数字图像处理答案

1、、名词解释1.图像平滑图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。图像平滑的方法包括：插值方法，线性平滑方法，卷积法等等2.图像复原图像复原是一种对退化（或品质下降）了的图像去除退化因素，并进而恢复或重建被退化了的图像的技术。以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。3.HSI模型HSI颜色模型用H、S、I三参数描述颜色特性，其中H定义颜色的波长，称为色调；S表示颜色的深浅程度，称为饱和度；I表示强度或亮度。HSI颜色模型对于开发基于彩色描述的图像处理方法是一个理想的工具。4.有损压缩有损压

2、缩是通过牺牲图像的准确率以实现较大的压缩率，如果容许解压图像有一定的误差，则压缩率可显著提高。有损压缩在压缩比大于30：1时仍然可重构图像，而如果压缩比为10:1到20:1，则重构的图像与原图几乎没有差别.有损预测编码,变换编码5无损压缩无损压缩算法中删除的仅仅是图像数据中冗余的信息，因此在解压缩时能精确恢复原图像，无损压缩的压缩比很少有能超过3：1的,常用于要求高的场合。哈夫曼编码,行程编码,算术编码6数字图像一幅图像可定义为一个二维函数f（x,y）,当空间坐标x、y和幅值f为有限的离散数值时，称该图像为数字图像。简言之，以数字格式表示的图像。二、简答题（共41分）1.图像锐化与图像平滑有何

3、区别与联系？图象锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰;图像平滑用于去噪,对图像高频分量即图像边缘会有影响。都属于图像增强,改善图像效果2图像卷积和图像相关的区别与联系？图像卷积和图像相关是两种运算，但是相关函数和卷积函数除了复共轭和符号以外，具有相同的形式，都是含参变量的无穷积分。实现卷积的每一步都与相关相同，包括需要延拓。卷积是空间域过滤和频域过滤之间的纽带。相关的重要用途在于匹配，常用来比较两个函数的关联性，相似程度3正交变换的物理意义?特点：(1)能量保持不变(2)能量集中(3)能够把统计相关信号变成统计不相关信号。数字图像的变换要求能从反变换中完整地恢复过来。正交变换是满

4、足完整反变换要求的一种交换。4编码冗余有几种，请说明去处这些冗余的编码方案数据冗余有三种，分别是编码冗余、像素冗余和视觉心理冗余去除编码冗余，可以使用符号编码器(哈弗曼编码)去除像素冗余；可以使用映射器(RLB编码)去除视觉心理冗余，可以使用量化器。5图像旋转时所采用正向映射和逆向映射过程？图像旋转时需要注意如下两点：(1)图像旋转之前，为了避免信息的丢失，一定要有坐标平移，2)图像旋转之后，会出现许多空洞点，对这些空洞点必须进行填充处理，否则画面效果不好，一般也称这种操作为插值处理。最简单的方法是行插值方法或列插值方法：找出当前行的最小和最大的非白点的坐标，记作：(i,k1)、(i,k2)。

5、在(kl,k2)范围内进行插值，插值的方法是：空点的像素值等于前一点的像素值。同样的操作重复到所有行。经过如上的插值处理之后，图像效果就变得自然。列插值方法与此类同，6常用的灰度插值有几种，概括它们的优缺点最常用的灰度插值有三种，分别是最邻近插值法、双线性插值法和高阶插值法。最邻近插值法就是最邻近点重复，实现简单，但容易造成失真。双线性插值法根据点P(x0，y0)的四个相邻点的灰度值，通过两次插值计算出灰度值f(x0，y0)。计算量大，但缩放后图像质量高，不会出现图像不连续的情况。具有低通滤波器的性质，使高频分量减弱，所以使图像的轮廓在一定程度上受损。高阶插值法是的计算量比双线性插值法更大，因

6、此精度也更高Hough变换的基本思想？(1)对于边界上的n个点的点集，找出共线的点集和直线方程。设任意两点的直线方程：y=ax+b将a、b作为变量，ab平面内直线可以表示为:b=-xa+y(3)如果点(x1,y1)与点(x2,y2)共线，那么这两点在参数ab平面上的直线将有一个交点得到点A(a,b)是我们的解，(a,b)对应到图像坐标系xy中所求直线的斜率和截距请写出几种彩色模型,并阐述它们应用领域？RGB模型：红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色混合。主要用于彩色显示器和彩色视频摄像机。CMY和CMYK模型：C：青色,从白色中滤去红色。M：品红,从白色中滤去绿色。Y:黄色，从白色中滤去蓝色。K

7、：黑色。主要应用于印刷行业。HSI模型：色度(H).饱和度(S).亮度(I)。面向一般彩色图像的应用，YUV模型：亮度(Y)、色度(UV)。面向电视信号传输。计算题(43分)直方图的均衡化练习：对下列图橡进行直方图均衡化凹利用宜肓團均商右法旅出西銜AJ繭閨慷的宜方関.51或出沟新it的團嚴久列田庶姑區悅冋启麦级日-盖计吝駅蓋级丙悅盍戟目C-.计算査始區憧宜方画吝眾豈瓯冋更莹矗=气址）=0丄-1D-汁篁襄枳并示固些331113311433211332斗122114口（刀=匸母&=丄上T表3-1输入图像的灰度级及其灰度分布例3.1已知一幅大小为64X64的图像，灰度级为8,图像中各灰度级的像素数目

8、如&31所示，试对其进行直方图均衡化处理。k01234567nk7901023850656329245122|81解（1）计算输入图像的归一化灰度级和出现的概率。由表3-1可知，灰度级的总数目L=8,归一化输入的灰度级m=台=y（3-18）(3-19)3-20)根据式（3-22）计算第k个灰度级出现的概率，结果见表3-2。（2）求r*对应的变换后的灰度等级h，并进行修正。根据式（3-22）的变换函数计算灰度级值*，并选择最靠近的归一化的灰度级值。=孑=島=0.19与同理，有51=0.44y,S2=0.65y,S3=0.81y,5,=0.89y*=0.95心19$6=0981,*=1由此可见,均

9、衡化后新图像中有5个灰度级存在，其余3个灰度级不存在。（3）确定输入耳-5*的映射关系。门1132534656,（4）求新图像中各灰度级5*的像素数目n*o根据上面的映射结果，将输入图像的各灰度级上像素数目赋予变换后对应的灰度级上；若变换后某灰度级不存在，则它的像素数目为零。（5）求新图像中各灰度级的概率。42序号2345670.250.44207900均衡化后的直方图00.19013010.190.190.210?65原始直方图计算CDF映射关系映射后的像素10230?250.080.890.060.030.950.98.1均衡化前后的直方图如图3-10所示，通过比较图（a）、（c）可知，均

10、衡化后的直方图比瞅图像直方图均匀多了，动态范围扩大了，但由于存在量化误差，故并不是完全均匀。另外，直为图均衡化虽然提高了图像的对比度，但它是以减少图像灰度级为代价的。因为在均衡化过弟中，原始图像上几个像素较少的灰度级归并到一个新的灰度级上，致使灰度级较少，与像素敢多的灰度级的间隔被拉大了，这种现象称为简并现象。图3-10直方图均衡化处理2哈夫曼编码2.设一幅灰度级为8（分别用S0、S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7表示的图像中，各灰度所对应的概率分别为0.40、0.18、0.10、0.10、0.07、0.06、0.05、0.04。现对其进行哈夫曼编码.3开或闭运算中的一种4中值滤波随堂练

11、习：中值滤波5432112345332234455215141可以参考的网址 HYPERLINK /link?url=7Gn824GUZK0_kD3UGDfuG7euCr0Nf8-lY4kWDX93Ep /link?url=7Gn824GUZK0_kD3UGDfuG7euCr0Nf8-lY4kWDX93EpR7SU_nnfOgj8924toQDPnfW7C8Xt1sYbCJEfRP3kpy5hkI1xk3LwoWhAE0o0w5i9W5区域分裂与合并方法3区迹分裂与台并图了品区域廿裂与合井图体分闸法图解随堂练习：（区域分裂一台并）4365766431444145总绡前面的讨论F可以得到菇丰的分裂合井算議涉骤如下（1）对任何区域/?“如杲P（jRJ=FALSE,ft个医Jtt都分魏为4个梅连的不壷登区城（2）对相梆的2个憧域R,和局如果溝足P=FALSE.里令PJ?）-TRUE代表在R申的所有像素都具有相同的抚度值*原以先将图尺分裂为图7-24（a；所示的i个正方形区域曲