发布时间 : 星期四 文章2014级数字图像处理试题更新完毕开始阅读91fd5255580216fc700afde9
率域滤波器越宽，滤除的频率成份越多，在空间域意味着滤波器越窄，模板越小，检测边缘越少；频域越窄，空域越宽，模板越大，检测边缘越多。（低通滤波器，空域用带正系数模版实现低通滤波；高通滤波器用带有正有负的系数模版实现高通滤波）空域作平滑，相当于平域作低通；空域作锐化，相当于平域作高通；去掉高频分量，背景接近黑色，定标后接近灰色；变化剧烈的轮廓边缘变成白色。 理想滤波器缺点：物理上不可实现， 有抖动现象和振铃现象; 滤除高频成分使图像变模糊。优点：处理效果好。平滑效果比较：理想滤波器＞巴特沃斯＞高斯；振铃比较：高斯（无振铃）＞巴特沃斯（与阶数有关，阶数越大，越接近理想，振铃越明显；越小越接近高斯）＞理想（振铃最明显，截止频率点半径越小，振铃越明显） 锐化效果：理想滤波器＞巴特沃斯＞高斯；振铃比较：高斯＞巴特沃斯＞理想 同态滤波：低频成分与照度相联系，照度变化幅度大，使图像灰度动态范围宽（低频压缩）； 反射分量往往引起突变，特别在不同物体的连接部分，导致图像对数的傅立叶变换高频成分与反射相联系；反射灰度变化小，感兴趣部分细节不清（高频扩展） 图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。图像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法；图像复原是图像退化的逆过程；图像增强和图像复原的区别：①图像增强是为了突出图像中感兴趣的特征，增强后的图像可能与原始图像存在一定的差异。②评判图像增强质量好坏的是主观标准。③图像复原是针对图像退化的原因做出补偿，使恢复后的图像尽可能
接近原始图像。④评判图像复原质量好坏的是客观标准。 图像退化：在景物成像过程中，由于目标的高速运动、散射、成像系统畸变和噪声干扰，致使最后形成的图像存在种种恶化， 称之为“ 退化”。 图像退化原因：成像系统镜头聚焦不准产生的散焦；相机与景物之间的相对运动；成像系统存在的各种非线性因素以及系统本身的性能 ；射线辐射大气湍流等因素造成的照片畸变；成像系统的像差、畸变、有限带宽等；底片感光图像显示时会造成记录显示失真；成像系统中存 在的各种随机噪
声。 点扩展函数h(x,y)的确定：图像观察估计法、试验估计法 、模型估计法——根据导致模糊的物理过程（先验知识）来确定h(x,y)或H(u,v) ；根据物理、数学机理来建
立退化模型：大气湍流、光学系统散焦；照相机与景物相对运动。 信源编码器组成：1转换器（T）——将输入数据转换为可以减少图像中像素间冗余的格式或将图像变换使后续阶段更容易找到冗余压缩；2量化器（Q）——将输出精度调整到与预设的保真度准则相一致，减少心理视觉冗余，不可逆；3符号编码器（C）——生成一个定长或变长编码用于表示量化器输出并将输出转换为与编码相一致，减少 编码冗
余。 什么是数据冗余？数字图像中存在哪几种冗余？各有何特点？如何减少或消除？ 解答：代表无用信息或重复表示了其他数据已经表示过的信息的数据称为数据冗余。数据冗余主要有编码冗余、像素间冗余和心理视觉冗余三种。不同的编码方法可能会有不同的平均码字长度。包括 相对编码冗余（不同的编码方法会形成不同的平均码字长度，平均码字长度大的编码相对于平均码字长度小的编码就存在相对编码冗余）；绝对编码冗余（若平均码字长度的下限存在，则使平均麻子长度大于其下限的编码存在绝对编码冗余。）。由于像素间存在相关性，那么对于任一给定的像素值，原理上都可以通过它的相邻像素值预测得到。因此像素间的相关性，带来了像素间的冗余。通过某种变换来消除像素间的相关性达到了消除像素间冗余的目的。由于人的心理视觉特点，即人观察图像是基于目标物的特征而不是像素，这就使得某些信息显得不重
要，表示这些不重要信息的数据就称为心理视觉冗余。对于数据冗余，通过改变信息的描述方法，可以压缩掉这些冗余，进行无损压缩；对于心理视觉冗余，忽略一些视觉不太明显的微小差异，即进行有损压缩。
简述无损预测编码与有损预测编码的异
同。 解答：两者都是利用原图像与其预测图像的差值代替原图像进行编码。两者区别是有损预测编码中增加了一个数字量化器，以用较小的信息损失换来较大的压缩比。而无 损预测编码是不需要量化器
的。 霍夫曼编码特点瞬时：符号串中每个码字无需参考后继符号就可解码；惟一可解码：任何符号串只能以一种方式解码；块编码：每个信源符号都映射到一个编码符号的固定序列中。无损预测编码基本思想：通过对每个像素新增的信息进行提取和编码，来
消除在空间上较为接近像素之间的冗余信
息。 有损预测编码的失真分为：快速变化区——斜率过载；相对平滑区——颗粒噪声。 变换编码——变换域方法：将图像经过某种可逆线性变换映射到变换系数集，对这些系数进行量化和编码；大多数图像，大量系数量级很小，可进行不精确的量化（或完
全丢弃），几乎不会产生多少失真。 有损基本编码系统的步骤 压缩过程： 水平偏移→以8×8的图像块为基本单位进行编码→DCT计算→量化→变长编码（对直流系数(DC)进行编码，使用差分脉冲编码调制；
对于交流分量，先进行Z形编码）→哈弗曼编码。 染色体的统计与识别 先通过低通滤波去噪音 ；提取边缘；通过腐蚀去粘连 ；统计连
通区域的个数，得到染色体的数量 。 说明二值开运算和闭运算对图像处理的作用及其特点。 解答：（1）两种运算的作用主要是：开运算可用来平滑图像中物体的边界，消除图像中比结构元素小的颗粒噪声，在纤细点处分离物体等。闭运算可用来填充图像中比结构元素小的小孔，连接狭窄的间断，填充狭窄的缝隙等。（2）两种运算的特点主要是：开运算与闭运算具有对偶性。开运算具有磨光物体外边界的作用。闭运算可以使物体
的轮廓线变得光滑，具有磨光物体内边界的作用。 2、开运算与腐蚀运算相比有何优越性？ 解答：腐蚀运算和开运算都具有消除图像中小于结构元素的成分的作用。但腐蚀运算在消除图像中比结构元素小的成分的同时，会使图像中目标物体收缩变小；而开运算在消除图像中比结构元素小的成分的同时，能较好的保持图像中目标物体大小不变。 这是开运算相对于腐蚀运算的优越
性。 3、闭运算与膨胀运算相比有何优越性？ 解答：膨胀运算和闭运算都具有填充图像中小于结构元素的小孔和狭窄缝隙的作用。但膨胀运算在填充图像中比结构元素小的小孔和狭窄缝隙
的同时，会使图像中目标物体扩大；而闭运算在填充图像中比结构元素小的小孔和狭窄缝隙的同时，能较好的保
持图像中目标物体大小不变。这是闭运算相对于膨胀运算的优越性。 基于灰度值的图像分割的两个基本特性：不连续性（区域之间寻找边缘，包括间断检测边缘连接与检测） ；相似性（区域内部通过选择找到灰度值相似区域，包括门限处 理区域分离和聚
合）。 JPEG算法中DCT系数采用Z字形重排有何作用？DCT系数左上角（第1行第1列）为直流分量（DC系数），对8×8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1×64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。
DCT相对DFT优点：图像本身为实数，DCT为实数；DCT去相关能量集中，效果更好。 膨胀：它会使得图像扩大，是一种小于结构元素的填充；腐蚀：运用于图像收缩，去桥接部分。图像分割：图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
边缘检测：是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像压缩编码的目的节省图像存储容量；减少传输信道容量；缩短图像加工处理时间。
4.18 能否想出一个用傅里叶变换计算（或部分计算）在图像微分中使用的梯度数值的方法？解答：回答是“否”。因为傅里叶变换是线性的，而梯度运算有求平方根所以属于非线性运算，所以傅里叶变换不能被用于计算梯度。平方（平方根会绝对值）运算可被直接在空域计算。4.21频率域过滤时需要图像延拓，需要延拓的图像在图像中行和列的末尾要填充0值，见图4-8(a)。你认为如果把图像放在中心，四周填充结果不会有区别。答：需要延拓的图像要补零，再进行傅里叶变换，傅里叶变换具有周期性，当0值的总数不变时，如对图4-8(a)进行多次复制，在xy平面上将出现交错，每一次的平方只是黑色部分延伸，若对图4-8(b)用相同方法处理，结果不会有区别。 二维8×8DCT变换系数的空间频率分布和能量分布。 解答：对一个N×N的像素块进行二维DCT变换，从物理概念来理解，它是将空间像素的几何分布，变换为空间频率分布；经变换后的系数，左上角为直流项（DC项）；水平方向，从左到右表示水平空间频率增加的方向；垂直方向，从上到下表示垂直空间频率增加的方向；绝大部分的能量集中在直流分量和少数的低
频分量上。大致可认为：以左上角为圆心，在相同半径的圆弧上的系数其能量基本相等，越远离圆心，能量越小，如图6-1所示。3.13现有两幅图像a和b, 它们的灰度等级都分 布在全部0~255之间。
(1) 如果我们不断的从图像a中减去b，最终将得到什么结果； (2) 如果交换两幅图像是否会得到不同的结果。
解答：(1) 因为两幅图像灰度分布在全部0~255之间，并且我们假设两幅图像是不相关的，那么a-b的结果将分布在-255~255之间，所以每次减法操作可以表示为下式： a(n+1) = [a(n)-b+255]/2如果随着n趋于无穷, a(n)趋于一个稳定的图像A，那么 A = (A-b+255)/2所以A = 255-b, 最终得到的是图像b的负像；(2) 不同，最终得到的是a的负像。
用差值检测变化的方法有三个基本条件需要满足：
（1）准确地图像配准；（2）光照条件的控制；（3）噪声水平足够低。
例题：设有一幅8×8图像，其灰度级分布见下图所示。对其进行Huffman编码，给出编码过程和码字，并计算平均码字长、信息熵、编码效率和压缩比。 解答：计算每个符号（灰度级）出现的概率 ： P(1)=8/64，
P(2)=2/64， P(3)=31/64， P(4)=16/64， P(5)=7/64， 编码过程如下图所示
555431342524313455543134444431333333313333333