什么，它包含那些内容 55、什么是图像平滑试述均值滤波的基本原理。56、什么是中值滤波，有何特点 *57、在 MATLAB 环境中，完成图像的增亮、变暗处理。58、从哪些方面说明数据压缩的必要性 59、数据没有冗余度能否压缩为什么 60、如何衡量图像编码压缩方法的性

7、能 61、一图像大小为 64048 0，256 色。用软件工具 SEA（version 1、3）将其分别转成24 位色 BMP，24 位色 JPEG，GIF（只能转成 256 色）压缩格式，24 位色 TI FF 压缩格式，24 位色 TGA 压缩格式，得到的文件大小分别为：921,654 字节；17,707 字节；177,152 字节；923,044 字节；768,136 字节。分别计算每种压缩图像的压缩比。62、大部分视频压缩方法是有损压缩还是无损压缩为什么 63、若图像上任意两像素点的亮度电平值相等或者任意两时刻同一位置上的像素的亮度电平值相等，能够说明上述两种情况下像素相关吗为什么 6

8、4、根据 JPEG 算法说明 JPEG 图像显示时会出现马赛克现象的原因。65、讨论混合编码的优点。66、Hu ff ma n 编码有何优缺点 67、算术编码有何优点举例说明其适用范围。68、JPEG 为什么要进行彩色空间转换 69、JPEG 的量化表有何作用 70、引起图像退化的原因有哪些 71、盲去卷积方法中，如何选择一个合适的 PSF 值 72、什么是阈值分割技术该技术适用于什么场景下的图像分割 (73、边缘检测的理论依据是什么有哪些方法各有什么特点 74、基于图像边缘的算子分割技术的理论根据是什么 75、什么是区域什么是图像分割 76、什么是 Hough 变换试述采用 Hough 变换

9、检测直线的原理。!77、如何表示图像中一点的彩色值颜色模型起什么作用 78、色调、色饱和度和亮度的定义是什么在表征图像一点颜色时，各起什么作用 79、为什么有时需要将一种颜色数据表示形式转换为另一种形式如何由 RGB 数值计算 HSV 数值 80、什么是彩色的减性模型和加性模型哪一种模型更适合用于显示、图片和打印场合 :81、哪个颜色空间最接近人的视觉系统的特点 82、为什么在某些场合下要进行彩色量化彩色图像的量化的依据是什么 83、抖动技术是如何利用只能显示较少颜色的设备重现含有丰富色彩图像的 84、讨论假彩色和伪彩色的差异。85、讨论彩色图像增强与灰度图像增强的关系。86、数学形态学主要包

10、括哪些研究内容 87、基于数学形态学的图像处理有何特点 88 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的 4 种。-89、什么是图像识别与理解 90、简述数字图像处理的至少 3 种主要研究内容。91、简述数字图像处理的至少 4 种应用。92、简述图像几何变换与图像变换的区别。93、图像的数字化包含哪些步骤简述这些步骤。94、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象为什么 95、简述二值图像、彩色图像、灰度图像的区别。96、简述直角坐标系中图像旋转的过程。￥97、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题 98、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。99、举例说

11、明使用均值插值法进行空穴填充的过程。100、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何试分析其中的原因。：101、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。102、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何试分析其中的原因。103、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗为什么会出现这种现象 104、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗为什么会出现这种现象 105、图像中的细节特征大致有哪些一般细节反映在图像中的什么地方 106、一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同 107、什么是图像恢复。108、图像复原和图像增强的主要区别是。-109、试述图像退化

12、的基本模型，并画出框图且写出数学表达式。110、什么是图像的无损压缩给出 2 种无损压缩算法。111、DCT 变换编码的主要思想是什么 112、简述 DCT 变换编码的主要过程。113、什么是一维行程编码简述其与二维行程编码的主要区别。114、什么是二维行程编码简述其与一维行程编码的主要区别。115、压缩编码算法很多，为什么还要采用混合压缩编码请举例说明。116、举例说明直方图均衡化的基本步骤。？117、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 118、图像锐化滤波的几种方法。119、伪彩色增强和假彩色增强有何异同点。120、图像编码基本原理是什么数字图像的冗余表现

13、有哪几种表现形式 121、什么是中值滤波，有何特点 122、什么是直方图均衡化 123、图像增强的目的是什么 124、什么是中值滤波及其它的原理 125、图像锐化与图像平滑有何区别与联系 126、在彩色图像处理中，常使用 HSI 模型，它适于做图像处理的原因有:127、图像复原和图像增强的主要区别是：128、图像增强时，平滑和锐化有哪些实现方法 ；129、简述直方图均衡化的基本原理。130、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。131、说明一幅灰度图像的直方图分布与对比度之间的关系 132、对于椒盐噪声，为什么中值滤波效果比均值滤波效果

14、好 )133、什么是区域什么是图像分割 134、什么是图像运算具体包括哪些 135、图像都有哪些特征 136、简述基于边缘检测的霍夫变换的原理。)137、假彩色增强和伪彩色增强的区别是什么 138、图像编码基本原理是什么数字图像的冗余表现有哪几种表现形式 139、阐述数字图像处理与模拟图像处理相比都有哪些优点。140、简述数字图像信息的特点。；141、数字图像处理系统有哪几部分组成并说出各部分的作用。142、数字图像处理主要应用在哪些邻域分别举例说明。143、解释什么是马赫带效应。144、简述人的视觉过程。:145、图像可分为哪几类并阐述各类图像的特点。146、图像获取包括哪些步骤各个步骤又会

15、影响图像质量的哪些参数 147、举例说明差影法的用处。148、图像基本运算可以分为哪几类。#149、有哪几种常见的几何变换 150、图像旋转会引起图像失真吗为什么 151、二维傅立叶变换有哪些性质 152、图像处理中正变换的目的是什么图像变换主要用于哪些方面。，153、图像增强的目的是什么它通常包含哪些技术 154、直接灰度变换增强技术通常包含哪些内容 简答题答案 1.图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。图像的几何变换：改变图像的大小或形状。图像变换：通过数学映射的方法，将

16、空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进 行分析。图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望 获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。)2.图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望 获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上 确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出 来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。3.图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同

17、时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。%图像的几何变换：改变图像的大小或形状。图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进 行分析。4.在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。在医学中，比如 B 超、CT 机等方面。在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监 控和筛选等方面。在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。5.图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。图像变换：通过数

18、学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进 行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。【6.图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采 样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化 就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。7.如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级 别中，必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时，人眼感觉不到颜色信息的丢 失。当量化级数过小时，图像灰度分辨率就

19、会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间？过度就会变得突然，可能会导致伪轮廓现象。8.二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称 为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是 1，要么是 0，具有数据量小的特点。彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基 色的的灰度分别用 256 级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。9.二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称/为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是 1，要么是 0，具有数据量 小的特点。灰

20、度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不 包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是 0-255 之间的一个值，灰度级数为 256级。10.灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不 包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是 0-255 之间的一个值，灰度级数为 256级。彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基 色的的灰度分别用 256 级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。11.（1）计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。（2）根据最大值和最小值，进行画布扩大，原

21、则是以最小的面积承载全部的图像信息。（3）计算行、列坐标的平移量。（4）利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。（5）对于空穴问题，进行填充。:12.（1）对于空穴问题，需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。（2）阐述一下邻近行插值或者均值插值法进行空穴填充的过程。(该点参见简答题 3和简答题 4)13.邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行（或列）的像素值来填充。例如对于下图中的空穴点 f23 进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。即：f23=f22.14.均值插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值来填充。例如对于下图中的空穴点 f23

22、进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。即：f23=(f22+f24+f13+f33)/4.15.均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其 周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好。原因：高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为 0，所以均值滤波可以消除噪声。16.均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其 周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。均值滤波器对椒盐噪声的滤波结果不好。原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随

23、机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。因为噪声的均值不为 0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。17.中值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其 周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达 到滤除噪声的目的。$中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。使用中值滤波时，被污染的点一般不处于中值的位置，即选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。18.中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好，对高斯噪声的处理效果不好。中值滤波器的滤波原理是：在图像上

24、，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其 周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达 到滤除噪声的目的。原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。使用中值滤波时，被污染的点一般不处于中值的位置，即选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。找不到干净的点 来替代被污染的点，故处理效果不好。19.均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好，对椒盐噪声的滤波结果不好。均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其 周围的邻近像素。将模板中的全体像素的

25、均值来替代原来的像素值的方法。原因:高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为 0，所以均值滤波可以消除噪声。椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有 干净点也有污染点。因为噪声的均值不为 0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。-20.腐蚀运算的处理过程为：1）扫描原图，找到第一个像素值为 1 的目标点；2）将预先设定好形状以及原点位置的结构元素的原点移到该点；3）判断该结构元素所覆盖的像素值是否全部为 1：如果是，则腐蚀后图像中的相同位置上的像素值为 1；如果不是，则腐蚀后图像中的相同位置上的像素值为 0；4）重复 2）和 3），直到所有原图中像素处理

26、完成。21.膨胀运算的处理过程为：1）扫描原图，找到第一个像素值为 0 的背景点；2）将预先设定好形状以及原点位置的结构元素的原点移到该点；3）判断该结构元素所覆盖的像素值是否存在为 1 的目标点：如果是，则膨胀后图像中的相同位置上的像素值为 1；如果不是，则膨胀后图像中的相同位置上的像素值为 0；4）重复 2）和 3），直到所有原图中像素处理完成。22.YUV 表色系适用于彩色电视的颜色表示主要原因有以下 3 点：（1）YUV 表色系具有亮度与色度相分离的特点，黑白电视接收彩色电视节目信号时，只需要将 Y、U、V 三路信号中的Y 信号介入电视机信号即可；（2）YUV 表色系具有亮度与色度相分

27、离的特点，彩色电视机接收黑白电视节目信号时，只要将 U、V 两路信号置为 0 即可。（3）YUV 表色系与 RGB 表色系的转换运算比较简单，便于实时进行色系之间的转换。23.白平衡方法的主要原理是：如果原始场景中的某些像素点应该是白色的（R=G=B=255），但是由于所获取的图像中的相应像素点存在色偏，这些点的 R,G,B 三个分量的值不再保持相同，通过调整这三个颜色分量的值，使之达到平衡，由此获得对整幅图像的彩色平衡影射关系，通过该映射关系对整幅图像进行处理，由此达到彩色平衡的目的。&24.YUV 表色系的有点体现在以下 2 个方面：（1）亮度信号与色度信号相互独立，由 Y 信号构成的灰度

28、图像与用 U、V 信号构成的两外两幅单色图是相互独立的。可以对这些单色图单独进行编码。（2）YUV 表色系与 RGB 表色系的转换运算比较简单，便于实时进行色系之间的转换。25.傅里叶变换是复杂的连加运算，计算时间代价很大。快速傅里叶变换的核心思想是，将 原函数分解成一个奇数项和一个偶数项加权和，然后对所分解的奇数项和偶数项再分别分解 成其中的奇数项和偶数项的加权和。这样，通过不断重复两项的加权和来完成原有傅里叶变 换的复杂运算，达到较少计算时间代价的目的。26.图像经过傅里叶变换后，景物的概貌部分集中在低频区段，景物的细节部分集中在高频 区段，可以通过图像的高通滤波将图像中景物的细节提取出来

29、。具体做法是，将傅里叶变换 得到频谱图的低频部分强制为 0，而将高频部分的信息保持不变，就相当于使用一个只保持高频部分信息不变，而低频信息被完全抑制的高通滤波器作用在原始图像上。将经过这样处理后的频谱进行傅里叶逆变换，就可以得到图像的细节部分。27.图像经过傅里叶变换后，景物的概貌部分集中在低频区段，景物的细节部分集中在高频 区段，可以通过图像的高通滤波将图像中景物的概貌提取出来。具体做法是，将傅里叶变换 得到频谱图的高频部分强制为 0，而将低频部分的信息保持不变，就相当于使用一个只保持低频部分信息不变，而高频信息被完全抑制的低通滤波器作用在原始图像上。将经过这样处理后的频谱进行傅里叶逆变换，

30、就可以得到图像的概貌部分。:28.一幅图像经过一次小波变换之后，概貌信息大多集中在低频部分，而其余部分只有微弱 的细节信息。为此，如果只保留占总数据量 1/4 的低频部分，对其余三个部分的系数不存储或传输，在解压时，这三个子块的系数以 0 来代替，则就可以省略图像部分细节信息，而画面的效果跟原始图像差别不是很大。这样，就可以得到图像压缩的目的。29.图像的无损压缩是指压缩后的数据进行重构（或称为还原，或称为解压缩），重构后的 信息与原来的信息完全相同的压缩编码方式。无损压缩用于要求重构的信息与原始信息完全 一致的场合。常用的无损压缩算法包含行程编码、霍夫曼编码等。30.原始扫描结果所占空间为：

31、22*8=176(bits)单纯霍夫曼编码的结果是：000，共占 53(bits)。压缩比为：176：53.Hufman 与行程编码混合：01，共占3+2+3+3+3+4+3+4+3+2+3+2=35(bits)，压缩比为 176：35.即压缩比有所提高。31.DCT 变换编码的思想是利用离散余弦变换对数据信息强度的集中特性，可以将数据中视觉上容易察觉的部分与不容易察觉的部分进行分离，由此可以达到进行有损压缩的目的。32.第一步，将图像分成 8*8 的子块；第二步，对每个子块进行 DCT 变换；第三步，将变换后的系数矩阵进行量化，量化后，得到的矩阵左上角数值较大，右下部 分为 0；第四步，对量

32、化后的矩阵进行 Z 形扫描，以使得矩阵中为 0 的元素尽可能多的连在一起；第五步，对 Z 扫描结果进行行程编码；第六步，进行熵编码。33.一维行程编码是里利用一行上像素的相关性，逐行对图像进行扫描，然后对扫描的结果 进行编码。一维行程编码只考虑了消除行内像素之间的相关性，没有考虑到某种方向之间的 相关性；而二维行程编码是按照一定的扫描路线进行扫描，既可以消除行内像素之间水平方 骤。用形态学算子及其组合来进行图像形状和结构的分析及处理，可以解决抑制噪声、特征 提取、边缘检测、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建等方面的问题。87.利用数学形态学进行图像处理有其独有的一些特性：（1）它反映的是一幅图

33、像中像素点间的逻辑关系，而不是简单的数值关系。（2）它是一种非线性的图像处理方法，并且具有不可逆性。（3）它可以并行实现。（4）它可以用来描述和定义图像的各种集合参数和特征。88.图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。图像的几何变换：改变图像的大小或形状。图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进 行分析。图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望?获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。8

34、9.图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望 获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上 确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出 来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。90.图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。*图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。图像的几何变换：改变图像的大小或形状。图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进 行分析。90.在遥感中，比如

35、土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。在医学中，比如 B 超、CT 机等方面。在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监 控和筛选等方面。在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。92.图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进 行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。93.图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采 样点集

36、合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。94.如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级 别中，必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时，人眼感觉不到颜色信息的丢 失。当量化级数过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间。过度就会变得突然，可能会导致伪轮廓现象。95.二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称 为黑白图像。二值图

37、像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是 1，要么是 0，具有数据量小的特点。彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用 256 级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是 0-255 之间的一个值，灰度级数为 256级。96.（1）计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。（2）根据最大值和最小值，进行画布扩大，原则是以最小的面积承载全部的图像信息。（3）计算行、列坐标的平移量。￥（4）利用图像旋转公式计算每个像素点

38、旋转后的位置。（5）对于空穴问题，进行填充。97.（1）对于空穴问题，需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。（2）阐述一下邻近行插值或者均值插值法进行空穴填充的过程。98.邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行（或列）的像素值来填充。例如对于下图中的空穴点 f23 进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。即：f23=f22.、99.均值插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值来填充。例如对于下图中的空穴点 f23 进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。即：f23=(f22+f24+f13+f33)/4.100.均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待

39、处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好。原因：高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为 0，所以均值滤波可以消除噪声。101.均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其 周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。均值滤波器对椒盐噪声的滤波结果不好。原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。因为噪声的均值不为 0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。102.中值滤波器的滤波原理是

40、：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。使用中值滤波时，被污染的点一般不处于中值的位置，即选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。103.中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好，对高斯噪声的处理效果不好。&中值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声

41、的目的。原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。使用中值滤波时，被污染的点一般不处于中值的位置，即选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。找不到干净的点来替代被污染的点，故处理效果不好。104.均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好，对椒盐噪声的滤波结果不好。均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。原因:高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为 0，所以均值滤波可以消除噪声。椒盐

42、噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。因为噪声的均值不为 0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。105.图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。?106.一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节信息，但是所反映的边界不是太清晰。107.图像恢复，是一种使退化了的图像去除退化因素，并以最大保真度恢复成原来图像的技术。108.图像增强主要是一个主观过程，而

43、图像复原主要是一个客观过程；图像增强不考虑图像是何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识。109.图像复原处理的关键是建立退化模型，原图像 f(x,y)是通过一个系统 H 及加入一来加性噪声 n(x,y)而退化成一幅图像 g(x,y)的，如下图所示 （这样图像的退化过程的数学表达式可写为：g(x,y)=Hf(x,y)+n(x,y)110.图像的无损压缩是指压缩后的数据进行重构（或称为还原，或称为解压缩），重构后的 信息与原来的信息完全相同的压缩编码方式。无损压缩用于要求重构的信息与原始信息完全 一致的场合。常用的无损压缩算法包含行程编码、霍夫曼编码等。111.DCT 变换编码的

44、思想是利用离散余弦变换对数据信息强度的集中特性，可以将数据中视觉上容易察觉的部分与不容易察觉的部分进行分离，由此可以达到进行有损压缩的目的。!112.第一步，将图像分成 8*8 的子块；第二步，对每个子块进行 DCT 变换；第三步，将变换后的系数矩阵进行量化，量化后，得到的矩阵左上角数值较大，右下部 分为 0；第四步，对量化后的矩阵进行 Z 形扫描，以使得矩阵中为 0 的元素尽可能多的连在一起；第五步，对 Z 扫描结果进行行程编码；第六步，进行熵编码。113.一维行程编码是里利用一行上像素的相关性，逐行对图像进行扫描，然后对扫描的结果进行编码。一维行程编码只考虑了消除行内像素之间的相关性，没有

45、考虑到某种方向之间的相关性；而二维行程编码是按照一定的扫描路线进行扫描，既可以消除行内像素之间水平方向的相关性，又可以消除像素垂直方向的相关性。114.二维行程编码是利用图像的二维信息的强相关性，对图像按照一定的扫描路线进行扫描，遍历所有的像素点，获得点点相邻的关系后进行一维行程编码的方法。这样，既可以消除行内像素之间水平方向的相关性，又可以消除像素垂直方向的相关性。而一维行程编码只考虑了消除行内像素之间的相关性，没有考虑到某种方向之间的相关性；115.压缩编码算法很多，比如行程编码、霍夫曼编码等。每种不同的压缩编码方法具有各自不同的特点。比如行程编码擅长对多个重复数据连续出现的情况进行编码；

46、霍夫曼编码则可以有效地将出现频率高、低不同的数据进行编码。如果将不同的编码方式巧妙的结合在一起，则可以达到更高的压缩率，这就是混合压缩编码的思想。116.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(s)，则根据直方图的含义，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 6 4(6 4

47、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=+=，s3=+=，s4=,s5=，s6=，s7=100 由于这里只取 8 个等间距的灰度级，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：S017，s 137，s257，s367，s467，s51，s6l，s71。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：S0=l7，s1=37，s2=57，s3=67，s4=l。因为由 rO=0 经变换映射到 sO=17，所以有 n0=790 个象素取 sO 这个灰度值；由 rl=37映射到 sl=37，所以有 1 02 3 个象素

48、取 s 1 这一灰度值；依次类推，有 850 个象素取 s2=57 这一灰度值；由于 r3 和 r4 均映射到 s3=67 这一灰度值，所以有 656+329=98 5 个象素都取这一灰度值；同理，有 245+1 22+81=448 个象素都取 s4=1 这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。117.分块颜色空间转换零偏置转换DCT 变换量化符号编码。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）。2000 的过程：图像分片、直流电平（D

49、C）位移，分量变换，离散小波变换、量化，熵编码。118.（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。119.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；假彩色增强则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示。120.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

50、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、信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。121.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：它是一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。122.将原图象的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。123.图像增强目的是要改善图像的视觉效果，针对给定