题型：选择10道20分，填空10-15道10-15分，名词解析3-4道15-20分，简答题2道20分，程序题1道10分，计算2道20分一、1、数字图像的特点：图像数据量庞大；精度高；再现性好2、数字图像的应用领域：医学：x-ray，超声波成像，CT遥感：农作物估产，地质勘探，天气预报工业：无损探伤，外观自动检查。
军事公安：巡航导弹地形识别，指纹识别，手迹鉴定考题：如医学上数字图像的应用表现在：x-ray，超声波成像，CT3、DIP的应用：电磁波，声波，超声波，电子，合成；电磁波：Gamma 射线（PET），X射线（CT），紫外线，可见光，红外（多光谱遥感），微波（雷达），无线电波（MRI）二、1、人眼的构造：锥状细胞：分辨力强，色彩；白昼视觉；杆状细胞：对低照度敏感；夜视觉（填空或选择题）2、不同照明下，人眼辨别光强度变化的能力不同。
（低照明时，亮度辨别较差（韦伯比大）高照明时，亮度辨别力好（韦伯比小）（填空题）3、马赫带效应：当亮度发生跃变时，视觉上会感到边缘的亮侧更亮些，暗侧更暗些。
在图像轮廓部分发生的主观亮度对比度加强的现象，又称为边缘对比效应。
（名词解析题）4、同时对比效应：眼睛对物体的主观亮度强烈的依赖于物体自身的背景。
当灰色物体周围是黑色背景时，主观亮度增强；当周围背景变明亮时，主观亮度会减弱。
（名词解析题）5、1）图像获取的步骤答：采样Sampling：图像空间坐标的数字化。
将空间上连续的图像变换成离散点的操作。
量化Quantization：图像函数值（灰度值）的数字化。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
2）影响采样和量化的因素答：空间分辨率：图像中可辨别的最小细节。
采样。
采样间隔越小，像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
采样间隔越大，像素数越少，空间分辨率低，图像质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；灰度级分辨率：灰度级别中可分辨的最小变化。
量化量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。
6、数字图像的分类（简答题）答：数字图像分为二值图像，灰度图像，彩色图像二值图像每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为黑白图像。
二值图像的像素值为0或1。
灰度图像灰度级数大于2的图像。
但它不包含彩色信息。
彩色图像每个像素由RGB三个分量构成，其中RGB是由不同的灰度级来描述。
7、数字图像的质量答：数字的图像的质量是层次，亮度，对比度，清晰度。
层次：表示图像实际拥有的灰度级的数量；图像数据的实际层次越多，视觉效果就越好对比度：是指一幅图象中灰度反差的大小。
清晰度：由图像边缘灰度变化的速度来描述。
8、数字图像的表示答：数字图像表示方式及数据量：二维离散亮度函数: f(x,y)。
二维矩阵: A[m,n]三、空域1、点处理的种类（选择题）答：基本灰度变换（包括线性变换、对数变换、幂次变换，分段线性变换），直方图运算，代数运算（加减乘除，与或非）2、滤波器处理的种类：平滑滤波，锐化滤波（空域上的滤波器）3、灰度级直方图的概念(名词解析)答：横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率和灰度级的关系图就是灰度直方图，是图像的一个重要特征。
灰度直方图只能反映图像的灰度统计分布情况，而不能反映图像像素的空间位置关系。
4、空域上到平滑滤波器的分类：线性滤波器，统计排序滤波器（包括中值滤波器，最大值滤波器，最小值滤波器），作用是：模糊处理，减小噪声锐化滤波器：目的是加强图像轮廓，使图像看起来比较清晰。
主要用途：印刷中的细微层次强调；超声探测成像分辨率低，边缘模糊，通过锐化改善；图像分割前的边缘提取；恢复过度钝化、暴光不足的图像；尖端武器的目标识别、定位5、梯度算子的分类（填空题）：二阶微分滤波器－拉普拉斯算子，一阶微分滤波器－梯度算子（Roberts 交叉梯度算子、Prewitt 梯度算子、Sobel 梯度算子）6、直方图均衡化的步骤（简答题）答：（1）对于离散图像，用频率来代替概率：n nr p k k r =)(（2）变换函数T(rk)的离散形式为：∑∑=====kj k j kj r k k n T n r p r s 00)()( （3）将输入图像中灰度级为rk 的像素映射到sk （输出图像）：s r k k → s k 与r k 之间的关系四、频率域的图像处理1、频率域滤波的步骤（简答题）答：1. 用(-1)x+y 乘以输入图像f(x,y)进行中心变换2. 计算1中的DFT,得 F(u,v)3. 用滤波器函数H(u,v)乘以F(u,v)，得到G(u,v)4. 计算3中结果G(u,v)的反DFT,得g(x,y)5. 取4中结果的实部R[g(x,y)]6. 用(-1)x+y 乘以5中的结果R[g(x,y)] ，取消输入图像的乘数2、频域中的平滑滤波器（选择题）：理想低通滤波器，巴特沃低通滤波器，高斯低通滤波器3、频域中的锐化滤波器（选择题）：三种高通滤波器（理想高通滤波器、巴特沃思高通滤波器、高斯高通滤波器）4、同态滤波器的概念（填空题）答：图像的灰度由照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)合成。
照射分量的频谱落在低频区域，反射分量的频谱落在高频区域。
若物体受到照度明暗不匀的时候，图像上照度暗的部分，其细节就较难辨别。
同态滤波的目的：消除不均匀照度的影响而又不损失图像细节。
5、振铃现象（选择题）答：理想低通和高通滤波器有振铃现象，在空间域的一阶巴特沃斯低通滤波器没有振铃现象，高斯滤波器没有振铃现象。
八、图像压缩1、图像压缩的概念及种类（选择填空）答：定义：在满足一定图像质量条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量。
分类：无损压缩：原始数据可完全从压缩数据中恢复出来，即在压缩和解压缩过程中没有信息损失。
压缩比2:1左右；有损压缩：原始数据不能完全从压缩数据中恢复出来，即恢复数据只是在某种失真度下的近似。
压缩比2:1-1000:1；2、数据冗余（选择题）答：定义：如果表示给定的信息使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然是代表了无用的信息，或者是重复地表示了其它数据已表示的信息。
称为冗余数据分类：编码冗余：如果一个图像的灰度级编码，使用了多于实际需要的编码符号，就称该图像包含了编码冗余；像素间冗余：反映图像像素之间的相关性；心理视觉冗余：在正常视觉处理过程中，各种信息的相对重要程度不同，不重要的信息称心理视觉冗余。
3、图像保真度准则答：保真度准则: 评价信息损失的测度。
描述解码图像相对于原始图像的偏离程度。
常用保真度准则分为两大类：客观保真度准则和主观保真度准则4、图像压缩方法及作用：Huffman编码，算术编码，，位平面编码，预测编码，变换编码，量化编码用于消除编码冗余的有：Huffman编码和算术编码用于像素间冗余的有：位平面编码和预测编码、变换编码、LZW编码、用于心理视觉冗余的有：量化编码5、变字长编码定理（简答题）答：在变字长编码中，对出现概率大的信符赋予短码字，而对小的赋予长码字。
如果码字长度严格按照所对应信符的出现概率大小逆序排列，则编码的平均码长不会大于任何其它排列方式。
九、程序1、均值滤波程序：clcclear allload womanY=X;Z=X;[m,n]=size(X);for i=2:m-1for j=2:n-1Y(i,j)=round((X(i-1,j-1)+X(i,j-1)+X(i+1,j-1)+X(i-1,j)+X(i ,j)+X(i+1,j)+X(i-1,j+1)+X(i,j+1)+X(i+1,j+1))/9);Z(i,j)=round((X(i-1,j-1)+2*X(i,j-1)+X(i+1,j-1)+2*X(i-1,j) +4*X(i,j)+2*X(i+1,j)+X(i-1,j+1)+2*X(i,j+1)+X(i+1,j+1))/16 );endendsubplot(131)imshow(X,map)subplot(132)imshow(Y,map)A=fspecial('average',3); %生成系统预定义的3X3滤波器Z=filter2(A,X);subplot(133)imshow(Z,map)2、中值滤波clcclear allload womanX=uint8(X);J = imnoise(X,'salt & pepper', 0.02);Y=X;Z=X;[m,n]=size(X);for i=2:m-1for j=2:n-1Y(i,j)=median([J(i-1,j-1),J(i,j-1),J(i+1,j-1),J(i-1,j),J( i,j),J(i+1,j),J(i-1,j+1),J(i,j+1),J(i+1,j+1)]);endendsubplot(131)imshow(X,map)subplot(132)imshow(J,map)subplot(133)imshow(Y,map)3、频率域的理想低通滤波f=imread('tire.tif');%E:\weiwen\ÊÒÄÚÉè¼Æ\4bdabb49g910c810 6ba15&690.jpgsubplot(221)imshow(f)[m,n]=size(f);for x=1:mfor y=1:nf(x,y)=f(x,y)*(-1)^(x+y);endendF=fft2(double(f));[m,n]=size(F);H(1:m,1:n)=0;x0=m/2;y0=n/2;for x=1:mfor y=1:nif(sqrt((x-x0)*(x-x0)+(y-y0)*(y-y0))<30)H(x,y)=1;endFF(x,y)=F(x,y)*H(x,y);endendg=ifft2(FF);[m,n]=size(g);for x=1:mfor y=1:ng(x,y)=g(x,y)*(-1)^(x+y);endendsubplot(222)imshow(abs(real(g)),[])存储数字图像所需的比特数b为b=M*N*K；L=2^k1）存储一幅1024×768，256 个灰度级的图像需要多少bit？解：256=2^8,(L=2^k)1024*768*8=6291456(bit)（2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少bit ？解：512*512*32=1310720（bit ）2串行通信中，常用波特率描述传输的速率，它被定义为每秒传输的数据比特数。