数字图像处理考题总结.docx

数字图像处理一般分为哪三个层次？说明各层次的作用。图像处理、图像分析、图像理解各有什么特点？它们之间有何联系和区别？图像处理：图像处理的重点是图像之间进行的变换。图像分析：主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。图像理解：图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。图像的数字化包括采样和量化两个过程，当限定数字图像的大小时，为了得到质量较好的图像，可采用哪些原则？对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊简述位图文件的基本组成。位图文件头位图信息头调色板（对灰度图像和索引图像而言，真彩色图像不需要调色板，其位图信息头后直接是位图数据）位图数据（对于用到调色板的位图，位图数据就是该像素颜色在调色板中的索引值，对于真彩色图像，位图数据就是实际的R,G,B值）请简要说明一副256色彩色位图的文件格式，并回答256色彩色位图和256色灰度位图文件的异同。见第5题，区别就是彩色位图没有调色板。位图可分为：线画稿，灰度图像，索引颜色图像，真彩色图像。面向打印机的常用模型是CMYK模型，面向显示器的彩色模型RGB模型在RGB颜色空间的原点上，三分量均为0，即原点为黑色。HSL颜色空间中，H表示色调，其取值为240°，表示蓝色。在彩色图像处理中，常使用HIS模型。什么是图像的直方图，直方图修正有哪两种方法？二者有何区别和联系？直方图是灰度级的函数，它反映了图像中的每一灰度级出现的次数（该灰度级的像素数）或频率(该灰度级像素于图像总像素质比)。直方图修正有直方图均衡化和直方图规定化两种方法。区别与联系：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的直方图的。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直方图做出修正的增强方法。在做直方图规定化时首先要将原始图像作均衡化处理。直方图均衡化是直方图规定化的一个特例，而规定化是对均衡化的一种有效拓展。平滑模板和微分模板的区别：微分模板的权系数之和为0，使得灰度平坦区的响应为0。平滑模板的权系数都为正，其和为1，这使得灰度平坦区的输出与输入相同一阶微分模板在对比度大的点产生较高的响应，二阶微分模板在对比度大得点产生零交叉。一阶微分一般产生更粗的边缘，二阶微分则产生更细的边缘。相对一阶微分而言，二阶微分对细线、孤立点等小细节有更强的响应。平滑模板的平滑或去噪程度与模板的大小成正比，跳变边缘的模糊程度与模板的大小成正比。空间域的平滑滤波器和锐化滤波器的区别和联系联系：模板结构相同，运算形式相同（加权求和）区别：①模板权值不同，平滑模板权系数之和为1，锐化模板权系数为0②平滑滤波器是积分运算，锐化滤波器为差分运算③含义不同：平滑是消除噪声，模糊图像，去除小的细节或弥合目标间缝隙锐化是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。比较均值滤波和中值滤波的优缺点：均值滤波：优点：算法简单，对高斯噪声平滑效果好缺点：在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。中值滤波：优点：在滤除噪声的同时很好地保存图像边缘，对椒盐噪声平滑效果好缺点：对高斯噪声的处理效果不如均值滤波用你所学图像处理知识，举例说明图像数字化时出现块状效应或出现假轮廓的原因？采样点数越多，图像质量越好；采样点数减少时，图像的块状效应就逐渐明显。量化级数越多，图像质量越好，量化级数最小的极端情况就是二值图像，出现假轮廓。什么是图像的直方图规定化？其目的是什么？直方图规定化就是把直方图变换为某个特定的形状，从而有选择地增强某个灰度范围内的对比度。图像进行几何变换时为何要引入齐次坐标？简述二维图像几何变换的基本变换过程？为了能够用统一的矩阵线性变换的形式表示和实现这些常见的图像几何变换，所以引入了齐次坐标。变换过程：将阶的二维点集矩阵表示成齐次坐标的矩阵，然后乘以相应的变换矩阵即可。写出一幅图像先平移到点，然后绕点顺时针旋转度，再逆时针旋转度的复合变换矩阵为何要进行图像的频域变换？试描述图像进行频域处理的步骤。因为频域处理的运算速度快。用乘以输入图像各像素值，以将图像频谱原点移动到频谱图中心计算图像的DFT，得到用滤波函数乘以,得到处理结果计算滤波后的IDF