【文章內(nèi)容簡介】 3的模板對其進行均值濾波和中值濾波處理，寫出處理過程和結(jié)果。7. 設(shè)圖像為： 請使用以下加權(quán)均值濾波器對其進行均值濾波處理，寫出處理過程和結(jié)果。 8. 設(shè)圖像為： 請使用以下加權(quán)均值濾波器對其進行均值濾波處理，寫出處理過程和結(jié)果。 9. 設(shè)圖像為： 圖片缺失 請使用以下加權(quán)均值濾波器對其進行均值濾波處理，寫出處理過程和結(jié)果。 10. 設(shè)圖像為： 請使用以下加權(quán)均值濾波器對其進行均值濾波處理，寫出處理過程和結(jié)果。 第六章 圖像的銳化處理1. 在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細(xì)節(jié)的增強與檢測。垂直方向的微分算子屬于 一階微分算子_。2. 在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細(xì)節(jié)的增強與檢測。Roberts交叉微分算子屬于_一階微分算子__。3. 在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細(xì)節(jié)的增強與檢測。Sobel微分算子屬于_一階微分算子_。4. 在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細(xì)節(jié)的增強與檢測。Priwitt微分算子屬于_一階微分算子_。5. 在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細(xì)節(jié)的增強與檢測。垂直方向的微分算子屬于Laplacian微分算子屬于_二階微分算子_。6. 在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細(xì)節(jié)的增強與檢測。Wallis微分算子屬于_二階微分算子_。7. 在圖像的銳化處理中，通過一階微分算子和二階微分算子都可以進行細(xì)節(jié)的增強與檢測。水平方向的微分算子屬于 一階微分算子_。8. 圖像微分_增強_了邊緣和其他突變的信息。9. 圖像微分_削弱_了灰度變化緩慢的信息。10. 圖像微分算子_能__用在邊緣檢測中。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？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，有什么異同？3. 簡述水平方向的微分算子的作用模板和處理過程。4. 簡述垂直方向的微分算子的作用模板和處理過程。5. 已知Laplacian微分算子的作用模板為：，請寫出兩種變形的Laplacian算子。1. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Sobel算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（4分） ②用Sobel算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（6分）2. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Laplacian算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（4分） ②用Laplacian算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（6分）3. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Sobel算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（4分） ②用Sobel算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（6分）4. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Laplacian算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（4分） ②用Laplacian算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（6分）5. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Sobel算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（4分） ②用Sobel算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（6分）6. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Laplacian算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（4分） ②用Laplacian算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（6分）7. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Sobel算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（4分） ②用Sobel算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（6分）8. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Laplacian算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（4分） ②用Laplacian算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（6分）9. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Sobel算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（4分） ②用Sobel算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果。（6分）10. 已知Roberts算子的作用模板為： ，Laplacian算子的作用模板為： 。 設(shè)圖像為： 請完成： ①用Roberts算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果（4分） ②用Laplacian算子對其進行銳化，寫出銳化過程和結(jié)果（6分）第七章 圖像分割1. 依照分割時所依據(jù)的圖像特性不同，圖像分割方法大致可以分為_閾值方法_、邊界分割方法和區(qū)域提取方法三大類。4. 基于圖像灰度分布的閾值方法包含很多種算法，其中，p參數(shù)法是針對預(yù)先已知圖像中__目標(biāo)物所占比例_的情況下，所采用的一種簡單有效的方法。5. _熵_是信息論中對不確定性的度量，是對數(shù)據(jù)中所包含信息量大小的度量。6. 所謂聚類方法，是采用模式識別中的聚類思想，以__類內(nèi)__保持最大相似性以及類間保持最大距離為目標(biāo)，通過迭代優(yōu)化獲得最佳的圖像分割閾值。7. 所謂聚類方法，是采用模式識別中的聚類思想，以類內(nèi)保持最大相似性以及_類間__保持最大距離為目標(biāo)，通過迭代優(yōu)化獲得最佳的圖像分割閾值。8. 所謂聚類方法，是采用模式識別中的聚類思想，以類內(nèi)保持最大相似性以及類間保持最大距離為目標(biāo)，通過__迭代優(yōu)化__獲得最佳的圖像分割閾值。9. 基于圖像灰度分布的閾值方法包含很多種算法，其中，_p參數(shù)法__是針對預(yù)先已知圖像中目標(biāo)物所占比例的情況下，所采用的一種簡單有效的方法。10. 熵是信息論中對不確定性的度量，是對數(shù)據(jù)中所包含__信息量__大小的度量。1. 以下圖像分割方法中，不屬于基于圖像灰度分布的閾值方法的是（ D ） A、 類間最大距離法 B、 最大類間、內(nèi)方差比法 C、 p參數(shù)法 D、 區(qū)域生長法2. 以下圖像分割方法中，屬于基于圖像灰度分布的閾值方法的是（ B ） A、 區(qū)域合并、分裂法 B、 最大類間、內(nèi)方差比法 C、 已知形狀的曲線檢測 D、 區(qū)域生長法3. 關(guān)于進行圖像分割時使用的最大類間、類內(nèi)方差比法，下列說法正確的是（ C ） A、 選擇的閾值使得兩類數(shù)據(jù)間的方差越小越好。 B、 選擇的閾值使得同一類的數(shù)據(jù)之間的方差越大越好。 C、 使用類間、類內(nèi)方差比作為選擇閾值的評價參數(shù)。 D、 使用類內(nèi)、類間方差比作為選擇閾值的評價參數(shù)。4. 關(guān)于最大類間、類內(nèi)方差比法，下列說法正確的是（ D ） A、 選擇的閾值使得兩類數(shù)據(jù)間的方差越小越好。 B、 選擇的閾值使得同一類的數(shù)據(jù)之間的方差越大越好。 C、 選擇的閾值使得兩類數(shù)據(jù)間的方差越小越好，同時同一類的數(shù)據(jù)之間的方差越大越好。 D、 選擇的閾值使得兩類數(shù)據(jù)間的方差越大越好，同時同一類的數(shù)據(jù)之間的方差越小越好。5. 使用類間最大距離法進行圖像分割時，下列步驟正確的是（ C ） ①計算相對距離度量值。 ②給定一個初始閾值，將圖像分成目標(biāo)和背景兩類。 ③分別計算出兩類的灰度均值。 ④選擇最佳的閾值，使得圖像按照該閾值分成兩類后，相對距離度量值達到最大。 A、①②③④ B、②①③④ C、②③①④ D、①③②④1. 閾值方法的核心是閾值的確定。（ √ ）2. 類間最大距離法的設(shè)計思想是：在某個適當(dāng)?shù)拈撝迪?，圖像分割后的前景目標(biāo)與背景兩個類之間的差異最小為最佳分割。（ ）3. 類間最大距離法的設(shè)計思想是：在某個適當(dāng)?shù)拈撝迪?，圖像分割后的前景目標(biāo)與背景兩個類之間的差異最大為最佳分割。（ √ ）4. 二維熵方法的設(shè)計思想是：采用二維熵來度量像素以及其鄰域像素中像素之間