图像处理

第一章：

1. 半调输出技术可以 B

A 改善图像的空间分辨率 B 改善图像的幅度分辨率 C 利用抖动技术实现 D 消除虚假轮廓现象 2. 抖动技术可以 D A 改善图像的空间分辨率 B 改善图像的幅度分辨率 C 利用半调输出技术实现 D 消除虚假轮廓现象

3 .利用一个2×2模板的每个位置可表示4种灰度，那么这个模板一共可表示的灰度为B A 5种 B 13种 C 16种 D 20种

4. 一幅256×256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是 A

A 256K B 512K C 1M D 2M

5 .数字图像木刻画效果的出现是由于下列什么原因产生的 A A 图像幅度分辨率过小 B 图像幅度分辨率过大 C 图像空间分辨率过小 D 图像空间分辨率过大

6. 当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：A A 纹理区域（有许多重复单元的区域） B 灰度平滑区域 C 目标边界区域 D 灰度渐变区域

7 .当改变图像的幅度分辨率时，受影响最大的是图像中的：BD A 纹理区域

B 灰度平滑区域 C 目标边界区域 D 灰度渐变区域 第二章：

7． 如果将图像中对应直方图中偶数项灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替，所得到的图像将 BC

A 亮度减小 B 亮度增加 C 对比度减小 D对比度增加

8 .设f(x,y)为一幅灰度图像，给定以下4种变换，下述变换中属于锐化滤波的有：ABCD A g(x,y)=|f(x,y)-f(x+1,y)|+|f(x+1,y+1)-f(x,y+1)|

B g(x,y)=|f(x,y)-f(x+1,y+1)|+|f(x+1,y)-f(x,y+1)|

C g(x,y)= |?f/?x|?|?f/?y|

D g(x,y)= max{|?f/?x|,|?f/?y|}9. 利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。以下哪项措施不能减小图像的模糊程度 C

A 增加对平滑滤波器输出的阈值处理（仅保留大于阈值的输出）

B 采用中值滤波的方法 C 采用邻域平均处理

D 适当减小平滑滤波器的邻域操作模板 10 .中值滤波器可以 AC

A 消除孤立噪声 B 检测出边缘 C 平滑孤立噪声 D 模糊图像细节

11. 用Sobel算子对图1中的图像进行边缘检测所得到的结果为（城区距离） C A 2 B 3 C 4 D 5 1 1 1 2 2 3 1 1 3 12 .拉普拉斯算子 AB

A 是一阶微分算子 B 是二阶微分算子 C 包括一个模板 D 包括两个模板

第三章

1 . 图像退化的原因可以是：ABC

A 透镜色差 B 噪声叠加 C 光照变化 D 场景中目标的快速运动

2. 噪声：D

A 只含有高频分量 B 其频率总覆盖整个频谱 C 等宽的频率间隔内有相同的能量 D 总有一定的随机性

3 . 设有一幅二值图像，其中黑色的背景上有一条宽为5个像素的白线。如果通过空域滤波消除这条白线，需用 D

A 3*3的算术均值滤波器 B 7*7的算术均值滤波器 C 3*3的谐波均值滤波器 D 7*7的谐波均值滤波器 4 .中值滤波器 AC

A 和最大值滤波器可能有相同的滤波结果 B和最大值滤波器不可能有相同的滤波结果 C和中点滤波器可能有相同的滤波结果 D和中点滤波器不可能有相同的滤波结果 5 .在线性和中值混合滤波中 BC A 多个线性滤波器是串联的 B 多个线性滤波器是并联的

C 线性滤波器和中值滤波器是串联的 D 线性滤波器和中值滤波器是并联的 6. 自适应滤波器 AB A 适合消除脉冲噪声

B 可以根据滤波器模板所覆盖像素集合的统计特性调整模板尺寸 C 其输出由退化图像的方差所决定

D 对图像中所有像素采用同样的处理方式 8. 在式（4.4.5）中 AC

A 分子是灰度差大于Tv的像素数 B 分母是f(s,t)的邻域中像素的个数 C 分子总比分母小

D Tv总比Tn小

9 . 如果将均匀噪声的定义范围增加一倍，则其均值 B A 不变 B 不定 C 增加一倍 D增加两倍

10 . 如果将均匀噪声的定义范围增加一倍，则其方差 C A 不变 B 增加为两倍 C 增加为四倍 D 增加为八倍

11. 一幅灰度图像的浅色背景上有一个深色的圆环，如想将圆环变细，可使用 B A 中值滤波器 B 最大值滤波器 C 最小值滤波器 D 中点滤波器 第四章

1. 下列数据冗余方式中，由于像素相关性而产生的冗余方式为 B A 编码冗余 B 像素间冗余 C 心理视觉冗余 D 计算冗余

2. 对变长码代替自然码时可以减少表达图像所需的比特数，其原理是 D A 对各个灰度级随机赋予不同的比特数 B 对各个灰度级赋予相同的比特数

C 对出现概率大的灰度级用较多的比特数表示，对出现概率小的灰度级用较少的比特数表示 D对出现概率大的灰度级用较少的比特数表示，对出现概率小的灰度级用较多的比特数表示

3. 设图像灰度共四级，P(0)=0.4, P(1)=0.3 P(2)=0.2, P(3)=0.1，用下列哪种方法得到的码平均长度最短 C A l(0)=l(1)=l(2)=l(3) B l(0)>l(1)>(2)>(3) C l(0)

B 输入图与输出图之间的均方根误差 C 压缩图与解压缩图的视觉质量 D 压缩图与解压缩图的信噪比

5. 设一信源符号集为A={a1,a2},符号产生概率分别为P(a1)=2/3, P(a2)=1/3, 则编码方案理论上可达到的最高效率为C

A 0.333 B 0.625 C 0.918 D1 6. 无失真编码定理确定的是A

A 每个信源符号的最小平均码字长度 B每个信源符号的最大平均码字长度 C 各个信源符号的码字长之和的最小值 D各个信源符号的码字长之和的最大值

7. 设一个二元信源产生2个符号的概率分别为P(b1)=1/4， P(b2)=3/4,信源的熵约为C A 0.5 B 0.6 C 0.7 D 0.8

8 不通过计算，判断对此表中的符号进行哈弗曼编码后对应哪个符号的码字最长

A a1 B a2 C a3 D a4

8． 已知信源符号集为A{a1,a2}={0,1}， 符号产生概率为P(a1)=1/4, P(a2)=3/4, 对二进制序列

11111100，其二进制算术编码为

A 0.1111000 B 0.1101010 C 0.0110111 D 0.0011010 9．对一个具有符号集B={b1,b2}={0,1}，设信源产生2个符号的概率分别为P(b1)=1/5, P(b2)=4/5, 对二进制数1001进行算术编码，其结果用十进制数表示为

A 0.26 B 0.24 C 0.22 D 0.20

第五章

1 . 根据点-线对偶性ABD

A 图像空间中一个点对应参数空间中一条线 B 参数空间中一个点对应图像空间中一条线

C 图像空间中共线的3个点对应参数空间中2条线的交点 D图像空间中共线的3个点对应参数空间中3条线的交点 2.累加数组A（p,q）中的最大值对应 D

A 图像中直线斜率的最大值 B 图像中直线截距的最大值 C 图像中的点数 D 图像中共线的点数 3 . 为用区域生长法进行图像分割，需要确定 BD A 每个区域的均值 B 每个区域的种子像素 C 图像的直方图

D 在生长过程中能将相连像素包括进来的准则

5 .令集合R代表整个图像区域，则子集R1， R2， R3，… Rn是对R分割的必要条件不包括 B A 各Ri是连通的，i=1,2,….n

1?R2??Rn B RC P(Ri)=TRUE, i=1,2…,n

D Ri?Rj??(i?j) 6 . 以下分割算法中属于区域算法的是AD A 分裂合并 (区域合并) B Hough变换 C 边缘检测 D 阈值分割

7 .图像分割中的并行边界技术和串行区域技术分别利用的是：C A 不连续性和变化性 B 连续性和相似性 C 不连续性和相似性 D 连续性和变化性

8 .假设图像中有9个点均匀分布在一个十字架上，累加数组中的最大值为： A 4 B 5 C 8 D 9

9. 利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：B A 图像中应仅有一个目标 B 图像直方图有两个峰

C 图像中目标和背景应一样大 D 图像中目标灰度应比背景大

1 ,什么是数字图像?其特点是什么?

数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。 1直观形象，2 易懂，3 信息量大 2 ,数字图像处理的主要内容有哪些?

1) 2) 图像复原 3) 图像增强 4) 图像分割 5) 图像压缩编码 6) 图像处理中的频域变换 7) 目标表达与描述 8）形态学 4 . 图像分割的依据有哪些？分别举例说明每种分割有什么样的应用 相似性分割 非连续性分割 （P35）连续性分割 边缘分割

相似性分割：将相似灰度级的像素聚集在一起。形成图像中的不同区域。

这种基于相似性原理的方法也称为基于区域相关的分割技术 非连续性分割：首先检测局部不连续性，然后将它们连接起来形成边界，

这些边界把图像分以不同的区域。这种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于点相关的分割技术 两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求得到更好的分割效果。

1.通常用波比率来衡量数据传输速率，其定义为每秒传输的比特数。一般将数据以包的形式传输，每包由一个起始位，一字节（8位）信息和一个停止位组成。请据此回答下列问题： （a）用传输速率为56k波特的调制解调器传输一副有256个灰度级，大小为1024×1024的图像需要多少分钟？

（b）若用波特率为750K的电话数字用户线（DSL）来传输同样的图像，需要多长时间？ (a)256 阶灰度可以用 8 bit 表示 图像大小(bit): 1024 * 1024 * 8

每个包可以传输 8 bit 数据，实际传输 10 bit，需要 1024*1024 个包，传输整个图像需要 1048576*10 bit 需要时间

1048576*10/56000 = 187 [s] 大约三分钟

(数据通信中波特率的 1k=1000 而不是 1024) (b)1048576*10/750000 = 14 [s]

2. 1.令V={0,1},计算两个点p,q之间的4通路,8通路和m通路的距离(最短)

2.令V={1,2},重复上述计算

3 1 2 1(q) 2 2 0 2 1 2 1 1

1(p) 0 1 2

3. 一幅图像共有8个灰度级，每一灰度级的概率分布如下表所示，要求对其进行直方图规定化处理，规定化直方图的数据如表所示。(分别采用单映射规则和组映射规则画出规定化后的直方图)

rk Pr（r k） Zk Pz（zk） r0＝0 0.29 z0＝0 0 r1＝1/7 0.24 z1＝1/7 0 r2＝2/7 0.17 z2＝2/7 0 r3＝3/7 r4＝4/7 r5＝5/7 r6＝6/7 r7＝1 0.12 0.09 0.06 0.02 0.01 z3＝3/7 z4＝4/7 z5＝5/7 z6＝6/7 z7＝1 0 0.27 0.43 0.19 0.11

4.利用3*3滤波器，证明在空域中原图像减去平滑滤波的结果可得到锐化滤波的结果

5.画出如下6×6灰度图像的直方图，对其进行直方图均衡化处理，并画出均衡化后的图像和它的直方图（要求有具体的步骤） 1 6 1 3 1 1 2 4 6 4 4 3 3 3 6 5 6 6 4 2 4 6 6 4 5 2 6 6 2 6 6 1 6 6 3 6 6. 什么是均值滤波器？用你熟悉的语言写出均值滤波器的源代码（假设图像大小为M*N，用二维数组表示每个像素点对应的灰度）

7.讨论用于空间滤波的平滑滤波器与锐化滤波器的相同点，不同点和联系 1）空间滤波器的工作原理可借助频域进行分析 空间平滑滤波器

消除或减弱图像中灰度值具有较大较快变化部分的影响，这些部分对应频域中的高频分量，所以可用频域低通滤波来实现 空间锐化滤波器消除或减弱图像中灰度值缓慢变化的部分，这些部分对应频域中的低频分

量，所以可用频域高通滤波来实现

2）空域中的平滑滤波器在频域里对应低通滤波器 频域越宽，空域越窄，平滑作用越弱 频域越窄，空域越宽，模糊作用越强

3.）空域中的锐化滤波器在频域里对应高通滤波器 空域有正负值，模板中心系数值较大 另外频率域平滑滤波

– 消除高频成分 频率域锐化滤波 – 消除低频成分 8 .假定原图像f(x, y)的灰度范围为［a, b］，希望变换后图像g(x, y)的灰度范围扩展至［c, d］，则线性变换可表示为 ？

9. 在灰度线性变换中我们常用的三段线性变换法，写出三段线性变换法的表达式，并画出图像表示？

10. 设1幅7×7大小的二值图像中心处有1个值为0的3×3大小的正方形区域，其余区域的值为1。

（1）使用Sobel算子来计算这幅图的梯度，并画出梯度幅度图（按照城区距离计算出所有像素的梯度幅度值）；

（2）使用拉普拉斯算子计算拉普拉斯图，并给出图中所有像素的值。

11. 如图所示256*256的二值图像，其中的白条是7像素宽，210像素高，两个白条之间的间隔为17像素，当应用下面的方法处理时图像的变化结果是什么（按最靠近原则取0或1，图像边界不考虑）

（1）3*3邻域平均滤波

（2） 7*7的邻域平均滤波 （3） 9*9的邻域平均滤波 （4）用上述三种模板进行 中值滤波的结果是什么

解：

在题图中，由于取值为1的白条的宽度是7，大于9×9滤波窗宽的一半（4.5）,当然也大于7×7和3×3的窗宽的一半。这样就使得在用这三种大小的滤波窗进行中值滤波时，若滤波像素点的值是1（或0），则滤波窗中1（或0）的个数必多于窗内0（或1）的个数，则排在中间的值仍为1（或0）不变，即中值滤波后，图像没有变化。 12.

1 1 5 5 5 2 10 2 5 6 1 2 6 7 7 4 3 8 0 8 3 4 8 8 9

请用3*3中值滤波器对其处理,写出处理过程和结果:

13. 1 1 1 5 5 3 2 10 2 5 2 1 2 6 7 3 4 3 18 0 2 3 4 8 8 请用以下滤波器进行处理,写出处理过程和结果

14. 已知Roberts算子的作用

Sobel算子的作用模板为：

设图像为：

请完成：

①用Roberts算子对其进行锐化，写出锐化过程和结果(采用城区距离)。 ②用Sobel算子对其进行锐化，写出锐化过程和结果(采用棋盘距离)。

15. 写出用哈夫变换检测圆形的基本步骤，并解释在如图所示的一幅人眼图像中，如何通过哈夫变换检测出虹膜部分（即如何定位出如图2所示内外两个圆形）。图1是进行哈夫变换之前的边缘检测图，图1是二值化图像，标为黑色的点是我们要找的侯选边界点，通过这些边界点来定位内外两个圆

16. 对下图所示的图像分别用罗伯特算子，普瑞维特算子和索贝尔算子进行边缘检测，采用城区距离的计算方法，分别给出个算子的输出值

2 1 2

1 2 1

2 3 1

17.对下图所示的图像用索贝尔算子进行边缘检测，分别采用城区距离，棋盘距离，欧式距离来计算，给出3种情况下的输出值

1 1 1

2 3 1

2 1 3

18. 综合正交算子是对梯度算子的一种推广，其中用于边缘检测的4个模板如下图所示（d为正常数），试证明它们是互相正交的

1 d 1 0 -1 d

0 0 0 1 0 -1

-1 -d -1 -d 1 0 d -1 0 1 0 -1 -1 0 1 d 0 -d 0 1 -d 1 0 -1

20. 写出下面图像在不同条件下的灰度共生矩阵

1)d?1,??0;2)d?1,??45;3)d?1,??90 4)d?2,??0;5)d?2,??135;6)d?2,??90 0 1 2 3 1 1 0 0 1 2 0 1 2 0 3 3 1 1 0 2 0 2 3 0 2 0 0 2 2 0

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