數(shù)字圖像處理試題及答案(編輯修改稿)
2025-07-25 13:48 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 示的顏色偏藍時，提高紅色和綠色分量可以對顏色進行校正。（ √ ）四、簡答題（每題5分，共20分）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。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值。當(dāng)在白天進入一個黑暗劇場時，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，能同時鑒別的光強度級的總范圍很小。因此，白天進入黑暗劇場時，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。簡述梯度法與Laplacian算子檢測邊緣的異同點？答：梯度算子和Laplacian檢測邊緣對應(yīng)的模板分別為111111411（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)為極大值點對應(yīng)于邊緣點；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)為邊緣點是零交叉點。（2分） 相同點都能用于檢測邊緣，且都對噪聲敏感。（1分）將高頻加強和直方圖均衡相結(jié)合是得到邊緣銳化和對比度增強的
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