数字图像处理期末考试答案
《数字图像处理》复习指南
选择题
1、采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于1 时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。（ B )
A图像整体偏暗B图像整体偏亮
C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景
2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性（B )
A平均灰度B图像对比度
C 图像整体亮度D图像细节
3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A )
A、RGB
B、CMY或CMYK
C、HSI
D、HSV
4、采用模板［-1 1]T主要检测（A）方向的边缘。
A.水平
B.450
C.垂直
D.1350
5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C )
A.低通滤波
B.加权平均法
C.高通滤波
D. 中值滤波
6、维纳滤波器通常用于（ C )
A、去噪
B、减小图像动态范围
C、复原图像
D、平滑图像
7、彩色图像增强时，（C）处理可以采用RGB彩色模
型。
A. 直方图均衡化
B.同态滤波
C. 加权均值滤波
D. 中值滤波
8、 B 滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A. 逆滤波
B.维纳滤波
C. 约束最小二乘滤波
D. 同态滤波
9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫（ B ）。
A. 巴特沃斯高通滤波器
B.高频提升滤波器
C. 高频加强滤波器
D. 理想高通滤波器
10、图象与灰度直方图间的对应关系是（ B )
A.一一对应
B.多对一
C.一对多
D.都不
11、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C)
A.低通滤波
B.加权平均法
C.高通滤波
D. 中值滤波
12、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 C.2M
13、一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为：（D）
a.0
b.255
c.6
d.8
14、下列算法中属于局部处理的是：（D）
a.灰度线性变换
b.二值化
c.傅立叶变换
d.中值滤波
15、下列算法中属于点处理的是：（B）
a.梯度锐化
b.二值化
c.傅立叶变换
d.中值滤波
16、下列算法中属于图象平滑处理的是：（C）
a.梯度锐化
b.直方图均衡
c.中值滤波
https://www.wendangku.net/doc/df18853504.html,placian增强
17、设灰度图中每一个像素点由1 个字节表示，则可表示的灰度强度范围是
（B）A.128 B.256 C.36 D.96
18、对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？(D)
A 低通滤波
B Laplace 微分
C 邻域平均
D 中值滤波
19、将图像“name.tif”存储到文件中的命令（C）
A、imread（’name.tif’）
B、load
C、imwrite（’name.tif’）
D、imshow（’name.tif’）
20.计算机显示设备使用的颜色模型是（A）
A.RGB
B.HSV
C.CMY
D.以上都不对
21.下列关于直方图的叙述错误的是(D)
A.描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率
B.描述图像中不同灰度级像素出现的次数
C. 没有描述出像素的空间关系
D. 直方图均衡化不能增强图像整体对比度的效果
22.锐化滤波器的主要用途不包括( B)
A.突出图像中的细节增强被模糊了的细节
B.超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊
C.图像识别中分割前的边缘提取
D.锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像
23.假设f(x,y)是一幅图像，则下列有关f(x,y) 的傅里叶变换说法中不正确(C)
A.在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级
B.一个二维傅里叶变换可以由两个连续一维的傅里叶运算得到
C.图像频率域过滤可以通过卷积来实现
D.傅里叶变换具有线性移不变性
24.列有关图像复原和图像增强的说法错误的是(D)
A.与图像增强不同，图像复原的目的是提供给用户喜欢接收的图像
B.图像增强主要是一个客观过程，而图像复原主要是一个主观过程
C.图像增强被认为是一种对比度拉伸，图像复原技术追求恢复原始图像的一种近似
估计值
D.图像复原技术只能使用频率域滤波器实现
25、下列哪一个模板可用于图像平滑（A
A、1/9 1/9 1/9
B、1 1 1
C、1/3 1/3 1/3
D、-1 -1 -1
1/9 1/9 1/9 1 -8 1 1/3 1/3 1/3 -1 8 -1 1/9 1/9 1/9 1 1 1 1/3 1/3 1/3 -1 -1 -1 26、对于含有孤立线噪声的图像，既要保证图像的边缘，又要去除噪声应该用那种滤波器（B）
A、box模板
B、中值滤波器
C、gauss模板
D、prewitt模板
27、对一幅二值图像做腐蚀的结果（B）
A、图像面积放大
B、图像面值缩小
C、图像面积不变
D、图像边界变圆
28、下列算法中属于局部处理的是（D）
A、灰度线性变换
B、二值化
C、傅里叶变换
D、中值滤波
判别正确、错误
1. 图像按其亮度等级的不同，可以分为二值图像和灰度图像两种。（T）
2. 经过灰度变换可改善图像质量。 (T)
3. YIQ颜色模型用于彩色打印机上。 (F)
4. 在几何运算中，双线性灰度插值的平滑作用可能会使图像的背景产生退化，尤其
是在进行放大处理时，这种影响将更为明显。 (F)
5. 用点阵法表示的图形进行缩放变换不会出现马赛克现象。 (F)
6. 维纳(Wiener)滤波可使图像完全复原。 (F)
7. 直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算。 (F)
8. 错切变换会导致图像变形。 (T)
9. 邻域平滑在去除噪音的同时,会使图像变得模糊. (T)
10. Photoshop是一种图像处理软件,它综合应用了许多图像处理的算法. (T)
11.中值滤波是一种典型的低通滤波器。 (F)
12.直方图均衡化可以用来增大对比度。 (T)
13.经过阈值化处理后的图象变成了黑白二值图。 (T)
14. 图像分辨率越高，图像质量越好，占用的存储空间越小（F）
15. 图像出现马赛克是由于量化层次太少造成（F）
16. 假彩色图像处理的是自然彩色图像，伪彩色图像处理的是灰度图像（T）
17. 图像的平滑滤波，会导致图像模糊不清（T）
18. 对比度拉伸能增强图像的对比度（T）
19、电影中的“蓝幕”采用的是灰度窗口变换的方法（T）
20、直方图均衡化可以增强整个图像对比度，增加灰度分层（F）
21、阈值化会增加图像的细节，改善图像质量（F）
22、图像的锐化操作实际上是邻域操作（T）
名词解释
1. 数字图像
数字图像指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度
均不连续的、用离散数学表示的图像。
2. 直方图
直方图是图像的重要统计特征，是表示数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。
3. 傅立叶变换
指非周期函数的正弦和或余弦乘以加权函数的积分表示。
4. 图像复原
图像复原又称图像恢复，就是尽可能恢复被退化图像的本来面目，因此要求对图像降质的原因了解，根据图像降质过程的某些先验知识，建立数学目模型，再沿着图像降质的逆过程恢复图像。
5. 边缘检测技术
6. 图像分割
图像分割是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。
7. 高通滤波
8. 中值滤波
中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。
9. 低通滤波
10、图像增强
目的是为了改善图像的视觉效果，或者是为了更便于人或机器的分析和处理，提高图像的可懂度。在不考虑降质原因的情况下，用试探的方式对图像进行加工，力求改善图像的质量，如突出了一部分信息，同时可能压制另一部分的信息。
11、空域滤波与频域滤波
在空域内，利用像素本身以及邻域像素的灰度值进行图像处理的方法称为空域滤波。
频域滤波是变换域滤波的一种，它是指将图像进行变换后（频域是指经过傅里叶变换之后），在变换域中对图像的变换系数进行处理（滤波），处理完毕后再进行逆
基础题
1.陈述图像处理、图像分析和图像理解的含义。并分析论述上述三者之间的关系。
图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像
处理是信号处理在二维信号（图像域）上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，
因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
图像分析和图像处理关系密切，两者有一定程度的交叉，但是又有所不同。图像处理侧重于信
号处理方面的研究，比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。但是图像
分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对
图像内容的分析、解释、和识别。因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视
觉关系更密切一些。
图像理解就是对图像的语义理解。它是以图像为对象，知识为核心，研究图像中有什么目标、
目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景的一门学科。
2.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
3.梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？
梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为
-1 -1 1 1
1 1 -4 1
1
梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点；而
Laplacian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零交叉点。
（2分）
相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感
4. 简述直方图用于图像处理的优点和缺点。
5. 当在白天进入一个黑暗剧场时，在能看清并找到空座位时需要适应一段时间，试
述发生这种现象的视觉原理。
人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作，它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应
的。即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比，能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此，白天进入黑暗剧场时，人的视觉系统需要改变亮度适应级，因此，需要适应一段时间，亮度适应级才能被改变。
7、设一幅图像有如图所示直方图，对该图像进行直方图均衡化，写出均衡化过程，并画出均衡化后的直方图。若在原图像一行上连续 8个像素的灰度值分别为：0、1、2、3、4、5、6、7，则均衡后，他们的灰度值为多少？（15分）
①
0()
k
k i i s p r ==∑，k=0，1，…7，用累积分布函数（CDF ）作为变换函数T[r]处理时，均衡化的结果使动态
③0、1、2、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值依次为1、2、2、3、3、4、4、7
8、什么是直方图均衡化处理？写出计算表达式，并说明直方图均衡化处理的目的是什么？
(15分)
通常把获得均匀直方图的图像增强技术叫做直方图均衡化处理，它是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均匀灰度分布的新图像，它以图像灰度r 的累积分布函数为映射函数，从而产生灰度级均匀分布的图像。直方图均衡化处理一般实现方法采用如下几步：
①统计原始图像的直方图，求出pr(rj) （2分）②用累积分布函数离散形式作变换（此变换即为题中所求直方图均衡化的计算表达式），求变换后的新灰度：
k
Sk T(rk)
j 0
njn
k
Pr(rj)
j 0
其中：0 rj 1,k 0,1,...,l 1
9、空间域图像增强与频域图像增强的基本原理和实现方法。(10 分)
图像增强的概念：根据特定需要突出图像中某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用，处理的结果使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。图像增强实现方法分为两大类：空间域方法和频域方法。其中“空间域”是指图像本身，这类方法以对图像像素的直接处理为基础；而“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换(小波、DCT 等)后的频谱为基础。空间域图像增强的实现方法主要有基于直方图的均衡化或规定化处理等，还有基于像素点极其邻域的空间域滤波方法（如以统计排序滤波器为代表的平滑空间滤波器和以拉普拉斯掩模为代表的锐化空间滤波器）。而频域图像增强的实现方法是首先把图像变到频域，然后与一系列高通、低通滤波器或同态滤波器等滤波器函数相乘，然后变回空间域（实际过程中前后还要进行中心化处理）
10、简述图像锐化的目的和作用。试分别写出Roberts 梯度算子、sobel锐化算子和Priwitt 锐化算子的表达式。（15分）
目的是加强图像的边缘或轮廓，使图像看起来比较清晰。
roberts:
11、试给出图像退化过程的数学模型表达式，并分析图像退化的原因，说明图像复原的基本原理。（15分）
12、写出在频率域对图像滤波的基本步骤，并说明低通和高通滤波的特点。(15')
13、写出彩色图像常用的彩色模型及其应用场合。(15')
RGB模型：常用于颜色显示和图像处理
HSI模型：常用于图像处理和识别
CMY、CMYK模型：在彩色打印机将彩色图像打印输出时使用
14、简述图像锐化的目的和作用。试分别写出 Roberts 梯度算子、sobel锐化算子和Priwitt 锐化算子的表达式。(15') 见第10题
15、请写出利用Matlab实现中值滤波的代码。
I=imread('11.jpg'); %读取图像，
subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图'); %显示原图像
J=rgb2gray(I); %把彩色图像转化为灰度图像
subplot(2,2,2),imshow(J);title('灰度图'); %显示灰度图像
J= imnoise(J,'salt & pepper',0.005); %加上椒盐噪声
subplot(2,2,3),imshow(J);title('椒盐噪声图'); %显示加上椒盐的图像
H=medfilt2(J); %中值滤波
subplot(2,2,4),imshow(H);title('处理后图'); %显示中值滤波后的图像
16、请写出一个利用MATLAB计算并显示傅立叶变换谱的代码。
17、HSI表色系统中H、S、I分别代表什么含义？
18、请解释以下概念：象素的四邻域、八邻域、象素的 4 连通性、8 连通性、象素的D4 距离、D8 距离
设p为位于坐标（x,y）处的一个像素，则p的四个水平和垂直相邻像素的坐标为
（x+1,y），（x-1,y），（x,y+1），（x,y-1）上述像素组成p的4邻域，用N4(p)表示。像素p的四个对角相邻像素的坐标为（x+1,y+1），（x+1,y-1），（x-1,y+1），（x-1,y-1），该像素集用N D(p)表示。N4(p) 与N D(p)合起来称为p的8邻域。
令v是用于定义邻接性的灰度值集合
像素的4连通性：
对于具有相同值v的像素p和q，如果q在集合N4(p)中，则称这两个像素是4连通的。
像素的8连通性：
对于具有相同值v的像素p和q，如果q在集合N8(p)中，则称这两个像素是8连通的。
设像素点p和q的坐标分别是（x,y）和（s,t），
则p和q之间的D4距离定义为：D4(p,q)=|x-s|+|y-t|；
则p和q之间的D8距离定义为：D8(p,q)=max(|x-s|,|y-t|)；
19、试给出把灰度范围（0，10）拉伸为（0，15），把灰度范围（10，20）移到（15，25），并把灰度范围（20，30）压缩为（25，30）的变换方程。
20、写出“*”标记的像素的 4 邻域、对角邻域、8 邻域像素的坐标（坐标按常规方式确
定）。（9分）
21、由于曝光过度，使得整图非常明亮（例如：灰度范围从200 到250），请分析如何才
能使图像亮暗分明，层次清晰，请写出计算公式。
====================================================================
1.数字图象包括哪些种类？
2.HSI表色系统中H、S、I分别代表什么含义？
3.傅里叶变换的主要性质有哪些？
4.图像分割有哪些种类？
5.图像分割的目的是上什么？
6.简述同态滤器的工作过程？
7.目标表达和描述的异同？
8.图像变换分为可分离变换和统计变换两大类。其中可分离变换主要包括哪些变换？
9.快速傅里叶变换是如何实现的？
10.图像增强的目的是上什么？
11.图像的频域增强主要包括哪些方法？
12. 简述数字图像处理的主要方法有哪些？
13. 数字图像处理的主要内容是什么？
14.简述一维快速傅立叶变换的基本思想.
15.请写出一个利用MATLAB计算并显示傅立叶变换谱的代码.
17. 图像空域增强和频域增强的基本原理是什么？
18.请写出利用Matlab实现中值滤波的代码
19. 同态滤波的特点是什么？
20. 如何由RBG颜色模型转化为CMY颜色模型？如何由RGB颜色模型转换到HIS颜色模型？
21. 彩色图像增强和单色图像增强之间有什么联系？
22. 什么是伪彩色增强？其主要目的是什么？
23.简明阐述Hough变换的基本思想。
24.请说明RGB模型与CMY模型的关系。简述HSI模型。
25.请解释以下概念：象素
的四邻域、八邻域象素的
4 连通性、8连通性象素的
D4距离、D8距离
26.请简述二维傅立叶变换的主要性质。
27.经过基本高通过滤器处理后产生的结果图象各有何特点？
计算应用题
四、如图为一幅16 级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的3x3 滤波器；说明这两种滤波器各自的特点；并写出两种滤波器对下图的滤波结果（只处理灰色区域，不处理边界）。（15分）
五、求下列数字图像块的二维DHT 。
1 4 4 1 4 4 1 1 （1）f (m, n )= 1 4 4 1 (2)f (m, n )= 4 4 1 1 1 4 1 4 4 4 (3)f (m, n )= 4 4 4 4 4 4 4 1 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4
4 4 1 1 4 4 1
1
六、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，如题图7.1 所示。
(1)使用Sobel算子来计算这幅图的梯度,并画出梯度幅度图(需给出梯度幅度图中所有像素的值)；
(2)使用Laplacian算子计算拉普拉斯图,并给出图中所有像素的值。
七、（15 分）如下面左图是一幅图像，其灰度直方图见右图，请回答：
1、从像素角度，解释整幅图像偏暗的原因。
2、怎样解决上述问题？
给出计算结果，并说明模板的作用。(25')
九、计算下图的归一化直方图。
十、对下面图像分别进行3*3 的中值滤波和3*3 的拉普拉斯滤波，拉普拉斯模板中心为+4。（数值四舍五入；模板中心距离图像边缘不小于1 个像素）。（16分）
十一. 用MA TLAB编程实现均值滤波算法（采用3×3 的窗口）。（10 分）
I = imread(‘eight.tif’);
figure,imshow(I);
J = imnoise(I,’salt& pepper’,0.02);
figure,imshow(J);
K = filter2(fspecial('average',[3 3]),J)/255;
figure,imshow(K);
十二.用MA TLAB编程实现边缘检测算法。（10分）
（采用如下拉普拉斯算子）
I = imread(‘image.bmp’);
BW = edge(I,’log’);
figure;
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(BW);
标准方法如下：
img = imread('PenguinsTwo.bmp'); [m,n] = size(img);
PicFrame = zeros(m+2,n+2);
op = [0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0]; result = zeros(m,n);
PicFrame(2:m+1,2:n+1) = img(1:m,1:n); PicFrame(1,:)=PicFrame(2,:);
PicFrame(m+2,:)=PicFrame(m+1,:); PicFrame(:,1)=PicFrame(:,2);
PicFrame(:,n+2)=PicFrame(:,n+1);
figure(1),imshow(PicFrame,[]);
for i=1:m
for j=1:n
temp = PicFrame(i:i+2,j:j+2).*op; result(i,j)=sum(sum(temp));
end
end
figure(2),imshow(result);
thresh = 45;%1.7*mean2(abs(result)); output = zeros(m,n);
output(result>thresh)=1;
figure(3)%,subplot(1,2,1),imshow(img);
imshow(output);
13.简洁说明一下下面两种灰度变换函数会对图像产生什么效果其中：
(x, y) 和(x’,y’)分别是选择前后的坐标。
14. 对下面图像分别进行3*3的中值滤波和3*3的拉普拉斯滤波，拉普拉斯模板中心为+4。
（数值四舍五入；模板中心距离图像边缘不小于1 个像素）。