模式识别与图像处理习题与解答.docx
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模式识别与图像处理习题与解答
1.判断题（在题目后面的括号中填入T或F，分别代表正确或错误）。
（1）灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级像素的个数，其纵坐标是灰度级，横坐标是该灰度出现的频率。
（F）
（2）中值滤波是一种线性滤波，它在实际应用中需要图像的统计特性。
（F）
（3）图像经频域变换后其特点是变换结果能量分布向高频成分方向集中，图像上的边缘、线条等信息在低频成分上得到反映。
（F）
（4）观察直方图可以看出不适合的数字化。
（T）
2.单选题（每题只有一个选项是正确的）
（1）锐化（高通）滤波器的作用：
A
A能减弱或削除傅立叶空间的低频分量，但不影响高频分量。
B能减弱或削除傅立叶空间的高频分量，但不影响低频分量。
C对傅立叶空间的低、高频分量均有减弱或削除作用。
D对傅立叶空间的低、高频分量均有增强作用。
（2）下列说法不正确的是C
A点运算是对一副图像的灰度级进行变换。
B线性点运算仅能拉伸或压缩直方图，以及使之左移或右移。
C点运算可以改变图形内的空间关系。
D点运算以预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。
（3）在所有颜色模型中，最常用于彩色图像的是：
D
AGMY
BYIQ
CHSV
DHSI
（4）以下说法正确的是：
B
A用数学形态学处理一些图像时，膨胀运算会收缩图像，腐蚀运算会扩大图像。
B用数学形态学处理一些图像时，开运算和闭运算都可以平滑图像的轮廓。
C在形态算法设计中，结构元的选择非常重要，它可以在几何上比原图像复杂，且无界。
D在形态算法设计中，用非凸子集作为结构元也是可以的。
（5）数字图像的灰度直方图的横坐标表示：
A
A灰度级
B出现这种灰度的概率
C像素数
D像素值
（6）以下说法正确的是C
A先膨胀后腐蚀的运算称为开运算。
B先腐蚀后膨胀的运算称为闭运算。
C细化是将一个曲线型物体细化为一条单像素宽的线，从而图形化的显示出其拓扑性质。
D消除连续区域内的小噪声点，可以通过连续多次使用开闭运算。
（7）下列描述正确的有D
A只有傅立叶变换才能够完成图像的频率变换。
B图像经频域变换后，变换结果是能量分布向高频方向集中，图像上的边缘、线条等信息在低频成分上得到反映。
C图像处理中的模板运算在频域中将变为乘法运算。
D滤除频域中的低频分量，使图像变换得较为清晰。
（8）对于256色位图，bit位可以表示一个像素？
D
A1个
B2个
C4个
D8个
（9）假定图像取M*N个样点，每个像素量化后的灰度二进制位数为Q,则存储一幅数字图像所需的二进制位数b为：
A
Ab=M*N*Q
Bb=M*N*Q/2
Cb=M*N*Q/8
Db=M*N*Q/16
（10）请选择边缘提取算法的一项A
Aβ（A）=A-（AӨB）
BXk＝（Ｘk-Β）∩Α°k=1,2,…
CXk＝（Ｘk-Β）∩Αk=1,2,…
Dβ（A）=A-B
（11）用一个有1024个像素的线扫描CCD采集一幅64*64个像素的图像需要扫描:
B
A4条线;
B64条线;
C1024条线;
D64*64条线;
（12）在BMP格式,GIF格式,TIFF格式和JPEG格式中A
A为表示同一幅图像,BMP格式使用的数据量最多;
BGIF格式独立于操作系统;
C每种格式都有文件头,其中TIFF格式最复杂;
DJPEG格式的数据文件中可存放多幅图像.
（13）一幅数字图像是:
C
A一个观测系统
B一个由许多像素排列而成的实体
C一个2-D数组中的元素
D一个3-D空间中的场景
（14）下列哪种类型的图像没有使用调色板？
A
A黑白图像
B灰度图像
C索引图像
D真彩色图像
3.多选题（每题可能一个或多个选项是正确的）
（1）HSI模型的特点AD
AI分量与图形的彩色信息无关
BI分量与图形的彩色信息紧密相连的
CH和S分量与人感受颜色的方式无关
DH和S分量与人感受颜色的方式紧密相连的
（2）以下哪些属于BMP图像文件结构的组成部分：
ABD
ABITMAPFILEHEADER
BBITMAPINFOHEADER
CDataImage
DPalette
（3）对于直方图，以下描述错误的是BD
A直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数（或频数）的统计结果。
B直方图可以反映某一灰度值像素所在的位置。
C任一幅图像都能唯一地确定出一幅与它对应的直方图。
D任一幅直方图都能唯一地确定出一幅与它对应的图像。
（4）以下有关HSI的论述正确的有AC
A可以通过相应的公式实现RGB到HSI的转换。
BH是颜色点向量与黄色轴的夹角。
C颜色点的饱和度S是指一种颜色被白色稀释的程度。
D颜色点距离红绿蓝三色构成的三角形的中心越远，其饱和度越小。
（5）图像平滑处理包括BC
A高通滤波法
B邻域平均法
C多图像平均法
D零交叉边缘检测
（6）以下图像技术中哪些属于图像处理技术:
AC
A图像编码
B图像合成
C图像增强
D图像分类
（7）利用光的三基色叠加可产生光的三补色,其中有:
AD
A黄色
B紫色
C橙色
D品红
（8）颜料中的三基色可由下面哪种方法得到?
AD
A蓝+红,蓝绿+蓝,红+绿
B红+蓝,绿+蓝,品红+绿
C蓝+红,绿+蓝,红+绿
D红+蓝,绿+红,蓝+绿
（9）傅里叶变换有哪些特点？
ABD
A有频率的概念
B有关于复数的运算
C均方意义下最优
D变换有正交性
（10）当不采用快速算法时，计算一个8点的傅里叶变换需要的加法次数和乘法次数分别为：
B
A64和64
B56和64
C56和56
D48和56
4.简答题
1数字图像处理的主要内容是什么？
答案数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容：
几何处理，算术处理，图像增强，图像复原，图像重建，图像编码，图像识别，图像理解。
2直方图均衡化处理的主要步骤是什么?
答案
1）统计原始图像的直方图；
2）根据给定的成像系统的最大动态范围和原始图像的灰度级来确定处理后的灰度级间隔；
3）根据求得的步长来求变换后的新灰度；
4）用处理后的新灰度代替处理前的灰度。
3图像增强的目的是什么？
答案图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，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。
因此，这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。
4试述均值滤波和中值滤波的基本原理是什么？
答案均值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的平均值代替。
中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替。
5图像信息处理的主要方法有哪些？
答案
1）图像变换
2）图像增强
3）图像复原
4）图像压缩
5）图像重建
6为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的直方图？
答案这是由于在均衡化的过程中，原直方图上有几个像素数较少的灰度级归并到一个新的灰度级上，而像素较多的灰度级间隔被拉大了。
这样减少了图像的灰度级以换取对比度的扩大，却导致了不均匀的产生。
7试分析说明图像形态学运算中开运算和闭运算分别在图像处理中的作用。
答案开运算具有消除细小物体、在纤细点处分离物体和平滑较大物体的边界时又不明显得改变其面积的作用。
闭运算具有填充物体内细小空洞、连接临近物体、在不明显改变物体面积的情况下平滑其边界的作用。
连续的开闭运算相结合可以去除二值化图像的噪声，并平滑其边界。
8试从模式类与模式概念分析以下词之间的关系：
王老头，王老太，王明（广西大学学生），周强（年轻教师），老年人，老头，老太，年青人。
答案：
答：
模式类：
老年人
模式：
王老太，老头，老太。
模式类：
年青人
模式：
王明（广西大学学生），周强（年轻教师）
模式类：
老头
模式：
王老头
模式类：
老太
模式：
王老太
9canny算法
答：
step1:
用高斯滤波器平滑图象； step2:
用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；step3:
对梯度幅值进行非极大值抑制；step4:
用双阈值算法检测和连接边缘。
10KD树原理与应用“
答：
k-d树是早期发明的一种用于多维检索的树结构，它每一层都根据特定的关键码将对象空间分解为两个，在每一层用来进行决策的关键码称为识别器。
在结点分配的时候首先比较该层的识别器，对于k维关键码，在第i层把识别器定义为imodk，对应的0为第一维，1为第二维，依此类推。
结点分配时，如果关键码小于识别器的值就放到左子树中，否则放到右子树。
K-d能快速地对多维数据进行搜索、匹配。
综合题：
1.在图像增强（空间域方法）的课上曾提到分布在图像背景中孤立的暗或亮的像素团块，当它们小于中值滤波器区域（模板）的一半时，经过中值滤波器处理后会被滤除（被其邻值同化）。
假定滤波器尺寸为
，
为奇数，请解释这种现象的原因。
答：
中值滤波模板共有
个元素点。
由于
为奇数，因此对于中值
，将会有
个点的值小于或等于中值
，同样也有
个点的值大于或等于中值
。
由于噪声团块的像素个数
少于
的一半，且
和
均为整数，因而
总是小于或等于
。
因此，即使在最极端的情况下，即整个噪声团块均被掩模覆盖时，噪声团块中的任何一个像素点的值都不可能在排序中达到或超过中间的位置（此前已经假设噪声团块中的点均为比背景像素点亮或暗的值）。
所以，当掩模的中心点位于噪声团块的内部时，其值将被中值代替，而中值将会是背景的值，其图像处理结果即表现为该噪声点从背景中被剔除。
至于其它非极端情况（即掩模仅覆盖了噪声团块的一部分），显而易见，以上的结论也是适用的。
2.（a）试提出一种过程来求一个
邻域的中值。
（b）试提出一种技术，随着邻域的中心逐像素移动时不断地更新中值。
答：
（a）对
邻域中所有的像素（
个像素）进行排序，中值即为第
个像素值。
（b）当邻域中心移到某一像素时，首先对邻域元素进行排序，并储存其中值；然后邻域中心移动到下一像素，再次对邻域元素进行排序，用该次排序的中值替换上次排序的中值；如此逐个像素重复该过程，直至邻域中心逐个移动过图像的所有像素。
3.说明式1、2代表的滤波器类型（带阻滤波器或带通滤波器）。
并写出其相对应的带阻/带通－>带通/带阻滤波器数学表达式子。
答：
式子
（1）表示的滤波器为带阻滤波器，其相应的带通滤波器的表达式通过计算
得到，为：
式子
（2）表示的滤波器为带阻滤波器，其相应的带通滤波器的表达式通过计算
得到，为：
4对一个染色体分别用一下两种方法描述：
（1）计算其面积、周长、面积/周长、面积与其外接矩形面积之比可以得到一些特征描述，如何利用这四个值？
属于特征向量法，还是结构表示法？
（2）按其轮廓线的形状分成几种类型，表示成a、b、c等如图表示，如何利用这些量？
属哪种描述方法？
（3）设想其他结构描述方法。
（8分）
答案：
（1）这是一种特征描述方法，其中面积周长可以体现染色体大小，面积周长比值越小，说明染色体越粗，面积占外接矩形的比例也体现了染色体的粗细。
把这四个值组成特征向量可以描述染色体的一些重要特征，可以按照特征向量匹配方法计算样本间的相似度。
可以区分染色体和其它圆形、椭圆细胞结构。
（2）a形曲线表示水平方向的凹陷，b形表示竖直方向的凹陷，c形指两个凹陷之间的突起，把这些值从左上角开始，按顺时针方向绕一圈，可以得到一个序列描述染色体的边界。
它可以很好的体现染色体的形状，用于区分X和Y染色体很合适。
这是结构表示法。
（3）可以先提取待识别形状的骨架，在图中用蓝色表示，然后，用树形表示骨架图像。
5.下列的图像给出了原图像及其经过一些形态学运算后的4个处理结果（a、b、c、d）。
参考所示图像，分别给出实现该处理结果所运用的一个或多个结构元及相应的一步或多步形态学运算过程，要求在结构元上标明原点的位置。
虚线部分说明了原始图像的边界，仅作为参考。
注意在（d）中所有的拐角都是圆滑的。
a
b
c
d
答：
各处理过程使用的结构元分别如上图，其原点位置如图中黑点所示。
（a）的处理结果为采用图示的正方形结构元对原图像腐蚀得到，其中结构元的原点位置位于正方形的右下角。
（b）的处理结果为采用图示的竖长矩形结构元对原图像腐蚀得到，其中结构元的原点位置位于长方形的下方，如图所示。
（c）的处理结果为首先采用图示的正方形结构元对原图像腐蚀得到中间结果，再采用图示的圆形结构元对中间结果进行膨胀得到。
其结构元的原点位置均位于中心。
（d）的处理结果为首先采用图示的较大的圆形结构元对原图像膨胀得到中间结果（如图d左侧所示），再采用图示的稍小的圆形结构元（其半径为膨胀操作采用的圆形结构元的一半）对中间结果进行腐蚀得到。
其结构元的原点位置均位于中心。
6.图像相减处理常用于工业中，如在生产装配线上检测装配组件是否缺少了元件。
这种方法首先要存入一幅“金”图像，即组装正确的图像；然后将相同产品的输入图像减去这幅图像。
当然，如果新产品组装正确的话，它们的差为0。
如果产品丢失了元件，那么差值图像在该区域与正确的图像不同，不是0。
你认为在实践中用这种方法应满足什么条件？
提示：
根据图像处理的相关知识，进行扩展思维，大胆发挥，把你认为要实现这样的一个工业检测应用应该注意的一些因素写出来。
比如可以从1图像的配准，2图像的噪声，3图像的光照或其它环境变化对图像亮度的改变造成的对相减图像结果的判别影响等方面考虑。
比如说使两幅图像进行相减得到有意义的结构，那么就一定需要产品在两幅图像中的位置是一致的（或者说必须要使两幅图像中产品的相应位置进行相减），这就要求在进行相减前先对两幅图像进行配准，而为了能够实现配准，可以通过在产品上一些设置标志点，这样通过配准两幅图像中的标志点，也就实现了两幅图像中产品的配准。
只有实现了两幅图像中产品的位置的配准，它们的相减结果才具有实际应用意义。
以上仅为一些提示，全面的思路必须自己思考，进一步完善。
7．指纹识别中的指纹图像预处理。
提示：
解觉思路应该应用数学形态学处理方法，处理结果应去除图像噪声的同时尽可能保留图像的有用信息，不能丢失太多细节。
可以考虑首先采用腐蚀操作，降低图像噪声，然后再膨胀操作，使指纹的纹路连续起来，最后再进行腐蚀操作，还原图像主要信息。
8．OCR的主要思路：
提示：
首先用边缘提取或边缘检测获取字符区域，然后进行连通性判断，分离独立字符区域，必要时需要采用数学形态学操作分离。
对亮度大小进行归一化，构造分类器，包括神经网络分类器和其他分类器，对输入特征进行分类输出，最终得到识别结果。
说明：
方法有多种，把要点说清楚，方案可行即可。
9二维码识别思路：
提示：
首先用边缘提取或边缘检测获取二维码图像特征，并根据导航条分布确定二维码4个定点位置，然后进行仿射变换，校正矩形形变。
该问题难点在于图像质量较差，背景混乱，光照均匀，拍摄角度较为自由，二维码数量不确定，这些都是需要针对性考虑解决的关键难点。
详细可参考“二维码识别报告”一文。
另外学习斯坦福大学EE368课程2003年的人脸检测课程项目，链接http:
//www.stanford.edu/class/ee368/Project_03/project_03.html
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