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数字图像处理复习题.pdf
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数字图像处理复习题
一、单选题
B、1mm
C、1µm
D、255
B、6
C、8
D、可大可小，不确定
B、28 C、216 D、232
B、粗采样，粗量化
D、细采样，细量化
1.图像中 1 像素表示实际测量单位的：
A、1cm
2.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0，255]，则该图像的信息量为：
A、0
3.对于缓变的图像，数字化时一般应该:
A、粗采样，细量化
C、细采样，粗量化
补充：(1) 对缓变的图像，应该细量化、粗采样，以避免假轮廓。
(2) 对细节丰富的图像，应细采样、粗量化，以避免模糊(混叠)。
4.一幅 16 位真彩色的图像最多可以拥有多少种颜色？
A、24
5. 原图像在空域中旋转了 45°，则其频谱在频域中将旋转多少？
A、45°
D、135°
6.对于有相同像素数的图像数据，用不同的文件格式存储，以下哪种文件的数据量最小？
A、TIF B、GIF C、BMP D、JPEG
7.索引颜色图像最多可以显示多少种颜色?
A、4
8.二维 DFT 的频谱分布与 DCT 相比是多少倍的关系？
A、一倍
9.采用累积分布函数进行直方图的均衡化属于图像灰度变换中的：
A、线性变换
C、分段线性变换
10. 图像与灰度直方图之间的对应关系是：
A、多对一
B、非线性变换
D、不属于其中任何一种变换
C、一一对应 D、都不对
C、64
B、一对多
C、90°
B、两倍
C、三倍
B、-45°
D、四倍
D、256
B、16
二、多选题
B、一览性
C、抽象性
D、降维性
C、图像分割
1.数字图像的特点是什么？
A、二维性
2.数字图像处理的主要内容有：
A、图像获取
B、图像增强
3.数字图像处理的特点有：
A、处理精度高，再现性好。
C、图像数据量大，处理费时。
4.图像工程包括哪些方面?
A、图像处理
5.图像处理技术未来发展大致可归纳为哪几类?
A、图像处理的发展将围绕 HDTV（高清晰度电视）的研制，开展实时图像处理的理论及技术研究，
B、易于控制处理效果。
D、技术综合性强
D、图像压缩编码
B、图像分析
C、图像理解
D、图像还原
向着高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
B、图像、图形相结合，朝着三维成像或多维成像的方向发展。
C、硬件芯片研究。把图像处理的众多功能固化在芯片上，使之更便于应用。
D、新理论与新算法研究。
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D、绿
C、蓝
B、黄
B、PBM
C、索引图像
C、PGM
B、灰度图像
D、真彩色图像
B、层次越丰富；
D、对比度越大
B、可以无极缩放
D、文件数据量小
6.三基色指的是哪三种颜色？
A、红
7.位图（栅格图）的优点有哪些？
A、能表现逼真的图像效果
C、容易在不同软件之间转换
补充：矢量图优点：
(1).矢量图形文件较小。
(2).图像质量与分辨率无关。矢量图形的是无论放大、缩小或旋转等都不会失真。
8.一般情况下，采样点数一定时，量化级数越少，则图像的说法正确的是：
A、质量越好
C、数据量越小
9.位图有哪些类型？
A、线画稿
10.下列关于 BMP 文件描述正确的是：
A、DIB 为设备相关位图
B、每行像素字节数必须是 4 的整数倍
C、所有的 BMP 格式文件中都有调色板
D、BMP 文件支持图像压缩
11.下面哪些文件格式可以作为交换式位图映射文件格式？
A、BMP
12.两幅面积相同，格式一样的图像，如果分辨率越低，则下列说法正确的是：
A、像素数越多
C、文件越小
补充：(1)图像分辨率指每英寸图像含有多少个点或像素，其单位为 dpi。分辨率越高，图像细节越清
晰，文件越大。
(2) 显示器上每单位长度显示的像素或点的数量称为屏幕分辨率。
(3) 打印机分辨率又称输出分辨率，是指所有打印机输出图像时每英寸的点数。
13.关于 JPEG，下列说法正确的是：
A、JPEG 标准是一种静态数字图像压缩标准
B、它广泛应用于视频会议中；
C、JPEG 只有一种编码模式；
D、JPEG 编码属于一种有损编码
14. 常用的图像去噪方法有：
A、邻域平均法
C、多幅图像求平均
15. 对于中值滤波的特性中描述正确的是：
A、对于阶跃信号，中值滤波会改变信号的形状
B、对与椒盐噪声，中值滤波比均值滤波能力强
C、对相距较远的窄脉冲干扰，中值滤波效果较好
D、信号经过中值滤波后，频谱基本不变
16. 下列方法中不属于图像平滑的是：
A、微分法
C、灰度阈值法
B、像素数越少
D、文件越大
B、中值滤波法
D、区域聚合法
B、低通滤波
D、中值滤波
D、PPM
补充：以下均属于图像平滑(图像增强)
(1)空间域：灰度变换、直方图变换、邻域平均法、中值滤波、边缘增强的各种差分算子；
(2)频率域：高通滤波、低通滤波、同态滤波；
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(3)彩色增强：假彩色增强、伪彩色增强、彩色变换。
三、填空题
1.图像数字化过程包括采样和量化。
2.索引图像最多可以显示 256 种颜色。
3.图像平滑除了在空间域进行外，也可以在频域进行。
4.图像噪声按其产生的原因可分为内部噪声和外部噪声。
5.直方图拉伸中的关键点，在于建立拉伸变换函数。
6.低通滤波是使高频分量受到抑制而让低频分量顺利通过，从而实现图像锐化。
7.按线性变换将图像灰度值从[10，20]变换到[0，100]，则灰度值为 15 的像素，变换后灰度值为 50。
四、简答题
1.什么是像素？
答：组成数字图像的基本单元称为像素。
2.什么是数字图像？
答：数字图像即以数字格式存放的图像。
3.什么是数字图像处理？
答：数字图像处理即利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法
和技术。
4.图像处理的目的是什么？
答：图像处理的目的：
(1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析，常用作模式识别、计算机视觉的预
处理等。
(3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
5. 图像的直方图基本上可以描述图像的全貌。分析下图给出的 a、b、c、d 四个直方图。
(1)请按照由亮到暗的顺序排列，并给出原因。
(2)请按照对比度从高到低对直方图进行排序，并给出原因。
解答：(1)亮度排序 a>d>c>b，原因是按此顺序，图像的灰度集中区域逐渐左移。
(2)对比度排序 d>a>b>c，原因是按此顺序，图像的灰度分布跨度逐渐变小。
五、计算题
1.已知一幅 64×64 像素的图像，有 7 个灰度级，其概率分布如下表 1，请进行直方图均衡化，计算新
灰度级的概率分布，灰度级以及相应的像素数(列表完成即可)。
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解答：见下表：
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2. 设一幅有 7 个灰度级(分别用 m0、m1、m2、m3、m4、m5、m6 表示)的图像中，各个灰度级对应的
概率分别为 0.1，0.1，0.08，0.4，0.25，0.02，0.05。要求对其进行哈夫曼编码，并求其编码冗余度。
解答：(1)由上图可得，平均码长
R = ×
1 0.4 2 0.25 4
+ ×
+ ×
(
0.1 0.1 0.08
+
+
)
5
+ ×
(
0.05 0.02
+
)
=
2.37
,
数字图像的熵
(
则编码效率 97.5%
H = −
η≈
.
0.4lg0.4 0.25lg0.25 0.2lg0.1 0.08lg0.08 0.05lg0.05 0.02lg0.02
+
+
+
+
+
)
=
2.31
,
(2)求编码冗余度：编码冗余度 1
3. 设 10,20
性插值法计算 (
f
= ， 10,23
10
)
11,22
)
的值。
)
(
(
f
2.5%η= − ≈
.
= ， 14,20
)
20
(
f
f
= ， 14,23
)
30
(
f
= ，试分别用最邻近插值法和双线
40
解答：点(11,22)在位置上距离点(10,23)最近，因此最邻近插值法的结果为 (
f
11,22
)
= ；
20
双线性插值法计算
f
(11,22) 10
=
× × +
3 1
4 3
20
× × +
2 3
3 4
30
× × +
1 1
4 3
40
× × =
1 2
4 3
65
3
≈
22
.
4. 使用区域生长法对如下图所示的图像进行分割，相似性准则是邻近点的灰度值与物体平均灰度级的
差小于 3，从带下划线的“1”，“8”，“5”三个种子分别按四方向进行生长，请用实线画出最终分割结果。
解答：见右图：
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5. 假设一幅图像如下图所示，请分别根据四方向、八方向码轮廓跟
踪法，跟踪图中白色区域的边界。
解答：四方向跟踪结果见左图，八方向跟踪结果见右图：
6. 假设有一幅如图所示的图像，坐标原点(0，0)在左上角第一个点，请对其进行下列运算，计算结果
有小数的则四舍五入。
(1)运用 3×3 的窗口进行中值滤波，计算点 g(1，2)，g(2，3)的值。
(2)利用下列两个方向的梯度算子对点(1，1)，(2，2)进行锐化，结果按 ( ,
g x y
)
=
h
x
+ 计算。
h
y
0
1
−
*
2 0
= −
1
0
−
g
解答：(1)运用 3×3 的窗口进行中值滤波，计算得
1
−
0
1
=
2
−
*
0
2
1
−
0
1
(
,2
1
yh
xh
1
2
1
) 6
=
，
g
(
,
)
2 3
=
6
.
(2)
f
(1,1) 2
= ,
xh = − × + − × + − × + × + ×
( 1) 1 ( 2) 3 ( 1) 5 1 5 2 10 1 8 21
+ × =
1
,
yh = − × + − × + − × + × + × + × =
( 1) 1 ( 2) 4 ( 1) 5 1 5 2 6 1 8 11
1
,
+
h
y
=
21
+
11
=
32
;
=
(1,1)
g
h
x
(2,2) 8
= ,
f
( 1) 2 ( 2) 6 ( 1) 5 1 8 2 6 1 2 3
xh = − × + − × + − × + × + × + × = ,
2
yh = − × + − ×
( 1) 2 ( 2) 10 ( 1) 8 1 5 2 7 1 2
9
+ − × + × + × + × = − ,
2
(1,1)
g
=
h
x
+
h
y
=
3
+ − =
9
12
.
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六、分录题
1.假设有一幅如图所示的图像 f ，坐标原点在左上角第一个点。
2
−▽ 。
f
图像 f
请对其进行下列运算：
(1)运用 3×3 的窗口进行中值滤波，计算点 g(2，2)的值。
(2)运用 3×3 的 box 模板计算点 g(3，3)的值(有小数的四舍五入)。
(3)根据下面给出的 H 模板和图像输出关系式，计算点 g(1，3)的值。
( ,
g x y
)
=
( ,
f x y
( ,
g x y
)
)
( ,
g x y
( ,
g x y
) 5
<
) 5
≥
H
=
1
2
1 1 4
*
14
1
2
1
1
1
(4)运用拉普拉斯运算，计算点 g(1，1)，g(2，1)的值，运算公式为
g
=
f
解答：(1)中值滤波 (
g
}
2,2 mid 3, 3, 3, 6, 6, 7, 7, 8, 8
{
=
)
6
= .
(2)均值滤波 (
g
3,3
)
=
(
1
9
8 7 6 3 6 1 2 6 2
+ + + + + + + +
)
5
= .
(3)
g
(
1,3
)
=
1
14
(
3 2 3 1 6 4 7 3 8 2 7 6
+ × + + + × + + + × +
)
=
5.4
.
由关系可知，当 (
g x y ≥ 时， (
,
g x y
5
)
,
)
=
(
,
g x y
)
,
由此可得，四舍五入后得 (
g
)1,3
5
= .
(4) 根据公式
g
=
f
2
−▽ ,
f
g
(
)
1,1
= × −
5 3
(
2 3 6 8
+ + +
)
= − ，数字图像值不为负，则 (
g
4
)1,1
= ;
0
g
(
)
2,1
= × −
5 8
(
3 3 3 8
+ + +
)
=
23
.
七、编程题
1.请用 MATLAB 编程完成一幅高斯噪声图像的去噪。
解答：程序如下(假设 1.jpg 为被高斯噪声污染的图像)：
I = imread(‘1.jpg’);
figure(‘name’,’原图’),imshow(I);
h = fspecial(‘gaussian’,[3,3]);%高斯滤波 3×3 模板
Img=imfilter(I,h);
figure('name','高斯滤波后的图片效果');
imshow(Img);
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人生若只如初见编辑，制作不易，请勿随意转发！
%或者也可以写为下列语句，任选其一去掉注释(%号)即可
% I = imread(‘1.jpg’);
% figure(‘name’,’原图’),imshow(I);
% h = fspecial(‘gaussian’,[5,5]);%高斯滤波 5×5 模板
% Img=imfilter(I,h);
% figure('name','高斯滤波后的图片效果');
% imshow(Img);
%--------------------------------------------------------------------
% I = imread(‘1.jpg’);
% figure(‘name’,’原图’),imshow(I);
% h = fspecial(‘average’,[3,3]);%中值滤波 3×3 模板
% Img=imfilter(I,h);
% figure('name','中值滤波后的图片效果');
% imshow(Img);
%--------------------------------------------------------------------
% I = imread(‘1.jpg’);
% figure(‘name’,’原图’),imshow(I);
% h = fspecial(‘average’,[5,5]);%中值滤波 5×5 模板
% Img=imfilter(I,h);
% figure('name','中值滤波后的图片效果');
% imshow(Img);
%--------------------------------------------------------------------
% I = imread(‘1.jpg’);
% figure(‘name’,’原图’),imshow(I);
% Img=medfilt2(I,[3,3]); %均值滤波 3×3 模板
% figure('name','均值滤波后的图片效果');
% imshow(Img);
%--------------------------------------------------------------------
% I = imread(‘1.jpg’);
% figure(‘name’,’原图’),imshow(I);
% Img=medfilt2(I,[5,5]); %均值滤波 5×5 模板
% figure('name','均值滤波后的图片效果');
% imshow(Img);
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