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数字图像处理复习题1

《数字图像处理》复习题1
一、填空题
1、在人类接受的信息中,图像等视觉信息所占的比重约达到%。

2、数字图像处理,即用对图像进行处理。

3、图像处理技术主要包括图像的、、等技术。

4、在计算机中,按颜色和灰度的多少可以将图像分为、、、
四种类型。

5、在计算机中,数字图像处理的实质是对的处理。

6、图像数字化过程包括三个步骤:、和。

7、在RGB彩色空间的原点上,三个基色均没有,即原点为色。

8、图像所有灰度级中处于中间的值叫做。

9、模式识别包括和两方面的内容。

10、线性系统应该满足性和性。

二、判断题
1、图像编码后对数据量进行了有效压缩,因此,图像编码是“有损压缩”。

()
2、数学图像可以定义为由连续函数或离散函数生成的抽象图像。

()
3、线性移不变系统的传递函数是一个与频率无关的函数。

()
4、应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换。

()
5、模式识别的目的是对图像中的物体进行分类;分类的依据是从原始图像中提取的不同物体的特征。

()
三、叙述题
1、试叙述获取数字图像的三种途径,并各举一个简单的例子。

2、简要叙述“图像”和“数字图像”的定义。

3、根据图像处理运算的输入信息和输出信息的类型,图像处理算法可分为哪三大类?并各
举一个例子。

4、图像处理的研究内容可以分为哪几方面?具体操作需要那些设备?
四、分析题
图像的直方图基本上可以描述图像的概貌。

就下面所给的a、b、c、d四个直方图,试分析和比较四幅图像的明暗状况和对比度高低等特征。

五、综合题
对下表中的图像信源数据进行哈夫曼(Huffman)编码。

写出编码过程,并将编码结果填在下表的最后一列。

《数字图像处理》复习题2
一、填空题
1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一;
2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波,属于点处理的是b二值化;
3. 在彩色图像处理中,常使用HSI模型,它适于做图像处理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的;2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。

;
4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替(设灰度级为256),所得到的图像将亮度增加,对比度减少;
5. MATLAB函数fspecial(type,parameters)常用类型有:average 、gaussian、laplacian、prewitt、sobel、unsharp;
6. 检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为:
-1 -2 -1
0 0 0
1 2 1
-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1
7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133;
8. 源数据编码与解码的模型中量化器(Quantizer)的作用是减少心里视觉冗余;
9. MPEG4标准主要编码技术有DCT变换、小波变换等;
10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程,而图像复原主要是一个客观过程;
第10题:图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识
二、名词解释
1、数字图像
2、8-连通的定义
3、灰度直方图
4、中值滤波
三、简答题
1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。

2. 简述JPEG的压缩过程,并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余?
3、Canny边缘检测器
4、数字图像处理的目的是什么 ?
5、在频域处理中,实现图像变换的方法有哪些?频域处理的有哪几种应用?
6、图像中的冗余主要表现形式有那几种?
7、图像增强的目的是什么?常用的图像增强方法都有哪些?
8、什么是伪彩色图像增强?有哪几种产生伪彩色的方法?简单说明各自的特点。

四、计算题
1、
2、设有一信源X={x1,x2,x3,x4},对应概率P={0.5,0.1875,0.1875,0.125}.
⑴进行霍夫曼编码(要求大概率的赋码字0, 小概率的赋码字1),给出码字,平均码长,编码效率;
⑵对码串10101011010110110000011110011解码.
x1 0.5 0 +
X2 0.1875 1
X3 0.1875 100 + 0.3125 10 + 0.5 1
X4 0.125 101 0.1875 11
X1:0
X2:11
X3:100
X4:101
平均码长:
1*0.5+2*0.1875+3*0.1875+3*0.125 = 1.8125
编码效率:
信息熵/平均码长
101 0 101 101 0 11 0 11 0 0 0 0 0 11 11 0 0 11
X4 x1 x4 x4 x1 x2 x1 x2 x1 x1 x1 x1 x1 x2 x2 x1 x1 x2
五、应用题
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)。

答:要点:
Step 1: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。

Step 2:识别数字。

对牌照区域中的细化后的图像对象进行识别(如前面所介绍的矩阵模糊识别法等)。

2、试设计一套算法来实现染色体(图像见下图)的统计与识别(给出算法思想即可)
《数字图像处理》复习题3。

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