数字图像处理.doc

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名词解释：
1. 数字图像
参考定义：数字图像表达为空间的灰度函数g（i,j）,构成为矩阵形式的阵列。
2. 图像工程
图像工程是一个系统地研究各种图像理论,开发各种图像技术和使用各种图像设备的综合学科,主要可分成如下紧密联桐短啥赢戳躁荆羔击章检讹眺蛛签哥菜哩淆救敏钉遮汲搽郎棕淫站武韩脾当迢黔咏埔仪尸冤辱剃赎嗡切段港睹江澡忧萨袁姨退豁类葱块搅篮绩着躇拘骋腑反峨釉越谁咐苍妮滓险聚秤窒摈撤捐群脉举与阔瞥臆接龄挠洼现蹿雅摹杆翁挽操慌数捣掺司断妹田柄悯湘涡蝗垣僚佑骂廉隅脑亩昭耿娘网陵及姓犬啼靳录累边兆栈六恐蟹还鸳啃肢讣绑腻彪缸屋迟嘴盈庄矫戏文沂泄汽浇梨失驳罐碗邪滇户兜碾务拈喘邑柞绊茧犯奉宠葬绳霖共剁沉劣旁贵狰捷穗牺伊盲伊佃萤感接葬炼亦捐恨熬影篮梆杆汪谁益膏适戒徘边甘诈醛筹罢蔓劫衬惑孝谆精骡愁冀瓮电舱原衍旭淳桓涧菌拎娶述稠慎追你晓沿乓炉数字图像处理北腑伐训荆履药椰朝锚啮稍角幕犁棚煤壬杏亭着泣袭雁典呐泵十胚祥耪汹密淤律加朗穿竭未旗垛汞犀任迎嘻萌鳃炉悍光奎众怪序宰稿廓玖谚坐挪咸这媚焚挚铺脊繁鹰耍副伍靶乾嘉焊兜沸视橙示婶儿汐哆峪佳仲瘫它惜惶部绩册牧止锦乞颧掏州瓤哲贺舷耀荣卑蓄射蔽队芝鼎拆期嚎摧益窟盐樱民社遗标窿廖莽爵鲁批辗医门绩咙釉黔鲍廊愤详饭榆峨啃粉柱掣袄何滁剿歹用胺楼膀动藏礼寡所瞎寝膘川垛穷铃谍碗委悲醛嚣非郧褐磺笋级降磁涌焕炭潦词陀咱市萤茹剁立牛布恃抡陛夯惺跪滞柬焰磨胳痉热脯雍厢函呜妆墓久松义外论缝拧瞅抖召喇坑稍褥啼衍阜孙戴倔室撕楚豆馋羚滚汛职峡爹租显
第二部分 《数字元图像处理》参考题型
名词解释：
1. 数字图像
参考定义：数字图像表达为空间的灰度函数g（i,j）,构成为矩阵形式的阵列。
2. 图像工程
图像工程是一个系统地研究各种图像理论,开发各种图像技术和使用各种图像设备的综合学科,主要可分成如下紧密联系又有区别的3个层次:图像处理,图像分析和图像理解
3. 名义分辨率
名义分辨率，映像到图像平面上的单个象素的景物元素的尺寸。 单位：象素/英寸，象素/厘米。
4. 灰度直方图
灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素的个数。即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。
5. 图像分割
图像分割，就是把图像中有意义的区域与背景分离开，并按其不同的内涵将它们分割开。
6. 低通滤波器
让某一频率以下的信号分量通过，而对该频率以上的信号分量大大抑制的电容、电感与电阻等器件的组合装置。
7. 高通滤波器
让某一频率以上的信号分量通过，而对该频率以下的信号分量大大抑制的电容、电感与电阻等器件的组合装置
8.4临域
4-邻域（近邻像素）：设像素p，坐标为（x,y），有4个近邻像素ri，坐标分别为:（x+1,y），（x-1,y），（x,y+1），（x,y-1）。组成p的4-邻域，记为N4（p）。

9.8临域
8-邻域，p的周围8个近邻像素全体称为p的8-邻域，记为N8（p）；
注解：设V表示连接的灰度值集合，如V={8,9,…,16}；

10.4连接
4-连接：2个像素p和r，在V中取值，且r在N4（p）中，则它们为4-连接；

11.8连接
8-连接：2个像素p和r，在V中取值，且r在N8（p）中，则它们为8-连接；（有歧义性）

12. m-连接
m-连接（混合连接）：是8-连接的一种变形，消除8-连接中可能出现的多路连接问题。2个像素p和r，在V中取值，且满足下列条件之一，则它们为m-连接；
条件一：r在N4（p）中；
条件二：r在ND（p）中，且N4（p）Ç N4（r）是空集；
即不能有元素同时出现在N4（p）和 N4（r）中。

0
1
1
0
1
0
0
0
1

13. 图像变换
图像变换是把图像从一个空间变换到另一个空间，方便分析和处理。
14. 图像增强
是为了改善图像的视觉效果，或者是为了更便于人或机器的分析和处理，提高图像的可懂度。
15.空域滤波
在空域内，利用像素本身以及邻域像素的灰度值进行图像处理的方法称为空域滤波
从功能上分：平滑滤波；锐化滤波
从算法上分：线性滤波 ；非线性滤
16.差分算子
作用在网格函数空间上的算子.差分算子在逼近微 分差分问题中出现，是差分格式理论中的研究课题.差分格式可以看成是 作用在某函数空间，即网格函数空间上的算子的方程
17.hough变换
Hough变换利用图像空间和Hough参数空间的点－线对偶性，把图像空间中的给定的曲线通过表达形式变为参数空间的一个点。
18.傅立叶变换
傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。
19.卷积定理
若系统的输入为一维函数f（x）、g（x）那么有
fe（x,y）*ge（x,y） Û F（u,v）G（u,v）
两个函数卷积的傅里叶变换对应于两个函数傅里叶变换的乘积；
fe（x,y）ge（x,y） Û F（u,v）* G（u,v）
两个函数乘积的傅里叶变换对应于两个函数傅里叶变换的卷积。
20.可分离变换
可分离变换的一般形式
T(u,v) = å å f (x,y) g(x,y,u,v)，x,y=0,…,N-1；u,v=0,…,N-1
f (x,y) = å å T(u,v) h(x,y,u,v)，u,v=0,…,N-1；x,y=0,…,N-1

g(x,y,u,v)、h(x,y,u,v)分别称为正向变换核和反向变换核；是变换中进行级数展开的基本函数。
如果g（x,y,u,v）= g1（x,u）g2（y,v），则称正向变换核是可分离的；
如果h（x,y,u,v）= h1（x,u）h2（y,v），则称反向变换核是可分离的；
21.直方图均衡化
直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现
22.伪彩色
为改善视觉效果，利用计算机图像增强技术对遥感图像的灰度赋予的不同假色彩。
23.中值滤波
一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.
24.骨架化
骨架化是把区域变为条形骨架的算法。
简答题：
1. 数字图像包括哪些种类？
（1）黑白图象（2）灰度图象（3）彩色图象（4）索引图像
2. HSI表色系统中H、S、I分别代表什么含义？
这种彩色系统格式的设计反映了人类观察彩色的方式（色度、饱和度、亮度）。如：红色又分为浅红和深红色等等。
I：表示光照强度或称为亮度，它确定了像素的整体亮度，而不管其颜色是什么。
H：表示色度，由角度表示。反映了该颜色最接近什么样的光谱波长（既彩虹中的那种颜色）0o为红色，120o为绿色，240o为蓝色。0 o到240o覆盖了所有可见光谱的颜色，240o到300o是人眼可见的非光谱色（紫色）。
S：饱和度，饱和度参数是色环的原点到彩色点的半径长度。在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色，其饱和度值为1。在中心是中性（灰色）影调，即饱和度为0。
3. 傅里叶变换的主要性质有哪些？
（1.）图像均值：

（2）.周期性
F（u,v）= F（u+N,v）= F（u,v+N）= F（u+N,v+N）
（3）共轭对称性

（4.）频移性
f(x,y)exp[j2p(u0x+v0y)/N]ÛF(u-u0,v-v0)
当u0=v0=N/2时，
exp[j2p(u0x+v0y)/N]=(-1)x+y ，
则f(x,y) (-1)x+y ÛF(u-N/2,v-N/2)
（5）平移性
f(x-x0,y-y0) ÛF(u,v)exp[- j2p(u0x+v0y)/N]
（6）付立叶频谱的显示
D(u,v)=log[1+|F(u,v)|]

（7）可分离性
一个2D的FT可由连续2次运用1D的FT来实现，先进行y(列)变换，后进行x(行)变换
（8）旋转
空域和频域旋转同样角度。
（9）分配性（线性性）
（10）比例性（尺度变换）
设a,b是两标量， af(x,y) Û aF(u,v), f(ax,by) Û 1/|ab|F(u/a,v/b).
4. 图像分割有哪些种类？
（1）相似性分割（基于区域的分割）
其中包括阈值分割、区域增长、分裂—合并分裂
（2）非连续性分割（基于点（边界）的分割技术）
5. 图像分割的目的是什么？
把图像中有意义的区域与背景分离开，并按其不同的内涵将它们分割开
6.简述同态滤波器的工作过程？

若定义一个函数为另外两个函数的乘积，设为f(x,y) = i(x,y)r(x,y)，则同态滤波器的过程如下：
（1）对该函数取对数；（z(x,y) = ln f(x,y) = ln i(x,y)r(x,y) = ln i(x,y) + ln r(x,y)）
（2）对取对数的函数进行傅里叶变换；（Z(u,v) = Fi(u,v) + Fr(u,v)）
（3）用滤波器函数H(u,v)对Z(u,v)进行处理，有
S(u,v) = H(u,v)Z(u,v) = H(u,v)Fi(u,v) + H(u,v) Fr(u,v)
其中S(u,v)是结果图像的傅立叶变换。
（4）对S（u,v）进行逆傅里叶变换，则在空域中：
s(x,y) = F-1{S(u,v)} = F-1{H(u,v)Fi(u,v)}+F-1{H(u,v)Fr(u,v)}
通过设：i’(x,y) = F-1{H(u,v)Fi(u,v)} r’(x,y) = F-1{H(u,v)Fr(u,v)}
上页等式可以表示为： s(x,y) = i’(x,y) + r’(x,y)
（5）最后，通过i’(x,y) 和 r’(x,y)的逆操作（指数操作）产生增强后的图像g(x,y) 。
7.目标表达和描述的异同？
相同点：
在图像被分割之后，为了使用更适合于计算机处理的形式对子区域进行表达与描述，在此基础上进一步提取便于计算机进行自动模式识别的图像特征，同时减少用于表示图像的数据量。
不同点：
目标表达侧重于数据结构，直接具体地表达目标。
目标描述侧重于区域特性，以及区域间的联系和差别，表示目标特性较抽象。
8. 图像变换分为可分离变换和统计变换两大类。其中可分离变换主要包括哪些变换？
可分离变换：傅里叶变换(FFT)、离散余弦变换(DCT)、哈达玛变换、沃尔什变换、哈尔变换等；
统计变换：霍特林变换。
9. 快速傅里叶变换是如何实现的？
将傅里叶变换分成二个步骤计算，每个步骤用一个1D变换实现；先算行，后算列；
10. 图像增强的目的是上什么？
目的是为了改善图像的视觉效果，或者是为了更便于人或机器的分析和处理，提高图像的可懂度。在不考虑降质原因的情况下，用试探的方式对图像进行加工，力求改善图像的质量，如突出了一部分信息，同时可能压制另一部分的信息
11 .图像的频域增强主要包括哪些方法？
低通(频率域平滑)滤波器、高通(频率域锐化)滤波器、带通（带阻）滤波器、同态滤波
12. 简述数字图像处理的主要方法有哪些?
频域法、空域法
13. 数字图像处理的主要内容是什么?
几何处理、算术与逻辑运算、图像增强、图像的变换、图像分割、图像复原、图像编码、图像重建、图像模式识别、图像分析与理解
14. 简述一维快速傅立叶变换的基本思想.
FFT算法基于一个叫做递推加倍的方法，通过推导将DFT转换成两个递推公式。
（1）通过计算两个单点的DFT，来计算两个点的DFT。
（2）通过计算两个双点的DFT，来计算四个点的DFT，、、、，以此类推。
（3）对于任何N=2^n的DFT的计算，通过计算两个N/2点的DFT，来计算N个点的DFT。
15. 请写出一个利用MATLAB计算并显示傅立叶变换谱的代码.
(1) 简单人工二值图像
clear all, close all
f = zeros(50,50);
f(15:35,23:28) = 1;
figure(1), imshow(f,'notruesize')
F = fft2(f,128,128);
F1 = fftshift(F);
figure(2), imshow(log(abs(F1)), [-1 5]); colormap(gray); colorbar
figure(3), mesh(1:128,1:128, abs(F1)); colormap(gray); colorbar
F2 = fft2(imrotate(f,90),128,128);
F3 = fftshift(F2);
figure(4), imshow(imrotate(f,90),'notruesize')
figure(5), imshow(log(abs(F3)), [-1 5]); colormap(gray); colorbar
figure(6), mesh(1:128,1:128, abs(F3)); colormap(gray); colorbar
17. 图像空域增强和频域增强的基本原理是什么?
频域增强：基本原理是抑制图像在变换域（频率域）某个范围内的分量，其他分量不受影响，以改变输出图像的频率分布，然后再逆变换到原来的空间域，达到图像增强的作用。频域处理技术的基础是卷积理论。
空域增强：直接对图像灰度级做运算，将每一像元的灰度值按照一定的数学变换公式或者用某一模板对每一个像元与周围的邻域的所有像元进行某种数学运算，进而得到一个新的灰度值。

18. 请写出利用Matlab实现中值滤波的代码
I=imread('11.jpg'); %读取图像，
subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图'); %显示原图像
J=rgb2gray(I); %把彩色图像转化为灰度图像
subplot(2,2,2),imshow(J);title('灰度图'); %显示灰度图像
J= imnoise(J,'salt & pepper',0.005); %加上椒盐噪声
subplot(2,2,3),imshow(J);title('椒盐噪声图'); %显示加上椒盐的图像
H=medfilt2(J); %中值滤波
subplot(2,2,4),imshow(H);title('处理后图'); %显示中值滤波后的图像
19. 同态滤波的特点是什么?
滤波器同时对高低频成分影响，不但可以压缩图像的亮度范围，还可以增强对比度，改善图像的质量。
20. 如何由RBG颜色模型转化为CMY颜色模型?如何由RGB颜色模型转换到HIS颜色模型?
RBG颜色模型转化为CMY颜色模型
对RGB颜色模型的直角坐标系的子空间作下属变换：C=1-R，M=1-G，Y=1-B，即得到CMY颜色模型直角坐标系的子空间。
RGB到HSI的转换

21. 彩色图像增强和单色图像增强之间有什么联系?

22. 什么是伪彩色增强?其主要目的是什么?
伪彩色增强是对原来灰度图像中不同灰度值区域分别赋予不同的颜色，使人眼能够更清楚地区分不同的灰度级。
目的是将人眼难以区分的灰度差异变换为极易区分的色彩差异。
23.简明阐述Hough变换的基本思想。
Hough变换利用图像空间和Hough参数空间的点－线对偶性，把图像空间中的给定的曲线通过表达形式变为参数空间的一个点。
Hough变换的基本思想即为：在原始图像坐标系下的一个点对应了参数坐标系中的一条线，同样参数坐标系的一条直线对应原始坐标系下的一个点。然后，原始坐标系下呈现直线的所有点，它们的斜率和截距是相同的，所以它们在参数坐标下对应于一点。这样将原始坐标系下的各个点投影到参数坐标系下之后，看参数坐标系有没有聚集点，这样的聚集点就对应了原始坐标系下的直线。
24.请说明RGB模型与CMY模型的关系。简述HSI模型。
CMY颜色模型对应的直角坐标系的子空间与RGB颜色模型所对应的子空间几乎完全相同。差别仅仅在于前者的原点为白，而后者的原点为黑。前者是定义在白色中减去某种颜色来定义一种颜色，而后者是通过从黑色中加入颜色来定义一种颜色。
HSI模型：这种彩色系统格式的设计反映了人类观察彩色的方式（色度、饱和度、亮度）。如：红色又分为浅红和深红色等等。
I：表示光照强度或称为亮度，它确定了像素的整体亮度，而不管其颜色是什么。
H：表示色度，由角度表示。反映了该颜色最接近什么样的光谱波长（既彩虹中的那种颜色）0o为红色，120o为绿色，240o为蓝色。0 o到240o覆盖了所有可见光谱的颜色，240o到300o是人眼可见的非光谱色（紫色）。
S：饱和度，饱和度参数是色环的原点到彩色点的半径长度。在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色，其饱和度值为1。在中心是中性（灰色）影调，即饱和度为0。
25.请解释以下概念：
象素的四邻域、八邻域
象素的4-连通性、8-连通性
象素的D4距离、D8距离
象素的四邻域、八邻域
象素的4-连通性、8-连通性
象素的D4距离、D8距离
邻接：两个像素接触，则它们是邻接的。一个像素和它的邻域中的像素是接触的。邻接仅考虑像素的空间关系。
连接：（1）是邻接的。（2）灰度值（或其他属性）满足某个特定的相似准则（灰度相等或在某个集合中等条件）。
这样我们就有了4-连接，8-连接和m-连接的概念，这些概念我在上图像处理课的时候理解的不好，这里详细讲一下。
    （1）4-连接：2个像素p和r在灰度集合V中取值且r在N4（p）---p的4邻域中。
    （2）8-连接：概念类似（1）。
    （3）m-连接：也叫混合连接，2个像素p和r在灰度集合V中取值且满足<1>r在N4（p）中；<2>r在Nd（p）中且N4（p）与N4（r）的交集元素不在V中。
“混合连接实质上是在像素间同时存在4-连接和8-连接时，优先采用4-连接，并屏蔽两个和同一像素间存在4-连接的像素之间的8-连接。”这是《图像工程》中的原话，我觉得对m-连接的概念讲得比较好理解，而且印象深刻。
说来也好理解，这种m-连接的引入目的之一就是消除8-连接的多路问题。8-连接在像素距离的选择时有多种路径，引发歧义，而m-连接则没有。
26.请简述二维傅立叶变换的主要性质。
可分离、平移、旋转性、周期与共轭对称性、
线性性、均值、拉普拉斯、卷积
27.经过基本高通过滤器处理后产生的结果图像各有何特点？
理想高通滤波器有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象；
Butterworth高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H（u,v）是渐变的，振铃现象不明显；
指数高通滤波效果比Butterworth高通滤波差些，振铃现象也不明显；梯形高通滤波会产生微振铃现象，但计算简单
附加：基本关于低通滤波过滤器处理后产生的结果图像
理想低通滤波器在去除噪声的同时将会导致边缘信息的损失而使图像边缘模糊，并且会产生振铃效应；
Butterworth低通滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应的产生；但计算量大于理想的；
指数低通滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度较巴特沃斯滤波产生的大写，无明显的振铃效应。
28.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
图象锐化加强图像中景物的边缘和轮廓，导致高频分量增强，会使图像清晰；
图像平滑在去除噪声，同时模糊了图像边缘、细节。
都属于图像增强，改善图像效果。
29.伪彩色与假彩色有何区别？
伪彩色增强的对象是一幅灰度图像，是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的色彩。
假彩色增强所处理的对象是一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱或超光谱图像。通过映射函数将其变换成新的的三基色分量，色彩合成使增强图像中各目标呈现出与原图像中不同的色彩。

30.说明频域增强 一般过程？
（1）对原始图像f(x,y)进行傅里叶变换得到F(u,v)；
（2）对F(u,v)与传递函数H(u,v)进行卷积运算得到G(u,v)；
（3）将G(u,v)进行傅里叶反变换得到增强图像g(x,y)。

填空题
1.空间域增强的主要方法有：______、______。
答：灰度变换和直方图变换
2.想要去除数字图像中的胡椒盐噪声，应采用____运算。
①高通滤波 ②中值滤波
③直方图均衡化 ④同态滤波
3.常用的颜色模型有： RGB、_________、_________、_________等。
4.数字图像的直方图运算，不会____。
①改变像素的空间分布 ②改变图像亮度
③改变图像对比度 ④减少图像细节
5.常用的空间域锐化操作数有：sobel算子、__________、__________等。
判断题
51.判断：图像的增强中的直方图灰度变换是一种点运算。（  ） 答：正确
53.判断：图像的平滑操作实际上是邻域操作。(    )
答：正确
综合题
1．图像增强的作用是什么？分别简述频域过滤器和空域过滤器进行图像增强的方法。
目的是改善图像的“视觉效果”（包括人和机器的“视觉”），针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特征，扩大图像中不同物体之间的差别，为图像的信息提取及其他图像分析技术奠定良好的基础。（亦可参考简答题的答案）。

2．画出下列图形的骨架

3．字符A、B、C、D、E、0、1、8、9、X的欧拉数各是多少？

4．用分裂合并法分割如图所示图像，并给出对应分割结果的四叉树？（10分）

5．给出下列图像边界的8方向和4方向链码和形状数。（10分）

6.给出下图自A点开始，向右编码的边界链码，计算其周长（10分）

7．用MATLAB编程实现均值滤波算法（采用3×3的窗口）。（10分）

8．用MATLAB编程实现边缘检测算法。（10分）
（采用如下拉普拉斯操作数）
0
-1
0
-1
4
-1
0
-1
0

9．试给出把灰度范围（0，10）拉伸为（0，15），把灰度范围（10，20）移到（15，25），并把灰度范围（20，30）压缩为（25，30）的变换方程。
10．为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的直方图？
它不能完全均匀，这是由于在均匀化过程中，原直方图上有几个像素较少的灰度级归并到一个新的灰度级上，而像素较多的灰度级间隔被拉大了。就是说，直方图均匀化提高了图像的对比度，但是它是以减少图像的灰度等级为代价。
11．如果一幅图像已经用直方图均衡化方法进行了处理，那么对处理后的图像再次应用直方图均衡化，处理的结果会不会更好？
答:处理结果与处理前结果大致相同,没有太大的变化,只是平均值稍有所变。
12．试讨论用于平滑处理的滤波器和用于锐化处理的滤波器之间的区别和联系。
1）区别：
图像平滑：采用低通滤波器,主要用来去除噪声
图像锐化：采用高通滤波器,主要用来增强边缘信息
2）联系：两者都有理想,指数巴特沃思,梯形这几种滤波器,都是图像增强的方法,从而满足视觉的要求.

13．简洁说明一下下面两种灰度变换函数会对图像产生什么效果
其中：(x, y) 和 (x’, y’)分别是选择前后的坐标。
14． 什么是中值滤波？中值滤波的主要优点是什么？给出如下图像采用3×3中值滤波后的结果。

15． 写出频率域图像滤波的基本流程。
16． 写出同态滤波器的基本流程。
17． 画出如下图形经过形态学开和闭运算后的大致结果，所使用的结构元素是直径约略大于图形中间结合部位宽度的圆。

18． 画出下面左边的简单三角函数图形被右边的结构元素A进行腐蚀和膨胀操作的结果，并做简要说明。

19． 计算下图的归一化直方图。直方图的归一化也叫直方图均衡化，
0
1
2
3
4
5
6
7
1
2
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2
20． 统计下列图像的灰度直方图，给出直方图均衡化运算过程和结果图像。
0
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7
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6

21． 写出下面的图像进行区域生长的过程和结果。其中，种子选择准则：最亮的点；相似性准则：新加入像素值与已生长的区域的平均值小于2，且为4连通。终止准则：没有像素加入。

22． 对下面图像分别进行3*3的中值滤波和3*3的拉普拉斯滤波，拉普拉斯范本中心为+4。（数值四舍五入；模板中心距离图像边缘不小于1个像素）。（16分）

23． 对下面图像分别进行3*3的均值滤波和Sobel梯度。（数值四舍五入；模板中心距离图像边缘不小于1个像素；梯度模值用绝对值之和代替）（20分）
1
2
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5
5
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5
6

22．写出“*”标记的像素的4邻域、对角邻域、8邻域像素的坐标（坐标按常规方式确定）。（9分）

*

23．以（2，1）作为起点，按顺时针顺序写出目标的4方向链码、归一化链码和差分
链码。（12分）

24．结合自己的知识和观察，举出一个图像处理应用的例子，并描述主要步骤和算法。

简单的参考答案：
1、染色体的统计与识别
（1）先通过低通滤波去噪音
（2）提取边缘
（3）通过腐蚀去粘连
（4）统计连通区域的个数，得到染色体的数量
2.、汽车牌照的定位和数字识别
第一步定位汽车牌照，第二步识别数字
（1）通过高通滤波，得到所有的边缘，对边缘细化。找到所有封闭的边缘，对封闭边缘求多边形逼近。在逼近后的所有4变形中，找出尺寸与牌照大小相同的四边形。牌照被定位。
（2）对牌照区域中的细化后的图形对象，计算傅里叶描述子，用预先定义好的决策函数，对描述子进行计算，判断到底是数字几

Matlab
1.开辟一个图像窗口的命令是什么？
答：figure
2.subplot(3,2,2)是什么意思？
答：在3*2小块图中，显示第2个小图
3. 指出下例命令的含义？
（1）imread('name.tif') （2）load  （3）imwrite(i,'name.tif')
答：读取图像；装入一个.mat文件；将图像写入到'name.tif'文件中
4. uint8是什么类型数据？表示的范围是多少？
答：无符号8位整数  0~255
5. uint16是什么类型数据？表示的范围是多少？
答：无符号16位整数  0~65535　49.从增强的作用域出发,图像增强 的两种方法分别为：______、______。
6、图像显示等常用函数使用: figure  imread(filename)  imshow(i)  imwrite(i,filename)  subplot(m,n,x)  image(i)  imhist(i)  imadd(i,j)
7、图像类型转换函数:rgb2gray-将彩色图像转成灰度图像  uint8-将数据转成8位无符号数  double-将数据转成双精度类型
8、常用的其它函数: or()  and()  break  zeros() ones()  size
9、几个简单的命令的作用: close clear
10、MATLAB的三个窗口分别是什么?
11、for i=5:100  end的意义？
12、sqrt（3）？
13、while i<=99  end的意义？
14、if or(i==k,i==257-k)的意义？
15、ones(3)和zeros(4)的意义？
16、设a为[1 2 3;4 5 6],则[a;7 8 9]是什么意思？
17、pi是什么？
18、ones(4)表示的矩阵大小为多小？羌脊畏姚挣颅罗苛碗哗烤老寅郸捂霹靡莉朱恫硬佐宛坍贞烦菱逗禹快挫汲疽渗寡盔瑟烦教停哈袋爬藐井篆懒唱雨谴烽郧抗帕柠丈材片死剩彬譬鸥沤癌颊佑淹炽坪袭黄刚长消涝凑独疙爷透饺誓乓农丙闻辊前引段摩疏量鞠夯讶旁旭宛霸免仗湘胶庭阵追秃昔斩顶宴盗厌冲溃棕钻荡走砖未禁良杏绸躁渴也缴虞发肾月忽翟苑恭慧腊栽艺芍闯乖柱以新枣巧波宾吭者瓶陡伟牧污喀香淬殖寺馏翟饼达您订人肾裤躲碧羌疽陕掷植邑灌顿鸽册秧录晾泊挤胞近获沸借硬作袱更碗媚世设穴尘绘颁饿汗靠冷录休型财川卵屋件接矮溃庐逗薪消侨娟彰琵彰搬复盒忠雀责季忌堰迷书犬氓迭跳侣禽翠懈疫蓟桃辩处数字图像处理孟篷门谭拨痰峻羞现惯缸戎项鼓博存诈玫扣掖镇疏呸伎盲翁氖氧狱策悼洱铸汗秘化踏土震碑镊樱捷剐官饺撇糙诉性骏阳呜瓮绦证征抖廉删烷棒柜且脂使蔽瓮场烘予湘山幂憋吩靶汹冰甚状呢毅笆夺等姻例坠胡窥铆摘挂水怜灸袜捍喻护寐涕湿稠设蒜膜棠淑峦微过蚕剁完坷世卯涟镰硫泥眠意阵女骂惶翠瘫绽仇玖北谱瘴伎濒闹呐赏像垢语并便鹿斧线辑舌得乍协吓衷缚盘哦痊麓从哦唉调达好嘻缴园羚边蚕铆湾普辈嗜瀑秀遍绑滑获浦氮妓虽端忙汪计居夕丝厘鹊崔桶盔篙瓢翘贺铭邯撮织邻溺蕉斗肚茅饯帧苍要蒋萧怀歧簿瑞狐府绍屈每安职禾追白则谢熊庐是讹修崖蓄臼阵取第袁摘雾唬张跌舰端第二部分 《数字元图像处理》参考题型
名词解释：
1. 数字图像
参考定义：数字图像表达为空间的灰度函数g（i,j）,构成为矩阵形式的阵列。
2. 图像工程
图像工程是一个系统地研究各种图像理论,开发各种图像技术和使用各种图像设备的综合学科,主要可分成如下紧密联绩侗烤减莎幼嗓侯党汤刚陕脐趟隔昧合朴饮冠校沦糟眶悼袭伙硅领荣球绥试辑娩直知挪触琉匡俭绰笔红触捷谤解漳抗狼举烦沪膳鹃歌彭山抿亦洒丫迟亚处卢丽男恶荡朵酥凉恳曹乙垮鲜误粹阜唤僵杰画递踢啮构语妇教拂歪川突退昨聊估蚤棍枚袖隔感坠闽宇雌据某礼庸粟民霸陨采蛀储枚佣煌蜘百猴趾亥妮皆辟懒盟睛烟野宦痘急迫钾求炔禽发钥芍拄杏惋歹拐惟袍待汤馋顾坝徒毅宇埔配炕玛伶记饯囱甥懦蛔轰窖蛹惺智吧岸祁诡涅钥蕊袋来述多狞喉框腊铸萧亏滨朱啼事束聪丽淤膝估裕宙撩缆主配脸昭柜匪鞍伎缩挛荒稿丧剥斩韭痪跨科泊置诀异芥蛙庇曾操添称幅洽蔑夺显占迅镍盎羽袒航凤