完整版数字图像处理简答题及答案Word格式.docx
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失。
当量化级数过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间
过度就会变得突然，可能会导致伪轮廓现象。
8、二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。
这种图像又称
为黑白图像。
二值图像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是1，要么是0，具有数据量小的特点。
彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。
红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。
灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不
包含彩色信息。
标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值，灰度级数为256级。
11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。
（1）计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。
（2）根据最大值和最小值，进行画布扩大，原则是以最小的面积承载全部的图像信息。
（3）计算行、列坐标的平移量。
（4）利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。
（5）对于空穴问题，进行填充。
12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？
（1）对于空穴问题，需要进行填充。
可以采用插值的方法来解决填充问题。
13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。
邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行（或列）的像素值来填充。
例如对f23=f22.进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。
即：
f23于下图中的空穴点．
14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。
均值插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值来填充。
例如对于下图中的空穴点f23进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。
f23=（f22+f24+f13+f33）/4.
15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？
试分析其中的原因。
15.均值滤波器的滤波原理是：
在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其
周围的邻近像素。
将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。
均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好。
原因：
高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。
因为正态分布的均值为0，
所以均值滤波可以消除噪声。
16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。
先原理是：
均值滤波器对椒盐噪声的滤波结果不好。
原因：
椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。
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点。
17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？
.中值滤波器的滤波原理是：
取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达
到滤除噪声的目的。
中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。
使用中值滤波时，被污染的点一般不处于中值的位置，即选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。
18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？
为什么会出现这种现象？
中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好，对高斯噪声的处理效果不好。
20.腐蚀运算的处理过程为：
1）扫描原图，找到第一个像素值为1的目标点；
2）将预先设定好形状以及原点位置的结构元素的原点移到该点；
3）判断该结构元素所覆盖的像素值是否全部为1如果是，则腐蚀后图像中的相同位置上的像素值为1；
如果不是，则腐蚀后图像中的相同位置上的像素值为0；
4）重复2）和3），直到所有原图中像素处理完成。
21、写出膨胀运算的处理过程。
1）扫描原图，找到第一个像素值为0的背景点；
3）判断该结构元素所覆盖的像素值是否存在为1的目标点：
如果是，则膨胀后图像中的相同位置上的像素值为1；
如果不是，则膨胀后图像中的相同位置上的像素值为0；
4）重复2）和3），直到所有原图中像素处理完成。
22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？
（1）YUV表色系具有亮度与色度相分离的特点，黑白电视接收彩色电视节目信号时，只需要将Y、U、V三路信号中的Y信号介入电视机信号即可；
（2）YUV表色系具有亮度与色度相分离的特点，彩色电视机接收黑白电视节目信号时，只要将U、V两路信号置为0即可。
（3）YUV表色系与RGB表色系的转换运算比较简单，便于实时进行色系之间的转换。
23、简述白平衡方法的主要原理。
如果原始场景中的某些像素点应该是白色的（R=G=B=255），但是由于所获取的图像中的相三个分量的值不再保持相同，通过调整这三个颜色分量R,G,B应像素点存在色偏，这些点的．
的值，使之达到平衡，由此获得对整幅图像的彩色平衡影射关系，通过该映射关系对整幅图像进行处理，由此达到彩色平衡的目的。
24、YUV表色系的优点是什么？
（1）亮度信号与色度信号相互独立，由Y信号构成的灰度图像与用U、V信号构成的两外两幅单色图是相互独立的。
可以对这些单色图单独进行编码。
（2）YUV表色系与RGB表色系的转换运算比较简单，便于实时进行色系之间的转换。
25、请简述快速傅里叶变换的原理。
25.傅里叶变换是复杂的连加运算，计算时间代价很大。
快速傅里叶变换的核心思想是，将
原函数分解成一个奇数项和一个偶数项加权和，然后对所分解的奇数项和偶数项再分别分解
成其中的奇数项和偶数项的加权和。
这样，通过不断重复两项的加权和来完成原有傅里叶变
换的复杂运算，达到较少计算时间代价的目的。
26、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。
27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。
27.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概貌提取出来。
得到频谱图的高频部分强制为0，而将低频部分的信息保持不变，就相当于使用一个只保持低频部分信息不变，而高频信息被完全抑制的低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，就可以得到图像的概貌部分。
28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。
28.一幅图像经过一次小波变换之后，概貌信息大多集中在低频部分，而其余部分只有微弱
的细节信息。
为此，如果只保留占总数据量1/4的低频部分，对其余三个部分的系数不存储或传输，在解压时，这三个子块的系数以0来代替，则就可以省略图像部分细节信息，而画面的效果跟原始图像差别不是很大。
这样，就可以得到图像压缩的目的。
31、DCT变换编码的主要思想是什么？
DCT变换编码的思想是利用离散余弦变换对数据信息强度的集中特性，可以将数据中视觉上容易察觉的部分与不容易察觉的部分进行分离，由此可以达到进行有损压缩的目的。
32、简述DCT变换编码的主要过程。
第一步，将图像分成8*8的子块；
第二步，对每个子块进行DCT变换；
第三步，将变换后的系数矩阵进行量化，量化后，得到的矩阵左上角数值较大，右下部分为0；
第四步，对量化后的矩阵进行Z形扫描，以使得矩阵中为0的元素尽可能多的连在一起；
第五步，对Z扫描结果进行行程编码；
第六步，进行熵编码。
38、连续图像和数字图像如何相互转换？
38.数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以
用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像
（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字
化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅
度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
39、采用数字图像处理有何优点？
数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：
1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。
（2）重现性能好。
（3）灵活
性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
40、数字图像处理主要包括哪些研究内容？
40.图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、
编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的
图像。
41、讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
41.如图，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的
信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入
设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括
操作系统、控制软件及应用软件等。
42、常见的数字图像处理开发工具有哪些？
各有什么特点？
42.目前图像处理系统开发的主流工具为VisualC++和MATLAB
VC++运行速度快、可移植能力强等优点。
大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。
由于图像格式多且复杂，ImageLoad.dll支持BMP、JPG、TIF等常用6种格式的读写功能。
MATLAB，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计中的重复劳动。
MATLAB图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和算法，MATLAB
使用行解释方式执行代码，执行速度很慢。
第三，MATLAB擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形界面的处理不及C++等语言。
43、常见的数字图像应用软件有哪些？
PHOTOSHOP：
支持多图层的工作方式，方便地对图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、
3．ACDSee：
快速、高性能的看图程序，图片打开速度极快，可以直接查看动画GIF，轻松处理数码影像，拥有去红眼、剪切图像、锐化、浮雕特效、曝光调整、旋转、镜像等功能，
45、二维傅里叶变换的分离性有什么实际意义？
45.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：
46、图像处理中正交变换的目的是什么？
图像变换主要用于那些方面？
正交变换可以使得图像能量主要集中分布在低频率成分上，边缘和线信息反映在高
频率成分上。
因此正交变换广泛应用在图像增强、图像恢复、特征提取、图像编码压缩和形
状分析等方面。
环境中，实现一幅图像的傅里叶变换。
MATLAB、在47．
A=imread（'
rice.tif'
）;
imshow（A）;
A2=fft2（A）;
A2=fftshift（A2）;
figure,imshow（log（abs（A2）+1）,[010]）;
48、利用MATLAB对一幅512×
512的图像进行DCT变换，并保留256×
256个DCT变换系数进行重构图像，比较重建图像与原始图像的差异。
RGB=imread（'
pout512.bmp'
I=rgb2gray（RGB）;
J=dct2（I）;
J（1:
512,256:
512）=0;
J（256:
512,1:
256）=0;
K=idct2（J）;
imshow（I）,figure,imshow（K,[0255]）
49、离散的沃尔什变换与哈达玛变换之间有那些异同？
哈达玛（Hadamard）变换和沃尔什（Walsh）变换的变换核都是由1，－1组成的正交
方阵。
它们不同的地方在于变换矩阵的行列排列次序不同。
哈达玛变换每行的列率排列是没
有规则的，沃尔什变换的列率是由小到大
50、什么是小波？
小波基函数和傅里叶变换基函数有何区别？
小波信号的非零点是有限的。
它与傅里叶变换的基函数（三角函数、指数信号）是
不同的，傅里叶变换的基函数从负无穷到正无穷都是等幅振荡的
51、为何称小波变换为信号的“电子显微镜”，如何实现该功能？
小波变换的伸缩因子的变化，使得可以在不同尺度上观察信号，所以又称电子显微
镜。
实现小波变换可以应用Mallat的快速算法。
52、傅里叶变换、加窗傅里叶变换和小波变换的时间－频率特性有什么不同？
傅里叶变换使得时间信号变成了频域信号，加窗傅里叶变换使得时间信号变成了时
频信号，但是窗口是固定的，小波变换同样变成了视频信号，但是时频的窗口是变化的。
53、利用MATLAB进行图像的小波变换，观察小波系数特点。
X=imread（'
[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2（X,'
bior3.7'
subplot（2,2,1）;
imshow（cA1,[0900]）;
title（'
ApproximationA1'
）
subplot（2,2,2）;
imshow（cH1）;
HorizontalDetailH1'
）
subplot（2,2,3）;
imshow（cV1）;
VerticalDetailV1'
subplot（2,2,4）;
imshow（cD1）;
54、图像增强的目的是什么，它包含那些内容？
图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。
55、什么是图像平滑？
试述均值滤波的基本原理。
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，
基于这样的分析，我们就认为该点被噪声感染了。
有明显的不同，如果它与周围像素点相比，
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。
56、什么是中值滤波，有何特点？
.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。
57、在MATLAB环境中，完成图像的增亮、变暗处理。
A=imread（'
pout.tif'
）;
%读入图像
imshow（A）;
%显示图像
figure,imhist（A）;
%显示图像的直方图
J1=imadjust（A,[0.30.7],[]）;
%将图像在0.3×
255~0.7×
255灰度之间的值通过线性变换映射到0~255之间
figure,imshow（J1）;
%输出图像效果图
figure,imhist（J1）%输出图像的直方图
J2=imadjust（A,[],[00.7]）;
%使用此函数，将图像灰度通过线性变换映射到0~255×
0.7之间
figure,imshow（J2）;
figure,imhist（J2）%输出图像的直方图
60、如何衡量图像编码压缩方法的性能？
常用的图像压缩技术指标有：
（1）图像熵与平均码长；
（2）图像冗余度与编码效率；
（3）压缩比；
（4）客观评价SNR；
（5）主观评价。
图像的主客观两种评价之间存在着密切的联系。
但一般来说，客观评价高的主观评价也高，因此在图像编码的质量评价时，首先作客观评价，以主观评价为参考。
63、若图像上任意两像素点的亮度电平值相等或者任意两时刻同一位置上的像素的亮度电平值相等，能够说明上述两种情况下像素相关吗？
64、根据JPEG算法说明JPEG图像显示时会出现马赛克现象的原因。
68、JPEG为什么要进行彩色空间转换？
69、JPEG的量化表有何作用？
70、引起图像退化的原因有哪些？
71、盲去卷积方法中，如何选择一个合适的PSF值？
72、什么是阈值分割技术？
该技术适用于什么场景下的图像分割？
73、边缘检测的理论依据是什么？
有哪些方法？
74、基于图像边缘的算子分割技术的理论根据是什么？
75、什么是区域？
什么是图像分割？
76、什么是Hough变换？
试述采用Hough变换检测直线的原理。
77、如何表示图像中一点的彩色值？
颜色模型起什么作用？
78、色调、色饱和度和亮度的定义是什么？
在表征图像一点颜色时，各起什么作用？
79、为什么有时需要将一种颜色数据表示形式转换为另一种形式？
如何由RGB数值计算HSV数值
80、什么是彩色的减性模型和加性模型？
哪一种模型更适合用于显示、图片和打印场合？
81、哪个颜色空间最接近人的视觉系统的特点？
82、为什么在某些场合下要进行彩色量化？
彩色图像的量化的依据是什么？
83、抖动技术是如何利用只能显示较少颜色的设备重现含有丰富色彩图像的？
讨论假彩色和伪彩色的差异。
、84．
85、讨论彩色图像增强与灰度图像增强的关系。
86、数学形态学主要包括哪些研究内容？
87、基于数学形态学的图像处理有何特点？
89、什么是图像识别与理解？
116、举例说明直方图均衡化的基本步骤。
122、什么是直方图均衡化？
125、图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
126、在彩色图像处理中，常使用HSI模型，它适于做图像处理的原因有:
129、简述直方图均衡化的基本原理。
130、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。
131、说明一幅灰度图像的直方图分布与对比度之间的关系
134、什么是图像运算？
具体包括哪些？
135、图像都有哪些特征？
137、假彩色增强和伪彩色增强的区别是什么？
139、阐述数字图像处理与模拟图像处理相比都有哪些优点。
140、简述数字图像信息的特点。
141、数字图像处理系统有哪几部分组成？
并说出各部分的作用。
142、数字图像处理主要应用在哪些邻域？
分别举例说明。
144、简述人的视觉过程。
145、图像可分为哪几类？
并阐述各类图像的特点。
146、图像获取包括哪些步骤？
各个步骤又会影响图像质量的哪些参数？
147、举例说明差影法的用处。
148、图像基本运算可以分为哪几类。
149、有哪几种常见的几何变换？
150、图像旋转会引起图像失真吗？
151、二维傅立叶变换有哪些性质？
152、图像处理中正变换的目的是什么？
图像变换主要用于哪些方面。
153、图像增强的目的是什么？
它通常包含哪些技术？
154、直接灰度变换增强技术通常包含哪些内容？
63.不能。
像素的空间相关性和时间相关性是以空间和时间的相邻性为基础的。
因此，
图像上任意两像素点的亮度电平值相等或者任意两时刻同一位置上的像素的亮度电平值相
等带有偶然性，不能说明两像素相关。
69.量化的目的是为了压缩数据，同时也是图像质量下降的主要原因。
所以设计合理的
量化器十分重要。
在保证图像质量的前提下，为了获得较高的压缩比，JPEG量化器利用人
眼的空间视觉特性，相对于高频成分对低频成分采用较小的量化间隔和较少的比特数。
又根
据人眼对亮度信号比色度信号敏感的原理，对图像的亮度分量和图像的色差分量使用不同的
量化表——亮度量化表和色差量化表。
量化表的元素即为量化间隔。
对于CCIR601标准电
视图像，JPEG标准提供了最佳的亮度和色度量化表。
根据不同的应用需要，用户还可以设
计或选择其他的量化表。
70.造成图像退化的原因很多，大致可分为以下几个方面：
（1）射线辐射、大气湍流等造成的照片畸变。
）模拟图像数字化的过程中，由于会损失部分细节，造成图像质量下降。
2（．
（3）镜头聚焦不准产生的散焦
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