数字图像处理复习题_解答

1． 假设线性平移不变系统的输入是f(x)，系统的脉冲响应函数是h(x)，分别写出在空间域和频率

域中输出函数的表达式。

解答：

g(x)f(x)*h(x) G(u)F(u)H(u)

2． 数字图像大致可以分为几种类型？各自如何数字描述？RGB彩色图像与索引彩色图像有什么

区别？

解答：

二值图像、灰度图像、RGB彩色图像、索引彩色图像。……

3． 图像灰度直方图的定义和性质。

（略）

4． 在一个线性拉伸中，当a，b取何值时，可将双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和

240？画出灰度变换函数和两个直方图的形状。

解答：

5． 图像灰度变换增强有那几种方式，简述其原理。

（见第3章）

6． 一幅图象的灰度原始图较暗且动态范围较小，反应在直方图上就是其直方图所占据的灰度范围

较窄且集中在低灰度一边，调整直方图使其占据整个图象灰度允许的范围，图象会有何变化？

解答：图像对比度增强

7． 图像亮度增大或减小时，图像直方图如何变化？当图像对比度增大或减小时，图像直方图如何

变化？画出示意图。

解答：

a) 当图像的亮度增大时，直方图向右平移；当图像的亮度减小时，直方图向左平移。 b) 当图像对比度增大时，直方图峰值之间距离增大；当图像对比度减小时，直方图峰值之间距离减小。

8． 下图是一幅图像在不同状态下的直方图，试分析其视觉效果，哪一个直方图对应的图像对比度

最高？

变换函数为：DBaDAb，则 16=23a+b; 240=155a+b

于是：a＝1.7，b＝－23。（两个直方图峰值之间距离拉开）

解答：

第一和第二直方图对应的图像分别偏暗和偏亮，对比度都很差。 第三直方图对应的图像灰度范围较大，对比度比前两个图像对比度要好。 第四直方图对应的图像灰度范围充满了整个动态范围，对比度最好。

9． 有一幅整体偏暗的图像，不能分辨其细节，这时单纯提高每个象素的灰度值能提高其对比度

吗？为什么？若不能，应选择什么样的方法？

解答：

单纯提高图像每个像素的灰度值，只是使图像整体变亮，反映在直方图上则表现为直方图整体向又平移，因此不能提高对比度。

要提高对比度可以通过斜率大于1的线性变换，扩展图像灰度动态范围，也可以通过直方图均衡化使图像灰度范围充满整个空间，都可以来提高对比度。

10． 实现图像直方图均衡化的变换函数为f(D)DmPD，其中Dm为最大灰度值，P(D)为图像灰

度的累积概率分布，试填写下表完成图像直方图均衡化计算。 解答：

原图像各灰度值出现的概率、累积概率分布P(D)、经f(D)DmPD变换所得灰度结果、经舍入处理而得的新的灰度值如下表所示：

原始灰度值 0 1 2 3 4 5 6 7 像素个数 600 700 800 1000 300 200 100 50 概率 0.16 0.19 0.21 0.27 0.08 0.05 0.03 0.01 累积概率P(D) 0 0.35 0.56 0.83 0.91 0.96 0.99 1.0 f(D)DmPD 新的灰度值 0 2.45 3.92 5.81 6.37 6.72 6.93 7 0 2 4 6 6 7 7 7 11． 图像空域滤波主要方法有哪些？简述其原理。

解答：

均值滤波、中值滤波、等，……

12． 下图所示为被噪声污染的图像，用那种方式可以去除噪声

2

解答：

（1）在空间域中，采用平滑滤波器（如邻域均值法、中值滤波法）滤去噪声。 （2）在频率域中，用低通滤波器去除噪声。

13． 图像平滑、图像锐化、图像模糊、消除噪声四个选项那些是低通滤波的结果，那些是高通滤

波的结果。

解答：

低通滤波对应图像平滑、图像模糊、消除噪声；高通滤波对应图像锐化。

14． 傅立叶变换、DCT变换、Walsh-Hadamard变换的特点及应用。 （略）

15． 试简述高通滤波器和低通滤波器的功能，并举例说明。

解答：

高通滤波器可以提取图像的高频信息，如边缘等……。 低通滤波器可以去除图像的噪声等……。

16． Walsh-Hadamard变换核矩阵可以通过下面的递推关系来获得

HN11121H H2N2HN2112HN2

HN211试计算F11解答：

3333777711的Walsh-Hadamard变换，并说明此变换可用于图像处理的哪些方面。 11Walsh-Hadamard变换输入和输出的关系为：G(1/N2)HFH,

11111111,则 由题目可知，H1111111111111111111G241111111111该变换经常应用于图像编码。

3333777711111111111111111111，

17． 已知相邻四个像素的坐标及其灰度值分别为F(221，396)=15，F(221，397)=43，F(222，396)=50，

F(222，397)=34，分别用最近邻插值法和双线性插值法求F(221.3，396.7)的值。

解答：

(1) 用最近邻插值，则F(221.3，396.7)=F(221，397)=43。 (2) 用双线性插值法

F(221,396.7) =F(221,396)+0.7*[F(221,397)-F(221,396)]

=15+0.7*(43-15)=34.6

F(222,396.7) =F(222,396)+0.7*[F(222,397)-F(222,396)]

=50+0.7*(34-50)=38.8

F(221.3,396.7)=F(221,396.7)+0.3*[F(222,396.7)-F(221,396.7)]

=34.6+0.3(38.8-34.6)=35.3

18． 如图所示的图像，分别采用下面三种不同的模板进行滤波，试画出滤波后图像的示意图。

101101 101111181 1111110

00111 解答：

19． 下图分别作3×3的邻域平均和中值滤波处理（边界不作处理），写出处理结果。 1 1 7 1 8 1 1 1 1 1 5 1

1 1 1 5 5 5 7 1 1 5 5 5 1 1 1 5 5 5

1 8 1 1 5 1 （略）

20． 图像压缩的三个指标是什么？

解答：

（1）压缩比：压缩前后信息存储量之比。

4

（2）压缩算法：实现图像数据压缩的编码算法。如：哈夫曼编码、行程编码、LZ编码、

算术编码、变换编码等。

（3）失真性：压缩前后图像信息有无失真及失真的大小。如有损压缩存在失真。

21． 设某一幅图像共有8个灰度等级，各灰度出现的概率分别为：0.40，0.15，0.15，0.10，0.07，

0.06，0.04，0.03。试对此图像进行Huffman编码，计算编码效率。

解答： 1 0 2 110 3 101 4 1111 5 1110 6 1000 7 10011 8 10010

【此处的编码效率指的是熵编码理论结果与实际Huffman编码结果之比】

1）计算图象的熵，即理论熵编码平均码字长度

80.4 0.15 0.15 0.10 0.07 0.06 0.04 1 0.03 0 0.4 0.15 0.15 0.10 0.07 0.07 1 0.06 0 0.4 0.15 0.15 0.13 0.10 1 0.07 0 0.4 0.17 0.15 0.15 1 0.13 0 0.4 0.28 0.17 1 0.15 0 0.4 0.32 1 0.28 0 0.6 1 0.4 0 Hpklog2pk2.53，其中pk是各个灰度等级出现的概率。

k12）计算实际编码的平均码字长度

kpk2.57 ，其中βk是各个灰度等级的的码字长度。

k183)计算编码效率

H/98.4%

22． JPEG标准与MPEG标准所应用的图像对象有什么不同？

解答：

JPEG标准应用于静止图像；MPEG标准应用于运动图像。

23． 在利用取阈值方法来分割灰度图象时，所基于的图象模型的特征是哪一个？（直方图呈现明

显的峰谷，边界易于搜索，图像灰度均匀分布？） 解答：

直方图呈现明显的峰谷

24． 边缘检测中常用的梯度算子有哪些，给出几种梯度算子的模板示意图，比较它们的检测效果。

解答：

罗伯特（Robert）算子、索贝尔（Sobel）算子、普瑞维特（Prewitt）算子、拉普拉斯（Laplacian）算子。 ……

25． 二值图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的处理原理及步骤。 （略）

26． 掌握Matlab图像处理常用语句的含义及简单程序的编制。 （略）

27． Matlab是一个重要的图像处理工具，试逐条解释下列Matlab语句所实现的功能。

I=imread(‘lenna.bmp’) imshow(I) B= fft2(I) C = fftshift(B)

figure, imshow(log(abs(B)), [ ]) figure, imshow(log(abs(C)), [ ])

（略）

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