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数字图像处理的期末复习试题和答案
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2013-03-09
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这是在数字图像处理的期末考试中国可以用于复习的题目和答案,可以帮助大家更好的考试
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第一章 导论(1—5)
1. 图像及图像分类
图像是对客观现象的一种相似性的、生动性的描述或写真。或者说图像是客观对现象的一种
表示,它包含了被描述对象的有关信息。
根据人眼的视觉可将图像分为可见图像和不可见图像。其中可见图像的一个子集为图片,它
包括照片、用线条画的图和画;另一个子集为光图像,及用透镜,光栅,和全息技术产生的
图像。不可见的图像包含不可见光成像和不可见量形成的图。
2. 图像处理的两种方式
图像处理可分为模拟图像处理(利用光学,照像方法对模拟图像的处理)和数字图像处理
(利用计算机对数字图像进行系列操作,从而获得某种预期的结果的技术)。
3. 数字图像处理内容(三个层次)
根据抽象程度不同,数字图像处理可分为 3 个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
狭义图像处理是对输入图像进行某种变化得到输出图像,是一种图像到图像的过程。狭义图
像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果,或对图像进行压缩编码以减少所
需存储空间或传输时间,降低对传输通道的要求。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而建立对图像目标的描述。图像
分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上,基于人工智能和认知理论,研究图像中各目标的性质和
它们之间的相互联系,对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译,从而指导
和规划行动。
4. 数字图像处理系统组成
包括:采集、显示、存储、通信、处理和分析五个模块组成。必须有专用的输入输出和通信
设备.
5. 数字图像处理的特点
1、精度高 2、再现性好 3、通用性、灵活性高。
第二章 数字图像处理基本概念(6—13)
6. 图像数字化过程
图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程(具体来说,就是
在成像过程中把一幅图画分割成一个个小区(像元或像素),并将各小区灰度用整数来表示 ,
这样便形成一幅数字图像。小区域的位置和灰度称为像素的属性。)
7..灰度图像和彩色图像的表示
灰度图像:指每个像素由一个量化的灰度来描述的图像,没有彩色信息。若图像像素灰度
只有两级[通常取 0(白色)或 1(灰色)],这样的图像称二值图像。
彩色图像:指每个像素由红、绿、蓝(分别用 R、G、B 表示)三原色构成图像,其中
R、G、B 是由不同灰度级别来描述的。
8.采样、量化参数与数字化图像间的关系
采样间隔越大、所得图像像素数越少、空间分辨率低、质量差、严重时出现像素呈块状的国
际棋盘效应。
采样间隔越小、所得图像像素数越多、空间分辨率高、图像质量好、但数据量大。
量化等级越高、所得图像层次越丰富、灰度分辨率高、图像质量好、但数据量大。
量化等级越少、图像层次欠丰富、灰度分辨率低、会出现假轮廓现象、图像质量变差、但数
据量小。
9.灰度直方图概念、性质、应用(根据图像灰度直方图判读图像在亮度、对比度上的特征)
概念:灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级与各灰度级像素出现的频率之间的关系。以灰
度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。
性质:灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况,而不能反映图像像素的位置,及丢失了
像素的位置信息。一幅图相对应唯一的灰度直方图,反之不成立。
应用:1.用于判断图像量化是否恰当; 2.用于确定图像二值化的阈值; 3.当物体部分的灰度
值比其他部分灰度值大时,可利用直方图统计图像中物体的面积; 4.计算图像信息量 H
(熵)
10. 数字图像处理算法形式
图像处理的几种具体算法:
1.局部处理 (局部处理、点处理、大局处理)
2.迭代处理
3.跟踪处理
4.窗口处理和模板处理
5.串行处理和并行处理
11. 图像的特征类别
1)自然特征
① 光谱特征 ②几何特征 ③时相特征
2)人工特征
1. 直方图特征 2. 灰度边缘特征 3. 线和角点特征 4. 纹理特征
图像的特征有很多,按提取特征的范围大小又可分为:
① 点特征
仅由各个像素就能决定的性质。如单色图像中的灰度值、彩色图像中的红(R)、绿(G)、蓝(B)
成分的值。
② 局部特征
在小邻域内所具有的性质,如线和边缘的强度、方向、密度和统计量(平均值、方差等)等。
③ 区域特征
在图像内的对象物 (一般是指与该区域外部有区别的具有一定性质的区域)内的点或者局部的
特征分布,或者统计量,以及区域的几何特征(面积、形状)等。
④ 整体特征
整个图像作为一个区域看待时的统计性质和结构特征等
12. 图像变换的目的
图像变换的目的在于:①使图像处理问题简明化;②有利于图像特征提取;③有助于从概念
上加强对图像信息的理解。
13. 正交变换特点
特点是:在变换域中图像能量主要集中分布在低频率成分上,边缘、线信息反映在高频率成
分上。
第四章 图像增强(14—29)
14. 图像增强的目的
图像增强的目的:(1)采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像清晰度。
(2)将图像转换成一种更适合人或机器进行分析处理的形式。它不是以图像保真度为原则,
而是通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息,抑制一些无用的信息 ,
以提高图像的使用价值。
15. 图像增强包含的主要内容
看旧书 62 面(新书 66 面)
16. 灰度变换(能根据变换函数的图形特征分析对图像增强的结果)
1. 灰度变换(能根据变换函数的图形特征分析对图像增强的结果)
灰度变换可调整图像的灰度动态范围或图像对比度,
是图像增强的重要手段之一。
1.线性变换
令图像 f(i,j)的灰度范围为[a,b],线性变换后图像
g(i,j)的范围为[a´,b´],如图,g(i,j)与 f(i,j)之
间的关系式为:
g(i,j)=a′+(b ′ − a ′) (f(i,j)−a)
b−a
在曝光不足或过度的情况下,图像灰度可能会局限在
一个很小的范围内。这时在显示器上看到的将是一个
模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。
下图是对曝光不足的图像采用线性变换对图像每
一个像素灰度作线性拉伸。可有效地改善图像视觉效
果。
2.分段线性变换为了突出感兴趣目标所在的灰度区
间,相对抑制那些不感兴趣的灰度区间,可采用分段
线性变换。设原图像 f(x,y)在[0,Mf],感兴趣目标的
灰度范围在[a,b],欲使其灰度范围拉伸到[c,d],则对
应的分段线性变换表达式为
通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直
线的斜率,可对任一灰度区间进行拉伸或压
缩。
3.非线性灰度变换
当用某些非线性函数如对数函数、指数
函数等,作为映射函数时,可实现图像灰度
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资源评论
- 我的心情以流逝2015-01-20好 可以用
- qq_249677792015-03-27资料还可以,就是索要的积分太多
jzc854310671
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