(完整word版)数字图像

1、（一）1根据点-线对偶性（AB） A图像空间中一个点对应参数空间中一条线 B参数空间中一个点对应图像空间中一条线 C图像空间中共线的3个点对应参数空间中2条线的交点 D图像空间中共线的3个点对应参数空间中 3条线的交点 2累加数组A（ p,q）中的最大值对应（D） A图像中直线斜率的最大值B图像中直线截距的最大值 C图像中的点数D图像中共线的点数 3为用区域生长法进行图像分割，需要确定（BD） A每个区域的均值B每个区域的种子像素 C图像的直方图D在生长过程中能将相连像素包括进来的准则 4图像分割的依据有哪些？分别举例说明每种分割有什么样的应用 相似性分割非连续性分割 （P35）连续性分割边缘

2、分割 （二）1 一幅256*256的图像，若灰度级为 16，则存储它所需的比特数是（256k） 2当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：（A） A纹理区域（有许多重复单元的区域）B灰度平滑区域 C目标边界区域D灰度渐变区域 3当改变图像的幅度分辨率时，受影响最大的是图像中的：（B D） A纹理区域 B灰度平滑区域 C目标边界区域 D灰度渐变区域 4如果将图像中对应直方图中偶数项灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代 替，所得到的图像将（B、C） A亮度减小B亮度增加C对比度减小 D对比度增加 5禾U用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。以下哪项措施 不

3、能减小图像的模糊程度（C） A增加对平滑滤波器输出的阈值处理（仅保留大于阈值的输出）B采用中值滤波的方法 C采用邻域平均处理D适当减小平滑滤波器的邻域操作模板 6中值滤波器可以（A、C） A消除孤立噪声 B检测出边缘 C平滑孤立噪声 D模糊图像细节 7运用下列哪个滤波器的效果与图像进行直方图均衡化的效果类似（B、D） A线性平滑滤波器 B线性锐化滤波器 C非线性平滑滤波器 D非线性锐化滤波器 8要对受孤立噪声点影响的图像进行平滑滤波，不能达到效果的滤波器是（C、D） A中值滤波器 B邻域平均滤波器 C高频增强滤波器 D线性锐化滤波器 9设f（x,y）为一幅灰度图像，给定以下 4种变换 A g（

4、x,y）=|f（x,y）-f（x+1,y）|+|f（x+1,y+1）-f（x,y+1）| B g（x,y）=|f（x,y）-f（x+1,y+1）|+|f（x+1,y）-f（x,y+1）| 8f /8x + df ldy C g（x,y）=- Dgdfldx,dfldy 上述变换中属于锐化滤波的有：（A、B C、D） 10图像退化的原因可以是：（A、B、D） A透镜色差B噪声叠加C光照变化D场景中目标的快速运动 11噪声：（D） A只含有高频分量B其频率总覆盖整个频谱C等宽的频率间隔内有相同的能量 D总有一定的随机性 12设有一幅二值图像，其中黑色的背景上有一条宽为5个像素的白线。如果通过空域滤

5、波 消除这条白线，需用（D） A 3*3的算术均值滤波器B 7*7的算术均值滤波器 C 3*3的谐波均值滤波器 D 7*7的谐波均值滤波器 13中值滤波器（A、C） A和最大值滤波器可能有相同的滤波结果 B和最大值滤波器不可能有相同的滤波结果 C和中点滤波器可能有相同的滤波结果 D和中点滤波器不可能有相同的滤波结果 14令集合R代表整个图像区域，则子集 R1, R2, R3,Rn是对R分割的必要条件不包 括（B） A各Ri是连通的，i=1,2,.n BR1 二 R2 二 R n C P（Ri）=TRJE, i=1,2,n Ri c R/ = 0(/ H ;) 15以下分割算法中属于区域算法的是

6、（A、D） A分裂合并 B Hough变换 C边缘检测 D阈值分割 16用Sobel算子对图1中的图像进行边缘检测所得到的结果为（城区距离）（C） A 2 B 3 C 4 D 5 1 1 1 2 3 1 2 1 3 17拉普拉斯算子（B、C） A是一阶微分算子 B是二阶微分算子 C包括一个模板 D包括两个模板 18设1幅N*N的二值化图像中心处有1个值为1的n*n的正方形区域，此外的像素灰度值 均为0, （1）根据城区距离，使用索贝尔算子计算这幅图的梯度，并画出梯度的幅度值（给出梯 度图中所有像素的值）；-f -y （2） 画出根据二二arctgfx得到的梯度方 向的直方图，并标出直方图每个峰

7、的高度- （3）应用4邻域的拉普拉斯模板，给出图中每个像素的结果值 1、利用3*3滤波器，证明在空域中原图像减去平滑滤波的结果可得到锐化滤波的结果 （P15 页） 2、画出如下6 X6灰度图像的直方图，对其进行直方图均衡化处理，并画出均衡化后的图像 和它的直方图（要求有具体的步骤） 1 2 3 4 5 6 6 4 3 2 2 1 1 6 6 4 6 6 3 4 5 6 6 6 1 4 6 6 2 3 1 3 6 4 6 6 （p15 页） 3、写出用哈夫变换检测上眼睑的基本步骤，并给出每个参数的大概取值范围（图像大小为 320 X 28）图1是进行哈夫变换之前的边缘检测图，图1是二值化图像，标

8、为黑色的点 是我们要找的侯选边界点，通过这些边界点来定位上眼睑 M*N ， 4、什么是均值滤波器？用你熟悉的语言写出均值滤波器的源代码(假设图像大小为 用二维数组表示每个像素点对应的灰度) 均值滤波器是图像处理中一种常见的滤波器， 包括算术均值滤波器、 谐波均值滤波器、 逆谐 波均值滤波器等几类。 它主要应用于平滑噪声。 它的原理主要是利用某像素点周边像素的平 均值来打到平滑噪声的效果。 / 均值滤波器 bool FilterAV(unsigned char *image,int height,int width) int i,j; unsigned char *p=(unsigned cha

9、r*)malloc(height*width); for(i=1;iheight-1;i+) for(j=1;jwidth-1;j+) pi*width+j=(unsigned char)(int)image(i-1)*width+j-1 +(int)image(i-1)*width+j +(int)image(i-1)*width+j+1 +(int)imagei*width+j-1 +(int)imagei*width+j +(int)imagei*width+j+1 +(int)image(i+1)*width+j-1 +(int)image(i+1)*width+j +(int)ima

10、ge(i+1)*width+j+1)/M*N); for(i=1;iheight-1;i+) for(j=1;jheight; 9 int width = img-width; 10 int step = img-widthStep/sizeof(uchar); 11 uchar *data = (uchar*)img-imageData; 12 13 iDiffRec =0; 14 int F256= 0 ; / 直方图数组 15 int iTotalGray=0;/ 灰度值和 16 int iTotalPixel =0;/ 像素数和 17 byte bt;/ 某点的像素值 18 19 uc

11、har iThrehold,iNewThrehold;/ 阀值、新阀值 20 uchar iMaxGrayValue=0,iMinGrayValue=255;/ 原图像中的最大灰度值和最小灰度值 21 uchar iMeanGrayValue1,iMeanGrayValue2; 22 23 /获取(i,j)的值，存于直方图数组 F 24 for(int i=0;iwidth;i+) 25 26 for(int j=0;jheight;j+) 27 28 bt = datai*step+j; 29 if(btiMaxGrayValue) 32 iMaxGrayValue = bt; 33 Fbt

12、+; 34 35 36 36 iThrehold =0;/ 37 iNewThrehold = (iMinGrayValue+iMaxGrayValue)/ 2;/ 初始阀值 38 iDiffRec = iMaxGrayValue - iMinGrayValue; 40 39 for(int a=0;(abs(iThrehold-iNewThrehold)0.5)a+)/ 迭代中止条件 40 41 iThrehold = iNewThrehold; 42 / 小于当前阀值部分的平均灰度值 43 for(int i=iMinGrayValue;iiThrehold;i+) 44 45 iTota

13、lGray += Fi*i;/F 存储图像信息 46 iTotalPixel += Fi; 47 48 iMeanGrayValue1 = (uchar)(iTotalGray/iTotalPixel); 49 / 大于当前阀值部分的平均灰度值 50 iTotalPixel =0; 51 iTotalGray =0; 52 for(int j=iThrehold+1;jiMaxGrayValue;j+) 53 54 iTotalGray += Fj*j;/F 存储图像信息 55 iTotalPixel += Fj; 56 57 iMea nGrayValue2 = (uchar)(iTotal

14、Gray/iTotalPixel); 60 58 iNewThrehold = (iMeanGrayValue2+iMeanGrayValue1)/ 2; / 新阀值 59 iDiffRec = abs(iMea nGrayValue2 - iMea nGrayValue1); 60 64 61 /coutThe Threshold of this Image in imglterati on is:iThreholde ndl; 62 return iThrehold; 63 6写出下面图像在不同条件下的灰度共生矩阵： 1)d = 1, e = Q2)d = 1, e = 453)d = 1

15、,8 = 90 4)d = 2,日=Q5)d = 2,日=135;6)d = 2,日=90 0 1 0 3 0 0 1 0 1 1 2 0 2 0 2 1 3 2 3 1 0 0 0 2 1 2 3 2 2 0 0 2 2 3 0 1 (p46 页) 7、图像处理的应用范围及主要内容有哪些。 应用范围：1、视觉监控：银行防盗、人脸识别等2、工业检测与测量：公路路面破损图像 识别3、军事侦察、高精度制导 4、医疗诊断：CT技术，癌细胞识别等。5、通讯：可视电 话，视频点播等。6、影视业、娱乐、公众服务：广告，基于内容检索等。 主要内容：1、图像获取、表示和表现2、图像复原3、图像增强4、图像分割

16、5、图像压 缩编码6、图像处理中的频域变换7、目标表达与描述 同理，若滤波像素点的值是 0,则滤波窗中0的个数必多于窗内参加平均的像素个数 的一半，平均并四舍五入后的结果仍为0。所以，按题意对题图所示二值图像用三种大小不 同的邻域进行邻域平均滤波时，结果图像与原图像相同。 4、由于取值为1的白条的宽度是 7,大于9X 9滤波窗宽的一半（4.5）,当然也大于7X 7 和3X 3的窗宽的一半。这样就使得在用这三种大小的滤波窗进行中值滤波时，若滤波像素 点的值是1 （或0）,则滤波窗中1 （或0）的个数必多于窗内0 （或1）的个数，则排在中间的值仍为1 （或0）不变，即中值滤波后，图像没有变化。 2

17、5、已知一个二值图像， （1 ）对该图像使用四叉树进行划分 （2）用四叉树表达该图像 0 0 0 0 Q0 0U t! I1 ii n 1L ii 1(1)(2)(3) C 1(0)1(1)1(2)1(3)D 1(0)=21(1)=31(2)=41(3) 4下列因素中与客观保真度有关的是(A、B、D) A输入图与输出图之间的误差 B输入图与输出图之间的均方根误差 C压缩图与解压缩图的视觉质量 D压缩图与解压缩图的信噪比 5设一信源符号集为A=a1,a2，符号产生概率分别为P(a1)=N3, P(a2)=1/3,则编码方案理论上 可达到的最高效率为(C) A 0.333 B 0.625 C 0.

18、918 D1 6无失真编码定理确定的是(A) A每个信源符号的最小平均码字长度 B每个信源符号的最大平均码字长度 C各个信源符号的码字长之和的最小值 D各个信源符号的码字长之和的最大值 7设一个二元信源产生 2个符号的概率分别为P(b1)=1/4，P(b2)=34,信源的熵约为(D) A 0.5 B 0.6 C 0.7 D 0.8 8不通过计算，判断对此表中的符号进行哈弗曼编码后对应哪个符号的码字最长(A) A alB a2C a3 D a4 符 号 a1 a2 a3 a4 出 现 概 率 0.1 0.2 0.3 0.4 9已知信源符号集为Aa1,a2=0,1,符号产生概率为P(a1)=1/4

19、, P(a2)=34,对二进制序列 11111100，其二进制算术编码为B A 0.1111000 B 0.1101010 C 0.0110111 D 0.0011010 10对一个具有符号集B=b1,b2=0,1，设信源产生2个符号的概率分别为P（b1）=1/5, P（b2）=4/5,对二进制数1001进行算术编码，其结果用十进制数表示为（C） A 0.26 B 0.24 C 0.22 D 0.20 11保真度准则有哪些？客观保真度主观保真度标准（P23） 12下图表示的是一个 6 X6图像的灰度值，对其进行哈夫曼编码（要求写出每一步的步骤及 示意图） 30 10 20 40 20 30 2

20、0 40 0 20 30 10 20 20 30 30 10 0 20 40 40 20 10 20 10 0 20 20 10 40 30 20 0 40 10 30 （P26 页） 13现有来源于三色系统的图像数据源：aabbbbcaabcc对其进行 LZW编码。 已知的索引表为：（P30-31页） 字符串 索引 a 0H b 1H c 2H LZW_CLEAR 3H LZW_EOI 4H ? 按照下面的格式写出其每次输入一个字符后所得的结果（至少写出输入前5个字符 时的操作步骤） 序号 输入数据S2 S1+S2 输出结果 S1 生成新字符及索引 14什么是信息量和信息熵？两者的用途是什么？ （P24页） 信源消除信宿不确定性所需要的量，是信息定量表征。它表示该符号所需的位数 把信息中排除了冗余后的平均信息量称为信息熵” 15什么是冗余数据？什么是知识冗余？ 同一数据存储在不同的数据文件中的现象或者在一个数据集合中重复的数据称为数 据冗余. 知识冗余：由于存在着先验知识和背景知识，这些知识使得需要传输的信息量减少， 我们称这一类为知识冗余。 16哈夫曼编码有何优缺点 ？