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从研究范围来看，它和计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科既有联系又有区别。
4、一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？
试说明各模块的作用。
（P^4）
数字图像处理系统的基本组成包括数字图像采集模块、数字图像显示模块、数字图像存储模块、数字图像通信模块以及数字图像处理和分析模块。
数字图像采集模块：
为采集数字图像，所用设备由两个部件组成，一是对某一电磁波谱段（如X射线、紫外线、可见光、红外线等）敏感的物理器件，它能产生和所接受到的电磁能量成正比的（模拟）电信号；
一是模/数转换部件，它能将上述（模拟）电信号转化为数字（离散）的形式。
数字图像采集设备有：
扫描仪、数码照相机、数码摄像机等。
数字图像显示模块：
对狭义数字图像处理来说，其目的是提供一幅便于分析、解译和识别的图像；
对图像分析而言，分析的结果可以借助计算机图像学技术转换为更直接的图像形式显示。
数字图像显示设备有：
显示器、投影仪、照相机、激光拷贝和打印机等。
数字图像存储模块：
图像的数据量往往很大，因而需要大量的空间存储图像，用于图像处理和分析的数字存储器可分为3类：
快速存储器、在线或联机存储器以及不经常使用的数据库（档案库）存储器。
在海量图像存储备份系统中，还常采用磁盘阵列、磁带库、光盘塔或光盘库等存储设备。
数字图像通信模块：
图像通信可分为近程和远程通信两种。
近程图像通信主要指在不同设备间交换图像数据，现已有许多用于局域通信的软件和硬件以及各种标准协议。
远程图像通信主要指在图像处理系统间传输图像，长距离图像通信遇到的首要问题是图像数据量大而传输通道通常比较窄。
数字图像处理和分析模块：
现在的图像处理系统所用计算机向两个方向发展：
一个方向是以微机或工作站为主，配以图像卡和外设构成微型图像处理系统，其优点是系统成本低、设备紧凑、灵活、实用，便于推广；
另一个方向是向大型机方向发展，具有并行处理功能，以解决数据量大、实时性和处理能力之间的矛盾。
图像处理软件系统一般可分为系统程序管理、图像数据管理和图像管理三部分。
5、数字图像处理的特点是什么？
（P^8）
①、精度高②、再现性好③、通用性、灵活性高
6、数字图像处理主要使用有哪些？
举例说明（P^9）
1）、在生物医学中的使用
显微图像处理；
DNA显示分析；
染色体分析；
热像、红外像分析；
生物进化的图像分析。
2）、遥感航天中的使用
多光谱卫星图像分析；
地形、地图、国土普查；
地质、矿藏勘探；
森林资源探查、分类、防火；
天文、太空星体的探测及分析。
3）、工业使用
流水线零件自动检测识别（供装配流水线用）；
生产过程的监控；
交通管制、机场监控；
纺织物花型、图案设计；
金相分析；
光弹性场分析。
4）、军事公安领域中的使用
巡航导弹地形识别；
指纹自动识别；
罪犯脸型的合成；
侧视雷达的地形侦察；
目标的识别和制导。
5）、其他使用
图像的远距离通信；
对媒体计算机系统及使用；
电视电话；
服装试穿显示；
电视会议；
办公自动化。
7、海量图像存储备份系统有哪些存储设备以及各自的使用范围？
。
（P^6）
磁盘列阵：
它将多个硬磁盘组成一个阵列，数据以分段的方式存储在不同的磁盘中，能以快速、准确和安全的方式来读写相关磁盘数据。
磁带库：
磁带库不仅数据存储量大得多，而且在备份效率和人工占用方面拥有无可比拟的优势。
光盘塔：
光盘塔简单说就是把很多光驱连接在一起的一种设备，可以同时在多个光盘上读写数据。
光盘库：
光盘库实际上是一种可存放几十张或几百张光盘，并带有机械臂和一个光盘驱动器的光盘柜。
8、书上第5页的数字图像存储中讲的存储量的单位之间的换算关系（掌握）
第二章数字图像处理的基本概念
1、视觉亮度范围是指人眼所能感觉到的亮度范围。
2、人眼的分辨率是指人眼在一定距离上能区分开相邻两点的能力。
3、人眼的分辨率和环境照度以及被观察对象的相对对比度有关。
4、环境照度太低时，杆状细胞起作用，分辨率下降；
环境照度太高时会引起“眩目”现象。
5、相对对比度小时，对象和背景亮度很接近，会导致人眼分辨率下降。
6、物体的色指人的视觉器官受光后在大脑的一种反映，取决于物体对各种波长光线的吸收、反射和透视能力，物体分为消色物体和有色物体。
7、采样的两个重要参数是采样间隔和采样孔径的大小。
8、采样孔径的形状和大小和采样方式有关。
9、均匀指的是采样、量化为等间隔。
10、图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。
11、图像的移动平均平滑法和空间域锐化属于局部处理。
12、图像对比度增强、二值化属于点处理。
13、图像的傅里叶变换属于全局处理。
14、图像的细化属于迭代处理。
15、bmp文件格式分为头文件、位图信息和位图数据三部分。
16、采样和量化可分为均匀和非均匀形式。
二、名词解释
1、图像数字化——是将一幅画面转化成计算机能处理的形式。
2、采样——将空间上连续的图像变换成离散点的操作。
3、马赫带——它是一种主观的边缘对比效应。
当观察两块亮度不同的区域时，边界处亮度对比加强，使轮廓表现得特别明显。
4、对比度——图像对比度是图像中最大亮度Bmax和最小亮度Bmin之比。
5、相对对比度——相对对比度是图像中最大亮度Bmax和最小亮度Bmin之差同
Bmin之比。
6、亮度的感觉——人眼对亮度差别的感觉取决于相对亮度的变化，于是，亮度感觉的变化ΔS可用相对亮度变化来描述。
即[ΔS=K’ΔB/B]。
经积分后得到的亮度感觉为：
[S=K’lnB+K0]
7、人眼的色觉——不同波长的光线作用于视网膜而在人脑引起的感觉。
8、采样方式——是指采样间隔确定后，相邻像素间的位置关系。
9、量化——将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
10、灰度图像——是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。
11、二值图像——像素灰度只有两级的图像。
12、彩色图像——是指每个像素由红绿蓝三原色构成的图像。
13、直方图——反映一幅图像中各灰度级和各灰度级像素出现的频率之间的关系。
14、局部处理——在对输入图像进行处理时，计算某一输出像素JP（i,j）值由输入图像像素IP（i,j）小领域N[IP（i,j）]中的像素值确定，这种处理称为局部处理。
15、点处理——在局部处理中，当输出值JP（i,j）仅和IP（i,j）像素灰度有关的处理称为点处理。
16、大局处理——在局部处理中，输出像素JP（i,j）的值取决于输入图像较大范围或整幅图像像素的值，这种处理称为大局部处理。
17、窗口处理——单独对图像中选定的矩形区域内的像素进行处理的方式叫做窗口处理。
18、模板处理——为了表示区域形状，预先准备一个和处理图像相同大小的二维数组，使用和处理图像画面1对1的形式存储该区域的信息，边参照边进行处理。
19、串行处理——后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果，并且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式称为串行处理。
20、并行处理——对图像内的各像素同时进行相同形式运算的一种处理形式称为并行处理。
21、跟踪处理——选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素，进行规定的处理，然后决定是继续处理下面的像素，还是中止处理，这种形式称为跟踪处理。
22、迭代处理——反复对图像进行某种运算直至满足给定的条件，从而得到输出图像的处理形式称为迭代处理。
23、噪声——所谓噪声，就是妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接受的图像信息进行理解或分析的各种因素。
三、简答题
1、简述图像的形成原理。
人眼在观察景物时，光线通过角膜、前室水状液、水晶体、后室玻璃体，成像在视网膜的黄斑区周围。
视网膜上的光敏细胞感受到强弱不同的光刺激，产生强度不同的电脉冲，并经神经纤维传送到视神经中枢，由于不同位置的光敏细胞产生了和该处光的强弱成比例的电脉冲，所以，大脑中便形成了一幅景物的感觉。
2、暗适应性的概念及产生的原因。
当我们从明亮的阳光下走入正在放映电影的影院时，会感到一片漆黑，但过一会儿后，视觉便会逐渐恢复，人眼这种适应暗环境夫人能力称为暗适应性，通常这种适应过程约需30s。
人眼之所以能产生暗适应性，一方面是由于瞳孔放大的缘故，另一方面更重要的是因为完成视觉过程的视敏细胞发生了变换，此时将由杆状细胞代替锥状细胞工作。
由于前者的视敏度约为后者的10000倍，所以，对于微弱的光刺激又恢复了感觉。
3、明适应性举例及原因。
当在黑暗中突然打开电灯时，人的视觉几乎马上就可以恢复。
这是因为锥状细胞恢复工作所需的时间要比杆状细胞少得多。
4、第13页图2.1.3人眼的主观亮度感觉和亮度的关系（领会）。
5、采样孔径有哪四种？
采样孔径通常有：
圆形、正方形、长方形和椭圆等四种。
6、采样方式有哪几种？
采样方式通常有：
有缝、无缝以及重叠采样等三种。
7、图像的数据量如何计算？
一般数字图像灰度级数G为2的整数幂，即：
G=2g，一幅大小为M×
N、灰度级数为G的图像所需的存储空间为M×
N×
g（bit）。
8、灰度级数的概念，量化灰度级和量化位数的关系。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用G表示。
若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级，则像素灰度取值范围一般是0～255的整数，由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常称8bit量化。
9、采样、量化参数对图像质量的影响？
一般来说，采样间隔越大，所得图像像素越少，图像空间分辨率低，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，所得图像像素越多，图像空间分辨率高，质量好，但数据量大。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。
10、简述直方图的性质。
①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，即丢失了像素的位置信息；
②一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。
不同的图像可对应相同的直方图；
③一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。
11、简述直方图的用途。
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）。
12、图像处理的基本功能分为哪几种形式？
①单幅图像→单幅图像
②多幅图像→单幅图像
③单（或多）幅图像→数字或符号等
13、数字图像处理算法的具体形式是什么？
①局部处理；
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
14、简述跟踪处理的特点。
①对某个像素的处理，依赖于这以前的处理结果，从而也就依赖于起始像素的位置。
为此，跟踪处理的结果和从图像那一部分开始进行处理有关。
②能够利用在此以前的处理结果来限定处理范围，从而可能避免徒劳的处理。
另外，由于限制了处理范围，有可能提高处理精度。
③用于边界线、等高线等线的跟踪（检测）方面。
如根据搜索法检测边缘曲线。
15、图像文件的格式有哪几种？
①BMP文件；
②PCX文件；
③GIF文件；
④TIFF文件
16、简述噪声的种类
①由光和电的基本性质引起的；
②机械运动产生的噪声；
③元器件噪声；
④系统内部电路噪声
17、简述图像的自然特征和人工特征的分类
自然特征：
①光谱特征；
②几何特征；
③时相特征
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
18、人眼的构造（自己看，出填空选择之类的）
四、计算题
1、书上P43页习题9计算灰度直方图及熵
第三章图像变换
1、线性位移不变系统的输出等于系统的输入和系统脉冲响应（点扩散函数）的卷积。
2、傅里叶变换中的u称为频率变量。
1、点源——一幅图像可以看成由无穷多极小的像素组成，每一个像素都可以看成为一个点源。
2、点扩散函数——当输入为单位脉冲δ（x,y）时，系统的输出便称为脉冲响应，用h（x,y）表示。
在图像处理中，它便是对点源的响应，称为点扩散函数。
3、线性位移不变系统——当输入的单位脉冲函数延迟了α、β单位，即当输入为δ（x-α,y-β）时，如果输出为h（x-α,y-β），则称此系统为位移不变系统。
1、简述图像变换的目的
①使图像处理问题简化；
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。
2、简述正交变换的特点
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。
3、图像变换主要用于哪些方面？
主要用于图像增强、图像恢复、特征提取、图像编码压缩和形状分析等方面。
4、傅里叶变换的意义
5、傅里叶变换后的具体表现
第四章图像增强
1、局部统计法用局部均值和方差进行对比度增强。
2、彩色增强包括伪彩色增强和假彩色增强。
3、假彩色增强使用于遥感多光谱图像。
4、红、绿、蓝称为色光的三原色。
5、颜色可用R、G、B来表示，也可用亮度、色别和饱和度来表示，称为颜色的三要素。
1、灰度级校正——在图像采集系统中对图像像素进行修正，使整幅图像成像均匀。
2、灰度变换——灰度变换可使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变清晰，特征明显，是图像增强的手段之一。
3、直方图均衡化——直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换，使原图像的灰度直方图修正为均匀分布的直方图的一种方法。
4、直方图规定化——直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法。
5、图像平滑——为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。
6、梯度——相邻像素灰度差的绝对值。
7、图像锐化——图像锐化的目的就是增强图像的边缘或轮廓。
8、同态滤波增强——同态滤波是一种将图像亮度范围压缩和对比度增强的频域方法。
9、伪彩色增强——伪彩色增强是把黑白图像的各不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的色彩，得到一幅彩色图像的技术。
10、假彩色增强——通过映射函数将其变换成新的三基色分量，彩色合成使增强图像中各目标呈现出和原图像中不同的彩色，这种技术称为假彩色增强。
1、简述图像增强的目的
①采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；
②将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式；
③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。
2、简述图像增强的分类
图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频率域增强两种。
3、点运算举例
对比度增强、对比度拉伸或灰度变换都属于点运算。
4、局部平滑法的原理及优缺点
原理：
局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术。
假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而且噪声则是统计独立的。
则可用像素领域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑。
优缺点：
这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处。
而且领域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
5、超限像素平滑法的原理及特点
它是将f（x,y）和g（x,y）差的绝对值和选定的阈值进行比较，决定点（x,y）的输出值g’（x,y）。
特点：
这种算法对抑制椒盐噪声比较有效，对保护权有微小灰度差的细节及纹理也有效。
随着领域增大，去噪能力增强，但模糊程度也变大。
同局部平滑法相比，超限像素平滑法去椒盐噪声效果更好。
6、空间低通滤波法的原理及计算
空间低通滤波法是使用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。
7、中值滤波的原理、特性及使用
中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心像素的灰度值的滤波方法。
它是一种非线性的平滑法，对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。
但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。
特性：
①对离散阶跃信号、斜升信号不产生影响，连续个数小于窗口长度一半的离散脉冲将被平滑，三角函数的顶部平坦化；
②中值滤波后，信号频率基本不变。
使用：
中值滤波法能有效削弱椒盐噪声。
8、简述图像增强的一般过程
空间域增强是直接对图像像素灰度进行操作；
频率域增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果。
9、比较四种频域平滑的方法特点（四种低通滤波器）
理想低通滤波器：
采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边缘模糊，并且会产生振铃效应。
Butterworth低通滤波器：
采用该滤波器滤波在抑制图像噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。
指数低通滤波器：
采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些，无明显的振铃效应。
梯形低通滤波器：
采用梯形低通滤波器滤波后的图像有一定的模糊和振铃效应。
10、比较四种频域锐化的方法特点（四种高通滤波器）
理想高通滤波器：
理想高通滤波器有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象；
巴特沃斯Butterworth高通滤波器：
Butterworth高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H（u,v）是渐变的，振铃现象不明显；
指数高通滤波器：
指数高通滤波效果比Butterworth差些，振铃现象也不明显；
梯形高通滤波器：
梯形高通滤波会产生微振铃效果，但计算简单，故较常用。
11、简述伪彩色增强的方法
①密度分割法；
②空间域灰度—彩色变换合成法；
③频率域伪彩色增强
12、简述彩色图像增强的方法
①球体变换；
②圆柱体变换；
③三角形变换；
④单六角锥变换
13、简述伪彩色增强和假彩色增强的区别
伪彩色增强的对象是一幅灰度图像，假彩色增强是一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱或超广谱图像。
14、简述各种代数运算的定义、目的和用途。
加运算：
对所获取的同一场景的多幅图像求平均，常常用来有效地削弱图像的加性随机噪声。
减运算：
图像的减运算，又称减影技术，是指对同一景物在不同时间拍摄的图像或同一景物在不同波段的图像进行相减。
利用减影技术消除图像背景相当成功，典型使用在医学上。
图像作相减运算时必须使两相减图像的对应像素对应于空间同一目标点，否则必须先进行图像空间配准。
乘运算：
乘运算可用来遮掉图像的某些部分。
例如使用一掩模图像曲去乘图像，可抹去图像的某些部分。
除运算：
图像的相除又称比值处理，是遥感图像处理中常用的方法。
15、直方图修正法有哪两种？
二者有何主要区别和联系？
①直方图均衡化；
②直方图规定化（直方图匹配）
直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换，使使原图像的灰度直方图修正为均匀分布的直方图的一种方法。
直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法，也称为直方图匹配。
直方图规定化是对直方图均衡化处理的一种有效的扩展，直方图均衡化处理只是直方图规定化的一个特例。
三、计算题
1、书上P69-72页的直方图均衡和规定化的计算题。
2、P100页的第二题（灰度变换）。
另外，课后练习还有几题需要做的，课上划出。
第五章图像复原和重建
一、名词解释
1、图像退化——图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，而使图像的质量下降，这一现象称为图像的退化。
2、图像复原——图像的复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程恢复图像。
1、简述图像退化的典型原因
图像退化的典型表现为图像模糊、失真、有噪声等，而引起退化的原因则很多，如光学系统的相差、衍射、非线性、几何畸变、成像系统和被摄体的相对运动、大气的湍流效应等。
2、简述图像复原和增强的区别
图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆过程解算方法，从而得到复原的图像；
图像增强不考虑图像是如何退化的，只通过试探各种技术来增强图像的视觉效果。
3、图像复原的过程
分析退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像
4、写出图像退化的数学模型
g（x,y）=f（x,y）*h（x,y）
5、无约束和有约束复原的特点比较
无约束复原会导致恢复问题
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