一．基本概念：什么是图像处理、图像分析及图像理解？三者之间有何区别和联系？书P9图像数字化包括哪两个过程？每个过程对数字化图像有何影响？数字化图像数据量与哪些因素有关？书P23写出二维傅里叶变换的变换核。

说明什么是可分离性和对称性？离散余弦变换与傅里叶变换有何关系？二维DCT的频谱分布，其谱域分布与DFT相差一倍。

对于DCT而言，(0, 0)点对应于频谱的低频成分，(N-1, N-1)点对应于高频成分，而同阶的DFT中， (N／2, N／2)点对应于高频成分（注：此频谱图中未作频谱中心平移）。

离散余弦变换是简化傅立叶变换的重要方法，图像压缩与传输中用。

虚数傅立叶变换项为零时，不需计算，只需计算余弦项，是傅立叶变换的特例。

BMP是常见的图像文件，请简述BMP图像格式及文件构成。

书P30图像处理中，为什么要进行几何失真校正？请简述几何失真校正过程。

（Txcl4 P40）几何畸变校正－在图象获取或显示过程中由于系统具有非线性或拍摄角度不同，会使图像产生几何失真（系统失真或非系统失真）。

对图像作定量分析时，需要对失真图像先进行精确的几何校正。

几何畸变是将无失真坐标系中函数f(x,y)变换到另外一个坐标上。

图象几何畸变校正的思路是通过一些以知的参考点，即无失真图象某些象素点和畸变图象相应象素的坐标间对应关系，拟合出上述多项式中的系数，并作为恢复其它象素的基础。

建立几何校正的模型；利用已知条件确定模型参数；根据模型对图像进行校正。

通常包括：图像坐标变换；确定校正空间各像素灰度值（灰度内插）。

在频域图像增强中，为什么不使用理想低通或高通滤波器，而采用巴特沃斯滤波器？（书P154）理想低通滤波器：由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊Butterworth低通滤波器：它的特性是连续性衰减，而不像理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连续性。

因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象Butterworth高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的，振铃现象不明显图像处理系统由哪些基本模块组成？简述每个模块的作用。

图像采集－敏感的物理器件，电信号；数字化器件图，模拟转化到数字离散。

图像显示－结果用于显示，电视，CRT，胶片，照片，打印机等。

图像存储－数据量大，需要大量的存储空间。

内存，硬盘，磁带，光介质（CD－Ｒ／Ｗ， DVD －Ｒ，ＤＶＤ－ＲＡＭ）。

图像通信－借助综合业务网，局域网，和普通电话网完成图像传输。

处理分析－算法形式描述，用软件和硬件电路实现。

数字图像处理主要有哪些应用？举列两个不同方面的应用实例并结合图像处理理论知识加以描述。

书P16具体应用领域可粗略概括如下：物理、化学: 结晶分析、谱分析；生物、医学: 细胞分析、染色体分类、血球分类、X射线照片分析、CT；环境保护: 水质及大气污染调查；地质: 资源勘探、地图绘制、GIS；农林: 植被分布调查、农作物估产；海洋: 鱼群探查、海洋污染监测；水利: 河流分布、水利及水害调查；气像: 云图分析等；通信: 传真、电视、多媒体通信；工业一交通: 工业探伤、铁路选线、机器人、产品质量监测；经济: 电子商务、身份认证、防伪；军事: 军事侦察、导弹制导、电子抄盘、军事训练等；法律: 指纹识别等；人的视觉系统有那些主要特点？试把人的视觉系统和计算机视觉系统做对比说明。

试论述为什么要进行图像的几何校正。

几何校正包括哪些方面？请描述基本校正过程。

（=几何失真校正？）傅立叶变换是重要的图像分析工具，请说明傅立叶的可分离性，并举出你学过的内容中采用傅立叶变换的例子，并简要说明其所起的作用。

例子： DCT变换（傅里叶变换的一种）用于图像压缩何谓链码？采用链码表示线图形有何优点？试绘出下面链码的图形。

若将此图形绕起点逆时针回转90o，写出其链码、差分码。

(10,40)(556677000011222434534)链码法描述－用曲线的起始点坐标和线的方向来表示。

顺时针和逆时针得到的链码不一样，链码具有方向性。

链码表示便于有关形状特征计算，又节省空间，可以提取一系列几何形状特征。

图像采集器中常见的成像器件有哪两种，试描述它们的特点。

按传感器件分类：CMOS－complementary metal oxide semiconductor，互补金属氧化物半导体，大规模生产，速度快、成本较低，可塑性比较高，图像质量较差。

CCD－charge coupled device，电荷耦合元件，高质量的图像清晰度，制造工艺较为复杂，且功耗较大，成本较高。

什么是直方图均衡化? 图像直方图均衡化有何作用？直方图修正－使图像灰度间距拉开或使灰度均匀分布，增大反差，图像细节清晰。

分为直方图均衡化和规定化；直方图均衡化－将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡的直方图修改原图像。

效果：采用离散公式，概率密度函数近似，原直方图上频数较少的某些灰度级并入一个或几个灰度级中，灰级减少，灰度合并；变换后直方图趋向平坦，动态范围扩大，对处理对比度小的图像有效；含有象素数多的几个灰级间隔被拉大了，压缩的只是象素数少的几个灰度级，实际视觉能够接收的信息量大大地增强了。

直方图均衡化优点是自动增强整个图像对比度，但他的具体增强效果却不容易控制，处理结果总是得到全局均衡化直方图在彩色图像处理中，什么是RGB彩色模型，什么是HSI色彩模型。

书P203二、基本计算现有图像0 1 3 2 1 3 2 1 7 6 5 2 6 7 5 0 4 3 6 1 6 0 6 1 2 6 7 5 3 5 6 5 6 1 6 2 7 2 2 3 2 6 5 0 2 7 5 0 2 1 2 1 2 3 2 1 1)统计并绘制上面图像直方图，并计算熵。

2)对上面图像进行线性变换增强处理，把灰度压缩到2~6之间，写出线性变换表达式。

3)计算并给出变换后的图像。

4)统计结果图像直方图。

3 1 2 3 1 2 2 1现有图像：1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 8 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 5 5 1 1 1 1 8 5 5 5 5 5 5 8 1 1 1 1 1 1 5 5 1 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 8 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1现有图像： X1 7 4 5 6 02 1 2 63 6 1 5 1 23 5 6 5 6 7 2 2 1 2 1 3 2 2 1 1 2 6 6 5 7 0 2 3 3 7 0 7 2 5 3 2 1 5 6 6 2 6 2 1 0 0 1 2 3 2 1 3现有图像（下图）：2 7 0 2 5 0 5 63 7 5 2 6 5 7 5 1 1 2 0 2 1 3 3 6 7 2 6 5 0 5 6 7 3 14 6 1 6 0 2 1 1 2 2 1 2 3 6 1 2 6 2 3 6 2 1 1 3 3 2 1 2 2现有图像（右图）：1) 对图像进行中值滤波，写出处理结果;说明中值滤波有何特点。

3X3中值滤波对一个滑动窗口内的诸像素灰度排序，用其中值代替窗口中心像素的原来灰度，是一种非线性滤波。

对脉冲干扰及椒盐噪声抑制效果好，有效保护边缘少受模糊。

但对点、线等细节多的图像不适合。

2) 选择一低通滤器对上面图像进行滤波处理，给出处理结果。

低通滤波有何特点？1) 用状态法对上图像进行二值化，写出结果。

2) 计算二值图像欧拉数。

3) 计算并并绘出二值图像中心 1） 计算图像中像素P1、P2、P3、P4、P5、P6及P7的连接数。

Txcl4 P1 2） 计算图像中连接成份数和欧拉数。

3） 分别计算像素P3-P6的欧氏距离、4-邻域距离及8邻域距离。

１）统计并绘制上面图像直方图，并计算熵。

２）对上面图像进行直方图均衡化处理，计算出处理后的图像P1P3 P2 P6P5P4P7现有图像：8 1 1 1 1 8 1 1 1 7 1 1 1 1 1 7 1 1 1 5 5 1 1 1 5 8 5 5 5 5 5 8 1 1 1 5 5 1 1 1 8 1 1 8 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 7 1 1 1现有图像计算并绘制下面图像的直方图，并计算图像的熵；说明图像直方图的性质和作用。

请采用3×3十字形窗口完成中值滤波处理，写出对下图进行处理后的结果。

（图像外部分灰度值均为0）1 2 3 4 3 2 1 2 3 4 6 4 3 2 3 4 3 7 3 4 3 4 5 6 8 6 5 4 3 4 3 9 3 4 3 2 3 4 3 4 3 2 1234321图像坐标变换中：1） 给出将图像逆时针旋转45°的变换矩阵。

2) 如何利用基本变换矩阵实现图像绕给定点（X0，Y0）旋转？ 3）利用1）得到的矩阵计算图像点（800，600）旋转后的坐标。

4）图像绕图像中心（400，300）逆时针旋转45°，计算图像点（800，600）旋转后的0 0 0 1 2 1 1 0 1 1 2 2 1 0 0 1 1 0 2 0 0 0 1 0 1 6 3 1 2 2 3 2 11 12 6 2 6 2 37 3 1 5 0 6 6 13 7 5 6 5 24 56 7 2 5 6 6 0 51 7 1 7 62 0 5 1 2 0 23 2 2 1 1 2 2 3 3 0 2 1 １）简述四种图像锐化的处理方法；选择一高通滤波器对对图像进行滤波，写出处理结果。

２） 简述四种图像平滑方法；选择一低通滤器对上面图像进行滤波处理，给出处理结果。

计算d=1,角度为45度的灰度共矩阵。

坐标。

灰度插值：（空间变换后的像素赋予相应灰度以恢复原来位置灰度值）1）常见有哪两种灰度插值计算方式？最近邻域法、双线性插值法2）写出这两种灰度插值计算公式。

书P110-P1133）在计算灰度插值过程中，某像素落在像素点（5,5）灰度值为50、点（5，6）灰度值为75、点（6，5）灰度值为80以及点（6，6）灰度值为150之间，该点计算坐标为（5.26，5.46）。

试选用2）中的一种计算公式，计算该像素的灰度。

三、分析与思考：1. 图像处理中，边缘增强与边缘提取处理有许多相似的算子（Roberts, Prewitt. Sobel）或模板，分析边缘增强与边缘提取算法及计算过程有何不同。

Laplace 边缘算子与Laplace 增强算子有何区别。