簡(jiǎn)答題

1.數(shù)字圖像處理的主要研究?jī)?nèi)容包含很多方面，請(qǐng)列出并簡(jiǎn)述其中的 4 種
①圖像數(shù)字化②圖像增強(qiáng)③圖像的幾何變換④圖像變換⑤圖像識(shí)別與理解
2.什么是圖像識(shí)別與理解？
答：圖像識(shí)別與理解是指通過(guò)對(duì)圖像中各種不同的物體特征進(jìn)行定量化描述后，將其所期望獲得的目標(biāo)物進(jìn)行提取，并且對(duì)所提取的目標(biāo)物進(jìn)行一定的定量分析。
3.簡(jiǎn)述數(shù)字圖像處理的至少 4 種應(yīng)用。
土地測(cè)繪B 超、可視電話、指紋檔案
4.簡(jiǎn)述圖像幾何變換與圖像變換的區(qū)別。
①圖像的幾何變換：改變圖像的大小或形狀。比如圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、放大、縮小等，這些方法在圖像配準(zhǔn)中使用較多。②圖像變換：通過(guò)數(shù)學(xué)映射的方法，將空域的圖像信息轉(zhuǎn)換到頻域、時(shí)頻域等空間上進(jìn)行分析。比如傅里葉變換、小波變換等。
1.、圖像的數(shù)字化包含哪些步驟？簡(jiǎn)述這些步驟。
答：采樣、量化兩個(gè)過(guò)程。采樣是將空域上連續(xù)的圖像變換成離散采樣點(diǎn)集合，是對(duì)空間的離散化。經(jīng)過(guò)采樣之后得到的二維離散信號(hào)的最小單位是像素。量化就是把采樣點(diǎn)上表示亮暗信息的連續(xù)量離散化后，用數(shù)值表示出來(lái)，是對(duì)亮度大小的離散化。經(jīng)過(guò)采樣和量化后，數(shù)字圖像可以用整數(shù)陣列的形式來(lái)描述。
2.圖像量化時(shí)，如果量化級(jí)比較小會(huì)出現(xiàn)什么現(xiàn)象？為什么？
答：如果量化級(jí)數(shù)過(guò)小，會(huì)出現(xiàn)偽輪廓現(xiàn)象。當(dāng)量化級(jí)數(shù)過(guò)小時(shí)，圖像灰度分辨率就會(huì)降低，顏色層次就會(huì)欠豐富，不同的顏色之間過(guò)度就會(huì)變得突然，可能會(huì)導(dǎo)致偽輪廓現(xiàn)象。
3.簡(jiǎn)述二值圖像與彩色圖像的區(qū)別。
二值圖像是指每個(gè)像素不是黑，就是白，其灰度值沒(méi)有中間過(guò)渡的圖像。這種圖像又稱為黑白圖像。二值圖像的矩陣取值非常簡(jiǎn)單，每個(gè)像素的值要么是 1，要么是 0，具有數(shù)據(jù)量小的特點(diǎn)。彩色圖像是根據(jù)三原色成像原理來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)自然界中的色彩描述的。紅、綠、藍(lán)這三種基色的的灰度分別用 256 級(jí)表示，三基色之間不同的灰度組合可以形成不同的顏色。
灰度圖像是指每個(gè)像素的信息由一個(gè)量化后的灰度級(jí)來(lái)描述的數(shù)字圖像，灰度圖像中不包含彩色信息。標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像中每個(gè)像素的灰度值是 0-255 之間的一個(gè)值，灰度級(jí)數(shù)為 256 級(jí)。
1.簡(jiǎn)述直角坐標(biāo)系中圖像旋轉(zhuǎn)的過(guò)程。
（1）計(jì)算旋轉(zhuǎn)后行、列坐標(biāo)的最大值和最小值。
（2）根據(jù)最大值和最小值，進(jìn)行畫布擴(kuò)大，原則是以最小的面積承載全部的圖像信息。
（3）計(jì)算行、列坐標(biāo)的平移量。
（4）利用圖像旋轉(zhuǎn)公式計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)旋轉(zhuǎn)后的位置。
（5）對(duì)于空穴問(wèn)題，進(jìn)行填充。
2.如何解決直角坐標(biāo)系中圖像旋轉(zhuǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的圖像空穴問(wèn)題？
（1）對(duì)于空穴問(wèn)題，需要進(jìn)行填充。可以采用插值的方法來(lái)解決填充問(wèn)題。
（2）闡述一下鄰近行插值或者均值插值法進(jìn)行空穴填充的過(guò)程。
鄰近插值法就是將判斷為空穴位置上的像素值用其相鄰行（或列）的像素值來(lái)填充。例如對(duì)于下圖中的空穴點(diǎn) f23 進(jìn)行填充時(shí)，使用相鄰行的像素值來(lái)填充。即：f23=f22.
均值插值法就是將判斷為空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值來(lái)填充。
例如對(duì)于下圖中的空穴點(diǎn) f23 進(jìn)行填充時(shí)，使用相鄰行的像素值來(lái)填充。
即：f23=(f22+f24+f13+f33)/4
1.均值濾波器對(duì)高斯噪聲的濾波效果如何？試分析其中的原因。
1.答：均值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)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(lái)替代原來(lái)的像素值的方法。
均值濾波器對(duì)高斯噪聲的濾波結(jié)果較好。原因：高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點(diǎn)像素上。因?yàn)檎龖B(tài)分布的均值為 0，所以均值濾波可以消除噪聲。
均值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波結(jié)果不好。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。因?yàn)樵肼暤木挡粸?0，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點(diǎn)。
2.中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波效果如何？試分析其中的原因。
3.答：中值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)模板，該模板包括了其周圍的鄰近像素。取模板中排在中間位置上的像素的灰度值替代待處理像素的值，就可以達(dá)到濾除噪聲的目的。中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波效果較好。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。使用中值濾波時(shí)，被污染的點(diǎn)一般不處于中值的位置，即選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來(lái)替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。
4**.使用中值濾波器對(duì)高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結(jié)果相同嗎？為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象？**
中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波效果較好，對(duì)高斯噪聲的處理效果不好。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。使用中值濾波時(shí)，被污染的點(diǎn)一般不處于中值的位置，即選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來(lái)替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點(diǎn)像素上。找不到干凈的點(diǎn)來(lái)替代被污染的點(diǎn)，故處理效果不好。
5.使用均值濾波器對(duì)高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結(jié)果相同嗎？為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象？
答：均值濾波器對(duì)高斯噪聲的濾波結(jié)果較好，對(duì)椒鹽噪聲的濾波結(jié)果不好。均值濾波器的濾 波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)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(lái)替代原來(lái)的像素值的方法。原因: 高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布， 但分布在每點(diǎn)像素上。因?yàn)檎龖B(tài)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(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。因?yàn)樵肼暤木挡粸?，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點(diǎn)。
1.圖像中的細(xì)節(jié)特征大致有哪些？一般細(xì)節(jié)反映在圖像中的什么地方？
答：圖像的細(xì)節(jié)是指畫面中的灰度變化情況，包含了圖像的孤立點(diǎn)、細(xì)線、畫面突變等。孤
立點(diǎn)大都是圖像的噪聲點(diǎn)，畫面突變一般體現(xiàn)在目標(biāo)物的邊緣灰度部分。
2.一階微分算子與二階微分算子在提取圖像的細(xì)節(jié)信息時(shí)，有什么異同？
答：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(xì)致的邊界。反映的邊界信息包括了許多的細(xì)節(jié)信息，但是所反映的邊界不是太清晰。

1.寫出腐蝕運(yùn)算的處理過(guò)程。???
答：腐蝕運(yùn)算的處理過(guò)程為：
1）掃描原圖，找到第一個(gè)像素值為 1 的目標(biāo)點(diǎn)；
2）將預(yù)先設(shè)定好形狀以及原點(diǎn)位置的結(jié)構(gòu)元素的原點(diǎn)移到該點(diǎn)；
3）判斷該結(jié)構(gòu)元素所覆蓋的像素值是否全部為 1：如果是，則腐蝕后圖像中的相同位置上的像素值為 1；如果不是，則腐蝕后圖像中的相同位置上的像素值為 0； 4）重復(fù) 2）和 3），直到所有原圖中像素處理完成。
2.寫出膨脹運(yùn)算的處理過(guò)程。???
答：膨脹運(yùn)算的處理過(guò)程為：
1）掃描原圖，找到第一個(gè)像素值為 0 的背景點(diǎn)；
2）將預(yù)先設(shè)定好形狀以及原點(diǎn)位置的結(jié)構(gòu)元素的原點(diǎn)移到該點(diǎn)；
3）判斷該結(jié)構(gòu)元素所覆蓋的像素值是否存在為 1 的目標(biāo)點(diǎn)：
如果是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為 1； 如果不是，則膨脹后圖像中的相同位置上的像素值為 0； 4）重復(fù) 2）和 3），直到所有原圖中像素處理完成。
1.為什么 YUV 表色系適用于彩色電視的顏色表示？???3.YUV 表色系的優(yōu)點(diǎn)是什么？???
答：YUV 表色系適用于彩色電視的顏色表示主要原因有以下 3 點(diǎn)：（1）YUV 表色系具有亮度與色度相分離的特點(diǎn)，黑白電視接收彩色電視節(jié)目信號(hào)時(shí)，只需要將 Y、U、V 三路信號(hào)中的 Y 信號(hào)介入電視機(jī)信號(hào)即可；（2）YUV 表色系具有亮度與色度相分離的特點(diǎn)，彩色電視機(jī)接收黑白電視節(jié)目信號(hào)時(shí)，只要將 U、V 兩路信號(hào)置為 0 即可。（3）YUV 表色系與 RGB 表色系的轉(zhuǎn)換運(yùn)算比較簡(jiǎn)單，便于實(shí)時(shí)進(jìn)行色系之間的轉(zhuǎn)換。
2、簡(jiǎn)述白平衡方法的主要原理。???
答：白平衡方法的主要原理是：如果原始場(chǎng)景中的某些像素點(diǎn)應(yīng)該是白色的（R=G=B=255），但是由于所獲取的圖像中的相應(yīng)像素點(diǎn)存在色偏，這些點(diǎn)的 R,G,B 三個(gè)分量的值不再保持相同，通過(guò)調(diào)整這三個(gè)顏色分量的值，使之達(dá)到平衡，由此獲得對(duì)整幅圖像的彩色平衡影射關(guān)系，通過(guò)該映射關(guān)系對(duì)整幅圖像進(jìn)行處理，由此達(dá)到彩色平衡的目的。
1. 請(qǐng)簡(jiǎn)述快速傅里葉變換的原理。???
傅里葉變換是復(fù)雜的連加運(yùn)算，計(jì)算時(shí)間代價(jià)很大。快速傅里葉變換的核心思想是，將原函數(shù)分解成一個(gè)奇數(shù)項(xiàng)和一個(gè)偶數(shù)項(xiàng)加權(quán)和，然后對(duì)所分解的奇數(shù)項(xiàng)和偶數(shù)項(xiàng)再分別分解成其中的奇數(shù)項(xiàng)和偶數(shù)項(xiàng)的加權(quán)和。這樣，通過(guò)不斷重復(fù)兩項(xiàng)的加權(quán)和來(lái)完成原有傅里葉變換的復(fù)雜運(yùn)算，達(dá)到較少計(jì)算時(shí)間代價(jià)的目的。
3、傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應(yīng)用，請(qǐng)簡(jiǎn)述其在圖像的高通濾波中的應(yīng)用原理。
圖像經(jīng)過(guò)傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細(xì)節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過(guò)圖像的高通濾波將圖像中景物的細(xì)節(jié)提取出來(lái)。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的低頻部分強(qiáng)制為 0，而將高頻部分的信息保持不變，就相當(dāng)于使用一個(gè)只保持高頻部分信息不變，而低頻信息被完全抑制的高通濾波器作用在原始圖像上。將經(jīng)過(guò)這樣處理后的頻譜進(jìn)行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的細(xì)節(jié)部分。
4、傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應(yīng)用，請(qǐng)簡(jiǎn)述其在圖像的低通濾波中的應(yīng)用原理。
圖像經(jīng)過(guò)傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細(xì)節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過(guò)圖像的高通濾波將圖像中景物的概貌提取出來(lái)。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的高頻部分強(qiáng)制為 0，而將低頻部分的信息保持不變，就相當(dāng)于使用一個(gè)只保持低頻部分信息不變，而高頻信息被完全抑制的低通濾波器作用在原始圖像上。將經(jīng)過(guò)這樣處理后的頻譜進(jìn)行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的概貌部分。
5、小波變換在圖像處理中有著廣泛的應(yīng)用，請(qǐng)簡(jiǎn)述其在圖像的壓縮中的應(yīng)用原理。
一幅圖像經(jīng)過(guò)一次小波變換之后，概貌信息大多集中在低頻部分，而其余部分只有微弱的細(xì)節(jié)信息。為此，如果只保留占總數(shù)據(jù)量 1/4 的低頻部分，對(duì)其余三個(gè)部分的系數(shù)不存儲(chǔ)或傳輸，在解壓時(shí)，這三個(gè)子塊的系數(shù)以 0 來(lái)代替，則就可以省略圖像部分細(xì)節(jié)信息，而畫面的效果跟原始圖像差別不是很大。這樣，就可以得到圖像壓縮的目的。
1、什么是圖像的無(wú)損壓縮？給出 2 種無(wú)損壓縮算法。
答：見(jiàn)課本 235 頁(yè)。圖像的無(wú)損壓縮是指壓縮后的數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)（或稱為還原，或稱為解壓縮），重構(gòu)后的信息與原來(lái)的信息完全相同的壓縮編碼方式。無(wú)損壓縮用于要求重構(gòu)的信息與原始信息完全一致的場(chǎng)合。常用的無(wú)損壓縮算法包含行程編碼、霍夫曼編碼等。
2、對(duì)于掃描結(jié)果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若對(duì)其進(jìn)行霍夫曼編碼之后的結(jié)果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程編碼和霍夫曼編碼的混合編碼，壓縮率是否能夠比單純使用霍夫曼編碼有所提高？
答：原始掃描結(jié)果所占空間為：228=176(bits)
單純霍夫曼編碼的結(jié)果是：10101010001001001000100010000111111111101010101010101，
共占 53(bits)。壓縮比為：176：53.
Hufman 與行程編碼混合：41030012000110000511701，共占 3+2+3+3+3+4+3+4+3+2+3+2=35
(bits)，壓縮比為 176：35. 即壓縮比有所提高。
3、DCT 變換編碼的主要思想是什么？
DCT 變換編碼的思想是利用離散余弦變換對(duì)數(shù)據(jù)信息強(qiáng)度的集中特性， 可以將數(shù)據(jù)中視覺(jué)上容易察覺(jué)的部分與不容易察覺(jué)的部分進(jìn)行分離，由此可以達(dá)到進(jìn)行有損壓縮的目的。
4. 簡(jiǎn)述 DCT 變換編碼的主要過(guò)程。
第一步，將圖像分成 88 的子塊； 第二步，對(duì)每個(gè)子塊進(jìn)行 DCT 變換；
第三步，將變換后的系數(shù)矩陣進(jìn)行量化，量化后，得到的矩陣左上角數(shù)值較大，右下部分為 0； 第四步，對(duì)量化后的矩陣進(jìn)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(duì) Z 掃描結(jié)果進(jìn)行行程編碼； 第六步，進(jìn)行熵編碼。
5.什么是一維行程編碼？簡(jiǎn)述其與二維行程編碼的主要區(qū)別。
答：一維行程編碼是利用一行上像素的相關(guān)性，逐行對(duì)圖像進(jìn)行掃描，然后對(duì)掃描的結(jié)果進(jìn)行編碼。一維行程編碼只考慮了消除行內(nèi)像素之間的相關(guān)性，沒(méi)有考慮到某種方向之間的相關(guān)性；而二維行程編碼是按照一定的掃描路線進(jìn)行掃描，既可以消除行內(nèi)像素之間水平方向的相關(guān)性，又可以消除像素垂直方向的相關(guān)性。
二維行程編碼是利用圖像的二維信息的強(qiáng)相關(guān)性，對(duì)圖像按照一定的掃描路線進(jìn)行掃描，遍歷所有的像素點(diǎn)，獲得點(diǎn)點(diǎn)相鄰的關(guān)系后進(jìn)行一維行程編碼的方法。這樣，既可以消除行內(nèi)像素之間水平方向的相關(guān)性，又可以消除像素垂直方向的相關(guān)性。而一維行程編碼只考慮了消除行內(nèi)像素之間的相關(guān)性，沒(méi)有考慮到某種方向之間的相關(guān)性；。
8、壓縮編碼算法很多，為什么還要采用混合壓縮編碼？請(qǐng)舉例說(shuō)明。
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(diǎn)。比如行程編碼擅長(zhǎng)對(duì)多個(gè)重復(fù)數(shù)據(jù)連續(xù)出現(xiàn)的情況進(jìn)行編碼； 霍夫曼編碼則可以有效地將出現(xiàn)頻率高、低不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。如果將不同的編碼方式巧妙的結(jié)合在一起，則可以達(dá)到更高的壓縮率，這就是混合壓縮編碼的思想。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理简答题的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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