數(shù)字圖像處理與分析習(xí)題及答案-在線(xiàn)瀏覽
2025-08-15 15:06本頁(yè)面
【正文】 增強(qiáng)處理什么是直方圖均衡化？答：將原圖象的直方圖通過(guò)變換函數(shù)修正為均勻的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖象。5. 圖像銳化濾波的幾種方法。圖像銳化與圖像平滑有何區(qū)別與聯(lián)系？答：區(qū)別：圖像銳化是用于增強(qiáng)邊緣，導(dǎo)致高頻分量增強(qiáng)，會(huì)使圖像清 晰；圖像平滑用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。從而達(dá)到清晰圖像的目的。直方圖均衡化是將原圖象的直方圖通過(guò)變換函數(shù)修正為均勻的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖象。直方圖均衡化實(shí)質(zhì)上是減少圖象的灰度級(jí)以換取對(duì)比度的加大。若這些灰度級(jí)所構(gòu)成的圖象細(xì)節(jié)比較重要，則需采用局部區(qū)域直方圖均衡。理由是：（1）直方圖是近似概率密度函數(shù)，（2）簡(jiǎn)并現(xiàn)象的存在使處理的灰度級(jí)總是要減少的，這是像素灰度有限的必然結(jié)果。對(duì)一副圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理，然后在進(jìn)行一次直方圖均衡化處理，結(jié)果不會(huì)發(fā)生變化。對(duì)一副灰度級(jí)為2的n次方且已經(jīng)直方圖均衡化的圖像能否用變長(zhǎng)編碼方法進(jìn)行壓縮？效果如何？答：能。如果均衡化過(guò)程中沒(méi)有發(fā)生灰度合并，則壓縮效率與均衡化無(wú)關(guān)。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(duì)比度增強(qiáng)的有效方法。高頻加強(qiáng)是針對(duì)通過(guò)高通濾波后的圖像整體偏暗，因此通過(guò)提高平均灰度的亮度，使圖像的視覺(jué)鑒別能力提高。若先進(jìn)行直方圖均衡化，再進(jìn)行高頻加強(qiáng)，對(duì)于圖像亮度呈現(xiàn)較強(qiáng)的兩極現(xiàn)象時(shí)，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(shí)，先直方圖均衡化會(huì)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(duì)比度較差。 解：為了去除或減弱圖像中的噪聲，可以對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，稱(chēng)為圖像平滑。對(duì)于某一像素而言， 如果它與周?chē)袼攸c(diǎn)相比，有明顯的不同，我們就認(rèn)為該點(diǎn)被噪聲感染了。？ 答：同：都能減弱或消除傅葉空間的某些分量，而不影響或較少影響其他分量，從而達(dá)到增強(qiáng)某些頻率分量的效果。聯(lián)系：兩者效果相反，互為補(bǔ)充，從原始圖像中減去平滑濾波器的結(jié)果得到銳化濾波器的效果，反之亦然。銳化的實(shí)現(xiàn)方法：微分法，高通濾波法。中值濾波首先選一個(gè)含有奇數(shù)點(diǎn)的窗口 W，將這個(gè)窗口在圖像上掃描，把該窗口中所含的 像素點(diǎn)按灰度級(jí)的升（或降）序排列，取位于中間的灰度值，來(lái)代替該點(diǎn)的灰度值。特點(diǎn)：是一種非線(xiàn)性的圖像平滑法，它對(duì)脈沖干擾級(jí)椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。空域增強(qiáng)是在圖像上直接進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，基本上是以灰度映射變換的。頻域增強(qiáng)主要有基于傅里葉變換的算法、基于小波變換的算法等。？答：低通濾波器容許低頻信號(hào)通過(guò)，但減少頻率高于截止頻率的信號(hào)的通過(guò)。高通濾波器是去掉信號(hào)中不必要的低頻成分，去掉低頻干擾的濾波器。同態(tài)濾波可以使圖像處理符合人眼對(duì)于亮度響應(yīng)的非線(xiàn)性特性，避免了直接對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換處理的失真。中值濾波是選擇適當(dāng)?shù)狞c(diǎn)來(lái)代替污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。 ？ 答：會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的模糊和振鈴現(xiàn)象，半徑越小，模糊和振鈴越明顯，平滑效果也越差。 20. 二維傅里葉變換的分離性有什么實(shí)際意義？ 解：該性質(zhì)表明，一個(gè)二維傅里葉變換可由連續(xù)兩次一維傅里葉變換來(lái)實(shí)現(xiàn)。（10分）答：1一維連續(xù)圖像函數(shù)的傅立葉變換定義為：（2分）對(duì)于傅立葉變換基函數(shù)，考慮的最大值直線(xiàn)在坐標(biāo)軸上的截距為，則表示空間周期，即為空間頻率。 圖像經(jīng)過(guò)傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細(xì)節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過(guò)圖像的高通濾波將圖像中景物的細(xì)節(jié)提取出來(lái)。將經(jīng)過(guò)這樣處理后的頻譜進(jìn)行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的細(xì)節(jié)部分。圖像經(jīng)過(guò)傅里葉變換后，景物的概貌部分集中在低頻區(qū)段，景物的細(xì)節(jié)部分集中在高頻區(qū)段，可以通過(guò)圖像的低通濾波將圖像中景物的概貌提取出來(lái)。將經(jīng)過(guò)這樣處理后的頻譜進(jìn)行傅里葉逆變換，就可以得到圖像的概貌部分。它與傅里葉變換的基函數(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(wú)窮到正無(wú)窮都是等幅振蕩的。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。將模板中的全體像素的均值來(lái)替代原來(lái)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。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。將模板中的全體像素的均值來(lái)替代原來(lái)的像素值的方法。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)。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。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)。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。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。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(lái)替代污染點(diǎn)的值，所以處理效果好。找不到干凈的點(diǎn)來(lái)替代被污染的點(diǎn)，故處理效果不好。 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?chē)泥徑袼亍?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。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)。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。②Sobel算子和Prewitt算子：對(duì)圖像先進(jìn)行加權(quán)平滑處理，所以
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