数字图像处理和分析习题集与答案解析

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1、第一章绪论课后4.1.数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。2.什么是图像识别与理解?图像识别与理解是指通过对图像中各种

2、不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将检测出来的人脸区域进行分析,确定其是否是该犯罪分子。3.简述图像几何变换与图像变换的区别。①图像的几何变换:改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等,这些方法在图像配准中使用较多。②图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成?答:一个基本的数字图像

3、处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成5.连续图像和数字图像如何相互转换?答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样,数字图像可以用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。6.采用数字图像处理有何优点?答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点:1.具有

4、数字信号处理技术共有的特点。(1)处理精度高。(2)重现性能好。(3)灵活性高。2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。3.数字图像处理技术适用面宽。4.数字图像处理技术综合性强。7.数字图像处理主要包括哪些研究内容?答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。8.常见的数字图像处理开发工具有哪些?各有什么特点?答.目前图像处理系统开发的主流工具为VisualC++(面向对象可视化集成工具)和MATLAB的图

5、像处理工具箱(ImageProcessingToolbox)。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。Microsoft公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具,用它开发出来的Win32程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的Microsoft基础类库MFC对大部分与用户设计有关的Win32应用程序接口API进行了封装,提高了代码的可重用性,大大缩短了应用程序开发周期,降低了开发成本。由于图像格式多且复杂,为了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上,VC++6.0提供的动态链接库ImageLoad.dll支持BMP

6、、JPG、TIF等常用6种格式的读写功能。MATLAB的图像处理工具箱MATLAB是由MathWorks公司推出的用于数值计算的有力工具,是一种第四代计算机语言,它具有相当强大的矩阵运算和操作功能,力求使人们摆脱繁杂的程序代码。MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数,灵活运用这些函数可以完成大部分图像处理工作,从而大大节省编写低层算法代码的时间,避免程序设计中的重复劳动。MATLAB图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和算法,如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检测、二值图像处理、小波分析、分形几

7、何、图形用户界面等。但是,MATLAB也存在不足之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先,强大的功能只能在安装有MATLAB系统的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的m文件来实现。其次,MATLAB使用行解释方式执行代码,执行速度很慢。第三,MATLAB擅长矩阵运算,但对于循环处理和图形界面的处理不及C++等语言。为此,通应用程序接口API和编译器与其他高级语言(如C、C++、Java等)混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API支持MATLAB与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于MATLAB环境的程序,从而使其他语言的应用程序使

8、用MATLAB。9.常见

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