数字图像处理试卷

数字图像处理试卷（100分）一、单项选择题（每题1分，共12分）1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为：A.0B.255C.6D.82.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.都不对3.下列算法中属于局部处理的是：A.灰度线性变换B.二值化C.傅立叶变换D.中值滤波4.下列算法中属于图象平滑处理的是：A.梯度锐化B.直方图均衡C.中值滤波D.Laplacian增强5.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：A.梯度算子B.Prewitt算子C.Roberts算子DLaplacian算子6.采用模板［-11］主要检测____方向的边缘。A.水平B.45°C.垂直D.135°7.二值图象中分支点的连接数为：A.0B.1C.2D.38.对一幅100´100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为：A.2:1B.3:1C.4:1D.1:29.采用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: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10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性:A.平均灰度B.图像对比度C.图像整体亮度D.图像细节11.彩色图像增强时,处理可以采用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12.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.同态滤波二、填空题（每空1分，共25分）1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在进行。2.图像处理中常用的两种邻域是和。3.直方图修正法包括和两种方法。4.常用的灰度内插法有、和。5.一般来说，采样间距越大，图象数据量，质量越差；反之亦然。6.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为和。7.列举数字图像处理的三个应用领域、、。8.存储一幅大小为10241024，256个灰度级的图像，需要bit。9.直方图均衡化适用于增强直方图呈分布的图像。10.依据图像的保真度，图像压缩可分为和。11.图像压缩是建立在图像存在、、三种冗余基础上。12.对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是、、。13.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。三、判断题（每题1分，共12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，图像的二值化则是一种局部运算。()3.有选择保边缘平滑法可用于边缘增强。()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。()6.高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。()7.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。()8.图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。()9.彩色图像增强时采用RGB模型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基础上对图像的亮度进行对比度增强。()10.变换编码常用于有损压缩。()11.同态滤波器可以同时实现动态范围压缩和对比度增强。()12.拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。四、简答题（每题5分，共25分）1.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？2.伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？3.梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？4.为什么在图像存在噪声时，不能采用全滤波？试采用逆滤波原理说明，并给出正确的处理方法。5.简述DCT编码的主要过程。五、计算题（每题15分，共15分）对下列信源符号进行Huffman编码，并计算其冗余度和压缩率。符号a1a2a3a4a5a6概率0.10.40.060.10.040.3六、应用题二选一（每题11分，共11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）。2.对下图做3*3的中值滤波处理的结果。参考答案一、单项选择题（每题1分，共12分）DBDCBCDABBCB二、填空题（每题1分，共25分）1.频率域2.4-邻域8-邻域3.直方图均衡直方图规定化4.最近邻元法双线性内插法（双）三次内插法5.少6.-1-2-1-101000-202121-1017.医学天文学军事8.8M9.尖峰10.无损编码有损编码11.编码冗余像素间冗余心理视觉冗余12.色调饱和度亮度13.minmaxmin((,))*255/()gxyggg三、判断题（每题1分，共12分）对错错对对错错错错对对错四、简答题（每题5分，共25分）1.图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。都属于图象增强，改善图象效果。2.伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象，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。3.梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为-1-11111-411（梯度算子）（Laplacian算子）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，且都对噪声敏感。4.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。vuHvuNvuFvuHvuGvuF,,,,,,^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vuF,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。5.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：对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形扫描结果进行行程编码；第六步：进行熵编码。五、计算题（每题15分，共15分）霍夫曼编码：原始信源信源简化符号概率1234a20.40.40.40.40.6a60.30.30.30.30.4a10.10.10.20.3a40.10.10.1a30.060.1a50.04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：(0.4)(1)(0.3)(2)(0.1)3(0.1)(4)(0.06)(5)(0.04)(5)2.2/avgLbit（）符号压缩率：131.3642.2RavgnCL冗余度：11110.26691.364DRRC六、应用题二选一（每题11分，共11分）1.首先定位汽车牌照：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；其次识别数字：对牌照区域中的细化后的图像对象进行识别（如课上所介绍的矩阵模糊识别法等）。2.