1、1.為什么要在頻率域研究圖像增強ü 可以利用頻率成分和圖像外表之間的對應關系。一些在空間域表述困難的增強任務，在頻率域中變得非常普通ü 濾波在頻率域更為直觀，它可以解釋空間域濾波的某些性質ü 可以在頻率域指定濾波器，做反變換，然后在空間域使用結果濾波器作為空間域濾波器的指導ü一旦通過頻率域試驗選擇了空間濾波，通常實施都在空間域進行2. ( × ) 2. 直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化那么是一種局部運算。 改正：直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化也是一種點運算。 或：直方圖均衡是一種點運算，圖像的二值化不是一種局部運算。 ( ×

2、 ) 3. 有選擇保邊緣平滑法可用于邊緣增強。 改正：有選擇保邊緣平滑法不可用于邊緣增強。 3灰度直方圖：灰度直方圖是灰度級的函數，描述的是圖像中具有該灰度級的像素的個數。或：灰度4連通的定義：對于具有值 V 的像素 p 和 q ,如果 q 在集合 N8(p)中,那么稱這兩個像素是連通的。 1. 圖像銳化濾波的幾種方法。 答： 1直接以梯度值代替； 2輔以門限判斷； 3給邊緣規定一個特定的灰度級； 4給背景規定灰度級； 5根據梯度二值化圖像。 2. 偽彩色增強和假彩色增強有何異同點。 答：偽彩色增強是對一幅灰度圖像經過三種變換得到三幅圖像，進行彩色合成得到一幅彩色圖像；假彩色增強那么是對一幅彩

3、色圖像進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象不同。相同點是利用人眼對彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特點，將目標用人眼敏感的顏色表示。 3. 圖像編碼根本原理是什么？數字圖像的冗余表現有哪幾種表現形式？ 答：雖然表示圖像需要大量的數據，但圖像數據是高度相關的， 或者說存在冗余Redundancy信息，去掉這些冗余信息后可以有效壓縮圖像，同時又不會損害圖像的有效信息。 數字圖像的冗余主要表現為以下幾種形式：空間冗余、時間冗余、視覺冗余、 信息熵冗余、結構冗余和知識冗余。 4. 什么是中值濾波，有何特點？ 答：中值濾波是指將當前像元的窗口或領域中所有像元灰度由小到大進行排序，中間

4、值作為當前像元的輸出值。特點：它是一種非線性的圖像平滑法，它對脈沖干擾級椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機噪聲的同時能有效保護邊緣少受模糊。 5.什么是直方圖均衡化？ 將原圖象的直方圖通過變換函數修正為均勻的直方圖，然后按均衡直方圖修正原圖象。圖象均衡化處理后，圖象的直方圖是平直的，即各灰度級具有相同的出現頻數，那么由于灰度級具有均勻的概率分布，圖象看起來就更清晰了。 6、圖像增強的目的是什么？ 答：圖像增強目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合，有目的地強調圖像的整體或局部特性， 將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征， 擴大圖像中不同物體特征之間的差異，抑制不感興趣的特

5、征，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。 7、什么是中值濾涉及其它的原理？ 答：中值濾波法是一種非線性平滑技術，它將每一象素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有象素點灰度值的中值。 中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，中值濾波的根本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。 8、圖像銳化與圖像平滑有何區別與聯系？ 答：區別：圖像銳化是用于增強邊緣，導致高頻分量增強，會使圖像清晰；圖像平滑用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。聯系：都屬

6、于圖像增強，改善圖像效果。 9、在彩色圖像處理中，常使用 HSI 模型，它適于做圖像處理的原因有: 1、在 HIS 模型中亮度分量與色度分量是分開的；2、色調與飽和度的概念與人的感知聯系緊密。 10、圖像復原和圖像增強的主要區別是： 圖像增強主要是一個主觀過程，而圖像復原主要是一個客觀過程；圖像增強不考慮圖像是如何退化的,而圖像復原需知道圖像退化的機制和過程等先驗知識 11、圖像增強時，平滑和銳化有哪些實現方法？ 平滑的實現方法：鄰域平均法，中值濾波，多圖像平均法，頻域低通濾波法。 銳化的實現方法：微分法，高通濾波法。 12.簡述直方圖均衡化的根本原理。 直方圖均衡化方法的根本思想是，對在圖像

7、中像素個數多的灰度級進行展寬，而對像素個數少的灰度級進行縮減。從而到達清晰圖像的目的。因為灰度分布可在直方圖中描述，所以該圖像增強方法是基于圖像的灰度直方圖。 13、當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一段時間，試述發生這種現象的視覺原理。答：人的視覺絕對不能同時在整個亮度適應范圍工作，它是利用改變其亮度適應級來完成亮度適應的。即所謂的亮度適應范圍。同整個亮度適應范圍相比，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，人的視覺系統需要改變亮度適應級，因此，需要適應一段時間，亮度適應級才能被改變。 14、說明一幅灰度圖像的直方圖分布與比照度之間的關系 答：直方

8、圖的峰值集中在低端，那么圖象較暗，反之，圖象較亮。直方圖的峰值集中在某個區域，圖象昏暗，而圖象中物體和背景差異很大的圖象，其直方圖具有雙峰特性，總之直方圖分布越均勻，圖像比照度越好。 15、簡述梯度法與 Laplacian 算子檢測邊緣的異同點？ 答：梯度算子和 Laplacian 檢測邊緣對應的模板分別為 梯度算子是利用階躍邊緣灰度變化的一階導數特性，認為極大值點對應于邊緣點；而 Laplacian 算子檢測邊緣是利用階躍邊緣灰度變化的二階導數特性，認為邊緣點是零交叉點。相同點都能用于檢測邊緣，且都對噪聲敏感。 16.對于椒鹽噪聲，為什么中值濾波效果比均值濾波效果好？ 椒鹽噪聲是復制近似相等

9、但隨機分布在不同的位置上，圖像中又干凈點也有污染點。中值濾波是選擇適當的點來代替污染點的值，所以處理效果好。因為噪聲的均值不為0，所以均值濾波不能很好地去除噪聲。 17.什么是區域？什么是圖像分割？ 區域可以認為是圖像中具有相互連通、一致屬性的像素集合。圖像分割時把圖像分成互不重疊的區域并提取出感興趣目標的技術。 18.什么是圖像運算？具體包括哪些？ 圖像的運算是指以像素點的幅度值為運算單元的圖像運算。 這種運算包括點運算、 代數運算和幾何運算。19.在 MATLAB 環境中，實現一幅圖像的傅立葉變換。 解：MATLAB 程序如下： A=break('rice.tif'); i

10、mshow(A); A2=fft(A); A2=fftshift(A2); Figure,imshow(log(abs(A2)+1),0,10);5imresize('圖片名' '縮放大小' 'Method')MATLAB圖像處理工具箱中的函數imresize可以用上述的3種方法對圖像進行插值縮放，如果不指定插值方法，那么默認為最鄰近插值法。>> d=imresize(a,90,144);>> subplot(211);imshow(a)>> subplot(212);imshow(d)得到與原始圖片的比照圖像

11、：20.使用均值濾波算法與Wiener維納濾波去除高斯噪聲的程序如下：>> a=imread('C:UsersWXQPicturesdesk_cg_98.jpg');>> b=rgb2gray(a);>> c=imnoise(b,'gaussian',0,0.005);%參加均值為0，方差為0.005的高斯噪聲>> K1=wiener2(c,5 5);%對加噪圖像進行二維自適應維納濾波，濾波窗口為5*5>> K2=filter2(fspecial('average',5),c)/255;

12、%模板尺寸為5>> figure(1);imshow(c);圖像銳化濾波的幾種方法。 答：1直接以梯度值代替；2輔以門限判斷；3給邊緣規定一個特定的灰度級；4給背景規定灰度級；5根據梯度二值化圖像。 9、在彩色圖像處理中，常使用HSI模型，它適于做圖像處理的原因有: 1、在HIS模型中亮度分量與色度分量是分開的；2、色調與飽和度的概念與人的感知聯系緊密。10、圖像復原和圖像增強的主要區別是： 圖像增強主要是一個主觀過程，而圖像復原主要是一個客觀過程；圖像增強不考慮圖像是如何退化的,而圖像復原需知道圖像退化的機制和過程等先驗知識14、說明一幅灰度圖像的直方圖分布與比照度之間的關系答：直方圖的峰值集中在低端，那么圖象較暗，反之，圖象較亮。直方圖的峰值集中在某個區域，圖象昏暗，而圖象中物