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1、一，填空题（每题1 分，共 15 分）1，列举数字图像处理的三个应用领域医学，天文学， 军事2，储备一幅大小为10241024， 256 个灰度级的图像，需要8Mbit；3，亮度鉴别试验说明，韦伯比越大，就亮度鉴别才能越差 ；4，直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像；5，依据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩和 有损压缩6，图像压缩为建立在图像存在编码冗余， 像素间冗余， 心理视觉冗余三种冗余基础上；7，对于彩色图像，通常用以区分颜色的特性为色调， 饱和度亮度；8，对于拉普拉斯算子运算过程中图像显现负值的情形，写出一种标定方法：( g( x, y)gmin )*255/(gmaxgm
2、in )|精.|品.|可.|编.|辑.|学.|习.|资.|料.二，挑选题（每题2 分，共 20 分）1，采纳幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1 时，该变换为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 图像细节埋没在暗背景中D 图像同时存在过亮和过暗背景2，图像灰度方差说明白图像哪一个属性；（ 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，运算机显示器主要采纳哪一种彩色模型（A）A ，RGBB， CMY 或 CMYKC，HSID ，HSVT4，采纳模板 -11 主要检测（ A）方向的边缘；A. 水平B.45C.垂直D.135 5，以下算法中属于图象
3、锐化处理的为：( 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，减小图像动态范畴C，复原图像D，平滑图像7，彩色图像增强时，C处理可以采纳 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运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，为改善这种情形，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重量；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. 抱负高通滤波器10，
4、图象与灰度直方图间的对应关系为B A. 一一对应B.多对一C.一对多D.都不四， 简答题（每题 5 分，共 20 分）1，逆滤波时，为什么在图像存在噪声时，不能采纳全滤波？试采纳逆滤波原理说明，并给出正确的处理方法；复原由退化函数退化的图像最直接的方法为直接逆滤波；在该方法中， 用退化函数除退化图像的傅立叶变换来运算原始图像的傅立叶变换；F u,vG u, v H u, vF u, vN u, v H u, v|精.|品.|可.|编.|辑.|学.|习.|资.|料.由上式可以看到， 即使我们知道退化函数，也可能无法精确复原未退化 的图像；由于噪声为一个随机函数，其傅氏变换未知；当退化为0 或非常
5、小的值， N(u,v)/H(u,v)之比很简单打算 F u, v 的值； 一种解决该问题的方法实现值滤波的频率时期接近原点值；2，当在白天进入一个黑暗剧场时，在能看清并找到空座位时需要适应一段时间，试述发生这种现象的视觉原理；答：人的视觉肯定不能同时在整个亮度适应范畴工作， 它为利用转变其亮度适应级来完成亮度适应的； 即所谓的亮度适应范畴； 同整个亮度适应范畴相比，能同时鉴别的光强度级的总范畴很小；因此，白天进入黑暗剧场时，人的视觉系统需要转变亮度适应级， 因此， 需要适应一段时间， 亮度适应级才能被转变；3，简述梯度法与 Laplacian 算子检测边缘的异同点？答：梯度算子和 Laplac
6、ian 检测边缘对应的模板分别为-1-11111-411（梯度算子）（ Laplacian算子）（ 2 分）梯度算子为利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点； 而 Laplacian算子检测边缘为利用阶跃边缘灰度变化的二阶 导数特性，认为边缘点为零交叉点；（ 2 分）相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏锐；（ 1 分）4，将高频加强和直方图均衡相结合为得到边缘锐化和对比度增强的有效方法；上述两个操作的先后次序对结果有影响吗？为什么？答：有影响，应先进行高频加强，再进行直方图均衡化；高频加强为针对通过高通滤波后的图像整体偏暗，因此通过提高平均灰度的亮度， 使图像的视觉鉴别才
7、能提高；再通过直方图均衡化将图像的窄带动态 范畴变为宽带动态范畴， 从而达到提高对比度的成效；如先进行直方图均衡化， 再进行高频加强， 对于图像亮度出现较强的两极现象时，例如多数像素主要分布在极暗区域， 而少数像素存在于极亮区域时，先直方图均衡化会导致图像被漂白， 再进行高频加强， 获得的图像边缘不突出，图像的对比度较差；五， 问答题（共 35 分）1，设一幅图像有如下列图直方图，对该图像进行直方图均衡化，写出均衡化过程， 并画出均衡化后的直方图；如在原图像一行上连续8 个像素的灰度值分别为： 0，1， 2，3，4， 5，6，7，就均衡后，他们的灰度值为多少？（ 15 分）|精.|品.|可.|
8、编.|辑.|学.|习.|资.|料.答： skkp(ri ) ， k= 0， 1， 7，用累积分布函数（ CDF ）作为变换函i 0数 Tr 处理时，均衡化的结果使动态范畴增大；ripr (ri )sk计sk并skpr (sk )r 0=00.1740.1741/7s0=1/70.174r 1=1/70.0880.2622/7r 2=2/70.0860.3482/7s1=2/70.174r 3=3/70.080.4283/7r 4=4/70.0680.4963/7s2=3/70.148r 5=5/70.0580.5544/7r 6=6/70.0620.6164/7s3=4/70.120r 7=1
9、0.38411s4=10.384均衡化后的直方图： 0，1，2，3，4，5，6，7 均衡化后的灰度值依次为1，2，2，3，3，4，4，73，抱负低通滤波器的截止频率挑选不恰当时，会有很强的振铃效应；试从原理上说明振铃效应的产生缘由； （ 10 分）答：抱负低通滤波器（频域）的传递函数为：第 5 页（共 7 页）H (u,v)1D(u,v)D00D(u,v)D0|精.|品.|可.|编.|辑.|学.|习.|资.|料.滤波器半径交叉部分（侧面图）：对应空间域（进行傅立叶反变换，为sinc 函数）：用抱负低通滤波器滤波时，频域：G(u,v)F (u,v) H (u, v)，傅立叶反变换到时域有：g ( x, y)f ( x,y)*h(x, y)，频域相乘相当于时域作卷积；因此，图像经过抱负低通滤波器后，时域上相当于原始图像与sinc 函数卷积， 由于 sinc 函数振荡，就卷积后图像也会振荡；或者说由于sinc 函数有两个负边带，卷积后图像信号两侧显现“过冲现象”，而且能量不集中，即产生振铃效应；如截止频率越低，即D0 越小，就 sinc 函数主瓣越大，表现为中心环越宽，相应四周环（旁瓣）越大；而中心环主要打算模糊，旁瓣主要打算振铃效应； 因此当介质频率较低时， 会产生很强的振铃效应； 挑选适当的截止频率，会减小振铃效应；|精.|品.|可.|编.|辑.|学.|习.|资.|料.
