数字图像处理简答题复习重点Word文件下载.docx
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2、对于扫描结果:
aaaabbbccdeeeeefffffff,若对其进行霍夫曼编码之后的结果是:
f二01
e二11a=10b二001c二0001d二0000。
若使用行程编码和霍夫曼编码的混合
编码,
压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高?
31、DCT变换编码的主要思想是什么?
32、简述DCT变换编码的主要过程。
33、什么是一维行程编码?
简述其与二维行程编码的主要区别。
34、什么是二维行程编码?
简述其与一维行程编码的主要区别。
35、简述一维行程编码和二维行程编码的异同。
36、压缩编码算法很多,为什么还要采用混合压缩编码?
请举例说明。
37、对于扫描结果:
ocioQbbbccdeeeeefffffff,若对其进行霍夫曼编码之后的结果是:
压缩率是否能够比单纯使用行程编码有所提高?
3&
连续图像和数字图像如何相互转换?
39、采用数字图像处理有何优点?
46、图像处理中正交变换的目的是什么?
图像变换主要用于那些方面?
49、离散的沃尔什变换与哈达玛变换之间有那些异同?
50、什么是小波?
小波基函数和傅里叶变换基函数有何区别?
51、为何称小波变换为信号的“电子显微镜”,如何实现该功能?
52、傅里叶变换、加窗傅里叶变换和小波变换的时间-频率特性有什么不同?
54、图像增强的目的是什么,它包含那些容?
55、什么是图像平滑?
试述均值滤波的基本原理。
56、什么是中值滤波,有何特点?
5&
从哪些方面说明数据压缩的必要性?
59、数据没有冗余度能否压缩?
60、如何衡量图像编码压缩方法的性能?
61、一图像大小为640x480,256色。
用软件工具SEA(version1、3)将其分别转成24位色BMP,24位色JPEG,GIF(只能转成256色)压缩格式,24位色TI阡压缩格式,24位色TGA压缩格式,得到的文件大小分别为:
921,654字节;
17,707字节;
177,152字节;
923,044字节;
768,136字节。
分别计算每种压缩图像的压缩比。
62、大部分视频压缩方法是有损压缩还是无损压缩?
63、若图像上任意两像素点的亮度电平值相等或者任意两时刻同一位置上的像素的亮度电平值相等,能够说明上述两种情况下像素相关吗?
64、根据JPEG算法说明JPEG图像显示时会出现马赛克现象的原因。
65、讨论混合编码的优点。
66、Huffman编码有何优缺点?
67、算术编码有何优点?
举例说明其适用围。
68、JPEG为什么要进行彩色空间转换?
69、JPEG的量化表有何作用?
70、引起图像退化的原因有哪些?
71、盲去卷积方法中,如何选择一个合适的PSF值?
72、什么是阈值分割技术?
该技术适用于什么场景下的图像分割?
73、边缘检测的理论依据是什么?
有哪些方法?
各有什么特点?
74、基于图像边缘的算子分割技术的理论根据是什么?
75、什么是区域?
什么是图像分割?
76、什么是Hough变换?
试述采用Hough变换检测直线的原理。
77、如何表示图像中一点的彩色值?
颜色模型起什么作用?
78、色调、色饱和度和亮度的定义是什么?
在表征图像一点颜色时,各起什么作用?
79、为什么有时需要将一种颜色数据表示形式转换为另一种形式?
如何由RGB数值计算HSV数值?
80、什么是彩色的减性模型和加性模型?
哪一种模型更适合用于显示、图片和打印场合?
81、哪个颜色空间最接近人的视觉系统的特点?
82、为什么在某些场合下要进行彩色量化?
彩色图像的量化的依据是什么?
83、抖动技术是如何利用只能显示较少颜色的设备重现含有丰富色彩图像的?
84、讨论假彩色和伪彩色的差异。
85、讨论彩色图像增强与灰度图像增强的关系。
86、数学形态学主要包括哪些研究容?
87、基于数学形态学的图像处理有何特点?
95、简述二值图像、彩色图像、灰度图像的区别。
105、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?
106、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?
107、什么是图像恢复。
108、图像复原和图像增强的主要区别是。
116、举例说明直方图均衡化的基本步骤。
117、简述JPEG的压缩过程,并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余?
11&
图像锐化滤波的几种方法。
119、伪彩色增强和假彩色增强有何异同点。
120、图像编码基本原理是什么?
数字图像的冗余表现有哪几种表现形式?
122、什么是直方图均衡化?
124、什么是中值滤波及其它的原理?
125、图像锐化与图像平滑有何区别与联系?
126、在彩色图像处理中,常使用HSI模型,它适于做图像处理的原因有:
128、图像增强时,平滑和锐化有哪些实现方法?
129、简述直方图均衡化的基本原理。
130、当在白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找到空座位时需要适应一段时间,试述发生这种现象的视觉原理。
131、说明一幅灰度图像的直方图分布与对比度之间的关系
132、对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好?
134、什么是图像运算?
具体包括哪些?
135、图像都有哪些特征?
136、简述基于边缘检测的霍夫变换的原理。
137、假彩色增强和伪彩色增强的区别是什么?
139、阐述数字图像处理与模拟图像处理相比都有哪些优点。
140、简述数字图像信息的特点。
143、解释什么是马赫带效应。
144、简述人的视觉过程。
145、图像可分为哪几类?
并阐述各类图像的特点。
146、图像获取包括哪些步骤?
各个步骤又会影响图像质量的哪些参数?
147、举例说明差影法的用处。
148、图像基本运算可以分为哪几类。
149、有哪几种常见的几何变换?
150、图像旋转会引起图像失真吗?
151、二维傅立叶变换有哪些性质?
152、图像处理中正变换的目的是什么?
图像变换主要用于哪些方面。
153、图像增强的目的是什么?
它通常包含哪些技术?
154、直接灰度变换增强技术通常包含哪些容?
1.①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.图像识别与理解是指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。
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。
5.①图像的几何变换:
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:
比如傅里叶变换、小波变换等。
6.图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。
采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合,是对空间的离散化。
经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。
量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值表示出来,是对亮度大小的离散化0经过采样和量化后,数字图像可以用整数阵列的形式来描述。
7.如果量化级数过小,会出现伪轮廓现象。
量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级别中,必然会导致颜色信息损失。
当量化级别达到一定数量时,人眼感觉不到颜色信息的丢失。
当量化级数过小时,图像灰度分辨率就会降低,颜色层次就会欠丰富,不同的颜色之间过度就会变得突然,可能会导致伪轮廓现象。
8.二值图像是指每个像素不是黑,就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。
这种图像又称为黑白图像。
二值图像的矩阵取值非常简单,每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据量小的特点。
彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。
红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示,三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。
9.二值图像是指每个像素不是黑,就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。
二值图像的矩阵取值非常简单,每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据量
小的特点。
灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中不包含彩色信息。
标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值,灰度级数为256级。
10.灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中不包含彩色信息。
11.
(1)计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。
(2)根据最大值和最小值,进行画布扩大,原则是以最小的面积承载全部的图像信息。
(3)计算行、列坐标的平移量。
(4)利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。
(5)对于空穴问题,进行填充。
13.邻近插值法就是将判断为空穴位萱上的像素值用其相邻行(或列)的像素值来填充。
例如对于下图中的空穴点f23进行填充时,使用相邻行的像素值来填充。
即:
f23二f22.
14.均值插值法就是将判断为空穴位萱上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值来填充。
f23二(f22+f24+f13+f33)/4.
15.均值滤波器的滤波原理是:
在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。
将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。
均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好。
原因:
高斯噪声是幅值近似正态分布,但分布在每点像素上。
因为正态分布的均值为0,所以均值滤波可以消除噪声。
16.均值滤波器的滤波原理是:
均值滤波器对椒盐噪声的滤波结果不好。
原因:
椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位萱上,图像中有干净点也有污染点。
因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点。
17.中值滤波器的滤波原理是:
取模板中排在中间位萱上的像素的灰度值替代待处理像素的值,就可以达到滤除噪声的目的。
中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。
使用中值滤波时,被污染的点一般不处于中值的位置,即选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好。
18.中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好,对高斯噪声的处理效果不好。
中值滤波器的滤波原理是:
找不到干净的点来替代被污染的点,故处理效果不好。
19.均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好,对椒盐噪声的滤波结果不好。
均值滤波器的滤波原理是:
椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位萱上,图像中有干净点也有污染点。
因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点。
20.腐蚀运算的处理过程为:
1)扫描原图,找到第一个像素值为1的目标点;
2)将预先设定好形状以及原点位萱的结构元素的原点移到该点;
3)判断该结构元素所覆盖的像素值是否全部为1:
如果是,则腐蚀后图像中的
相同位萱上的像素值为1;
如果不是,则腐蚀后图像中的相同位置上的像素值为0;
4)重复2)和3),直到所有原图中像素处理完成。
21.膨胀运算的处理过程为:
1)扫描原图,找到第一个像素值为0的背景点;
3)判断该结构元素所覆盖的像素值是否存在为丨的目标点:
如果是,则膨胀后图像中的相同位萱上的像素值为1;
如果不是,则膨胀
后图像中的相同位置上的像素值为0;
4)重复2)和3),直到所有原图中像素处理完成。
22.YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示主要原因有以下3点:
(1)YUV表色系具有亮度与色度相分离的特点,黑白电视接收彩色电视节目信号时,只需要将Y、U、V三路信号中的Y信号介入电视机信号即可;
(2)YUV表色系具有亮度与色度相分离的特点,彩色电视机接收黑白电视节目信号时,只要将U、V两路信号萱为0即可。
(3)YUV表色系与RGB表色系的转换运算比较简单,便于实时进行色系之间的转换。
23.白平衡方法的主要原理是:
如果原始场景中的某些像素点应该是白色的(R二G二B二255),但是由于所获取的图像中的相应像素点存在色偏,这些点的R,G,B三个分量的值不再保持相同,通过调整这三个颜色分量的值,使之达到平衡,由此获得对整幅图像的彩色平衡影射关系,通过该映射关系对整幅图像进行处理,由此达到彩色平衡的目的。
24.YUV表色系的有点体现在以下2个方面:
(1)亮度信号与色度信号相互独立,由丫信号构成的灰度图像与用U、V信号构成的两外两幅单色图是相互独立的。
可以对这些单色图单独进行编码。
(2)YUV表色系与RGB表色系的转换运算比较简单,便于实时进行色系之间的转换。
25.傅里叶变换是复杂的连加运算,计算时间代价很大。
快速傅里叶变换的核心思想是,将原函数分解成一个奇数项和一个偶数项加权和,然后对所分解的奇数项和偶数项再分别分解成其中的奇数项和偶数项的加权和。
这样,通过不断重复两项的加权和来完成原有傅里叶变换的复杂运算,达到较少计算时间代价的目的。
26.图像经过傅里叶变换后,景物的概貌部分集中在低频区段,景物的细节部分集中在高频区段,可以通过图像的高通滤波将图像中景物的细节提取出来。
具体做法是,将傅里叶变换得到频谱图的低频部分强制为0,而将高频部分的信息保持不变,就相当于使用一个只保持高频部分信息不变,而低频信息被完全抑制的高通滤波器作用在原始图像上。
将经过这样处理后的频谱进行傅里叶逆变换,就可以得到图像的细节部分。
27.图像经过傅里叶变换后,景物的概貌部分集中在低频区段,景物的细节部分集中在高频区段,可以通过图像的高通滤波将图像中景物的概貌提取出来。
具体做法是,将傅里叶变换得到频谱图的高频部分强制为0,而将低频部分的信息保持不变,就相当于使用一个只保持低频部分信息不变,而高频信息被完全抑制的低通滤波器作用在原始图像上。
将经过这样处理后的频谱进行傅里叶逆变换,就可以得到图像的概貌部分。
28.—幅图像经过一次小波变换之后,概貌信息大多集中在低频部分,而其余部分只有微弱的细节信息。
为此,如果只保留占总数据量1/4的低频部分,对其余三个部分的系数不存储或传输,在解压时,这三个子块的系数以0来代替,则就可以省略图像部分细节信息,而画面的效果跟原始图像差别不是很大。
这样,就可以得到图像压缩的目的。
29•图像的无损压缩是指压缩后的数据进行重构(或称为还原,或称为解压缩),重构后的信息与原来的信息完全相同的压缩编码方式。
无损压缩用于要求重构的信息与原始信息完全—致的场合。
常用的无损压缩算法包含行程编码、霍夫曼编码等。
30.原始扫描结果所占空间为:
22*8=176(bits)
单纯霍夫曼编码的结果是:
10101010001001001000100010000111111111101010101010101
共占53(bits)o压缩比为:
176:
53.Hufman与行程编码混合:
41030012000110000511701,共占3+2+3+3+3+4+3+4+3+2+3+2二
35(bits),压缩比为176:
35.即压缩比有所提高。
31.DCT变换编码的思想是利用离散余弦变换对数据信息强度的集中特性,可以将数据中视觉上容易察觉的部分与不容易察觉的部分进行分离,由此可以达到进行有损压缩的目的。
32.第一步,将图像分成8*8的子块;
第二步,对每个子块进行DCT变换;
第三步,将变换后的系数矩阵进行量化,量化后,得到的矩阵左上角数值较大,右下部分为0;
第四步,对量化后的矩阵进行Z形扫描,以使得矩阵中为0的元素尽可能多的连在一起;
第五步,对Z扫描结果进行行程编码;
第六步,进行爛编码。
33.—维行程编码是里利用一行上像素的相关性,逐行对图像进行扫描,然后对扫描的结果进行编码。
一维行程编码只考虑了消除行像素之间的相关性,没有考虑到某种方向之间的相关性;
而二维行程编码是按照一定的扫描路线进行扫描,既可以消除行像素之间水平方向的相关性,又可以消除像素垂直方向的相关性。
34.二维行程编码是利用图像的二维信息的强相关性,对图像按照一定的扫描路线进行扫描,遍历所有的像素点,获得点点相邻的关系后进行一维行程编码的方法。
这样,既可以消除行像素之间水平方向的相关性,又可以消除像素垂直方向的相关性。
而一维行程编码只考虑了消除行像素之间的相关性,没有考虑到某种方向之间的相关性;
35.—维行程编码是里利用一行上像素的相关性,逐行对图像进行扫描,然后对扫描的结果进行编码。
一维行程编码只考虑了消除行像素之间的相关性,没有考虑到某种方向之间的相关性。
二维行程编码是利用图像的二维信息的强相关性,对图像按照一定的扫描路线进行扫描,遍历所有的像素点,获得点点相邻的关系后进行一维行程编码的方法。
36.压缩编码算法很多,比如行程编码、霍夫曼编码等。
每种不同的压缩编码方法具有各自不同的特点。
比如行程编码擅长对多个重复数据连续出现的情况进行编码;
霍夫曼编码则可以有效地将出现频率高、低不同的数据进行编码。
如果将不同的编码方式巧妙的结合在一起,则可以达到更高的压缩率,这就是混合压缩编码的思想。
37.原始扫描结果所占空间为:
单纯行程编码的结果是:
4a3b2cld5e7f,共占6(3+8)=66(bits)0压缩比为:
176:
66Hufman与行程编码混合:
41030012000110000511701,共占
3+2+3+3+3+4+3+4+3+2+3+2=35(bits),压缩比为176:
35.即故压缩比有所提高。
38.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。
39.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。
46.正交变换可以使得图像能量主要集中分布在低频率成分上,边缘和线信息反映在高频率成分上。
因此正交变换广泛应用在图像增强、图像恢复、特征提取、图像编码压缩和形状分析等方面。
49.哈达玛(Hadamard)变换和沃尔什(Wolsh)变换的变换核都是由1,-1组成的正交
方阵。
它们不同的地方在于变换矩阵的行列排列次序不同。
哈达玛变换每行的列率排列是没有规则的,沃尔什变换的列率是由小到大。
50.小波信号的非零点是有限的。
它与傅里叶变换的基函数(三角函数、指数信号)是不同的,傅里叶变换的基函数从负无穷到正无穷都是等幅振荡的。
51.小波变换的伸缩因子的变化,使得可以在不同尺度上观察信号,所以又称电子显微镜。
实现小波变换可以应用Mallat的快速算法。
52.傅里叶变换使得时间信号变成了频域信号,加窗傅里叶变换使得时间信号变成了时频信号,但是窗口是固定的,小波变换同样变成了视频信号,但是时频的窗口是变化的。
54.图像增强是指对图像的某些特征,如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化,以便于显示、观察或进一步分析与处理。
55.为了去除或减弱图像中的噪声,可以对图像进行平滑处理,称为图像平滑。
大部分的噪声都可以看作是随
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