簡答題

1.數字圖像處理的主要研究內容包含很多方面，請列出并簡述其中的 4 種
①圖像數字化②圖像增強③圖像的幾何變換④圖像變換⑤圖像識別與理解
2.什么是圖像識別與理解？
答：圖像識別與理解是指通過對圖像中各種不同的物體特征進行定量化描述后，將其所期望獲得的目標物進行提取，并且對所提取的目標物進行一定的定量分析。
3.簡述數字圖像處理的至少 4 種應用。
土地測繪B 超、可視電話、指紋檔案
4.簡述圖像幾何變換與圖像變換的區別。
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、放大、縮小等，這些方法在圖像配準中使用較多。②圖像變換：通過數學映射的方法，將空域的圖像信息轉換到頻域、時頻域等空間上進行分析。比如傅里葉變換、小波變換等。
1.、圖像的數字化包含哪些步驟？簡述這些步驟。
答：采樣、量化兩個過程。采樣是將空域上連續的圖像變換成離散采樣點集合，是對空間的離散化。經過采樣之后得到的二維離散信號的最小單位是像素。量化就是把采樣點上表示亮暗信息的連續量離散化后，用數值表示出來，是對亮度大小的離散化。經過采樣和量化后，數字圖像可以用整數陣列的形式來描述。
2.圖像量化時，如果量化級比較小會出現什么現象？為什么？
答：如果量化級數過小，會出現偽輪廓現象。當量化級數過小時，圖像灰度分辨率就會降低，顏色層次就會欠豐富，不同的顏色之間過度就會變得突然，可能會導致偽輪廓現象。
3.簡述二值圖像與彩色圖像的區別。
二值圖像是指每個像素不是黑，就是白，其灰度值沒有中間過渡的圖像。這種圖像又稱為黑白圖像。二值圖像的矩陣取值非常簡單，每個像素的值要么是 1，要么是 0，具有數據量小的特點。彩色圖像是根據三原色成像原理來實現對自然界中的色彩描述的。紅、綠、藍這三種基色的的灰度分別用 256 級表示，三基色之間不同的灰度組合可以形成不同的顏色。
灰度圖像是指每個像素的信息由一個量化后的灰度級來描述的數字圖像，灰度圖像中不包含彩色信息。標準灰度圖像中每個像素的灰度值是 0-255 之間的一個值，灰度級數為 256 級。
1.簡述直角坐標系中圖像旋轉的過程。
（1）計算旋轉后行、列坐標的最大值和最小值。
（2）根據最大值和最小值，進行畫布擴大，原則是以最小的面積承載全部的圖像信息。
（3）計算行、列坐標的平移量。
（4）利用圖像旋轉公式計算每個像素點旋轉后的位置。
（5）對于空穴問題，進行填充。
2.如何解決直角坐標系中圖像旋轉過程中產生的圖像空穴問題？
（1）對于空穴問題，需要進行填充。可以采用插值的方法來解決填充問題。
（2）闡述一下鄰近行插值或者均值插值法進行空穴填充的過程。
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）的像素值來填充。例如對于下圖中的空穴點 f23 進行填充時，使用相鄰行的像素值來填充。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、右像素值的均值來填充。
例如對于下圖中的空穴點 f23 進行填充時，使用相鄰行的像素值來填充。
即：f23=(f22+f24+f13+f33)/4
1.均值濾波器對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，對待處理的像素給定一個模板，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替代原來的像素值的方法。
均值濾波器對高斯噪聲的濾波結果較好。原因：高斯噪聲是幅值近似正態分布，但分布在每點像素上。因為正態分布的均值為 0，所以均值濾波可以消除噪聲。
均值濾波器對椒鹽噪聲的濾波結果不好。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機分布在不同位置上，圖像中有干凈點也有污染點。因為噪聲的均值不為 0，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點。
2.中值濾波器對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，對待處理的像素給定一個模板，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，就可以達到濾除噪聲的目的。中值濾波器對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分布在不同位置上，圖像中有干凈點也有污染點。使用中值濾波時，被污染的點一般不處于中值的位置，即選擇適當的點來替代污染點的值，所以處理效果好。
4**.使用中值濾波器對高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結果相同嗎？為什么會出現這種現象？**
中值濾波器對椒鹽噪聲的濾波效果較好，對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分布在不同位置上，圖像中有干凈點也有污染點。使用中值濾波時，被污染的點一般不處于中值的位置，即選擇適當的點來替代污染點的值，所以處理效果好。高斯噪聲是幅值近似正態分布，但分布在每點像素上。找不到干凈的點來替代被污染的點，故處理效果不好。
5.使用均值濾波器對高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結果相同嗎？為什么會出現這種現象？
答：均值濾波器對高斯噪聲的濾波結果較好，對椒鹽噪聲的濾波結果不好。均值濾波器的濾 波原理是：在圖像上，對待處理的像素給定一個模板，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替代原來的像素值的方法。原因: 高斯噪聲是幅值近似正態分布， 但分布在每點像素上。因為正態分布的均值為 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分布在不同位置上，圖像中有干凈點也有污染點。因為噪聲的均值不為0，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點。
1.圖像中的細節特征大致有哪些？一般細節反映在圖像中的什么地方？
答：圖像的細節是指畫面中的灰度變化情況，包含了圖像的孤立點、細線、畫面突變等。孤
立點大都是圖像的噪聲點，畫面突變一般體現在目標物的邊緣灰度部分。
2.一階微分算子與二階微分算子在提取圖像的細節信息時，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致的邊界。反映的邊界信息包括了許多的細節信息，但是所反映的邊界不是太清晰。

1.寫出腐蝕運算的處理過程。???
答：腐蝕運算的處理過程為：
1）掃描原圖，找到第一個像素值為 1 的目標點；
2）將預先設定好形狀以及原點位置的結構元素的原點移到該點；
3）判斷該結構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 2）和 3），直到所有原圖中像素處理完成。
2.寫出膨脹運算的處理過程。???
答：膨脹運算的處理過程為：
1）掃描原圖，找到第一個像素值為 0 的背景點；
2）將預先設定好形狀以及原點位置的結構元素的原點移到該點；
3）判斷該結構元素所覆蓋的像素值是否存在為 1 的目標點：
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 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 表色系的優點是什么？???
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：（1）YUV 表色系具有亮度與色度相分離的特點，黑白電視接收彩色電視節目信號時，只需要將 Y、U、V 三路信號中的 Y 信號介入電視機信號即可；（2）YUV 表色系具有亮度與色度相分離的特點，彩色電視機接收黑白電視節目信號時，只要將 U、V 兩路信號置為 0 即可。（3）YUV 表色系與 RGB 表色系的轉換運算比較簡單，便于實時進行色系之間的轉換。
2、簡述白平衡方法的主要原理。???
答：白平衡方法的主要原理是：如果原始場景中的某些像素點應該是白色的（R=G=B=255），但是由于所獲取的圖像中的相應像素點存在色偏，這些點的 R,G,B 三個分量的值不再保持相同，通過調整這三個顏色分量的值，使之達到平衡，由此獲得對整幅圖像的彩色平衡影射關系，通過該映射關系對整幅圖像進行處理，由此達到彩色平衡的目的。
1. 請簡述快速傅里葉變換的原理。???
傅里葉變換是復雜的連加運算，計算時間代價很大。快速傅里葉變換的核心思想是，將原函數分解成一個奇數項和一個偶數項加權和，然后對所分解的奇數項和偶數項再分別分解成其中的奇數項和偶數項的加權和。這樣，通過不斷重復兩項的加權和來完成原有傅里葉變換的復雜運算，達到較少計算時間代價的目的。
3、傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應用，請簡述其在圖像的高通濾波中的應用原理。
圖像經過傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區段，景物的細節部分集中在高頻區段，可以通過圖像的高通濾波將圖像中景物的細節提取出來。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的低頻部分強制為 0，而將高頻部分的信息保持不變，就相當于使用一個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。將經過這樣處理后的頻譜進行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的細節部分。
4、傅里葉變換在圖像處理中有著廣泛的應用，請簡述其在圖像的低通濾波中的應用原理。
圖像經過傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區段，景物的細節部分集中在高頻區段，可以通過圖像的高通濾波將圖像中景物的概貌提取出來。具體做法是，將傅里葉變換得到頻譜圖的高頻部分強制為 0，而將低頻部分的信息保持不變，就相當于使用一個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。將經過這樣處理后的頻譜進行傅里葉逆變換，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用，請簡述其在圖像的壓縮中的應用原理。
一幅圖像經過一次小波變換之后，概貌信息大多集中在低頻部分，而其余部分只有微弱的細節信息。為此，如果只保留占總數據量 1/4 的低頻部分，對其余三個部分的系數不存儲或傳輸，在解壓時，這三個子塊的系數以 0 來代替，則就可以省略圖像部分細節信息，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、什么是圖像的無損壓縮？給出 2 種無損壓縮算法。
答：見課本 235 頁。圖像的無損壓縮是指壓縮后的數據進行重構（或稱為還原，或稱為解壓縮），重構后的信息與原來的信息完全相同的壓縮編碼方式。無損壓縮用于要求重構的信息與原始信息完全一致的場合。常用的無損壓縮算法包含行程編碼、霍夫曼編碼等。
2、對于掃描結果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若對其進行霍夫曼編碼之后的結果是：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：原始掃描結果所占空間為：228=176(bits)
單純霍夫曼編碼的結果是：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數據信息強度的集中特性， 可以將數據中視覺上容易察覺的部分與不容易察覺的部分進行分離，由此可以達到進行有損壓縮的目的。
4. 簡述 DCT 變換編碼的主要過程。
第一步，將圖像分成 88 的子塊； 第二步，對每個子塊進行 DCT 變換；
第三步，將變換后的系數矩陣進行量化，量化后，得到的矩陣左上角數值較大，右下部分為 0； 第四步，對量化后的矩陣進行 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 Z 掃描結果進行行程編碼； 第六步，進行熵編碼。
5.什么是一維行程編碼？簡述其與二維行程編碼的主要區別。
答：一維行程編碼是利用一行上像素的相關性，逐行對圖像進行掃描，然后對掃描的結果進行編碼。一維行程編碼只考慮了消除行內像素之間的相關性，沒有考慮到某種方向之間的相關性；而二維行程編碼是按照一定的掃描路線進行掃描，既可以消除行內像素之間水平方向的相關性，又可以消除像素垂直方向的相關性。
二維行程編碼是利用圖像的二維信息的強相關性，對圖像按照一定的掃描路線進行掃描，遍歷所有的像素點，獲得點點相鄰的關系后進行一維行程編碼的方法。這樣，既可以消除行內像素之間水平方向的相關性，又可以消除像素垂直方向的相關性。而一維行程編碼只考慮了消除行內像素之間的相關性，沒有考慮到某種方向之間的相關性；。
8、壓縮編碼算法很多，為什么還要采用混合壓縮編碼？請舉例說明。
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。比如行程編碼擅長對多個重復數據連續出現的情況進行編碼； 霍夫曼編碼則可以有效地將出現頻率高、低不同的數據進行編碼。如果將不同的編碼方式巧妙的結合在一起，則可以達到更高的壓縮率，這就是混合壓縮編碼的思想。

總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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