(完整word版)醫(yī)學圖像處理07-08(二)A卷(完整word版)醫(yī)學圖像處理07-08(二)A卷(完整word版)醫(yī)學圖像處理07-08(二)A卷課程類別：必修［]選修［√]考試方式：開卷[］閉卷[√]2007–2008學年第一學期使用班級：計算機科學與技術(shù)（醫(yī)學應用方向）04［1]［2]課程名稱:醫(yī)學圖像處理考試時間：2007年11月5日姓名：班級:學號：選擇題（共20分，每題2分）1、在亮度變換中，下列那種映射最能夠壓縮輸入部分的高值而更多的體現(xiàn)輸入部分中的低亮度值的細節(jié)部分（A）. 2、在二維圖像的傅立葉變換中，頻域原點處變換的值是（C）。A．圖像所有像素點的最大值 B．圖像所有像素點的最小值C．圖像所有像素點的平均值 D．圖像所有像素點的值的和3、對下圖采用右邊的模板進行空間濾波,處理后的結(jié)果圖應該是下列那一個(A)。4、下列那種彩色空間常用于數(shù)字視頻（B）.A。NTSC B。YcbCr C。HSV D。CMY5、在下列圖像壓縮方法中,那種是有損壓縮（D).A、哈夫曼編碼B、算術(shù)編碼C、行程RLE編碼D、消除心理視覺冗余的量化壓縮6、在圖像分割中需要進行邊緣檢測，下列哪個邊緣檢測器是由不連續(xù)的二階導數(shù)得到的（D）。7、為了將下圖中間連接部分的斷開，應該選擇以下那種形態(tài)學操作(B)。A．膨脹 B．腐蝕 C．閉操作 D．擊中或擊不中變換8、圖像分割算法一般是基于亮度值的兩個基本特征之一：不連續(xù)性和相似性，選擇下列圖像分割方法中不是基于相似性的分割方法（D）。A。區(qū)域生長B。分水嶺算法C.聚合算法 D.利用Sobel算子進行邊緣檢測分割9、下圖黑色目標點部分存在幾個8連通域（ A）。

A。2 B。4 C。6 D.810、在計算機處理的對象識別中，主要可分為決策理論方法和結(jié)構(gòu)方法，下列那個不屬于理論決策方法的（D）。A．最小距離分類器 B．最優(yōu)統(tǒng)計分類器 C．神經(jīng)網(wǎng)絡 D。串匹配簡答題（共40分,每題5分）1、如圖所示，A和B的圖形完全一樣,其背景與目標的灰度值分別標注于圖中,請問哪一個目標人眼感覺更亮一些?為什么？答：

（2分,給出相對亮度概念即可給分)因為目標比背景暗，所以越大，感覺越暗,所以A更暗,即B更亮一些。（3分)2、試給出把灰度范圍(0，10)拉伸為(0，15）、把灰度范圍(10，20)移到（15，25）、 并把灰度范圍（20，30）壓縮為（25，30）的變換方程.解：由得：（1）；（2）(3）（寫出計算公式得2分，每個灰度變換方程得1分)3、如果一幅圖像已經(jīng)用直方圖均衡化方法進行了處理,那么對處理后的圖像再次應用直方圖均衡化,處理的結(jié)果會不會更好?答：不會更好；（得2分)處理結(jié)果與處理前結(jié)果大致相同,沒有太大的變化，只是平均值稍有所變。（分析不會變好的原因可得3分）4、簡述離散傅立葉變換的性質(zhì)及在圖像處理中的應用。答：離散傅里葉變換的性質(zhì)：分離性、平移性、周期性、共軛對稱性、旋轉(zhuǎn)不變性、分配性和比理性。（2分）在圖像處理中的應用有：它是圖像處理中的一個最基本的數(shù)學工具，利用這個工具可以對圖像進行頻譜分析，進行濾波、降噪等處理,例如可以用低通濾波器濾掉圖像中的高頻噪聲等等.（3分）5、如圖所示的一幅灰度圖像，對行和列分別采用0。75和0.6的因子進行縮放運算，采用最近領(lǐng)域的方法進行插值，簡述其轉(zhuǎn)換過程并寫出轉(zhuǎn)換后的結(jié)果圖。123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536題5圖答：791011121315161718252728293031333435366、為什么說HSI模型對于開發(fā)基于彩色描述的圖像處理方法是一個較為理想的工具?答：HSI模型是用H（色調(diào)，即顏色)、S（飽和度)、I（強度）來描述顏色特性的，更接近人對彩色的認識和解釋，因此能夠減少彩色圖像處理的復雜性，從而增加快速型，是一個較為理想的工具。7、小波變換有哪些特點和性質(zhì)？答：(小波變換的特點知識點共3分，寫出一個得1分）小波變換的特點:多分辯率的觀察和處理;易于控制各種噪聲；具有與人視覺系統(tǒng)相吻合的對數(shù)特征；能量集中等。（小波變換的性質(zhì)知識點共2分，寫出一個得1分）小波變換的性質(zhì)有:尺度可變性、平移性、多分辯率一致性、正交性。8、簡述圖像分割中區(qū)域生長算法和分水嶺算法的基本原理和步驟.區(qū)域生長算法是預先定義的生長準則，以一組“種子”點開始形成生長區(qū)域,把預先定義好屬性與種子類似的領(lǐng)域象素加入到種子點上。（3分）步驟：1、根據(jù)圖像的不同應用選擇一個或一組“種子"點;2、定義一個描述符；3、“種子"點開始擴散,加入到象素的區(qū)域集合，與集合中的每個象素聯(lián)通;4、直到?jīng)]有任何新的象素點加入為止。(3分）分水嶺算法是根據(jù)測地學的拓撲原理,極小值與區(qū)域為匯水盆，匯水盆的邊緣為分水嶺，以象素的灰度值來體現(xiàn)其3D的高度。（2分）步驟:假設(shè)有水從各谷底涌出并且水位逐漸增高，如果從兩個相鄰谷底涌出的水的水位高過其間的山峰，這些水就會匯合，根據(jù)分割目標的要求控制匯合的程度來達到分割的目的。（2分）計算題（共40分，每題10分)1、已知圖像的灰度分布是：I12345678p172135352171（其中i表示圖像灰度值，p表示對應灰度值在圖像中點的數(shù)目）寫出直方圖均衡化的基本步驟并對上述圖像進行直方圖均衡化，寫出其均衡化過程。答:1、由灰度分布圖可知各灰度值的點數(shù)，h＝［1,7,21,35,35,21,7,1］ 2、計算其概率分布，設(shè)N為總的點數(shù) h(i)=h/N=[1/128，7/128，21/128，35/128，35/128，21/128，7/128,1/128］ 3、其概率累積分布,hp（i）==[1/128，8/128,29/128，64/128,99/128，120/128,127/128,128/128］4、設(shè)函數(shù)f(x,y)為原圖像(x,y）點的灰度值，經(jīng)過直方圖均衡化后的灰度值為g(x,y）,其計算公式為：f（x,y)=1則g(x,y）=1f(x,y)=8則g(x，y）=8其它情況g(x，y)=f（x,y）×hp(f(x，y））,得到結(jié)果為：F(x，y)12345678G（x，y）11246888(寫出基本步驟得5分，第1步計算1分，第2步計算1分，第3步計算1分，第4步計算2分）3、介紹形態(tài)學方法在圖像處理中的作用，并對下圖做開、閉運算.X是待處理圖像，黑點代表目標,白點代表背景；B是結(jié)構(gòu)元素，原點在中心。試分別計算出B對X做開運算和閉運算的結(jié)果.題3圖答：形態(tài)學一般指生物學中研究動物和植物結(jié)構(gòu)的一個分支，在圖像處理中有膨脹、腐蝕、開和閉四個基本運算，能合并和斷裂目標物體或者進行形狀檢測.（2分）（開運算4分，閉運算4分，有部分區(qū)域點符合可酌情給分)4、分別用3×3的Sobel水平算子和Prewitt垂直算子對下圖灰色區(qū)域進行計算,寫出其模板和計算結(jié)果，并分析在圖像的處理過程中該如何選擇適當?shù)臑V波器（模板的大小和權(quán)值）.題4圖答:3×3的Sobel水平算子為（2分）:Prewitt垂直算子為（2分)－1－2－1000121－101－101－101 Sobel水平算子對圖4進行處理的結(jié)果為（2分)－1－3－4－11202－1－11Prewitt垂直算子對圖4進行處理的結(jié)果為（2分）1－1432－131－102 模版的大小同識別的目標物體大小相關(guān)，模版大可以在更大的范圍內(nèi)進行平滑和識別（1分)。 權(quán)值決定了模版對圖像某個值反應強度的大小，可以通過修改模版的權(quán)值來突出某個特定方面的響應（1分）。2、圖像壓縮中主要利用哪些類型的冗余?如何進行壓縮？對于已知符號a,e,i,o，u，v其出現(xiàn)的概率分別是0。3,0.2,0.07,0。15，0.03，0。25，對其采用霍夫曼編碼進行壓縮,給出碼字、碼字的平均長度和編碼效率，畫出霍夫曼編碼樹。答：圖像中存在編碼冗余、象素間冗余和心理