数字图像处理考试题与答案

1、本文格式为Word版，下载可任意编辑 数字图像处理考试题与答案 题目： 一、填空（此题共20分，每题2分） 1、直方图均衡是以牺牲_来达到比较度加强的目的。 2、图像无失真压缩的极限值是_。 3、图像的_，则其压缩潜力也越大。 4、图像恢复以具有_特点而区别于图像加强。 5、主分量变换以具有_特点而区别于其它各种正交变换。 6、改善曝光不足图像的像质，宜用_。 7、改善运动模糊图像的像质，宜用_。 8、消除图像的随机噪声，宜用_。 9、图像的空间辨别率由_过程来决定，图像的亮度辨别率由_过程来决定。 二、判断对错并将错的改正（此题共10分，每题2分） 1、模拟图像经过采样可得到数字图像，而且数

2、据量随采样频率的增加而增加。 2、彩色图像的BMP文件结构中，颜色表数组的长度为。242 3、与最近邻插值相比，双线性插值具有速度快、视觉效果好的优点。 4、对图像进行傅里叶变换并将其频谱原点平移至方阵中心后，频谱图像的中心位置对应图 像中的高频信息，越靠近频谱图像四周边界位置频率越低。 5、灰值开闭运算具有滤波的性质，其中灰度开运算可以滤除图像中向下的噪声，而灰值闭 运算可以滤除图像中向上的噪声。 三、问答题（此题共30分） 1、给定一幅512*512的图像，对其进行2尺度塔式分解，请画出图像分解的示意图（分别用 L和H代表低频分量和高频分量），并解释LL、LH、HL和HH分别代表什么含义，

3、计算2尺度 分解后各图像分量的大小。（7分） 2、给定一个灰度的BMP文件，请回复：（7分） （1）若需要对该图像进行处理，你需要读入哪些数据到内存？ （2）假如要把该灰度图像改变成伪彩色并存储，你需要怎么做？ 3、图像处理算法中，什么是点处理、局域处理、全局处理算法，你所学过的图像处理算法 中哪些是点处理、局域处理、全局处理算法。（7分） 4、简述图像恢复与图像加强的概念、原理、共性及差异。（9分） 四、分析计算题（此题40分） 1、已知某18*12假想图像中含有一些点状噪声，如下图所示，利用所学的图像算法对该图像 去噪声，即消除或抑制噪声。写出所用滤波器、滤波核和处理结果。（PS:原试卷中

4、就是如下 这种7*15的矩阵，并不是我抄错了） 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 5 9 9 9 9 9 1 1 8 1 1 1 1 5 9 9 9 9 9 1 1 1 1 1 1 1 5 9 9 9 9 9 4、一幅图像（8*8*3bits）及其灰度直方图分别为： 44444440 45555450 45666450 45676450 45666450 45555450 44444440 44

5、444440 灰度频数概率熵 0 8 0.125 0.375 1 0 0 0 2 0 0 0 3 0 0 0 4 31 0.484 0.507 5 1 6 0.25 0.50 6 8 0.125 0.375 7 1 0.016 0.096 和64 1.0 1.853 问题：1）试对其进行Huffman编码。 2）Huffman编码是一种什么类型的编码算法，该图像的Huffman编码效率是多少？ 答案详解 一、填空 1. 图像等级 2. 图像熵值 3. 数据冗余越多（秦臻认为写熵越小） 4. 需要退化模型 5. 去数据相关性 6. 同态増晰技术 7. 图像复原/恢复技术（秦臻认为写数学模型化）

6、8. 图像平滑技术（秦臻认为写多图平均法） 9. 采样、量化 二、判断 1、错，图像经采样、量化才可得到数字图像。 2、错，彩色图像无颜色表。 3、错，双线性插值速度慢。 4、错，中心位置为低频信息，边界位置为高频信息。 5、错，灰值开运算滤除向上噪声，灰值闭运算滤除向下噪声。 三、问答 1、示意图为： LL：低频分量，代表图像的轮廓信息 LH：图像垂直方向细节信息 HL：图像水平方向细节信息 HH：斜45度高频分量，表示图像斜45度方向细节信息 大小：三个大图为256*256 四个小图为128*128 2、 1）信息头、颜色表、位图数据 2）转换过程：对输入图像像素灰度级执行3个独立的变换，

7、然后将3个变换结果分别送入红绿蓝三通道，由此三通道合成一幅彩色图像。存储：1、写方式开启文件。2、填写文件头结构并写入文件。3、填写信息头结构并写入文件。4、写入颜色表。5、写位图数据。6、关闭文件。 3、图像处理，即通过对原图像f(x,y)做一系列操作得到所需结果g(x,y)。即g(x,y)=G(f(x,y)， 其中若g(x,y)仅与原始数据f(x,y)相关，则为点处理，如图像灰度变换，线性变换等。 如g(x,y)与原始数据f(x,y)及其邻域像素相关，则为局域处理，如均值平滑、边缘检测（laplace、sobel算子等）等。 如g(x,y)与原始数据f(x,y)及全图相关，则为全局处理算法

8、，如傅里叶变换等。 4、（以PPT为主） 概念： 图像恢复：去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降问题，使图像尽可能接近于真实场景。 加强：针对图像清楚度下降，比较度偏低等问题，进行加强处理，以获得更好、更有用的图像。 原理： 图像恢复：以退化模型建立为基础，将退化图像进行恢复 图像加强：分空域和频域，分别以对图像本身操作和对图像的付氏变换域为基础。 共性：都是为了改善视觉效果，提升输入图像的视觉质量，便于后续处理。 区别：图像加强：更偏向主观判断，即要突出所关心的信息，满足人的视觉系统，具有好的视觉结果 图像复原：根据图像畸变或退化的理由，进行模型化处理，将质量退化的图像重建或恢复

9、到原始图像，即恢复退化图像的本来面目，忠实于原图像。因此务必根据一定的图像退化模型来进行图像复原。四分析计算题 1、滤波器：中值滤波器 滤波核：3*3滤波核， 010 111 010 处理结果：注意边界处值我设为不变，故只有红色处变为1 111111* 111111* 111111* 111111155555555 111111159999999 111111159999999 111111159999999 2、计算如下： 0 0 0 100 200 2000 6000 2000 200 100 0 0 200 3000 9000 3000 200 0 0 50 100 400 100 50

10、 0 0 0 0 0 0 0 令Nb代表圆环黑色部分像素数目，Ng代表外面方形部分像素数目，Nw代表中间白色圆形部分。由对应关系： Nb=100+ 200+ 2000+ 6000+ 2000 +200+ 100 Nw=50+ 100+ 400+ 100+ 50 Ng = 200+3000+ 9000+ 3000+ 20 由直径为12in，设D=12in 1）则可以求得像素间距为： 2）设白色标记尺寸的直径为D1 则有：22*1/41*2.987NwrNwDDDinNbNw 3、 简洁步骤如下： 1）、灰值开运算，注意结构元素选择方形，去除噪声 2）、大津阈值分割，初步分开目标 3）、区域编号，去除面积小的连通区域 4）、由二值图标记原图中的目标 4、 1）Huffman编码具体过程请参考冈萨雷斯的教材，PPT上不太细致