【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 基函數(shù)（三角函數(shù)、指數(shù)信號(hào)）是 不同的，傅里葉變換的基函數(shù)從負(fù)無窮到正無窮都是等幅振蕩的。25. 傅里葉變換、加窗傅里葉變換和小波變換的時(shí)間－頻率特性有什么不同？ 解：傅里葉變換使得時(shí)間信號(hào)變成了頻域信號(hào)，加窗傅里葉變換使得時(shí)間信號(hào)變成了時(shí)頻信號(hào)，但是窗口是固定的，小波變換同樣變成了視頻信號(hào)，但是時(shí)頻的窗口是變化的。26. 均值濾波器對(duì)高斯噪聲的濾波效果如何？試分析其中的原因。均值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)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(duì)高斯噪聲的濾波結(jié)果較好。原因：高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點(diǎn)像素上。因?yàn)檎龖B(tài)分布的均值為0，所以均值濾波可以消除噪聲。27. 簡(jiǎn)述均值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波原理，并進(jìn)行效果分析。均值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)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(duì)椒鹽噪聲的濾波結(jié)果不好。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。因?yàn)樵肼暤木挡粸?，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點(diǎn)。28. 中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波效果如何？試分析其中的原因。中值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)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(dá)到濾除噪聲的目的。中值濾波器對(duì)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(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。使用中值濾波時(shí)，被污染的點(diǎn)一般不處于中值的位置，即選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。29. 使用中值濾波器對(duì)高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結(jié)果相同嗎？為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象？中值濾波器對(duì)椒鹽噪聲的濾波效果較好，對(duì)高斯噪聲的處理效果不好。中值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)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(dá)到濾除噪聲的目的。原因：椒鹽噪聲是幅值近似相等但隨機(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。使用中值濾波時(shí)，被污染的點(diǎn)一般不處于中值的位置，即選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。高斯噪聲是幅值近似正態(tài)分布，但分布在每點(diǎn)像素上。找不到干凈的點(diǎn)來替代被污染的點(diǎn)，故處理效果不好。30. 使用均值濾波器對(duì)高斯噪聲和椒鹽噪聲的濾波結(jié)果相同嗎？為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象？均值濾波器對(duì)高斯噪聲的濾波結(jié)果較好，對(duì)椒鹽噪聲的濾波結(jié)果不好。 均值濾波器的濾波原理是：在圖像上，對(duì)待處理的像素給定一個(gè)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(tài)分布，但分布在每點(diǎn)像素上。因?yàn)檎龖B(tài)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(jī)分布在不同位置上，圖像中有干凈點(diǎn)也有污染點(diǎn)。因?yàn)樵肼暤木挡粸?，所以均值濾波不能很好地去除噪聲點(diǎn)。31. 幾種邊緣檢測(cè)算子的優(yōu)缺點(diǎn)？ 答：①Roberts算子：邊緣定位精度高，但容易丟失一部分邊緣，不具備抑制噪聲的能力。該算子對(duì)具有陡峭邊緣且含噪聲少的圖像效果較好。②Sobel算子和Prewitt算子：對(duì)圖像先進(jìn)行加權(quán)平滑處理，所以對(duì)噪聲有一定的抑制能力，檢測(cè)出的邊緣容易出現(xiàn)多像素寬度。③拉普拉斯算子：對(duì)圖像中的階躍型邊緣點(diǎn)定位準(zhǔn)確，使噪聲成分得到加強(qiáng)，造成一些不連續(xù)的檢測(cè)邊緣，抗噪能力差。④LOG~：改善了抑制噪聲的能力，圖像中的尖銳邊緣無法檢測(cè)到。⑤Canny~：具有較強(qiáng)噪聲的能力，將一些高頻邊緣平滑掉了，造成緣丟失。 ？ 答：梯度算子和Laplacian檢測(cè)邊緣對(duì)應(yīng)的模板分別為（梯度算子） （Laplacian算子）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(duì)應(yīng)于邊緣點(diǎn)；而Laplacian算子檢測(cè)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)是零交叉點(diǎn)。（2分）相同點(diǎn)都能用于檢測(cè)邊緣，且都對(duì)噪聲敏感。3 簡(jiǎn)述梯度法與Laplacian算子檢測(cè)邊緣的異同點(diǎn)？答：梯度算子和Laplacian檢測(cè)邊緣對(duì)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(diǎn)對(duì)應(yīng)于邊緣點(diǎn)；而Laplacian算子檢測(cè)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)是零交叉點(diǎn)。（2分）相同點(diǎn)都能用于檢測(cè)邊緣，且都對(duì)噪聲敏感。（1分）？答：偽彩色增強(qiáng)是對(duì)一幅灰度圖象經(jīng)過三種變換得到三幅圖象，進(jìn)行彩色合成得到一幅彩色圖像；假彩色增強(qiáng)則是對(duì)一幅彩色圖像進(jìn)行處理得到與原圖象不同的彩色圖像；主要差異在于處理對(duì)象不同。（4）相同點(diǎn)是利用人眼對(duì)彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特點(diǎn)，將目標(biāo)用人眼敏感的顏色表示。（1分）35. 偽彩色增強(qiáng)和真彩色增強(qiáng)有何異同點(diǎn)。答：偽彩色增強(qiáng)是將一幅灰度圖像變換為彩色圖像，從而將人眼難以區(qū)分的灰度差異變換為極易區(qū)分的色彩差異。它實(shí)質(zhì)上只是一個(gè)圖像的著色過程，是一種灰度到彩色的映射技術(shù)。而真彩色增強(qiáng)則是對(duì)原始圖像本身所具有的顏色進(jìn)行調(diào)節(jié)，是一個(gè)彩色到彩色的映射過程。真彩色圖像索引圖像文件頭文件頭信息頭信息頭像素的RGB彩色模型像素的調(diào)色板索引值，請(qǐng)計(jì)算：（15分）a、的離散傅里葉變換；b、的哈德瑪變換。題3圖答：1令，則，（5分） 2（3分）則哈德瑪變換為（3分），并說明掩模矩陣對(duì)圖像的卷積與拉普拉斯算子對(duì)圖像運(yùn)算結(jié)果之間的關(guān)系。（15分）答：1F＝F＝F＝F＋F（6分）2相當(dāng)于原圖像與拉普拉斯算子運(yùn)算之差（3分）。 因?yàn)槔剿阕樱海?分）所以：＝－（4分）請(qǐng)寫出均值濾波和中值濾波的3x3濾波器；說明這兩種濾波器各自的特點(diǎn)；并寫出兩種濾波器對(duì)下圖的濾波結(jié)果（只處理灰色區(qū)域，不處理邊界）。（15分） 題5圖答：均值濾波：（2分）中值濾波：（2分）均值濾波可以去除突然變化的點(diǎn)噪聲，從而濾除一定的噪聲，但其代價(jià)是圖像有一定程度的模糊；中值濾波容易去除孤立的點(diǎn)、線噪聲，同時(shí)保持圖像的邊緣。（5分）均值濾波：（3分）中值濾波：（3分） WORD格式整理 ：247435464 44，求經(jīng)過中值濾波后的值，中值 濾波取一維的模板如下圖 b 所示，待處理像素的灰度取這個(gè)模板中的灰度的中值。邊界點(diǎn)保 持不變。解：2 4 4 4 4 4 4 4 4 41. 設(shè)圖像為： 請(qǐng)使用以下模板對(duì)其進(jìn)行均值濾波處理，寫出處理過程和結(jié)果。 4. 設(shè)圖像為： 請(qǐng)使用33的模板對(duì)其進(jìn)行中值濾波處理，寫出處理過程和結(jié)果。設(shè)一幅圖像有如圖所示直方圖，對(duì)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(gè)像素的灰度值分別為：0、7，則均衡后，他們的灰度值為多少？ （15分）答：①，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(shí)，均衡化的結(jié)果使動(dòng)態(tài)范圍增大。r0=01/7s0=1/7r1=1/72/7r2=2/72/7s1=2/7r3=3/73/7r4=4/73/7s2=3/7r5=5/74/7r6=6/74/7s3=4/7r7=111s4=1②均衡化后的直方圖：③0、7均衡化后的灰度值依次為7理想低通濾波器的截止頻率選擇不恰當(dāng)時(shí)，會(huì)有很強(qiáng)的振鈴效應(yīng)。試從原理上解釋振鈴效應(yīng)的產(chǎn)生原因。（10分）答：理想低通濾波器（頻域）的傳遞函數(shù)為：濾波器半徑交叉部分（側(cè)面圖）： 對(duì)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(shí)，頻域：，傅立葉反變換到時(shí)域有：，頻域相乘相當(dāng)于時(shí)域作卷積。因此，圖像經(jīng)過理想低通濾波器后，時(shí)域上相當(dāng)于原始圖像與sinc函數(shù)卷積，由于sinc函數(shù)振蕩，則卷積后圖像也會(huì)振蕩；或者說由于sinc函數(shù)有兩個(gè)負(fù)邊帶，卷積后圖像信號(hào)兩側(cè)出現(xiàn)“