我爱数字图像

1.数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。2.数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。3.数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。4.图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是虚拟图像。5.数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。1.量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。2.采样频率是指一秒钟内的采样次数。3.图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。4.图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。5.对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。6.对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。7.对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。8.采样频率是指一秒钟内的采样次数。9.量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。10.采样所获得的图像总像素的多少，通常称为图像分辨率。1.所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行压缩，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。2.动态范围调整是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行压缩，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。3.动态范围调整分为线性动态范围调整和非线性动态范围调整两种。4.动态范围调整分为线性动态范围调整和非线性动态范围调整和两种。5.直方图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。6.直方图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。7.直方图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。8.数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，图像增强的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性。9.我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为动态范围。10.灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进行对比度增强，就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。1.图像的基本位置变换包括了图像的平移、镜像及旋转。2.图像的基本位置变换包括了图像的平移、镜像及旋转。3.图像的基本位置变换包括了图像的平移、镜像及旋转。4.最基本的图像形状变换包括了图像的放大、缩小和错切。5.最基本的图像形状变换包括了图像的放大、缩小和错切。6.最基本的图像形状变换包括了图像的放大、缩小和错切。7.图像经过平移处理后，图像的内容不发生变化。（填“发生”或“不发生”）8.图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，需要对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”）9.图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，不需要对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”）10.我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的错切，该处理会是的图像中的图形产生扭变。1.两种典型的图像噪声是：椒盐噪声和高斯噪声。2.两种典型的图像噪声是：椒盐噪声和高斯噪声。3.椒盐噪声的幅值基本相同，而噪声出现的位置是随机的。4.椒盐噪声的幅值基本相同，而噪声出现的位置是随机的。5.图像上每一点都存在噪声，但是噪声的幅值是随机分布的，这类噪声称为高斯噪声。6.均值滤波方法对高斯噪声的抑制效果较好。（填“高斯”或“椒盐”）7.中值滤波方法对椒盐噪声的抑制效果较好。（填“高斯”或“椒盐”）8.频谱均匀分布的噪声被称为白噪声。9.图像噪声可以理解为妨碍人的视觉感知，或妨碍系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种因素，也可以理解为真实信号与理想信号之间存在的偏差。10.图像噪声可以理解为妨碍人的视觉感知，或妨碍系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种因素，也可以理解为真实信号与理想信号之间存在的偏差。1.在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于一阶微分算子。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）2.在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于一阶微分算子。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）3.在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel微分算子属于一阶微分算子。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）4.在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于一阶微分算子。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）5.在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于Laplacian微分算子属于二阶微分算子。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）6.在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis微分算子属于二阶微分算子。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）7.在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于一阶微分算子。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）8.图像微分增强了边缘和其他突变的信息。（填“增强”或“削弱”）9.图像微分削弱了灰度变化缓慢的信息。（填“增强”或“削弱”）10.图像微分算子能用在边缘检测中。（填“能”或“不能”）1.依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为阈值方法、边界分割方法和区域提取方法三大类。2.依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为阈值方法、边界分割方法和区域提取方法三大类。3.依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为阈值方法、边界分割方法和提取方法三大类。4.基于图像灰度分布的阈值方法包含很多种算法，其中，p-参数法是针对预先已知图像中目标物所占比例的情况下，所采用的一种简单有效的方法。5.熵是信息论中对不确定性的度量，是对数据中所包含信息量大小的度量。6.所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以类内保持最大相似性以及类间保持最大距离为目标，通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。7.所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以类内保持最大相似性以及类间保持最大距离为目标，通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。8.所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以类内保持最大相似性以及类间保持最大距离为目标，通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。9.基于图像灰度分布的阈值方法包含很多种算法，其中，p-参数法是针对预先已知图像中目标物所占比例的情况下，所采用的一种简单有效的方法。10.熵是信息论中对不确定性的度量，是对数据中所包含信息量大小的度量。1.如果当前点像素值为1，其四近邻像素中至少有一个点像素值为1，即认为存在两点间的通路，称之为四连接。2.如果当前点像素值为1，其八近邻像素中至少有一个点像素值为1，即认为存在两点间的通路，称之为八连接。3.开运算是使用同一个结构元素对图像先腐蚀再进行膨胀的运算。4.在对二值图像进行分析时，我们将相互连接在一起的像素值全部为1的像素点的集合称为一个连通域。5.开运算是使用同一个结构元素对图像先腐蚀再进行膨胀的运算。6.闭运算是使用同一个结构元素对图像先膨胀再进行腐蚀的运算。7.形态学处理中最基本的运算是腐蚀与膨胀。其中，腐蚀通常在去除小颗粒以及消除目标物之间的粘连是非常有效的。8.形态学处理中最基本的运算是腐蚀与膨胀。其中，膨胀通常用以填补目标物中存在的某些空洞。9.在对二值图像进行分析时，通常用欧拉数表示二值图像中连通域的个数减去孔的个数。10.闭运算是使用同一个结构元素对图像先膨胀再进行腐蚀的运算。1.HSV表色系由色调、饱和度和亮度三属性组成。2.HSV表色系由色调、饱和度和亮度三属性组成。3.HSV表色系由色调、饱和度和亮度三属性组成。4.饱和度与一定色调的纯度有关，饱和度越大的颜色看起来越鲜艳。（填“越大”或“越小”）5.在YUV表色系中，Y表示亮度，U表示蓝色与亮度的色差，V表示红色与亮度的色差。6.人在区分颜色时常用三种基本特征量，它们是：辉度、色调和饱和度。7.人在区分颜色时常用的三种基本特征量为辉度、色调和饱和度。其中，色调是与混合光谱中主要光波长相联系的，表示了感官上感受到的不同的颜色。8.人在区分颜色时常用的三种基本特征量为辉度、色调和饱和度。其中，饱和度与一定色调的纯度有关，饱和度越大的颜色看起来越鲜艳。9.国际照明委员会于1931年规定了三种基本色的波长，并将其称为三基色，它们分别是红色、蓝色和绿色。10.人在区分颜色时常用三种基本特征量，它们是：辉度、色调和饱和度。1.所谓的图像变换，是指将图像信号从空域变换到另外的域上进行分析的手段。2.图像变换包括了图像的频域变换、图像的时频域变换以及其他正交变换等，其中傅里叶变换属于频域变换。3.图像变换包括了图像的频域变换、图像的时频域变换以及其他正交变换等，其中小波变换属于时频域变换。4.数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，图像变换指通过一种数学映射的手段，将空域的图像信息转换到如频域、时频域等空间上进行分析的数学手段。5.将一个函数通过正交分解映射到正交函数空间的数学变换称为正交变换。1.图像编码是通过改变图像的描述方式，将数据中的冗余去除，由此达到压缩数据量的目的。2.图像编码是通过改变图像的描述方式，将数据中的冗余去除，由此达到压缩数据量的目的。3.按照压缩后的数据是否能够完全重构来分，图像的压缩算法分成无损压缩算法和有损压缩算法两种。其中行程编码属于无损压缩算法。4.按照压缩后的数据是否能够完全重构来分，图像的压缩算法分成无损压缩算法和有损压缩算法两种。其中霍夫曼编码属于无损压缩算法。5.按照压缩后的数据是否能够完全重构来分，图像的压缩算法分成无损压缩算法和有损压缩算法两种。其中DCT变换编码属于有损压缩算法。6.每种不同的压缩编码方法都有其不同的特点。将若干种编码方法结合在一起，由此来达到更高的压缩率，这种编码方式称为混合压缩编码。7.像素冗余是由像素之间的内在相关性所导致的冗余。8.我们将由像素之间的内在相关性所导致的冗余称为像素冗余。9.所谓的数据冗余，就是如果在减少一定数据量时，不会引起产生歧义的数据丢失，也就是说描述信息的数据量中存在多余的部分。（填“会”或者“不会”）10.行程编码也称为游程编码，是一种无失真的压缩编码方法。（填“失真”或“无失真”）1.一幅数字图像是：(B)A、一个观测系统。B、一个有许多像素排列而成的实体。C、一个2-D数组中的元素。D、一个3-D空间的场景。2.一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：（D）A、0B、255C、6D、83.图象与灰度直方图间的对应关系是：（B）A、一一对应B、多对一C、一对多D、都不对4.下列算法中属于局部处理的是：（D）A、灰度线性变换B、二值化C、傅立叶变换D、中值滤波5.一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（B）A、128KBB、32KBC、1MBC、2MB6.一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（A）A、128KBB、32KBC、1MBC、2MB7.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，127]，则该图象的信息量为：（C）A、0B、128C、7D、