.一、填空題（每題1分，共15分）1、列舉數(shù)字圖像處理的三個應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)學(xué)、天文學(xué)、軍事2、存儲一幅大小為10241024，256個灰度級的圖像，需要8Mbit。3、亮度鑒別實驗表明，韋伯比越大，則亮度鑒別能力越差。4、直方圖均衡化適用于增強(qiáng)直方圖呈尖峰分布的圖像。5、依據(jù)圖像的保真度，圖像壓縮可分為無損壓縮和有損壓縮6、圖像壓縮是建立在圖像存在編碼冗余、像素間冗余、心理視覺冗余三種冗余基礎(chǔ)7、對于彩色圖像，通常用以區(qū)別顏色的特性是色調(diào)、飽和度 亮度。8、對于拉普拉斯算子運(yùn)算過程中圖像出現(xiàn)負(fù)值的情況，寫出一種標(biāo)定方法： (g(x,y)gmin)*255/(gmaxgmin)二、選擇題（每題2分，共20分）1、采用冪次變換進(jìn)行灰度變換時，當(dāng)冪次取大于1時，該變換是針對如下哪一類圖像進(jìn)行增強(qiáng)。A圖像整體偏暗B圖像整體偏亮C圖像細(xì)節(jié)淹沒在暗背景中D圖像同時存在過亮和過暗背景2、圖像灰度方差說明了圖像哪一個屬性。（B）A平均灰度B圖像對比度C圖像整體亮度D圖像細(xì)節(jié)3、計算機(jī)顯示器主要采用哪一種彩色模型（A）A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV4、采用模板［-11］T主要檢測（A）方向的邊緣。A.水平B.45。C.垂直D.135。5、下列算法中屬于圖象銳化處理的是：(C)A.低通濾波B.加權(quán)平均法C.高通濾波D.中值濾波6、維納濾波器通常用于（C）A、去噪B、減小圖像動態(tài)范圍C、復(fù)原圖像D、平滑圖像7、彩色圖像增強(qiáng)時，C處理可以采用RGB彩色模型。A.直方圖均衡化B.同態(tài)濾波C.加權(quán)均值濾波D.中值濾波8、B濾波器在對圖像復(fù)原過程中需要計算噪聲功率譜和圖像功率譜。A.逆濾波B.維納濾波C.約束最小二乘濾波D.同態(tài)濾波9、高通濾波后的圖像通常較暗，為改善這種情況，將高通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)加上一常數(shù)量以便引入一些低頻分量。這樣的濾波器叫B。A.巴特沃斯高通濾波器B.高頻提升濾波器C.高頻加強(qiáng)濾波器D.理想高通濾波器10、圖象與灰度直方圖間的對應(yīng)關(guān)系是B__A.一一對應(yīng)B.多對一C.一對多D.都不三、判斷題（每題1分，共10分）1、馬赫帶效應(yīng)是指圖像不同灰度級條帶之間在灰度交界處存在的毛邊現(xiàn)象(√)2、高斯低通濾波器在選擇小的截止頻率時存在振鈴效應(yīng)和模糊現(xiàn)象。(×)3、均值平滑濾波器可用于銳化圖像邊緣。(×)4、高頻加強(qiáng)濾波器可以有效增強(qiáng)圖像邊緣和灰度平滑區(qū)的對比度。(√)5、圖像取反操作適用于增強(qiáng)圖像主體灰度偏亮的圖像。(×)..-11-1111-4116、彩色圖像增強(qiáng)時采用RGB模型進(jìn)行直方圖均衡化可以在不改變圖像顏色的基礎(chǔ)上對圖像的亮度進(jìn)行對比度增強(qiáng)。(×)7、變換編碼常用于有損壓縮。(√)8、同態(tài)濾波器可以同時實現(xiàn)動態(tài)范圍壓縮和對比度增強(qiáng)。(√)9、拉普拉斯算子可用于圖像的平滑處理。(×)10、當(dāng)計算機(jī)顯示器顯示的顏色偏藍(lán)時，提高紅色和綠色分量可以對顏色進(jìn)行校正。(√)1、逆濾波時，為什么在圖像存在噪聲時，不能采用全濾波？試采用逆濾波原理說明，并給出正確的處理方法。復(fù)原由退化函數(shù)退化的圖像最直接的方法是直接逆濾波。在該方法中，用退化函數(shù)除退化圖像的傅立葉變換來計算原始圖像的傅立葉變換。EQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up9(^),F)EQ\*jc3\*hps19\o\al(\s\up6(G),H)EQ\*jc3\*hps19\o\al(\s\up6(u),u)EQ\*jc3\*hps19\o\al(\s\up6(,),,)EQ\*jc3\*hps19\o\al(\s\up6(v),v)EQ\*jc3\*hps19\o\al(\s\up6(N),H)EQ\*jc3\*hps19\o\al(\s\up6(u),u)EQ\*jc3\*hps19\o\al(\s\up6(,),,)EQ\*jc3\*hps19\o\al(\s\up6(v),v)由上式可以看到，即使我們知道退化函數(shù)，也可能無法準(zhǔn)確復(fù)原未退化的圖像。因為噪聲是一個隨機(jī)函數(shù)，其傅氏變換未知。當(dāng)退化為0或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易決定EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up9(-),F)(u,v)的值。一種解決該問題的方法實現(xiàn)值濾波的頻率時期接近原點(diǎn)值。2、當(dāng)在白天進(jìn)入一個黑暗劇場時，在能看清并找到空座位時需要適應(yīng)一段時間，試述發(fā)生這種現(xiàn)象的視覺原理。答：人的視覺絕對不能同時在整個亮度適應(yīng)范圍工作，它是利用改變其亮度適應(yīng)級來完成亮度適應(yīng)的。即所謂的亮度適應(yīng)范圍。同整個亮度適應(yīng)范圍相比，能同時鑒別的光強(qiáng)度級的總范圍很小。因此，白天進(jìn)入黑暗劇場時，人的視覺系統(tǒng)需要改變亮度適應(yīng)級，因此，需要適應(yīng)一段時間，亮度適應(yīng)級才能被改變。3、簡述梯度法與Laplacian算子檢測邊緣的異同點(diǎn)？答：梯度算子和Laplacian檢測邊緣對應(yīng)的模板分別為-11（梯度算子Laplacian算子2分）梯度算子是利用階躍邊緣灰度變化的一階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為極大值點(diǎn)對應(yīng)于邊緣點(diǎn)；而Laplacian算子檢測邊緣是利用階躍邊緣灰度變化的二階導(dǎo)數(shù)特性，認(rèn)為邊緣點(diǎn)是零交相同點(diǎn)都能用于檢測邊緣，且都對噪聲敏感。（1分）4、將高頻加強(qiáng)和直方圖均衡相結(jié)合是得到邊緣銳化和對比度增強(qiáng)的有效方法。上述兩個操作的先后順序?qū)Y(jié)果有影響嗎？為什么？答：有影響，應(yīng)先進(jìn)行高頻加強(qiáng)，再進(jìn)行直方圖均衡化。高頻加強(qiáng)是針對通過高通濾波后的圖像整體偏暗，因此通過提高平均灰度的亮度，使圖像的視覺鑒別能力提高。再通過直方圖均衡化將圖像的窄帶動態(tài)范圍變?yōu)閷拵討B(tài)范圍，從而達(dá)到提高對比度的效果。若先進(jìn)行直方圖均衡化，再進(jìn)行高頻加強(qiáng)，對于圖像亮度呈現(xiàn)較強(qiáng)的兩極現(xiàn)象時，例如多數(shù)像素主要分布在極暗區(qū)域，而少數(shù)像素存在于極亮區(qū)域時，先直方圖均衡化會導(dǎo)致圖像被漂白，再進(jìn)行高頻加強(qiáng)，獲得的圖像邊緣不突出，圖像的對比度較差。1、設(shè)一幅圖像有如圖所示直方圖，對該圖像進(jìn)行直方圖均衡化，寫出均衡化過程，并畫出均衡化后的直方圖。若在原圖像一行上連續(xù)8個像素的灰度值分別為：0、1、2、3、4、5、..第5第5頁（共7頁）6、7，則均衡后，他們的灰度值為多少？答：①sk=p(ri)，k=0，1，…7，用累積分布函數(shù)（CDF）作為變換函數(shù)T[r]處理時，均衡化的結(jié)果使動態(tài)范圍增大。ripr(ri)sk計sk并skpr(sk)r0=00.1740.1740.1740.0880.2622/7r2=2/70.0860.3482/7s1=2/70.174r3=3/70.080.4283/7r4=4/70.0680.4963/7s2=3/70.148r5=5/70.0580.5544/7r6=6/70.0620.6164/7s3=4/70.120r7=10.38411s4=10.384②均衡化后的直方圖：③0、1、2、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值依次為1、2、2、3、3、4、4、72、對下列信源符號進(jìn)行Huffman編碼，并計算其冗余度和壓縮率。（10分）符號a1a2a3a4a5a6概率0.10.40.060.10.04解：霍夫曼編碼：原始信源信源簡化符號概率123a2a6a1a4a30.40.30.10.10.060.40.30.10.10.10.40.40.30.30.30.20.30.10.60.4..a50.04霍夫曼化簡后的信源編碼：從最小的信源開始一直到原始的信源編碼的平均長度：LavgRL2.2avg3、理想低通濾波器的截止頻率選擇不恰當(dāng)時，會有很強(qiáng)的振鈴效應(yīng)。試從原理上解釋振鈴效應(yīng)答：理想低通濾波器（頻域）的傳遞函數(shù)為：H(u,v)=〈l0D(u,v)<D0D(u,v)>D0濾波器半徑交叉部分（側(cè)面圖對應(yīng)空間域（進(jìn)行傅立葉反變換，為sinc函數(shù)..用理想低通濾波器濾波時，頻域：G(u,v)=F(u,v)H(u,v)，傅立葉反變換到時域有：g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)，頻域相乘相當(dāng)于時域作卷積。因此，圖像經(jīng)過理想低通濾