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1、1.（8比特）(a)56K10241024256(b)750KDSL()(a)T=M/56000=(10241024)(8+2)/56000=187.25s=3.1min(b)T=M/56000=(10241024)(8+2)/750000=14s2.两个S1S2V4-邻接，（b）8-邻cm-a)Sl和S2不是4连qN4(p)(b)SlS28连接qn8(p)(c)SlS2m连qnd(p)3.(a)V=0,11apq48m(b)V=1,2(a)V=0,l,q(a)p(b)(b)55V=1,2的4邻接通(c)，其长度为6种情况，其长度也为6；8邻接通路(d)4m(d)短长度为6.或解：(1)在VD
2、0,1时，p和q之间通路的D4ODDD,D8距离为4,Dm距离为5。(2)在VD1,2时，p和q之间通路的D4距离为6,D8距离为4,Dm距离为6。530110根据b夙g)84n=2325455个像素宽，100个是5像素宽，100可知肌=100,所以工件需保持固定约3.3黒n=23、45n=2545小得多，请解20们的分离是20另一条线的距离是25像素。p3.21252584利用这个结果对其这个问题背后的基本思想是使用相机和代表硬币反应动力学的降解过程，进行逆滤波器操作。主要步骤如下：1。选择和丢失的硬币大小和内容尽可能接近的硬币。选择与丢失的硬币照片有接近的纹理和亮度的背景2.建立博摄影相机
3、几何图像库尽可能的接近类似丢失的硬币的图像。获得一些测试的照片。简化实验，获得能够给出类似测试图片图像的电视相机。这可以通过相机与图像处理系统从而生成将在实验中应用的数字图像。3。获得每一个硬币的图像有不同的镜头设置。由此产生的图像的角度，大小(这个与背景区域有关)方面与丢失的硬币的模糊照片接近。4.在第三步中为每一个图像的镜头设置是对丢失的硬币信息图像模糊处理的模型。每个这样的设置，移动硬币及其背景并用一个规定背景下的小亮点来替代它，或者用另外的机制时期接近于一个光脉冲。数字话这个脉冲。这是模糊处理的变换功能叫傅里叶变换。5.数字化丢失硬币的模糊照片得到它的傅里叶变换形式。每个硬币有函数H(
4、u,v)和G(u，v)描述。6.用维纳滤波器得到一个近似的F(u，v)。7.对每个*Fu,v)进行傅里叶反变换可以得出硬币的恢复图像。通常这样的基本步骤都可以用来解决这样的问题。9成像时由于长时间曝光受到大气干扰而产生的图像模糊可以用转移函数H(u,v)=exp-(u2+v2)/2表示。设噪声可忽略，求恢复这类模糊的维纳滤波器的方程解答：噪声可忽略时，维纳滤波器退化成理想的逆滤波器，所以F(u,v)二巧二巧二exp,v2)/22G(u,v)H(u,v)expHu2,v2)/22FThisisasimplepluginproblem.Itspurposeistogainfamiliaritywi
5、ththevarioustermsoftheWienerfilterFromEq(5.8-3),Hyj(utv)=1H(捉*)|H(场叭F+KwhereHuti/)|2=H(uf=Hz(11,vThen,10=64涉/(沪+沪玮-曲戶隔十说)一8强和cr直方图均衡化结一合起来以达到使価涉/+以住-4计十网*疋1113如何实现彩色图像灰度直方图匹配(规定化)？TheconceptuallysimplestapproachistotransformeveryltiputimagetotheHSIcolorspace7perfbimluEtogramspecificationperthediscus
6、sioninSection3.3.2ontheintensity(7)componentonly(leavingHandSalone),andcouveittheresultingintensitycomponentwiththeoriginalhueandsaturatioucomponentsbacktothestartingcolorspace.12t=0t=0t=Tx0(t)=at2/2H(u,v)jsin(7rua2)dtC(/niiaT)jS(/?iuaT)14说明彩色图像的补色饱和度分量不能单独从输入图像的饱和度分量局算出来。我们看到,最基本的问题是许多不同的颜色有相同的饱和度值
7、。在那里纯红、黄、绿、青色、蓝色，洋红都有一个饱和1。也就是说只要任何一个RGB组件是0,将产生一个饱和1。考虑RGB颜色(1,0,0)和(0,0.59,0),其代表红色和绿色的映射。HSI颜色值分别为(0,1,0.33)和(0.33,1,0.2)。现在RGB的初始补充值分别为(0、1,1)和(1,0.41,1),相应的颜色是青和洋红。他们的HSI值分别为(0.5,1,0.66)和(0.83,0.4&0.8)。因此为红色，一个起始饱和度1取得的青色“补充”饱和度1,而为绿色,一个起始饱和度1取得洋红“互补”饱和度“互补”饱和度。饱和本身并不是足够0.48。也就是说,起始同样的饱和度值导致两个不
8、同的的信息计算饱和度补充颜色。UsingEq.(6.2-3),weseethatthebsicproblemisthatmunydiffeieutcolorshavethesameEaturationvalue.ThiswasdemonstratedinProblem反12：wherepurered,yellow：green,cyan,blue,andmagentaallhadasatiirarioaof1.Thatis,aslongasanyoneoftheR.GBcouipotientsis0,Eq.(6.2-3)yieldsasaturationof1.ConsiderRGBcolors
9、(1.O?0)and(070.59.0),whichrepresentaredandagreen.TheHSItnpletsforthesecolorsperEq.(6.4-2)through(6.4-4)are(O.1,0.33)and(0.33,h0.2).respectively-Now：thecomplementsofthebeginningRGBvalues(seeSection6.5.2)are(Qr1,1)and(1,0.41.L)rrespectively;thecoiiespoDdmgcolorsarecyanandmagenta.TheirHSIvain品perEqs.(6
10、.4-2)tliraugh(6.4-4)are(0.5,1,0.66)and(0.83t0.4&0.8)nrespectively.Tims,forthered;astartingsatuiationof1yieldedthecyancomplemenTedsaturatianof1.whileforthegreen,astartingsaturationof1yieldedthemagentaiLconiplemetted7iaturatiouof0.48.Thatis：thesamestartingsahnahonresultedintwodifiEerentcomplemented7sa
11、turations.SaturationaloneisnotenoughltiforniatioDtocomputethesaturationofthecomplementedcolor.15假设一个图像系统的监视器和打印机显示片黄色,描述一下用来校正不平衡的通用变换。答：我们就可以通过如下几种方法减少黄色的比例(1)减少黄色、(2)增加蓝色、(3)增加青色和洋红、(4)减少红色和绿色BasedonthediscussionisSection6.5.4andwithreferencetothecolorwheel,inFig.6.32,wecandecreasetheproportionofyellowby(1)decieasiugyellow,(2)iticreasiiigblue,(3)iincreasiiigcyanandmagenta,or(4)decreasingredandgreen.16(1)解释为什么链码起点归一化方法可使所得链码与边界的起点无关？(2)求出对链码10176722335422进行起点归一化后的起点
