1、第一章 名詞解釋：（2）數(shù)字圖像:指由被稱作像素的小塊區(qū)域組成的二維矩陣。將物理圖像行列劃分后，每個小塊稱為像素.（4）數(shù)字圖像處理：計(jì)算機(jī)技術(shù)或其他數(shù)字技術(shù)，對圖像信息進(jìn)行某些數(shù)字運(yùn)算和各種加工處理，以改善圖像的視覺效果和提高數(shù)字實(shí)用性的技術(shù)。第二章名詞解釋（12）圖像采樣:將空間上連續(xù)的圖像變換成離散點(diǎn)的操作稱為采樣，就是對圖像的連續(xù)空間坐標(biāo)x和y的離散化。（14）圖像灰度級量化:對圖像函數(shù)的幅值 f 的離散化。 （28）歐氏距離 ：像素p和q之間的歐氏（Euclidean）距離定義為： De(p,q)=(x-u)2+(y-v)21/2 （2.12） 也即，所有距像素點(diǎn)(x,y)的歐氏距離

2、小于或等于d的像素都包含在以(x,y)為中心,以d為半徑的圓平面中。 （29）街區(qū)距離：像素p和q之間的D4距離，也即街區(qū)（city-block）距離，定義為： D4(p,q)=|x-u| + |y-v| （2.13） 也即，所有相距像素點(diǎn)(x,y)的D4距離為小于d或等于d的像素組成一個中心點(diǎn)在(x,y)的菱形。（30）棋盤距離：像素p和q之間的D8距離，也即棋盤距離，定義為： D8(p,q)=max(|x-u|，|y-v|) （2.14） 也即，所有距像素點(diǎn)(x,y)的D8距離為小于d或等于d的像素組成一個中心點(diǎn)在(x,y)的方形（33）調(diào)色板：在16色或256色顯示系統(tǒng)中，將圖像中出現(xiàn)最

3、頻繁的16中或256中顏色組成一個顏色表，并將他們分別編號為0-15或0-255，這樣就是每一個4位或8位的顏色編號與顏色表中4位顏色值相對應(yīng)。這種4位或者8位的顏色編號成為顏色的索引號，有顏色索引號及其對應(yīng)的24位顏色值組成的表成為顏色查找表，也即調(diào)色板。第四章名詞解釋（1）空間域圖像增強(qiáng)：在圖像平面中對圖像的像素灰度值進(jìn)行運(yùn)算處理，使之更適合于人眼的觀察或機(jī)器的處理的一種技術(shù)。 （7）圖像銳化：圖像銳化是一種突出和加強(qiáng)圖像中景物的邊緣和輪廓的技術(shù)。課本Page84（10）領(lǐng)域平均：一種基本的空間域噪聲消除方法或噪聲平滑方法。Page93（13）中值濾波：一種能夠很好地彌補(bǔ)領(lǐng)域平均方法不足的

4、圖像噪聲消除方法。第五章名詞解釋（1）圖像恢復(fù)：是一種從圖像退化的數(shù)學(xué)或概率模型出發(fā)，研究改進(jìn)圖像外觀，從而使恢復(fù)以后的圖像盡可能地反映原始圖像的本來面目的一種技術(shù)，其目的是獲得與景物真實(shí)面貌相像的圖像。（4）高斯噪聲：是一種源于電子電路噪聲和由低照明度或高溫帶來的傳感器噪聲。高斯噪聲也稱為正態(tài)噪聲，其概率密度函數(shù)為： 其中，高斯隨機(jī)變量z表示灰度值；表示z的平均值或期望值；表示z的標(biāo)準(zhǔn)差，而標(biāo)準(zhǔn)差的平方2稱為z的方差。 （6）椒鹽噪聲：又稱脈沖噪聲， (雙極)脈沖噪聲的概率密度為： 式中表示的脈沖噪聲在Pa或Pb均不可能為零，且在脈沖可能是正的，也可能是負(fù)值的情況下，稱為雙極脈沖噪聲。 如果

5、ba，灰度b的值在圖像中將顯示一個亮點(diǎn)，而灰度a的值在圖像中將顯示一個暗點(diǎn)。如果Pa或Pb均不可能為零，尤其是它們近似相等時，脈沖噪聲值就類似于隨機(jī)分布在圖像上的胡椒和鹽粉微粒，所以雙極脈沖噪聲也稱為椒鹽噪聲. 式中表示的脈沖噪聲如果Pa或Pb為零，則脈沖噪聲稱為單極脈沖噪聲。 通常情況下脈沖噪聲總是數(shù)字化為允許的最大值或最小值，所以負(fù)脈沖以黑點(diǎn)(胡椒點(diǎn))出現(xiàn)在圖像中，正脈沖以白點(diǎn)（鹽點(diǎn)）出現(xiàn)在圖像中。 名詞解釋：（2）編碼冗余：由于大多數(shù)圖像的直方圖不是均勻(水平)的，所以圖像中某個（或某些）灰度級會比其它灰度級具有更大的出現(xiàn)概率，如果對出現(xiàn)概率大和出現(xiàn)概率小的灰度級都分配相同的比特?cái)?shù)，必定

6、會產(chǎn)生編碼冗余。（3）圖像間冗余：所謂“像素間的冗余”，是指單個像素?cái)y帶的信息相對較少，單一像素對于一幅圖像的多數(shù)視覺貢獻(xiàn)是多余的， 它的值可以通過與其相鄰的像素的值來推斷。 （7）保真度準(zhǔn)則：由于圖像的有損壓縮有一定的信息損失，所以在對壓縮的圖像進(jìn)行解壓縮后獲得的圖像可能會與原圖像不完全相同，這樣就需要有一種對信息損失的程度進(jìn)行度量的標(biāo)準(zhǔn)，以描述解壓縮所獲得的圖像相對于原圖像的偏離程度。保準(zhǔn)度準(zhǔn)則就是這樣一種用于評價(jià)壓縮后圖像質(zhì)量的量度標(biāo)準(zhǔn)。第七章名詞解釋（1）圖像分割： 圖像分割就是依據(jù)圖像的灰度、顏色、紋理、邊緣等特征，把圖像分成各自滿足某種相似性準(zhǔn)則或具有某種同質(zhì)特征的連通區(qū)域的集合的

7、過程。 （2）圖像邊緣：圖像邊緣意味著圖像中一個區(qū)域的終結(jié)和另一個區(qū)域的開始，圖像中相鄰區(qū)域之間的像素集合構(gòu)成了圖像的邊緣。進(jìn)一步講，圖像的邊緣是指圖像灰度發(fā)生空間突變的象素的集合。（4）基于閥門的圖像分割方法：基于閾值的圖像分割方法是提取物體與背景在灰度上的差異，把圖像分為具有不同灰度級的目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的一種圖像分割技術(shù)。（6）基于跟蹤的圖像分割方法是先通過對圖像上的點(diǎn)的簡便運(yùn)算，來檢測出可能存在的物體上的點(diǎn)，然后在檢測到的點(diǎn)的基礎(chǔ)上通過跟蹤運(yùn)算來檢測物體的邊緣輪廓的一種圖像分割方法。（16）紋理：紋理就是由紋理基元按某種確定性的規(guī)律或者某種統(tǒng)計(jì)規(guī)律排列組成的一種結(jié)構(gòu)。（19）監(jiān)督分類：

8、監(jiān)督分類是對圖像中樣本區(qū)內(nèi)的地物類屬已有先驗(yàn)知識的情況下，利用這些樣本類別的特征作為依據(jù)來判別非樣本數(shù)據(jù)的類別。第十章名詞解釋（1）鏈碼：鏈碼是一種用若干條具有特定長度和方向的線段連接起來表示目標(biāo)邊界的方法。（6）統(tǒng)計(jì)矩：如果將目標(biāo)邊界看作一系列直線段，那么邊界線段的形狀可以利用一些簡單的統(tǒng)計(jì)矩如均值，方差和高階矩等，利用其對邊界進(jìn)行描述具有對旋轉(zhuǎn)不敏感和邊界空間位置無關(guān)的特點(diǎn)。（page267）第一章 簡答題：數(shù)字圖像處理目的：提高圖像的視感質(zhì)量， 以達(dá)到賞心悅目的目的。提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，便于計(jì)算機(jī)分析。對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行變換、編碼和壓縮，便于圖像的存儲和傳輸。數(shù)字圖像處理的

9、主要內(nèi)容：不管圖像處理是何種目的，都需要用計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入、加工和輸出，因此數(shù)字圖像處理研究的內(nèi)容主要有以下8個部分：1) 圖像獲取、表示和表現(xiàn) 該過程主要是把模擬圖像信號轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)所能接受的數(shù)字形式，以及把數(shù)字圖像顯示和表現(xiàn)出來（如打?。?。這一過程主要包括攝取圖像及數(shù)字化等幾個步驟。 2) 圖像復(fù)原 當(dāng)造成圖像退化（圖像品質(zhì)下降）的原因已知時， 復(fù)原技術(shù)可以對圖像進(jìn)行校正。圖像復(fù)原最關(guān)鍵的是對每種退化都需要有一個合理的模型。退化模型和特定數(shù)據(jù)一起描述了圖像的退化，因此， 復(fù)原技術(shù)是基于模型和數(shù)據(jù)的圖像恢復(fù)，其目的是消除退化的影響， 從而產(chǎn)生一個等價(jià)于理想成像系統(tǒng)所獲得的

10、圖像。 3) 圖像增強(qiáng) 圖像增強(qiáng)是對圖像質(zhì)量在一般意義上的改善。當(dāng)無法知道圖像退化有關(guān)的定量信息時，可以使用圖像增強(qiáng)技術(shù)較為主觀地改善圖像的質(zhì)量。有時可能需要徹底改變圖像的視覺效果，以便突出重要特征的可觀察性，使人或計(jì)算機(jī)更易觀察或檢測。在這種情況下， 可以把增強(qiáng)理解為增強(qiáng)感興趣特征的可檢測性，而非改善視感質(zhì)量。4) 圖像分割 把圖像分成區(qū)域的過程就是圖像分割。圖像中通常包含多個對象， 圖像處理為達(dá)到識別和理解的目的，幾乎都必須按照一定的規(guī)則將圖像分割成區(qū)域， 每個區(qū)域代表被成像的一個物體。5) 圖像壓縮編碼 數(shù)字圖像的特點(diǎn)之一是數(shù)據(jù)量龐大。因此在實(shí)際應(yīng)用中圖像壓縮是必需的。圖像編碼主要是利用

11、圖像信號的統(tǒng)計(jì)特性及人類視覺的生理學(xué)及心理學(xué)特性，對圖像信號進(jìn)行高效編碼，即研究數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，目的是解決數(shù)據(jù)量大的矛盾。一般來說，圖像編碼的目的有三個： 減少數(shù)據(jù)存儲量；降低數(shù)據(jù)率以減少傳輸帶寬； 壓縮信息量， 便于特征提取，為后續(xù)識別作準(zhǔn)備。 6) 圖像處理中的頻域變換數(shù)字圖像處理的方法主要分為:一是空域法,二是頻域法.把圖像變換到頻率域可以從另一個角度來分析圖像的特性，以便更準(zhǔn)確地處理它.在頻域處理法中最為關(guān)鍵的預(yù)處理便是變換處理. 目前,在圖像處理技術(shù)中,頻率域變換正被廣泛地運(yùn)用于圖像的特征提取,圖像增強(qiáng)，圖像復(fù)原以及圖像的變換編碼等領(lǐng)域中.7) 目標(biāo)表達(dá)與描述 通過圖像分割把圖像空間分

12、成一些有意義的區(qū)域，然后采用不同于原始圖像的適當(dāng)形式將目標(biāo)表示出來，并對目標(biāo)特征進(jìn)行描述，再對圖像進(jìn)行分析和理解處理 圖像分割的結(jié)果要么是區(qū)域內(nèi)的像素的集合，要么是位于區(qū)域邊界上的像素的集合，所以對圖像中目標(biāo)的表達(dá)方法分為區(qū)域表達(dá)和邊界表達(dá)，對目標(biāo)的描述一般也分為對邊界的描述和對區(qū)域的描述8）形態(tài)學(xué) 以形態(tài)為基礎(chǔ)對圖像進(jìn)行分析的一類數(shù)學(xué)工具。 基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素，去量度和提取圖像中的對應(yīng)形狀，以達(dá)到對圖像分析和識別的目的。初期的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法僅可應(yīng)用于二值圖像，所以需將灰度圖像先進(jìn)行二值化。后來灰度形態(tài)學(xué)得到發(fā)展，使得數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法不僅可用于二值圖像也可直接應(yīng)用于各種灰度圖像和

13、彩色圖像。 第二章簡答題：2.15 一幅200X300的二值圖像，16灰度級圖像和256灰度級圖像分別需要多少存儲空間？ 答：二值圖像：200X300X1/8=7500B 16灰度級圖像：200X300X4/8=30000B 256灰度級圖像：200X300X8/8=60000B第四章簡答題4.2直方圖均衡的基本思想是什么？直方圖均衡圖像增強(qiáng)處理的主要步驟是什么？ 直方圖均衡化是一種借助于直方圖變換實(shí)現(xiàn)灰度映射從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的.直方圖均衡化的基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式,這樣就增加了像素灰度值的動態(tài)范圍,從而可以達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對比度的效果.步驟：（1）計(jì)算原圖像的歸一

14、化灰度級別及其分布概率pr(rk)=nk/n。 （2）根據(jù)直方圖均衡化公式（4.13）求變換函數(shù)的各灰度等級值sk。（3）將所得的變換函數(shù)的各灰度等級值轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)的灰度級別值。也即把第（2）步求得的各sk值，按靠近原則近似到與原圖像灰度級別相同的標(biāo)準(zhǔn)灰度級別中。此時獲得的即是均衡化后的新圖像中存在的灰度級別值，其對應(yīng)的像素個數(shù)不為零；對于那些在變換過程中“被丟失了的”灰度級別值，將其像素個數(shù)設(shè)為零。（4）求新圖像的各灰度級別值sl(l=0,1,L-1)的像數(shù)數(shù)目。在前一步的計(jì)算結(jié)果中，如果不存在灰度級別值sl，則該灰度級別的像素?cái)?shù)目為零；如果存在灰度級別值sl，則根據(jù)其與之相關(guān)的sk=T(rk

15、)和sk的對應(yīng)關(guān)系，確定該灰度級別sl的像數(shù)數(shù)目。 （5）用sk代替sl(k,l=0,1,L-1)，并進(jìn)而求新圖像中各灰度級別的分布概率ps(sk)=mk/n。 （6）畫出經(jīng)均衡化后的新圖像的直方圖。4.3直方圖規(guī)定化的基本思想是什么？直方圖規(guī)定化圖像增強(qiáng)處理的主要步驟是什么？ 直方圖均衡化能夠自動增強(qiáng)整個圖像的對比度，但它的具體增強(qiáng)效果不容易控制，處理的結(jié)果總是得到全局均勻化的直方圖。實(shí)際上有時需要有選擇地增強(qiáng)某個灰度值范圍內(nèi)的對比度。這時可以采用比較靈活的直方圖規(guī)定化。 所謂直方圖規(guī)定化，就是通過一個灰度映像函數(shù)，將原灰度直方圖改造成所希望的直方圖。 用直方圖規(guī)定化方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)的步驟: （1）對原圖像的直方圖進(jìn)行均衡化。（2）規(guī)定期望的直方圖(也即規(guī)定期望的灰度概率密度函數(shù)pz(zk)，并求規(guī)定直方圖的均衡化變換G(zk)。 （3）將原直方圖對應(yīng)映射到規(guī)定的直方圖。（4）根據(jù)建立的rk與zk的映射關(guān)系確定新圖像各灰度級別的像數(shù)數(shù)目，也即在新圖像中，灰度級為zk的像素個數(shù)等于原圖像中灰度級為rk的像素個數(shù)之值。并進(jìn)而計(jì)算其概率分布密度而得到最后的直方圖。 4.4已知有一幅大小64X64的圖像，灰度級是8。圖像中各灰度級的像素?cái)?shù)目和概率分布如下表所示。試用直方圖均衡方法對