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图象题处理习题DOC

1.试计算,一幅512X512,256个灰度级的图需要多少

bit来储存。

存储1幅32|32,16个灰度级的图需要4,096bit存储1幅128$128,64个灰度级的图需

要98,304bit存储1幅512

.512,256个灰度I级的图需要2,097,152bit

2.波特率是一种常用的离散数据传输量度。

当采用二进制时,它等于每秒所传输的比特数。

现设每次先传输一个起始比特,

再传输8个比特的信息,最后传输1个终止比特,计算以下

两种情况时传输图象所需的时间;

 

(1)以9600波特传输一幅

256X256,256灰度级的图象。

(2)以38400波特传输一幅

1024X1024,16777216色的真彩色图象。

解:

(1)log2(256)=8

256灰度图像每个像素是8比特

256*256*8=524288bit

524288/9600=54.6133s

考虑到每传送8个信息比特,就要传送2个冗余比特传输时间为:

54.6133*10/8=68.2667s

(2)Iog2(16777216)=24

16777216色的真彩色图像每个像素是24比特

1024*1024*24=25165824bit

传输时间为:

25165824/38400=655.36s

655.36*10/8=819.2s

2.7在串行通信中,常用波特率描述传输的速率,它被定义为每秒传输的数据比特数。

行通信中,数据传输的单位是帧,也称字符。

假如一帧数据由一个起始比特位、

8个信息

比特位和一个结束比特位构成。

根据以上概念,请问:

(1)如果要利用一个波特率为56kbps(1k=1000)的信道来传输一幅大小为

1024X1024、

256级灰度的数字图像需要多长时间?

(2)如果是用波特率为750kbps的信道来传输上述图像,所需时间又是多少?

(3)如果要传输的图像是512X512的真彩色图像(颜色数目是32bit),则分别在上面两

种信道下传输,各需要多长时间?

解答:

1)传输的比特数为1024X1024X8X(1+8+1)/8=10485760,则在波特率为56kbps的信

道上传输时,所需时间为10485760/56000=187.25秒。

(2)传输的比特数为1024X1024X8X(1+8+1)/8=10485760,则在波特率为750kbps的信道

 

上传输时,所需时间为10485760/750000=13.98秒。

(3)传输的比特数为512X512X32X(1+8+1)/8=10485760。

在波特率为56kbps的信道上传

输时,所需时间为10485760/56000=187.25秒;在波特率为

750kbps的信道上传输时,所

需时间为10485760/750000=13.98秒。

2.10

(1)存储一幅1024X68,256个灰度级的图像需要多少

bit?

(2)一幅512X512的32bit真彩图像的容量为多少bit?

解答:

(1)一幅1024X768,256个灰度级的图像的容量为:

b=1024X768X8=6291456bit

(2)一幅512X512的32位真彩图像的容量为:

b=512X512X32=8388608bit

3.如下图所示图象子集:

1(q)

(p)1

(1)令V={0,1},计算p和q之间的D4,D8,Dm距离。

⑵令V={1,2},计算p和q之间的D4,D8,Dm距离。

解:

(1)当V={0,1}时,p和q之间不存在4邻接路径,因为不同时存在从P至M像

素的4毗邻像素和具备V的值,情况如图(a)所示。

P不能到达q。

8邻接最短路

径如图(b)所示,其最短长度为4。

m邻接路径如图(b)虚线箭头所示,最短长度为5。

这两种最短长度路径在此例中均具有唯一性。

 

(p)

⑵当V={1,2}时,最短的4邻接通路的一种情况如图(C)所示,其长度为6,另一

种情况,

其长度也为6;8邻接通路的一种情况如图(d)实线箭头所示,其最短长

 

'202

1>21

10

 

4邻域示意图

坐标关系

 

(gtbl)

伽)

(ra,n+l)

 

 

8邻示意图

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1-

-1-

-1

0

0

0

1

1

0

0

0

*

0

0

1

1

1

0

0

0

*

0

0

1

1

0

0

0

1

1

0

0

0

1-

-1-

-1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

坐标关系

0

0

0

0

0

0

0

0

0

z1-

-1一

T\

0

0

0

1“

1

0

0

0

1

1

0

0

1

1

1

0

0

0

1

1

0

0

1

k

0

0

0

z1

0

0

0

1-

-1-

0

0

0

0

0

0

0

0

0

(a)4连通

其中v={1}

(b)8连通

g(x,y),试分析

4.已知一幅图象灰度为f(x,y),现对其进行灰度线性变换,变换后的灰度为

解答例题:

在以下各情况下的变换结果。

g(x,y)=kf(x,y)+d

 

1)当k=1时,常用于调节图像亮度,就是让图像的各像素值都增加或者减少一定量。

这种情况下通过改变d的值达到增加或者减少图像亮度的目的。

可以看到,当d>0时图像亮度增加,反之则减少。

2)当k>1时,此时可用于增加图像的对比度。

图像的像素值在变换后全部增大,整体显示效果被增强

3)当01时刚刚相反,图像的对比度和整体效果都被削弱。

从k越小,图像的灰度分布越窄,图像看起来也就越偏灰色。

4)当k<0时,源图像较亮的区域变暗,而较暗的区域会变亮。

此时可以使函数

中的k=-1,d=255让图像实现反色效果。

5.设给定如下平移变换矩阵T和尺度变换矩阵S,分别计算对空间点(1,2,3)先平移

变换后尺度变换和先尺度变换后平移变换所得到的结果。

解:

(1)先平移变换后尺度变换:

「1

0

0

2I「4

0

0

0

1

0

4

0

3

0

0

0

1

6

0

0

2

〔0

0

0

1■

〔0

0

0

「1

0

0

21

「41

f

■61

0

1

0

4

6

10

0

0

1

6

6

12

L0

0

0

1

iM

L

.1,

0

1」L1」

9=TSv=

0l「1l

0

是不可交换的。

矩阵乘法不满足交换律。

3-6设给定如下平移变换矩阵T和尺度变换矩阵S,分别写出算式对空间点(4,5,6)先平移变

变换进行移动所需的变换矩阵。

注:

只用尺度变换

「cl

「1

0

0

XJCal

「a+X0I

d

0

1

0

丫0

b

b+丫0

0

0

0

1

Z。

0

z。

h•

L

.0

0

0

1

L1•

[

1.

(3)只用旋转变换。

C

=a

C

-a

<丫0-

=b+丫0

解:

(1)

+X。

X。

10

Zo

「1

-b

L0

所以

「cl

「SX

11

0

0

01「al

「aSxl

1.1

ld

-I0

Sy

0

0

1.1

b1

11.Q1

1_|bSy

I0

10

0

Sz

0

01

■■

110

1

[1」

〔0

0

0

1•

〔1」

1

1—・

rs

|c

=aSx

=bSy

x

Sy

c/a

d/b

所以

「c/a

01

d/b0

0

d

-0inY

0cos0

1」

0

b

bcosY-asin丫

0

0

0

1

0

0

0

L1・

[

_0

0

0

1

L1・

[

1■

*001「al

1

7

「acosY

+bsiny1

ac

0sin

S

「cl

「c

cosY

+bsin

cos丫

Id

-asin

sin

COsY

sinY

01

所以

R=

—sinY

COsY

代入所求产

值即可

7.一帧8X8,8级灰度的图象,

图均衡处理,将其结果填入表(

+bda2Vpcb—ad

a?

+b2

其各象素点的灰度分布如下图(

a)

所示,对其进行直方

b)中,并分别画出处理前和处理后的图象的直方图。

 

(a)

1

已知rj,(j=0,1,2,…7)

0

1

2

3

4

5

6

7

2

统计nj

8

0

0

0

31

16

8

1

3

计算Pr(rj)=nj/nn=64

0.125

0

0

0

0.484375

0.25

0.125

0.015625

4

计算C(r)=£=0Pr(rj)

(k=0,1,2,3,…7)

8/64

39/64

55/64

63/64

1

5

映射得gi=INT[7c(r)+0.5]

6

统计ni(i=0,1,2,3,…7)

7

计算Pg(gi)=ni/n

0

0

0

8

用映射对应关系们-gi)修正原始数据

(b)

 

1

已知rj,(j=0,1,2,…7)

0

1

2

3

4

5

6

7

2

统计nj

8

0

0

0

31

16

8

1

3

计算Pr(rj)=nj/n

n=64

0.125

0.000

0.000

0.000

0.484

0.25

0.125

0.016

4

计算

c(r)=£=0pr(rj)

(k=0,1,2,3,…7)

0.125

0.125

0.125

0.125

0.619

0.859

0.984

1

5

映射得

gi=INT[7c(r)+0.5]

1

1

1

1

4

6

7

7

6

统计ni

(i=0,1,2,3,…7)

8

0

0

0

31

16

9

9

7

计算Pg(gi)=ni/n

0.125

0

0

0

0.484

0.25

0.141

0.141

8

用映射对应关系

(rj-gi)修正原始数据

Of1

4f4

5f6

6f7

7f7

Pr

65

0.4

0.3

0.2

0.1

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