发布时间 : 星期四 文章数字图像处理与分析习题及答案更新完毕开始阅读cfa2f77ef121dd36a22d8242
答：将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象。图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。 5. 图像锐化滤波的几种方法。
答：（1）直接以梯度值代替；（2）辅以门限判断；（3）给边缘规定一个特定的灰度级；（4）给背景规定灰度级；（5）根据梯度二值化图像。 6、图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
答：区别：图像锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图像清 晰；图像平滑用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。 联系：都属于图像增强，改善图像效果。 7.简述直方图均衡化的基本原理。
答：直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。因为灰度分布可在直方图中描述，所以该图像增强方法是基于图像的灰度直方图。
直方图均衡化是将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象。图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对比度的加大。在均衡过程中，原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。若这些灰度级所构成的图象细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。
对离散图像的直方图均衡化是不能产生完全平坦的直方图的。理由是：（1）直方图是近似概率密度函数，（2）简并现象的存在使处理的灰度级总是要减少的，这是像素灰度有限的必然结果。均衡化只是近似的，其结果只能是产生近似均匀的直方图。
对一副图像进行直方图均衡化处理，然后在进行一次直方图均衡化处理，结果不会发生变化。理由是：（1）对于不同的图像，只要具有相同的灰度分布情况，其对应的灰度直方图是一致的；（2）任意一副图像都有唯一的与其对应的一个灰度直方图。
对一副灰度级为2的n次方且已经直方图均衡化的图像能否用变长编码方法进行压缩？效果如何？答：能。因为直方图均衡化并不能消除图像中的冗余信息和不相干信息。如果均衡化过程中没有发生灰度合并，则压缩效率与均衡化无关;如果发生了灰度合并，则压缩效率会有所提高。
8、将高频加强和直方图均衡相结合是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顺序对结果有影响吗？为什么？
答：有影响，应先进行高频加强，再进行直方图均衡化。
高频加强是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，使图像的视觉鉴别能力提高。再通过直方图均衡化将图像的窄带动态范围变为宽带动态范围，从而达到提高对比度的效果。若先进行直方图均衡化，再进行高频加强，对于图像亮度呈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。 9.什么是图像平滑？试述均值滤波的基本原理。
解：为了去除或减弱图像中的噪声，可以对图像进行平滑处理，称为图像平滑。大部分 的噪声都可以看作是随机信号，它们对图像的影响可以看作是孤立的。对于某一像素而言， 如果它与周围像素点相比，有明显的不同，我们就认为该点被噪声感染了。基于这样的分析， 我们可以用求均值的方法，来判断每一点是否含有噪声，并用适当的方法消除所发现的噪声。 10.平滑和锐化滤波器的异同及联系？
答：同：都能减弱或消除傅叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其他分量，从而达到增强某些频率分量的效果。异：平滑减弱或消除傅叶空间的高频分量，达到了增强低频分量、平滑图像细节的效果；锐化减弱或消除傅叶空间的低频分量，达到了增强高频分量、锐化图像细节的效果。联系：两者效果相反，互为补充，从原始图像中减去平滑滤波器的结果得到锐化滤波器的效果，反之亦然。
11、图像增强时，平滑和锐化有哪些实现方法？
答：平滑的实现方法：邻域平均法，中值滤波，多图像平均法，频域低通滤波法。 锐化的实现方法：微分法，高通滤波法。 12. 什么是中值滤波，有何特点？
解：中值滤波是非线性的处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。
中值滤波首先选一个含有奇数点的窗口 W，将这个窗口在图像上扫描，把该窗口中所含的 像
素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值，来代替该点的灰度值。 13.什么是中值滤波及其它的原理？
答：中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
特点：是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。 14.图像空域增强与频域增强的基本原理
答：频域增强是指在图像的频率域内，对图像的变换系数（频率成分）直接进行运算，然后通过傅里叶逆变换以获得图像的增强效果。空域增强是在图像上直接进行数据运算，基本上是以灰度映射变换的。
15.频域增强与空域增强有何不同
答：空域增强是在图像上直接进行数据运算，常见的处理方法有：线性拉伸、直方图均衡化等。频域增强主要有基于傅里叶变换的算法、基于小波变换的算法等。二者在图像增强时都已产生“振铃”现象。
16.高通滤波与低通滤波有何特点？
答：低通滤波器容许低频信号通过，但减少频率高于截止频率的信号的通过。对于不同滤波器而言，每个频率的信号的减弱程度不同。高通滤波器是去掉信号中不必要的低频成分，去掉低频干扰的滤波器。高通滤波器和低通滤波器常常成对出现，无论哪一种，都是为了把一定的 17.什么叫同态滤波？有何特点？
答：同态滤波是一种在频域中对图像同时进行图像对比度增强和压缩图像亮度范围的滤波方法。同态滤波可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅里叶变换处理的失真。
18.对于椒盐噪声，为什么中值滤波效果比均值滤波效果好？
答：椒盐噪声是复制近似相等但随机分布在不同的位置上，图像中又干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值，所以处理效果好。因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声。
19.理想低通滤波器缺点？
答：会产生比较严重的模糊和振铃现象，半径越小，模糊和振铃越明显，平滑效果也越差。振铃原因：时域图，频域图，旁瓣围绕横坐标震动，所以。 20. 二维傅里叶变换的分离性有什么实际意义？
解：该性质表明，一个二维傅里叶变换可由连续两次一维傅里叶变换来实现。实现的方 法如下图所示：
21.给出一维连续图像函数傅里叶变换的定义，并描述空间频率的概念。（10分）
答：1一维连续图像函数的傅立叶变换定义为：
（5分）
2空间频率是指单位长度内亮度作周期变化的次数。（2分）对于傅立叶变换基函数
，
考虑的最大值直线在坐标轴上的截距为，则表示空间周期，即为空
间频率。（3分）
22. 傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。 图像经过傅里叶变换后，景物的概貌部分集中在低频区段，景物的细节部分集中在高频区段，可以通过图像的高通滤波将图像中景物的细节提取出来。具体做法是，将傅里叶变换得到频谱图的低频部分强制为0，而将高频部分的信息保持不变，就相当于使用一个只保持高频部分信息不变，而低频信息被完全抑制的高通滤波器作用在原始图像上。将经过这样处理后的频谱进行傅里叶逆变换，就可以得到图像的细节部分。