數字圖像處理簡答題及答案-資料下載頁

　　

【正文】 分布在每點像素上。找不到干凈的點來替代被污染的點，故處理效果不好。104. 均值濾波器對高斯噪聲的濾波結果較好，對椒鹽噪聲的濾波結果不好。 均值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對待處理的像素給定一個模板，該模板包括了其周圍的鄰近像素。將模板中的全體像素的均值來替代原來的像素值的方法。 原因: 高斯噪聲是幅值近似正態分布，但分布在每點像素上。因為正態分布的均值為0，所以均值濾波可以消除噪聲。椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機分布在不同位置上，圖像中有干凈點也有污染點。因為噪聲的均值不為0，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點。105. 圖像的細節是指畫面中的灰度變化情況，包含了圖像的孤立點、細線、畫面突變等。孤立點大都是圖像的噪聲點，畫面突變一般體現在目標物的邊緣灰度部分。106. 一階微分算子獲得的邊界是比較粗略的邊界，反映的邊界信息較少，但是所反映的邊界比較清晰；二階微分算子獲得的邊界是比較細致的邊界。反映的邊界信息包括了許多的細節信息，但是所反映的邊界不是太清晰。107. 圖像恢復，是一種使退化了的圖像去除退化因素，并以最大保真度恢復成原來圖像的技術。，而圖像復原主要是一個客觀過程；圖像增強不考慮圖像是何退化的, 而圖像復原需知道圖像退化的機制和過程等先驗知識。，原圖像 f(x,y)是通過一個系統 H 及加入一來加性噪聲 n(x,y)而退化成一幅圖像g(x ,y)的，如下圖所示這樣圖像的退化過程的數學表達式可寫為： g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)110. 圖像的無損壓縮是指壓縮后的數據進行重構（或稱為還原，或稱為解壓縮），重構后的信息與原來的信息完全相同的壓縮編碼方式。無損壓縮用于要求重構的信息與原始信息完全一致的場合。常用的無損壓縮算法包含行程編碼、霍夫曼編碼等。111. DCT變換編碼的思想是利用離散余弦變換對數據信息強度的集中特性，可以將數據中視覺上容易察覺的部分與不容易察覺的部分進行分離，由此可以達到進行有損壓縮的目的。112. 第一步，將圖像分成8*8的子塊； 第二步，對每個子塊進行DCT變換； 第三步，將變換后的系數矩陣進行量化，量化后，得到的矩陣左上角數值較大，右下部分為0； 第四步，對量化后的矩陣進行Z形掃描，以使得矩陣中為0的元素盡可能多的連在一起； 第五步，對Z掃描結果進行行程編碼； 第六步，進行熵編碼。113. 一維行程編碼是里利用一行上像素的相關性，逐行對圖像進行掃描，然后對掃描的結果進行編碼。一維行程編碼只考慮了消除行內像素之間的相關性，沒有考慮到某種方向之間的相關性；而二維行程編碼是按照一定的掃描路線進行掃描，既可以消除行內像素之間水平方向的相關性，又可以消除像素垂直方向的相關性。114. 二維行程編碼是利用圖像的二維信息的強相關性，對圖像按照一定的掃描路線進行掃描，遍歷所有的像素點，獲得點點相鄰的關系后進行一維行程編碼的方法。這樣，既可以消除行內像素之間水平方向的相關性，又可以消除像素垂直方向的相關性。而一維行程編碼只考慮了消除行內像素之間的相關性，沒有考慮到某種方向之間的相關性；115. 壓縮編碼算法很多，比如行程編碼、霍夫曼編碼等。每種不同的壓縮編碼方法具有各自不同的特點。比如行程編碼擅長對多個重復數據連續出現的情況進行編碼；霍夫曼編碼則可以有效地將出現頻率高、低不同的數據進行編碼。如果將不同的編碼方式巧妙的結合在一起，則可以達到更高的壓縮率，這就是混合壓縮編碼的思想。116. 直方圖均衡化是通過灰度變換將一幅圖象轉換為另一幅具有均衡直方圖，即在每個灰度級上都具有相同的象素點數的過程。 直方圖均衡化變換：設灰度變換s=f(r)為斜率有限的非減連續可微函數，它將輸入圖象Ii(x，y)轉換為輸出圖象Io(x，y)，輸入圖象的直方圖為Hi(r)，輸出圖象的直方圖為Ho(s)，則根據直方圖的含義，經過灰度變換后對應的小面積元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr直方圖修正的例子假設有一幅圖像，共有6 4(6 4個象素，8個灰度級，進行直方圖均衡化處理。根據公式可得：s2=++=，s3=+++=，s4=,s5=，s6=，s7=1．00 由于這里只取8個等間距的灰度級，變換后的s值也只能選擇最靠近的一個灰度級的值。因此，根據上述計算值可近似地選取： S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7， s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。 可見，新圖像將只有5個不同的灰度等級，于是我們可以重新定義其符號： S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。因為由rO=0經變換映射到sO=1／7，所以有n0=790個象素取sO這個灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1 02 3個象素取s 1這一灰度值；依次類推，有850個象素取s2=5／7這一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7這一灰度值，所以有656+329=98 5個象素都取這一灰度值；同理，有245+1 22+81=448個象素都取s4=1這一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方圖。117. 分塊－＞顏色空間轉換－＞零偏置轉換－＞DCT變換－＞量化－＞符號編碼。顏色空間轉換，減少了心理視覺冗余；零偏置轉換，減少了編碼冗余；量化減少了心理視覺冗余；符號編碼由于是霍夫曼編碼加行程編碼，因此即減少了編碼冗余（霍夫曼編碼）又減少了像素冗余（行程編碼）。ＪＰＥＧ2000的過程：圖像分片、直流電平（DC）位移，分量變換，離散小波變換、量化，熵編碼。118. （1 ）直接以梯度值代替；（2 ）輔以門限判斷；（3 ）給邊緣規定一個特定的灰度級；（4 ）給背景規定灰度級；（5）根據梯度二值化圖像。119. 偽彩色增強是對一幅灰度圖像經過三種變換得到三幅圖像，進行彩色合成得到一幅彩色圖像；假彩色增強則是對一幅彩色圖像進行處理得到與原圖象不同的彩色圖像；主要差異在于處理對象不同。相同點是利用人眼對彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特點，將目標用人眼敏感的顏色表示。120. 雖然表示圖像需要大量的數據，但圖像數據是高度相關的， 或者說存在冗余（Redundancy）信息，去掉這些冗余信息后可以有效壓縮圖像，同時又不會損害圖像的有效信息。 數字圖像的冗余主要表現為以下幾種形式：空間冗余、時間冗余、視覺冗余、 信息熵冗余、結構冗余和知識冗余。121. 中值濾波是指將當前像元的窗口（或領域）中所有像元灰度由小到大進行排序，中間值作為當前像元的輸出值。特點：它是一種非線性的圖像平滑法，它對脈沖干擾級椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機噪聲的同時能有效保護邊緣少受模糊。122. 將原圖象的直方圖通過變換函數修正為均勻的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖象。圖象均衡化處理后，圖象的直方圖是平直的，即各灰度級具有相同的出現頻數，那么由于灰度級具有均勻的概率分布，圖象看起來就更清晰了。123. 圖像增強目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合，有目的地強調圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。124. 中值濾波法是一種非線性平滑技術，它將每一象素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有象素點灰度值的中值。 中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，中值濾波的基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。125. 區別：圖像銳化是用于增強邊緣，導致高頻分量增強，會使圖像清晰；圖像平滑用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。聯系：都屬于圖像增強，改善圖像效果。126. 在HIS 模型中亮度分量與色度分量是分開的；色調與飽和度的概念與人的感知聯系緊密。127. 圖像增強主要是一個主觀過程，而圖像復原主要是一個客觀過程；圖像增強不考慮圖像是如何退化的, 而圖像復原需知道圖像退化的機制和過程等先驗知識：鄰域平均法，中值濾波，多圖像平均法，頻域低通濾波法。 銳化的實現方法：微分法，高通濾波法。129. 直方圖均衡化方法的基本思想是，對在圖像中像素個數多的灰度級進行展寬，而對像素個數少的灰度級進行縮減。從而達到清晰圖像的目的。因為灰度分布可在直方圖中描述，所以該圖像增強方法是基于圖像的灰度直方圖。130. 人的視覺絕對不能同時在整個亮度適應范圍工作，它是利用改變其亮度適應級來完成亮度適應的。即所謂的亮度適應范圍。同整個亮度適應范圍相比，能同時鑒別的光強度級的總范圍很小。因此，白天進入黑暗劇場時，人的視覺系統需要改變亮度適應級，因此，需要適應一段時間，亮度適應級才能被改變。131. 直方圖的峰值集中在低端，則圖象較暗，反之，圖象較亮。直方圖的峰值集中在某個區域，圖象昏暗，而圖象中物體和背景差別很大的圖象，其直方圖具有雙峰特性，總之直方圖分布越均勻，圖像對比度越好。132. 椒鹽噪聲是復制近似相等但隨機分布在不同的位置上，圖像中又干凈點也有污染點。中值濾波是選擇適當的點來代替污染點的值，所以處理效果好。因為噪聲的均值不為0，所以均值濾波不能很好地去除噪聲。133. 區域可以認為是圖像中具有相互連通、一致屬性的像素集合。圖像分割時把圖像分成互不重疊的區域并提取出感興趣目標的技術。134. 圖像的運算是指以像素點的幅度值為運算單元的圖像運算。這種運算包括點運算、代數運算和幾何運算。135. ①幅度特征。在所有的圖像特征中最基本的是圖像的幅度特征。可以在某一像素點或其鄰域內作出幅度的測量，可以直接從圖像像素的灰度值，或從某些線性、非線性變換后構成新的圖像幅度的空間來求得各式各樣的圖像的幅度特征圖。②直方圖特征。一幅數字圖像可以看作是一個二維隨機過程的一個樣本，可以用聯合概率分布來描述。通過對圖像的各像素幅度值可以設法估計出圖像的概率分布，從而形成圖像的直方圖特征。③變換系數特征。由于圖像的二維變換得出的系數反映了二維變換后圖像在頻率域的分布情況，因此常常用二維的傅里葉變換作為一種圖像特征的提取方法。④點和線條的特征。圖像中點的特征含義是，其幅度與其鄰區的幅度有顯著的不同；圖像中線條的特征意味著它在截面上的幅度分布出現凹凸狀，也就是說在線段的法向上幅度有明顯的起伏。⑤灰度邊沿特征。圖像的灰度、紋理的改變或不連續是圖像的重要特征，它可以指示圖像內各種物體的實際情況。⑥紋理特征。紋理可以分為人工紋理和自然紋理。人工紋理是由自然背景上的符號排列組成，這些符號可以是線條、點、字母、數字等。自然紋理是具有重復性排列現象的自然景象。136. 把直線上點的坐標變換到過點的直線的系數域，通過利用共線和直線相交的關系，使直線的提取問題轉化為計數問題。137. 假彩色增強是將一幅彩色圖像映射到另一幅彩色圖像，從而達到增強彩色對比，使某些圖像達到更加醒目的目的。偽彩色增強是把一幅黑白域不同灰度級映射為一幅彩色圖像的技術手段。138. 雖然表示圖像需要大量的數據，但圖像數據是高度相關的， 或者說存在冗余（Redundancy）信息，去掉這些冗余信息后可以有效壓縮圖像， 同時又不會損害圖像的有效信息。數字圖像的冗余主要表現為以下幾種形式：空間冗余、時間冗余、視覺冗余、 信息熵冗余、結構冗余和知識冗余。139：數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化，所以數字圖像處理具有很好的再現性。數字圖像處理的主要優點是：精度高、再現性好、通用性、靈活性強。140：數字圖像是物體的一個數字表示，是以數字格式存放的圖像，它是目前社會生活中最常見的一種信息媒體，它傳遞著物理世界事務狀態的信息，是人類獲取外界信息的主要途徑。圖像數字化預處理圖像分割特征提取自動識別顯示打印結果人機交互處理141： 142：1）航空和航天技術方面的應用，主要用于地形地質，礦藏探查，森林、水利、海洋、農業等資源調查，自然災害預測預報，環境污染檢測，氣象衛星云圖處理及地面軍事目標識別。2）生物醫學工程方面的應用，目前廣泛應用于臨床診斷和治療的各種成像技術。3）通信工程方面的應用，將電話、電視和計算機以三網合一的方式在數字通信網上傳輸。采用編碼技術來壓縮信息量，如分形編碼、自適應網絡編碼、小波變換編碼等。4）工業和工程方面的應用，主要有產品質量檢測、生產過程的自動控制、CAD/CAM等。5）軍事、公安方面的應用，主要用于導彈的精確制導，判斷分析，指紋識別，人臉鑒別，圖片復原，交通監控，事故分析等。6）文化藝術方面的應用，電視畫面的數字編輯、電影特技、動畫的制作、電子圖像游戲、廣告、MTV、紡織服裝設計等。143：是指視覺的主觀感受在亮度有變化的地方出現虛幻的明亮或黑暗的條紋。馬赫帶效應的出現是人類的視覺系統造成的。生理學對馬赫帶效應的解釋是：人類的視覺系統有增強邊緣對比度的機制。144：視覺是人類的重要功能。視覺過程是一個非常復雜的過程。主要有三個：光學過程、化學過程和神經處理過程。 當人眼接收光刺激時，首先是條件反射，由視網膜神經進行處理。隨后圖像信號通過視覺通道反映到大腦皮層，大腦皮層做出相應的處理：存儲圖像、信息處理、特征提取，決策和描述。最終做出反應。145: 圖像有許多種分類方法，按照圖像的動態特性，可以分為靜止圖像和運動圖像；按照圖像的色彩，可以分為灰度圖像和彩色圖像；按照圖像的維數，可分為二維圖像、三維圖像和多維圖像。 二值圖像：只有黑白兩種顏色。亮度圖像：像素灰度級用8bit表示，介于黑色和白色之間的256中灰度中的一種。索引圖像：顏色是預先定