数字图像处理题库

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时间:2018-07-25

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1、一、基本题目1.加色图像的三基色是指:红、绿、蓝2.HSI模型中,H表示色调(Hue),S表示饱和度(Saturation),I表示亮度(Intensity)3.CMYK模式的原色为青色(Cyan)、品红色(Magenta)、黄色(Yellow)和黑色(Black)。4.常见的数字图像文件格式有:BMP、JPEG、GIF、TIFF、PNG等5.图像按其亮度等级的不同,可以分成二值图像(只有黑白两种亮度等级)和灰度图像(有多种亮度等级)两种。6.数字图像对图像进行采集、量化后得到的。图像在空间上的离散化过程称为取样或抽样。被选取的点成为取样点、抽样点或样点,这些点也称为像素。7.数字图像显

2、示质量的主要由空间分辨率和灰度分辨率两个因素决定。8.存储一幅大小为M×N,灰度级为2g级的图像需要M×N×g(bit)大小的存储空间。9.图像退化是图像形成、传输和记录的过程中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,而引起图像质量的下降。图像退化的典型表现为图像模糊、失真、噪声等。10.图像边缘是指图像中象素灰度值有阶跃变化或屋顶状变化的那些象素的集合。我们常常利用灰度变换曲线的导数在边缘取极值和零交叉的特点来进行图像的边缘检测。11.用函数来对图像象素进行拉伸变换,其中r表示待变换图像象素灰度值,若系数,则输出图像的象素灰度值范围被拉伸(拉伸或压缩),图像变暗(暗或者亮)。12.广义

3、的图像处理包含三个层次:图像变换处理,图像分析,图像理解。13.图像按其色调不同,可分为无色调的灰度(黑白)图像和有色调的彩色图像两种。14.图像的一般可以用多变量函数来表示15.对每个取样点灰度值的离散化过程称为量化。量化等级越多(多少),所得图像层次越丰富,灰度分辨率越高(高低),质量越好,但数据量越大。16.频率域法是在图像的变换域(或频率域)上进行处理,增强我们感兴趣的频率分量,然后进行反变换,便得到增强了的图像。17.图像退化的典型表现为图像模糊、失真、噪声等,我们针对退化进行图像复原的一般过程是:分析退化原因->建立退化模型->反向推演->恢复图像18.灰度直方图反映一幅图像

4、中各灰度级象素出现的频率之间的关系,以灰度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率1.图像的边缘以及噪声干扰的频率分量都处于频率域较高的部分。因此可以采用低通滤波的方法来去除噪声。2.图像边缘是指图像中象素灰度值有阶跃变化或屋顶状变化的那些象素的集合。3.结构元素必须在几何上比原图像简单且有界。其形状最好具有某种凸性,如圆形、十字架形、方形等。4.。5.将三基色信号按一定比例组合成亮度(Y)和色度(U,V)信号,它们之间的关系为:Y=0.3R+0.59G+0.11B,U=R-Y,V=B-Y6.我国的电视标准是PAL制,它规定每秒25帧,每帧有水平方向的625扫描行7.在变字长编码中,给出现概率高

5、的符号分配较短的码字,给出现概率低的码字分配较长的码字。8.MPEG是ISO的活动图像专家组的英文缩略形式,其工作是开发满足各种应用的活动图像及其伴音的压缩、解压缩以及编码描述的国际标准9.若原始的模拟图像,其傅氏频谱在水平方向的截止频率为,在垂直方向的截止频率为,则只要水平方向的空间取样频率,垂直方向的空间取样频率,图像可被精确地恢复。10.计算机断层扫描技术又称为计算机层析或叫CT。11.人们在观察一条由均匀黑和均匀白的区域形成的边界时,可能会认为人的主观感受是与任一点的强度有关。但实际情况并不是这样,人感觉到的是在亮度变化部位附近的暗区和亮区中分别存在一条更黑和更亮的条带,这就是所

6、谓的“Mach带”12.若代码中任何一个码字都不是另一个码字的续长,也就是不能在某一个码字后面添加一些码元而构成另一个码字,称其为非续长代码。反之,称其为续长代码。13.对每个取样点灰度值的离散化过程称为量化。常见的量化可分为两大类,一类是将每个样值独立进行量化的标量量化方法,另一类是将若干样值联合起来作为一个矢量来量化的矢量量化方法。在标量量化中按照量化等级的划分方法不同又分为两种,一种均匀量化;另一种是非均匀量化14.数学形态学构成了一种新型的数字图像分析方法和理论。它的基本思想是用一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的1.活动图像编码传输系统的与

7、静态图像系统的主要差别就在于活动图像的编码传输系统中必须要有一个传输缓冲存储器2.基于数学形态学的图像分割算法是利用数学形态学变换,把复杂目标X分割成一系列互不相交的简单子集X1,X2,…,XN。3.态骨架描述了物体的形状和方向信息。它具有平移不变性、逆扩张性和等幂性等性质,是一种有效的形状描述方法。二值图像A的形态骨架可以通过选定合适的结构元素B,对A进行连续腐蚀和开启运算来求取,形态骨架函数完整简洁地表达了形态骨架的所有信息,因

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