数字图像处理答案

更新时间:2024-05-21 11:47:01 阅读量: 综合文库 文档下载

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一、名词解释

1.图像平滑

图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、 低频成分、 主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分, 使图像亮度平缓渐变,减小突变梯度,改善图像质量 的图像处理方法。图像平滑的方法包括:插值方法, 线性平滑方法,卷积法等等 2.图像复原

图像复原是一种对退化(或品质下降)了的图像去除退化因素,并进而恢复或重建被退化了的图像的技术。以图像退化的数学模型为基础,来改善图像质量。

3.HSI模型

HSI 颜色模型用 H、S、I 三参数描述颜色 特性,其中 H 定义颜色的波长,称为色调;S 表示颜色的深浅程度,称为饱和度;I 表示强度或亮度。HSI 颜色模型对于开发基于彩色描述的图像处理方法是一个理想的工具。 4.有损压缩

有损压缩是通过牺牲图像的准确率以实现较大的压缩率,如果容许解压图像有一定的误差,则压缩率可显著提高。有损压缩在压缩比大于30:1时仍然可重构图像,而如果压缩比为10:1到20:1,则重构的图像与原图几乎没有差别.有损预测编码,变换编码

5无损压缩

无损压缩算法中删除的仅仅是图像数据中冗余的信息,因此在解压缩时能精确恢复原图像,无损压缩的压缩比很少有能超过3:1的,常用于要求高的场合。哈夫曼编码,行程编码 ,算术编码

6数字图像

一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y),当空间坐标x、y和幅值f为有限的离散数值时,称该图像为数字图像。简言之,以数字格式表示的图像。

二、简答题(共41分)

1.图像锐化与图像平滑有何区别与联系?

图象锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰; 图像平滑用于去噪,对图像高频分量即图像边缘会有影响。 都属于图像增强,改善图像效果

2图像卷积和图像相关的区别与联系?

图像卷积和图像相关是两种运算,但是相关函数和卷积函数除了复共轭和符号以外,具有相同的形式,都是含参变量的无穷积分。实现卷积的每一步都与相关相同,包括需要延拓。卷积是空间域过滤和频域过滤之间的纽带。相关的重要用途在于匹配,常用来比较 两个函数的关联性,相似程度

3正交变换的物理意义?

特点: (1)能量保持不变(2)能量 集中(3)能够把统计相关信号变成统计不相关信号。 数字图像的变换要求能从反变换中完整地恢复过来。 正交变换是满足完整反变换要求的一种交换。

4 编码冗余有几种,请说明去处这些冗余的编码方案

数据冗余有三种,分别是编码冗余、像素冗余和视觉心理冗余去除编码冗余,可以使用符号编码器(哈弗曼编码) 去除像素冗余 ; 可以使用映射器 (RLB 编码) 去除视觉心理冗余,可以使用量化器。

5图像旋转时所采用正向映射和逆向映射过程?

图像旋转时需要注意如下两点:

(1) 图像旋转之前, 为了避免信息的丢失, 一定要有坐标平移,

2) 图像旋转之后,会出现许多空洞点, 对这些空洞点必须进行填充处理,否则画面效果不好,一般也称这种操作为插值处理。最简单的方法是行插值方法或列插值方法:

① 找出当前行的最小和最大的非白点的坐标,记作: (i, k1)、 (i, k2)。

② 在(k1, k2)范围内进行插值,插值的方法是:空点的像素值等于前一点的像素值。 ③ 同样的操作重复到所有行。经过如上的插值处理之后, 图像效果就变得自然。列插值方法与此类同,

6 常用的灰度插值有几种,概括它们的优缺点

最常用的灰度插值有三种,分别是最邻近插值法、双 线性插值法和高阶插值法。 最邻近插值法就是最邻近点重复,实现简单,但容易 造成失真。双线性插值法根据点 P(x0,y0)的四个相邻 点的灰度值,通过两次插值计算出灰度值 f(x0,y0) 。 计算量大,但缩放后图像质量高,不会出现图像不连 续的情况。 具有低通滤波器的性质, 使高频分量减弱, 所以使图像的轮廓在一定程度上受损。高阶插值法是 的计算量比双线性插值法更大,因此精度也更高

7Hough变换的基本思想?

(1) 对于边界上的n个点的点集,找出共线的点集和直线方程。设任意两点的直线方程:y = ax + b

(2) 将a、b作为变量,ab平面内直线可以表示为: b=-xa+y

(3) 如果点(x1,y1)与点(x2,y2)共线,那么这两点在参数ab平面上的直线将有一个交点 (4) 得到点A(a,b)是我们的解,(a,b)对应到图像坐标系xy中所求直线的斜率和截距

8请写出几种彩色模型,并阐述它们应用领域?

RGB 模型:红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色混合。主要用于 彩色显示器和彩色视频摄像机。 CMY 和 CMYK 模型: C: 青色,从白色中滤去红色。M:品红,从白色中滤去 绿色。 Y: 黄色,从白色中滤去蓝色。K:黑色。主要 应用于印刷行业。

HSI 模型:色度(H) .饱和度(S) .亮度 (I)。面向一般彩色图像的应用, YUV 模型:亮度(Y)、色度(UV)。面向电视信号传输。

计算题(43分)

1直方图的均衡化

2哈夫曼编码

2. 设一幅灰度级为8(分别用S0、S1、S2、S3、S4、S5、 S6、S7表示的图像中,各灰度所对应的概率分别为0.40、0.18、 0.10、 0.10、 0.07、 0.06、 0.05、0.04。现对其进行哈夫曼编码.

3开或闭运算中的一种

4中值滤波

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/11f7.html

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