数字图像处理试卷(B)

 学号 姓名 级 班 名称程课 ) 院(系 课程名称： 数字图像处理 (B卷 闭卷) 5.下列有关图像复原和图像增强的说法错误的是( ) A.与图像增强不同，图像复原的目的是提供给用户喜欢接收的图像 B.图像增强主要是一个客观过程，而图像复原主要是一个主观过程 适用专业年级： 考试时间: 100分钟 C.图像增强被认为是一种对比度拉伸，图像复原技术追求恢复原始图像的一种近似估计值 D.图像复原技术只能使用频率域滤波器实现 题号 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 总分 统分人 二、判断题，正确的打√错误的打× (每小题2分，共10分) 题分 15 10 40 15 20 100 签名 1．图像编码后对数据量进行了有效压缩，因此，图像编码是“有损压缩”（ false ） 得分 2．数学图像可以定义为由连续函数或离散函数生成的抽象图像（ ） 3．图像分割可以依据图像的灰度、颜色、纹理等特性来进行（ ） 考生注意事项：1、本试卷共 1 页，试卷如有缺页或破损，请立即举手报告以便更换。 4．应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换（ ） 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。(答案请写在答题卷密封线内和纸卷正面，否则不记分) 5．图像频域处理方法有点处理和模板处理（ false ） 一、选择题(每小题3分，共15分) 1．计算机显示设备使用的颜色模型是（ ） A．RGB B．HSV C．CMY D．以上都不对 线 封2.下列关于直方图的叙述错误的是( ) 密 A. 描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率 B. 描述图像中不同灰度级像素出现的次数 C. 没有描述出像素的空间关系 D. 直方图均衡化不能增强图像整体对比度的效果3．锐化滤波器的主要用途不包括( ) A．突出图像中的细节增强被模糊了的细节 B．超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊 C．图像识别中分割前的边缘提取 D．锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像 4．假设f(x,y)是一幅图像，则下列有关 f(x,y) 的傅里叶变换说法中不正确( ) A．在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级 B．一个二维傅里叶变换可以由两个连续一维的傅里叶运算得到 C．图像频率域过滤可以通过卷积来实现 D．傅里叶变换具有线性移不变性 第 1 页 共 1 页

湖南工业大学考试试卷纸

三、问答题（每小题10分，共40分）

1．(10分)试简述灰度直方图的作用和用途。

灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的像素的个数 (2分)，

反映图象中每种灰度出现的频率，(2分) 直方图仅仅描述了图像中像素的灰度级分布，但没有描述出像素的空间关系(2分).直观地显示质量特性的分布状态，传递过程波动状态的信息；便于人们确定在何处进行质量改进，灰度直方图的均衡化可以增强图像的整体对比度,改善图像的质量(2分),直方图是图像分割中边界域值选择的一个重要依据,可以利用灰度直方图波峰或波谷来对图像进行分割，还可用于图像快速检测等(2分)。

2．(10分)分析和比较理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器处理图像的特点。

理想低通滤波器截断傅里叶变换中的所有高频成分，这些高频成分处于指定距离D0之外

在半径为D0的圆内，所有频率没有衰减地通过滤波器， D0之外的所有频率完全被衰减掉。（4分） n级巴特沃思低通滤波器(BLPF)定义如下

D0为截至频率距原点的距离，D(u,v)是点(u,v)距点的距离可用于平滑处理，如图像由于量化不足产生虚假轮廓时，常可用低通滤波进行平滑以改进图像质量（4分）。 巴特沃思低通滤波器的平滑效果好于理想低通滤波器，因为理想低通滤波器具有振铃现象（2分）。 3．(10分)简述中值滤波的目的和算法原理。

中值滤波原理：，即利用模板的顺序将待处理像素点的邻域点的灰度值从小到大排列取其中间点像素的灰度值来代替该点的灰度值。（5分）

中值滤波作用：中值滤波容易去除孤立的点、线噪声，同时保持图像的边缘。（5分）

4．(10分）简述预测编码的基本原理。

预测编码（Predictive Coding）是基于统计冗余数据，它的理论基础是现代统计学和控制论，用预测编码可以减少数据时间和空间的相关性，它广泛地用于时间序列图像数据和语音数据的压缩编码（4分）。预测编码的方法是从相邻象素之间有较强的相关性特点考虑，比如当前象素的灰度或颜色信号，数值上与其相邻象素总是比较接近，除非处于边界状态，那么，当前象素的灰度或颜色信号的数值，可用前面已出现的象素的值进行预测（估计），得到一个预测值（估计值），将实际值与预测值求差，对这个差值信号进行编码、传送，这种编码方法称为预测编码方法（4分）。预测编码方分线性预测和非线性预测编码两种（2分）。

四、说明题（每小题15分，共15分）

1．(15分)写出图像退化/复原的总体模型；利用线性系统的相关知识，推导线性移不变条件下连续图像函数的退化模型。

1、图像退化/恢复总体模型如下：（5分）

其中，f(x,y)表示一幅输入图像，g(x,y)是f(x,y)产生的一幅退化图像， H表示退化函数 η（ x， y）, 表示外加噪声，

（5分）

表示恢复后的图像。

（5分）

五、计算题（每小题20分，共20分）

1．（20分）设有一信源X={x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8} 对应该率为P={0.24，0.2，0.17，0.1，0.06，0.04，0.18，0.01} （1）进行哈夫曼编码（要求概率大的赋码字0，小概率赋码字1），给出码字。 x1:10011,x2: 10010,x3:1000,x4:101, x5:001, x6: 000,x7:11,x8:01 （2）对串011010001111解码。

串011010001111的解码为：x8x4x6x7x7