数字图像处理试卷集及答案

1/17数字图像处理习题集1.图像的概念及分类学科定义：给定条件下被摄目标电磁波性质（反射、辐射、透射）的一种表现形式广义上：图像是对所表示物体的信息描述分类：1）、二值图像：图像中只能取值为0或1。2）、灰度图像:单色图像，只包含亮度信息。3）、彩色图像：3波段单色图像，每波段代表不同颜色，通常为红色、绿色、蓝色。2.决定图像质量的主要因素有哪些？被摄目标性质，成像的条件，干扰条件3.图像可用数学函数I=f(x,y,z,λ,t)表示，请解释函数中各参量的含义。(x,y,z)为空间坐标，λ为波长，t为时间，I为光点的强度。4.说明图像技术的层次，并叙述各层次的主要研究内容；图像技术包含三个层次:图像处理-从图像到图像的过程；利用计算机把原始图像（或图像信息）处理成期望图像（或图像信息）的过程。图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。图像分析－从图像到数据的过程；图像分析要求对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而帮助我们建立对图像的描述。图像理解－图像解释与知识推理；以图像为对象，知识为核心，研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景的一门技术。5.简述图像处理的主要目的及主要处理技术；数字图像处理目的;改善图像质量;增强图像定位精度;提高信息传输效率;减少图像信息存贮容量;建立图像信息库1.图像增强:2、图像复原3、几何处理:4、图像压缩与编码:5、图像重建:6、图像分割7、图像描述8、图像匹配6.什么是彩色三要素，解释各要素的含义；彩色三要素：亮度，色调和饱和度。亮度，指彩色光作用于人眼时引起人眼视觉的明暗程度；色调，是一种颜色区别于另外一种颜色的特征。饱和度，指色调的纯洁程度。7.简述三基色原理；1)自然界里的大多数彩色光可以分解为三种基色成份，而这三种基色也可以按一定比例混合得到不同的彩色光。2)三基色必须是相互独立的彩色，即其中任一种基色都不能由其它两种基色混合产生。3)三基色之间的混合比例，决定了混合色的色度。4)混合色的亮度等于三基色亮度之和。2/178.简述RGB彩色模型及HIS彩色模型的概念及定义；9.叙述数字图像采样及量化的概念，什么是图像的空间分辨率及灰度分辨率，并说明空间分辨率及灰度分辨率的大小对图像质量的影响；采样：完成图像空间坐标的离散化即把连续图像变成离散点的集合；空间分辨率越大图像质量越好量化：用有限的值来代替无限的值称为量化。灰度分辨率：图像像元灰度值的离散取值过程。图像分辨率：指每单位长度上的像素，即直观看到的图像的清晰与模糊程度，单位为ppi。另外，图像的尺寸、图像的分辨率和图像文件的大小三者之间有着很密切的联系。图像的尺寸越大，图像的分辨率越高，图像文件也就越大，调整图像的大小和分辨率即可以改变图像文件的大小。10.叙述灰度、颜色、色度、亮度、饱和度、层次、对比度、清晰度等基本概念。1、灰度：表示光的强度的数值量度；光强量化到256级，0对应黑色，255对应白色。灰度图像：仅含有黑、灰、白等无彩色的图像2、颜色：一个物体反射或折射的光的一种特性，并且是一种感觉特性。所有颜色都可被看作三基色（红、绿、蓝）的不同组合：R+B=M（紫）、B+G=C（青）、R+G=Y(黄）。彩色图像：指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。3、色度：观察者获得的颜色的感觉；亮度：彩色光作用于人眼时对人眼视觉的明暗程度；色调：一种颜色区别另一种颜色的特征；饱和度：色调的纯洁程度4、灰度级：表示像素的明暗程度的整数量5、层次：表示图像实际拥有的灰度级的数量6、清晰度：亮度、对比度、尺小、细微层次、颜色饱和度等综合因素的影响结果。影响图像质量的三个因素：灰度级，层次，清晰度。11.叙述像素、邻域等基本概念。像素：最基本的图像元素，数字图像的最小的单元；领域：给定像素附近像素的集合12.叙述BMP格式图像的文件存储结构。位图文件头：文件类型，指定文件大小，从文件头到位图数据的偏移字位图信息头：图像高、宽、颜色位数、压缩类型、占用字节数、颜色数、分辨率调色板：颜色查找表图像数据：每行每列顺序排列，行字节数必须为4的倍数，从下到上、从左到右13.说明数字图像每行所占字节数与图像宽度的关系；例1：一幅图像为256色，宽为31个像素，问存储一行需多少个字节？分析：256色，biBitCount=8;宽为31，biWidth=31;W=31*8/8=31字节,31不是4的倍数，补一个字节的0，32个字节是4的倍数。3/17所以，对于这幅图像，每一行数据后面都有一个无效的字节，再往后才是另一行的数据。宏定义计算：W=(31*8+31)/32*4=279/32*4=8*4=3214.叙述将一副数字图像缩小一半的图像处理运算方法；1.建立起重建物理图像的计算模型2.建立起目的图像与原始图像的坐标变换关系3.计算目的图像中点(i,j)在原始图像中对应点的坐标(x,y)4.根据计算模型计算出原始图像中点(x,y)处的颜色值c5.将目的图像中点(i,j)的颜色值设置为颜色值c6.处理完目的图像上每一个像素点，即可完成缩放15.叙述将一副数字图像放大k倍的图像处理运算方法，如果采用k×k子块填充的放大运算方法，其缺点是什么，采用何种算法可以改善；成比例放大：如果需要将原图像放大k倍，则将一个像素值添在新图像的k*k的子块中。如果放大倍数太大，按照前面的方法处理会出现马赛克效应。采用双线性插值法进行图像放大。16.说明双线性插值法进行图像放大的基本算法；17.说明有哪几种图像镜像的方式，并叙述各自的算法；水平镜像，垂直镜像，对角镜像。18.以下为一幅图像的图像数据，请将该图像缩小为原图的2/3。23546744677633776524535445566512356219.以下为一幅图像的图像数据，请采用双线性差值法将该图像放大为原图的3倍。23544633725473775253413521,1,11,,,1,,,1,,bafbafbafbafxybafbafybafbafxbafybxaf4/1720.以下为一幅图像的图像数据，请分别给出该图像的水平、垂直、对角镜像的图像数据。23544633721.图像的仿射变换公式如下，11001''yxydcxbayx解答：请分别用该公式的形式表示出图像平移、旋转，镜像，等的运算公式。22.列举代数运算的种类及各种代数运算的主要应用。图像相加：可以将一幅图像内容加到另一幅图像上，以达到二次暴光的要求（doubleexposure）。图像相加可以对同一场景的多幅图像求平均值，以降低加性（additive）随机噪声。图像相减：可去除图像中不需要的加性图案。图像相减也可用于运动检测。掩膜图像。乘法应用：图像局部显示；生成合称图像；除法运算：可产生对颜色和多光谱图像分析十分重要的比率图像（或比值图像），以提取颜色和光谱信息，提取植被或其它地物信息，还可以用来区分一幅图像中的不同颜色区域，以及去掉地形影响等。23.说明图像加、减运算有哪些应用；加法应用：求均值图像：去除“叠加性”噪声；,生成图像叠加效果，会得到二次曝光的效果可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图片的衔接。减法应用：1，去除一幅图像中所不需要的加性图案2，可检测同一场景的两幅图像之间的变化。3，去除固定的背景信息，生成合称图像。24.简述直方图的概念；定义：灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率（像素个数）。25.以下为一幅3位灰度图像的图像数据，请绘制出该图像的灰度直方图。235767446576337765532644733765343342337446235ydycxyxbyaxx''110010011''yxyxyx1100cossinsincos1''yxyxyx1100010011''yxwyx5/1724473445566512356226.叙述灰度直方图的性质及作用。直方图性质：反映总体灰度分布；不包含空间位置信息直方图作用：数字化参数的选择；边界阈值选择；面积统计27.请编写一段C语言程序，用于计算数字图像的直方图；intiWidth=pDib-GetWidth();//获取图像宽度intiHeight=pDib-GetHeight();//获取图像高度intiBitsWidth=pDib-GetBitsWidth();//获取图像存储宽度unsignedchar*lpPixel;//指向像素的指针LPSTRlpStartBit=pDib-GetPixelBit();//图像数据起始位置inti，j;//循环变量longplCount[256];//每一个灰度级像素数for(i=0;iiHeight;i++){for(j=0;jiWidth;j++){lpPixel=(unsignedchar*)lpStartBit+iBitsWidth*i+j;plCount[*(lpPixel)]++;}}28.请说明有那些常用的图像点运算算法。线性变换：压缩灰度范围；拉伸灰度范围；灰度反转；窗口变换；限幅变换分段线性变换；锯齿波变换非线性变换：点运算：通过一个非线性变换关系T，改变像素点灰度；对数变换:低灰度拉伸；高灰度压缩。指数变换:低灰度压缩；高灰度拉伸。29.请说明对图像进行阈值变换有何应用；阈值变换：应用：背景分离，数字提取30.常用的线性变换有哪些种类；TyxGifTyxGifyxG,255,0,tanfg6/1731.叙述常用的图像对比度增强方法，以及他们的优缺点。图像对比度增强是改善图像视觉效果的重要措施之一。黑白图像的对比度的大小主要决定于图像的灰度级之间的级差。通过被摄景物最亮部分与最暗部分的密度差，来实现图像的对比度调整。线性增强：1：基本线性增强：计算简洁；适用于灰度级变化比较平滑的图像（图像直方图近似表现为高斯分布）；算法缺点有可能受到个别极限灰度级的不良影响；2：统计量算法增强：剔除个别极限灰度值的抑制作用，在整体上能较好地保障图像的对比度增强效果。3：分段线性增强：更适应于有选择性地对图像进行局部线性对比度增强；4：非线性增强：可以有选择地对曝光不足或曝光过度的图像进行指数或对数函数变换，使图像的对比度得到调整。5：直方图增强：直方图均衡化理想情况下，经过直方图均衡化以后的图像直方图应是十分平坦的，但实际情况并非如此，产生的新的直方图比变换前平坦多了，但和理论分析有差异，此外，灰度级减少了。32.以下为一幅4位灰度图像的图像数据，请分别采用基本线性增强及统计量增强算法对图像进行增强运算。2354677446576633776552476544455661551235622123562233.以下为一幅3位灰度图像的图像数据，请对该幅图像进行直方图均衡化，给出均衡化的计算过程及计算结果。7/17235267744637663377655246754445566551235622123562234.叙述直方图规定化的运算步骤；35.简述图像噪声的概念；图像噪声：图像在摄取或传输时所受到的随机干扰信号，阻碍人们接受信息的因素。36.分别按照噪声产生原因、噪声频谱、噪声与信号的关系、概率密度函数等方式对图像噪声进行分类；噪声产生原因，内部噪声，外部噪声。噪声频谱，白噪声，1/f噪声，三角噪声。噪声与信号的关系，加性噪声，乘性噪声。概率密度