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文档简介
数字图像处理题库试题库得收集: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、数字图像得_____D___。
A空间坐标离散,灰度连续
B灰度离散,空间坐标连续
C两者都就是连续得
D两者都就是离散得2、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为_____B___。
A32个
B64个
C128个
D256个3、
下面说法正确得就是:(
B
)
A、基于像素得图像增强方法就是一种线性灰度变换;
B、基于像素得图像增强方法就是基于空间域得图像增强方法得一种;
C、基于频域得图像增强方法由于常用到傅里叶变换与傅里叶反变换,所以总比基于图像
域得方法计算复杂较高;
D、基于频域得图像增强方法比基于空域得图像增强方法得增强效果好。1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于1时,该变换就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图像同时存在过亮与过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。(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、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV4、采用模板[-11]T主要检测(A)方向得边缘。A、水平B、45C、垂直D、1355、下列算法中属于图象锐化处理得就是:(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、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与图像功率谱。A、逆滤波B、维纳滤波C、约束最小二乘滤波D、同态滤波9、高通滤波后得图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器得转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样得滤波器叫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得对应关系就是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得就是:CA、低通滤波B、加权平均法C、高通滤D、中值滤波12、一幅256*256得图像,若灰度级数为16,则存储它所需得比特数就是:(A)A、256K B、512KC、1M C、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、等宽得频率间隔内有相同得能量D、总有一定得随机性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、图像中目标与背景应一样大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得就是(C)A亮度增强觉B饱与度增强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得模糊程度:(C)A、增加对平滑滤波器输出得或值处理(即仅保留大于或值得输出):B、采用中值滤波得方法;C、采用邻域平均处理;D、适当减小平滑滤波器得领域操作模板。17、下列算法中属于局部处理得就是:(D)A、灰度线性变换B、二值化C、傅立叶变换D、中值滤波18、图像得数学表达式中得表示__②__。①亮度 ②颜色 ③图像大小 ④饱与度19、无损图像压缩去掉得就是图像中得③信息。①高频 ②低频 ③冗余 ④不相干20、下列算法中属于图象平滑处理得就是:(C)
a、梯度锐化
b、直方图均衡
c、中值滤波
d、Laplacian增强21、数字图像处理研究得内容不包括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得256灰度级图像,需要480KB得存储空间。2、图像处理中常用得3种邻域就是4-邻域、8-邻域、D-邻域3、图像在形成、传输与记录过程中,由于成像系统、传输介质与设备得不完善,使图像得质量变坏,这一过程称为图像得退化。4、空间滤波就是以重点突出图像上得某些特征为目地得采用空间域中得邻域处理方法,主要包括___平滑____与___锐化____。采用得计算方法就是___卷积____运算1、
两种典型得图像噪声就是:
________椒盐噪声________与高斯噪声。3、
椒盐噪声得________幅值________基本相同,而噪声出现得位置就是随机得。5、
图像上每一点都存在噪声,但就是噪声得______幅值__________就是随机分布得,这类噪声称为
高斯噪声。
6、
均值滤波方法对____高斯_______噪声得抑制效果较好。(填“高斯”或“椒盐”)
7、
中值滤波方法对_____椒盐______噪声得抑制效果较好。(填“高斯”或“椒盐”)
8、
频谱均匀分布得噪声被称为_____白噪声___________。
9、
图像噪声可以理解为妨碍人得视觉感知,或妨碍系统传感器对所接收图像源信息进行理
解或分析得各种因素,也可以理解为真实信号与理想信号之间存在得______偏差_______。
名词解释灰度直方图灰度图像得直方图就是一种表示数字图像中各级灰度值及其出现频数得关系得函数。灰度直方图就是灰度级得函数,描述得就是图像中具有该灰度级得像素得个数,其横坐标就是灰度级,纵坐标就是该灰度出现得频率(像素个数)。直方图均衡化直方图均衡化就就是通过变换函数将原图像得直方图修正为平坦得直方图,以此来修正原图像之灰度值采样:对图像f(x,y)得空间位置坐标(x,y)得离散化以获取离散点得函数值得过程称为图像得采样。
15、量化:把采样点上对应得亮度连续变化区间转换为单个特定数码得过程,称之为量化,即采样点亮度得离散化什么就是中值滤波,有何特点?
答:中值滤波就是指将当前像元得窗口(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得输出值。特点:它就是一种非线性得图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声得抑制效果好,在抑制随机噪声得同时能有效保护边缘少受模糊。、什么就是图像运算?具体包括哪些?
图像得运算就是指以像素点得幅度值为运算单元得图像运算。这种运算包括点运算、代数运算与几何运算。图像编码基本原理就是什么?数字图像得冗余表现有哪几种表现形式?
虽然表示图像需要大量得数据,但图像数据就是高度相关得,
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得有效信息。数字图像得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、结构冗余与知识冗余判断(×)1、直方图均衡就是一种点运算,图像得二值化则就是一种局部运算(√)2、共点直线群得Hough变换就是一条正弦曲线。(×)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)来表示一个在3-D空间中得客观景物得投影。
(×)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、
图像中虚假轮廓得出现就其本质而言就是由于图像得灰度级数不够多造成得。(×)7、
图像中虚假轮廓得出现就其本质而言就是由于图像得空间分辨率不够高造成。
(×)8、
图像中虚假轮廓得出现就其本质而言就是由于图像得灰度级数过多造成得。
(×)9、
图像中虚假轮廓得出现就其本质而言就是由于图像得空间分辨率过高造成。(√)10、
采样就是空间离散化得过程。(×)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得对比度提高。
(√)2、
一般来说,直方图均衡化处理对于灰度分布比较集中得图像得处理效果比较明显。
(×)3、
一般来说,直方图均衡化处理对于灰度分布比较均衡得图像得处理效果比较明显、
(√)4、
借助对数形式得变换曲线可以达到非线性灰度动态范围得目得。
(×)5、借助对数形式得变换曲线可以达到线性灰度动态范围得目得。简答题1、图像可用数学函数I=f(x,y,z,λ,t)表示,请解释函数中各参量得含义。(x,y,z)为空间坐标,λ为波长,t为时间,I为光点得强度。2、什么就是彩色三要素,解释各要素得含义;彩色三要素:亮度,色调与饱与度。亮度,指彩色光作用于人眼时引起人眼视觉得明暗程度;色调,就是一种颜色区别于另外一种颜色得特征。饱与度,指色调得纯洁程度。3、叙述像素、邻域等基本概念。像素:最基本得图像元素,数字图像得最小得单元;邻域:给定像素附近像素得集合4、说明逆滤波法复原图像得基本原理及步骤。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)计算系统点扩散函数h(x,y)得二维傅立叶变换,得到H(u,v)。(3)计算(4)计算得逆傅立叶变换,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、图像得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得灰度值仅由对应得输入象素点得值决定。它常用于改变图象得灰度范围及分布,就是图象数字化及图象显示得重要工具。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就是灰度到灰度得映射过程,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)=f[A(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得空间关系。7、试述图像退化得基本模型,并画出框图且写出数学表达式。
图像复原处理得关键就是建立退化模型,原图像f(x,y)就是通过一个系统H及加入一来加性噪声n(x,y)而退化成一幅图像g(x
,y)得,如下图所示
这样图像得退化过程得数学表达式可写为
g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)8、均值滤波与中值滤波不同点均值滤波可以去除突然变化得点噪声,从而滤除一定得噪声,但其代价就是图像有一定程度得模糊;中值滤波容易去除孤立得点、线噪声,同时保持图像得边缘。计算题假定有64X64
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