图像处理技术期末试题doc.docx
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图像处理技术期末试题doc
《图像处理技术》期末试卷
学期：
2011.2012第二学期
考试班级：
信息工程专业2010级
考试时间：
90分钟
考试形式：
Matlab图像处理编程设计共5大题，每题20分。
1、读入指定的图像，并完成下列功能：
（1）、得出图像的大小；
（2）、显示图像信息；
（3）、将图像转换为HSV格式，分别显示H、S、V分量;
（4）、将图像转换为灰度图像，并显示。
解：
（1）图像大小：
5
A=imread（,hua.JPG,）;
S=size（A）
S=1371253
（2）图像信息:
5
Info=imfinfo（'hua.JPG'）
Info=Filename:
‘hua.JPG’
FileModDate:
12-0ct-200512:
02:
24*
FileSize:
4739
Format:
jpg'
FormatVersion:
”
Width:
125
Height:
137
BitDepth:
24
ColorType:
'truecolor*
FormatSignature:
"
Comment:
{）
（3）图像转为HSV：
5
B1=rgb2hsv（A）;
B11=B1（:
:
1）;B12=B1（:
:
2）;B13=B1（:
:
3）;
subplot（1,3,1）;imshow（B11）
subplot（1,3,2）;imshow（B12）
subplot（1,3,3）;imshow（B13）
显示结果：
（4）图像转为灰度图像：
5Bl=rgb2gray（A）;
imshow（Bl）
显示结果：
2、读入指定的两幅图像，并完成下列功能：
（1）、将两幅图像进行加、减、乘、除运算，并予以显示；
（2）、合成一幅与源图像大小相同的新图像，新图像的左半部为图像1的左半部,右半部为图像2的右半部，并予以显示；
（3）、将新图像放大到原来的4倍，采用双线性插值，并予以显示。
解：
15
（1）图像的加减乘除：
10
I=imread（Tice.png'）;
J=imread（'cameraman.tif）;
Il=imadd（I,J）;%两幅图像相加
I2=imsubtract（I,J）;%两幅图像相减
I3=immultiply（I,J）;%两幅图像相乘
14=imdivide（IJ）;%两幅图像相除
figure;%依次显示四幅图像
subplot（231）;imshow（I）;subplot（232）;imshow（J）;
subplot（233）;imshow（Il）;subplot（234）;imshow（I2）;
subplot（235）;imshow（I3）;subplot（236）;imshow（I4）;
显示结果：
（2）0
（3）I=imread（,rice.png,）;%读取5
JI=imresize（1,4,'nearest'）;%最近邻放大4倍
A=[l591317;510153040;1591320;612182435;29162330];
C0=imresize（A,2）;
C1=imresize（A,2,'bilinear'）;
C2=imresize（A,2,'bicubic*）;
subplot（23l）;imshow（I）;
subplot（232）;imshow（J1）;
Subplot（233）;image（CO）;
Subplot（234）;image（Cl）;
Subplot（235）;image（C2）;
10
246810
2
4
6
8
246810
246810
3、读入指定的灰度图像，并完成下面的功能
（1）、显示出图像的直方图；
（2）、对图像进行直方图均衡化处理并显示及其直方图；
（3）、对图像的亮度进行处理，将图像的较暗部分［0:
4］映射到［0.5:
1］,显示图像及其直方图；
（4）、读入指定的RGB彩色图像，分别显示三种颜色的直方图，分别作直方图均衡化后合成一幅彩色图像加以显示。
解：
17
（1）灰度图像直方图：
5
I=imread（,cameraman.tif）;
subplot（l21）,imshow⑴;
subplot（122）,imhist（I）;
显示结果：
1000
（2）直方图均衡化：
5
I=imread（'cameraman.tif）;%读取图像
J=histeq（I）;%直方图均衡化
figure;%显示原图像和均衡化后的图像
subplot（121）,imshow（I）;subplot（122）,imshow（J）
figure;%显示原图像和均衡化后图像的直方图subplot。
21）,imhist（I,64）;subplot（!
22）,imhist（J,64）结果：
4000
2500
2000
1500
1000
500
0
100
200
（3）对图像的亮度进行处理，将图像的较暗部分[0:
4]映射到[0.5:
1],显示图像及其直方图5
A1=imread（,cameraman.tif）;
Bl=imadjust（A1,[0,.4],[0.5,l],3）；
subplot（22l）;imshow（A1）
subplot（222）;imhist（A1）
subplot（223）;imshow（BI）subplot（224）;imhist（B1）
结果
（4）读入指定的RGB彩色图像，分别显示三种颜色的直方图，分别作直方图均
衡化后合成一幅彩色图像加以显示。
2
B1=imread（,raptor.jpgl）;
B11=B11）;B12=B1（:
:
2）;B13=B1（:
:
3）；
subplot（3,2,1）;imshow（B11）
subplot（3,2,2）;imhist（Bl1）
subplot（3,2,3）;imshow（B12）
subplot（3,2,4）;imhist（B12）
subplot（3,2,5）;imshow（B13）
subplot（3,2,6）;imhist（B13）
2000
._：
:
―:
0100200
4000
2000
0100200
4000
2000
0100200
4、读入指定的灰度图像，并完成下面的功能
（1）、加入2%的椒盐噪声并显示；
（2）、进行中值滤波并显示效果；
（3）、自己选择一个模板对图像进行锐化处理；
（4）、使用Sobel算子，选择合适的阈值，对图像进行边缘提取并显示结果。
解：
20
（1）加入2%的椒盐噪声并显示5
I=iniread（Taptor.jpg'）;%原图像
JI=imnoise（I；salt&pepper*,0.02）;%加入椒盐噪声
figure;%分别显示四种噪声的效果
subplot（121）,imshow（I）;subplot（122）,imshow（JI）;
（2）Inimread（-rap5rjpg.）；汶溯®a5
JInimns.sep-saM<&pepper-0.02）^m>®^痂湖
Lnm&fi=2（J」3
figure」
subpoK一21）9imshow（I）；subpoK122）。
一mshow（J一）」subpoa23himshow（L）；
（3）I=imread（,raptorjpg,）;%原图像5
hl=[0,-1,0;-1,5,-1;Or1,0];%fspecial（'laplacian'）;
I2=imfilter（I,hl）;
subplot（121）,imshow（I）;subplot（122）,imshow（I2,[]）;
（4）使用Sobel算子，选择合适的阈值，对图像进行边缘提取并显示结果
J=imread（'raptor.jpg'）;5
I=RGB2GRAY（J）;
11=edge（I,'sobel',0.2）;
12=edge（I,'sobel',0.4）;
13=edge（I,'sobel',0.6）;
subplot（221）,imshow（I）;
subplot（222）,imshow（II）;
subplot（223）,imshow（I2）;
subplot（224）,imshow（I3）;
5、给定的几幅图像拍摄了同一场景的景物。
由于曝光时间不同，有的图像在亮光部分比较清晰，有的图像在暗光部分比较清晰。
请设计一种算法把这些图像组合起来获得一幅在亮光和暗光部分都比较清晰的图像，并且讨论如何可以获得全局最佳的图像。
解：
4
11=imread（'ll.bmp'）;
12=imreadC12.bmp'）;
13=imread（'13.bmp'）;
14=imread（'14.bmp'）;
K=imlincomb（1,11,1,12,'uint16'）;
L=imlincombI,K,IJ3,'uint16*）;
G=imlincomb（l,L,1,14/uintl6'）;
figure;
subplot（!
41）;imshow（Il）;subplot（l42）;imshow（K）;
subplot（143）;imshow（L）;subplot（!
44）;imshow（G）;
最好的方法是：
利用多图像平均法，因为多图像平均以后，图像信号基本不变，而各点噪声的方差降为单幅图像中噪声方差的1/Mo从而就抑制了噪声，相当于提高了信噪比。
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