数字图像处理期末复习题2Word下载.docx

1、6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis微分算子属于_。7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于_。8. 图像微分_了边缘和其他突变的信息。（填“增强”或“削弱”）9. 图像微分_了灰度变化缓慢的信息。10. 图像微分算子_用在边缘检测中。（填“能”或“不能”）四.简答题1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。4. 简述垂直方向的微

2、分算子的作用模板和处理过程。5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为：，请写出两种变形的Laplacian算子。解答:1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节信息，但是所反映的边界不是太清晰。五.应用题1. 已知Roberts算子的作用模板为： ，Sobel算子的作用模板为： 。 设图像为： 请完成： 用Roberts算子

3、对其进行锐化，写出锐化过程和结果。（4分） 用Sobel算子对其进行锐化，写出锐化过程和结果。（6分）2. 已知Roberts算子的作用模板为： ，Laplacian算子的作用模板为： 用Laplacian算子对其进行锐化，写出锐化过程和结果。3. 已知Roberts算子的作用模板为：4. 已知Roberts算子的作用模板为：5. 已知Roberts算子的作用模板为：6. 已知Roberts算子的作用模板为：7. 已知Roberts算子的作用模板为：8. 已知Roberts算子的作用模板为：9. 已知Roberts算子的作用模板为：10. 已知Roberts算子的作用模板为：，Laplacia

4、n算子的作用模板为： 用Roberts算子对其进行锐化，写出锐化过程和结果（4分） 用Laplacian算子对其进行锐化，写出锐化过程和结果（6分）第七章 图像分割1. 依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为_阈值方法_、边界分割方法和区域提取方法三大类。2. 基于图像灰度分布的阈值方法包含很多种算法，其中，p-参数法是针对预先已知图像中_目标物所占比例_的情况下，所采用的一种简单有效的方法。3. _熵_是信息论中对不确定性的度量，是对数据中所包含信息量大小的度量。4. 所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以_类内 _保持最大相似性以及类间保持最大距离为目标，通过迭代优

5、化获得最佳的图像分割阈值。5. 基于图像灰度分布的阈值方法包含很多种算法，其中，_p-参数法_是针对预先已知图像中目标物所占比例的情况下，所采用的一种简单有效的方法。二.选择题1. 以下图像分割方法中，不属于基于图像灰度分布的阈值方法的是（ D ） A、 类间最大距离法 B、 最大类间、内方差比法 C、 p-参数法 D、 区域生长法2. 以下图像分割方法中，属于基于图像灰度分布的阈值方法的是（ B ）A、区域合并、分裂法B、最大类间、内方差比法 C、已知形状的曲线检测 D、区域生长法3. 关于进行图像分割时使用的最大类间、类内方差比法，下列说法正确的是（ C ） A、 选择的阈值使得两类数据间

6、的方差越小越好。 B、 选择的阈值使得同一类的数据之间的方差越大越好。 C、 使用类间、类内方差比作为选择阈值的评价参数。 D、 使用类内、类间方差比作为选择阈值的评价参数。4. 关于最大类间、类内方差比法，下列说法正确的是（D ） A、选择的阈值使得两类数据间的方差越小越好。 B、选择的阈值使得同一类的数据之间的方差越大越好。 C、选择的阈值使得两类数据间的方差越小越好，同时同一类的数据之间的方差越大越好。 D、选择的阈值使得两类数据间的方差越大越好，同时同一类的数据之间的方差越小越5. 使用类间最大距离法进行图像分割时，下列步骤正确的是（ C ） 计算相对距离度量值。 给定一个初始阈值，将

7、图像分成目标和背景两类。 分别计算出两类的灰度均值。 选择最佳的阈值，使得图像按照该阈值分成两类后，相对距离度量值达到最大。 A、 B、 C、 D、三.判断题1. 阈值方法的核心是阈值的确定。（ T ）2. 类间最大距离法的设计思想是：在某个适当的阈值下，图像分割后的前景目标与背景两个类之间的差异最小为最佳分割。（ F ）3. 类间最大距离法的设计思想是：个类之间的差异最大为最佳分割。4. 二维熵方法的设计思想是：采用二维熵来度量像素以及其邻域像素中像素之间的信息相关性，当空间相关信息量最小时，认为是最佳阈值。5. 二维熵方法的设计思想是：关性，当空间相关信息量最大时，认为是最佳阈值。（T ）

8、6. 区域生长方法的实现有三个关键点：种子点的选取；生长准则的确定；区域生长停止的条件。（ T）7. 区域生长方法中选取的种子点只能是单个像素。（F ）8. 在使用区域合并、分裂方法进行图像分割时，不需要用到每个子块的属性。9. 基于图像灰度空间分布的阈值方法不需要考虑像素与像素之间的相关性。10. 基于图像灰度空间分布的阈值方法除了考虑当前像素本身的灰度值外，还需要考虑其与邻近像素之间的关系。1. 如果当前点像素值为1，其四近邻像素中至少有一个点像素值为1，即认为存在两点间的通路，称之为_四连接_。2. 如果当前点像素值为1，其八近邻像素中至少有一个点像素值为1，即认为存在两点间的通路，称之

9、为_八连接_。3. 开运算是使用同一个结构元素对图像先_腐蚀_再进行膨胀的运算。4. 在对二值图像进行分析时，我们将相互连接在一起的像素值全部为1的像素点的集合称为一个_连通域_。5. 闭运算是使用同一个结构元素对图像先_膨胀_再进行腐蚀的运算。6. 形态学处理中最基本的运算是腐蚀与膨胀。其中，_腐蚀_通常在去除小颗粒以及消除目标物之间的粘连是非常有效的。7. 形态学处理中最基本的运算是腐蚀与膨胀。其中，_膨胀_通常用以填补目标物中存在的某些空洞。8. 在对二值图像进行分析时，通常用_欧拉数_表示二值图像中连通域的个数减去孔的个数。1. 贴标签处理是对二值图像的每个不同的连通域进行不同的编号，

10、来区分不同的连通域。（T）2. 膨胀运算可以理解为对图像的补集进行腐蚀处理。3. 膨胀是一种消除边界点，使边界向内收缩的过程。4. 膨胀是将与目标区域接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界向外扩张的处理。5. 经过细线化之后，图像中所有线条的幅度均为一个像素。6. 可以用圆形度来表示二值图像中的各个连通域的形状与圆形的相似程度。7. 可以用矩形度来表示二值图像中的各个连通域的形状与矩形的相似程度。8. 在连通域中的点，按照其是否与背景相邻接，可以分为内部点和外部点。9. 在连通域中的点，按照其是否与背景相邻接，可以分为内部点和边界点。10. 在对二值图像进行分析时，将没有孔的连通域称为单连通。1. 写出腐蚀运算的处理过程。2