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1、2010 2011 学年度第二学期试卷标准答案及评分标准班级：电子 08 课程名称：数字像处理 任课教师： 顾勇数字像处理试卷（A）一、 填空1、 频域2、 4 领域、8 领域3、 直方均衡化、直方规定画4、 最近邻插值、双线性插值、三次样条插值5、 高频成分 低频成分6、 少 差7、8、二、简答题1、试讨论用于平滑处理的滤波器和用于锐化处理的滤波器之间的区别和联系。解：不同 相同平滑 低通滤波器，主要用来去除噪声锐化 高通滤波器，主要用来增强边缘信息都有理想、指数巴特沃思、梯形这几种滤波器，都是像增强的方法，从而满足视觉的要求。2、离散傅立叶变换的性质及在像处理中的应用？答：离散傅里叶变换的
2、性质：分离性、平移性、周期性、共轭对称性、旋转不变性、分配性和比理性。在像处理中的应用有：它是像处理中的一个最基本的数学工具，利用这个工具可以对像进行频谱分析，进行滤波、降噪等处理，例如可以用低通滤波器滤掉像中的高频噪声等等。3、4、讨论彩像增强与灰度像增强的关系。 答：在真彩增强中，尽管对R、G 、B各分量（相当于三个灰度像）直接使用对灰度的增强方法可以增加像中可视细节亮度，但得到的增强像中的调有可能完全没有意义。这是因为在增强中对应同一个像素的R、G 、B这三个分量都发生了变化，它们的相对数值与原来不同了，从而导致原像颜的较大变化，且这种变化很难控制。灰度像增强技术有助于研究彩像增强技术，
3、但彩像增强特别需要注意增强后像的调和饱和度的满意度。 5、 像数字化过程中的失真有那些原因？就在减少像失真和减少像的数据量两者之间如何取得平衡，谈谈个人的看法。答：像数字化的过程中失真的原因主要来自三方面：一、采样频率太低，即未满足采样定理造成像失真；二、外部和内部的噪声的影响，例如外部的电磁波，电器的机械运动等；三、用有限个灰度值表示自然界无穷多个连续的灰度值必然引起像失真。为了减少像失真，必然要增加采样点，即增加像的数据量，所以应根据对像的要求保留有用信息，如军事像只需保留能够反映地形地貌特征及目标的信息即可，普通的照片只要能满足视觉要求即可。6、JPEG算法中DCT系数采用Z字形重排有何
4、作用？ 答：DCT系数左上角（第1行第1列）为直流分量（DC系数），对88子块矩阵进行Z字形编排则可将其余的交流分量（AC系数）按“频率”从低到高排列，形成164的矢量。这样排列可以增加“0” 系数的游程长度，提高压缩效率。 三、分析计算题（36 分）1、一幅模拟彩像经平板扫描仪扫描后获得一幅彩数字像，其分辨率为 1024768 像素。若采用 RGB 彩空间，红、绿、蓝三基的灰度等级为 8 比特，在无压缩的情况下，在计算机中存储该像将占用多少比特的存储空间？当用 Photoshop 像处理软件去掉像的彩信息，只留下灰度信息，灰度等级为 4 比特，在无压缩的情况下，存储该像将占用多少字节的存储空
5、间？解： 1）采用 RGB 猜测空间，灰度等级为 8bit，无压缩时占存储空间大小为：bit187436761022）去掉彩信息，灰度等级为 4bit，无压缩时占存储空间大小为：522、 已知灰度像f（x，y）为如下矩阵所示，求经过反转变换后像 g（x，y）。反转变换gG（f）如a所示。 3、已知某个 6 符号离散信源的出现概率为试给出它的霍夫曼编码的码字和平均码长。 （8 分）4、若一个 6464 的离散像，灰度分成 8 层，其灰度 nk的值和分布情况如下表所示，请绘制该像的的直方，并求经过直方均衡后的像直方。（12 分）K 0 1 2 3 4 5 6 7rk 0 1/7 2/7 3/7 4
6、/7 5/7 6/7 1Pk 0.14 0.22 0.25 0.17 0.10 0.06 0.03 0.03原始像灰度级 概率分布 编码结果A 0.5 B 0.2 C 0.15 D 0.06 E 0.05 F 0.04 四、编程实现题1、 在MATLAB环境中，实现一幅像的傅里叶变换。 解：MATLAB程序如下： A=imread(rice.tif); imshow(A); A2=fft2(A); A2=fftshift(A2); figure,imshow(log(abs(A2)+1),0 10) ; 2 在 MATLAB 环境中利用 Sobel 算子和 Prewitt 算子对像进行锐化处理
7、 I = imread(g:Miss.bmp);imshow(I);hs=fspecial(sobel);S=imfilter(I,hs);hp=fspecial(prewitt)P=imfilter(I,hp);figure,imshow(S,);figure,imshow(P,);五、综合应用题根据所学过的像处理和分析方法，设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别（给出设计思想即可）。答：要点:Step 1：定位汽车牌照。通过高通滤波，得到所有的边缘，对边缘细化（但要保持连通关系），找出所有封闭的边缘，对封闭边缘求多边形逼近。在逼近后的所有 4 边形中，找出尺寸与牌照大小相同的四边形。牌照被定位。Step 2：识别数字。对牌照区域中的细化后的像对象进行识别（如前面所介绍的矩阵模糊识别法等）。第 一 页 共 四 页第 二 页 共 四 页第 三 页 共 四 页第 四 页 共 四 页
