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文档简介
1、试题库的收集:直接打开百度文库,这样比较全面一些输入:数字图像处理 试题 习题名词解释:选择题1、数字图像的_D_。 A空间坐标离散,灰度连续 B灰度离散,空间坐标连续 C两者都是连续的 D两者都是离散的2、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为_B_。 A 32个 B 64个 C128个 D 256个3. 下面说法正确的是:( B
2、 ) A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换; B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种; C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换,所以总比基于图像 域的方法计算复杂较高; D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于1时,该变换是针对如下哪一类图像进行增强。( B )A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C图像细节淹没在暗背景中 D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属
3、性。( B )A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型( A ) A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV4、采用模板-1 1T主要检测( A )方向的边缘。A.水平 B.45° C.垂直 D.135°5、下列算法中属于图象锐化处理的是:( C )A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波D. 中值滤波6、维纳滤波器通常用于( C ) A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像7、彩色图像增强时, C 处理可以采用RGB彩色模型。A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D
4、. 中值滤波8、_B_滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B _A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不11、 下列算法中属于图象锐化处理的是: C A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤 D. 中值滤波12、一幅256*256的图像,若灰度级数为16
5、,则存储它所需的比特数是:( A ) A、256K B、512K C、1MC、2M13、噪声有以下某一种特性( 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14. 利用直方图取单阈值方法进行图像分割时:( B )a.图像中应仅有一个目标 b.图像直方图应有两个峰c.图像中目标和背景应一样大 d. 图像中目标灰度应比背景大15. 在单变量变换增强中,最容易让人感到图像内容发生变化的是( C )A亮度增强觉 B饱和度增强C色调增强 D不一定哪种增强16、利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。一下哪项措施不能减小图像的
6、模糊程度:( C ) A、增加对平滑滤波器输出的或值处理(即仅保留大于或值的输出): 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领域操作模板。17. 下列算法中属于局部处理的是:( D ) A、 灰度线性变换 B、二值化 C、 傅立叶变换 D、 中值滤波18. 图像的数学表达式中的表示_。亮度颜色 图像大小饱和度19. 无损图像压缩去掉的是图像中的 信息。高频 低频 冗余 不相干20. 下列算法中属于图象平滑处理的是:( C ) a.梯度锐化 b.直方图均衡
7、; c. 中值滤波 d.Laplacian增强21. 数字图像处理研究的内容不包括 D。 A、图像数字化 B、图像增强 C、图像分割 D、数字图像存储22. 中值滤波器可以:( A )A、消除孤立噪声; B、检测出边缘;C、进行模糊图像恢复;D、模糊图像细节。填空1.存储一副600X800的256灰度级图像,需要 480KB 的存储空间。2.图像处理中常用的3种邻域是 4-邻域 、8-邻域 、D-邻域3.图像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,使图像的质量变坏,这一过程称为图像的退化。4、空间滤波是以重点突出图像上的某些特征为目地的采用空间域
8、中的邻域处理方法,主要包括_平滑_和_锐化_。采用的计算方法是_卷积_运算1. 两种典型的图像噪声是: _椒盐噪声_和高斯噪声。 3. 椒盐噪声的_幅值_基本相同,而噪声出现的位置是随机的。 5. 图像上每一点都存在噪声,但是噪声的_幅值_是随机分布的,这类噪声称为 高斯噪声。 6. 均值滤波方法对_高斯_噪声的抑制效果较好。(填“高斯”或“椒盐”) 7. 中值滤波方法对_椒盐_噪声的抑制效果较好。(填“高斯”或“椒盐”) 8. 频谱均匀分布的噪声被称为_白噪声_。
9、160; 9. 图像噪声可以理解为妨碍人的视觉感知,或妨碍系统传感器对所接收图像源信息进行理 解或分析的各种因素,也可以理解为真实信号与理想信号之间存在的_偏差_。 名词解释灰度直方图灰度图像的直方图是一种表示数字图像中各级灰度值及其出现频数的关系的函数。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)。直方图均衡化直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图,以此来修正原图像之灰度值采样:对图像f(x,y)的空间位置坐标(x,y)的离散化以获取离散点的
10、函数值的过程称为图像的采样。 15.量化:把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程,称之为量化,即采样点亮度的离散化什么是中值滤波,有何特点? 答:中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。特点:它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。.什么是图像运算?具体包括哪些? 图像的运算是指以像素点的幅度值为运算单元的图像运算。这种运算包括点运算、代数运算和几何运算。图像编码基本原理是什么?数字图像的冗余表现有哪几种表现形式?
11、0; 虽然表示图像需要大量的数据,但图像数据是高度相关的, 或者说存在冗余(Redundancy)信息,去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像, 同时又不会损害图像的有效信息。数字图像的冗余主要表现为以下几种形式:空间冗余、时间冗余、视觉冗余、 信息熵冗余、结构冗余和知识冗余 判断(×)1.直方图均衡是一种点运算,图像的二值化则是一种局部运算()2.共点直线群的Hough变换是一条正弦曲线。(×)7.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。 ()1.可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。 ()2.可以用f(x,y)来
12、表示一个在3-D空间中的客观景物的投影。 (×)3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。 (×)4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。 ()5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。 ()6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。 (×)7. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率不够高造成。 (×)8. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数过多造成的。 (×)9.
13、0;图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率过高造成。 ()10. 采样是空间离散化的过程。(×)1. 一幅图像经过直方图均衡化处理后,其对比度一定比原始图像的对比度提高。 ()2. 一般来说,直方图均衡化处理对于灰度分布比较集中的图像的处理效果比较明显。 (×)3. 一般来说,直方图均衡化处理对于灰度分布比较均衡的图像的处理效果比较明显. ()4. 借助对数形式的变换曲线可以达到非线性灰度动态范围的目的。 (×)5.借助对数形式的变换曲线可以达到线性灰
14、度动态范围的目的。 简答题1.图像可用数学函数I= f (x, y, z, , t) 表示,请解释函数中各参量的含义。(x,y,z)为空间坐标,为波长,t为时间,I为光点的强度。2.什么是彩色三要素,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。3.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;邻域:给定像素附近像素的集合4.说明逆滤波法复原图像的基本原理及步骤。 答:(1)对退化图像g(x,y)作二维离散傅立叶变换,得到G(u,v);(2)计算系
15、统点扩散函数h(x,y)的二维傅立叶变换,得到H(u,v)。 (3)计算(4)计算 的逆傅立叶变换,求得 行程编码?例如:5555557777733322221111111 行程编码为:(5,6)(7,5)(3,3)(2,4)(1,7)。 6.图像的点运算点运算将输入图象映射为输出图象,输出图象每个象素点的灰度值仅由对应的输入象素点的值决定。它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。点运算因其作用性质有时也被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换点运算实际上是灰度到灰度的映射过程,设输入图象为A(x,y),输出图象为B(x,y),则点运算可表示为 B(x,y)
16、=fA(x,y) 即点运算完全由灰度映射函数s=f(r)决定。显然点运算不会改变图象内象素点之间的空间关系。7.试述图像退化的基本模型,并画出框图且写出数学表达式。 图像复原处理的关键是建立退化模型,原图像f(x,y)是通过一个系统H及加入一来加性噪声n(x,y)而退化成一幅图像g(x ,y)的,如下图所示 这样图像的退化过程的数学表达式可写为 g(x,y)=Hf(x,y)+n(x,y)8.均值滤波和中值滤波不同点均值滤波可以去除突然变化的点噪声,从而滤除一定的噪声,但其代价是图像有一定程度的模糊;中值滤波容易去除孤立的点、线噪声,同时保持图像的边缘。计算题假定有64X64大小的图像,灰度为8级,概率分布如下表,试用直方图均衡化方法处理之并画出处理前后的直方图。2. 已知某信源发出的8个信息,
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