数字图像处理题库

《数字图像处理》题库

第一章：绪论

1.图像的概念 2.模拟图像的概念 3.数字图像的概念 4.图像处理的概念 5.数字图像处理的概念 6.模拟图像处理的概念 7.数字图像处理学的概念

8.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？ 9.数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系? 10.数字图像处理主要应用有哪些？举例说明。

第二章

1.视网膜中有哪两类光敏细胞，每类光敏细胞的作用是什么？ 2.消色物体和有色物体的概念。

3.光源的光谱成分对物体颜色有什么影响？ 4.图像数字化的概念。

5.像素的概念，有哪两个属性？ 6.采样、量化的概念。

7.如何计算一幅图像的大小？

8.二值图像、灰度图像、彩色图像的概念。 9.采样、量化参数与数字化图像间的关系。 10.图像直方图的概念。

11.图像直方图的性质与应用。

12.如给出一幅图像，能计算各灰度的频率并绘制出图像直方图。 13.邻域的概念。

14.局部处理、点处理和邻域处理的概念。 15.跟踪处理、窗口处理和模板处理的概念。 16.多重图像数据存储方式有哪三种？ 17.图像对比度和相对对比度的概念。

18.BMP图像文件存储格式一般由哪几部分组成？

19.图像特征、特征提取、特征参数、特征向量、特征空间的概

念

20.噪声的概念。

21.图像数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？

22.灰度直方图有哪些应用？从灰度直方图能获得图像哪些信息？

23.绘制下面图像的灰度直方图。 0 0 1 2 3 2 1 3 1 5 6 6 2 6 2 1 3 7 0 7 2 5 3 2 2 6 6 5 7 0 2 3 1 2 1 3 2 2 1 1 3 5 6 5 6 7 2 2 2 6 3 6 1 5 1 2 1 7 4 5 6 0 2 1 24.什么是点处理？你所学的算法中哪些属于点处理？试举3种不同作用的点运算。

25.什么是局部处理？你所学的算法总哪些属于局部处理？试举3种不同作用的局部运算。

26.窗口处理与模块处理有何区别与联系？

第四章

1.图像增强的概念。 2.空间域增强的概念。 3.频率域增强的概念。

4.线性变换的作用及其计算。 5.分段线性变换的作用。

6.指数变换、对数变换的作用。 7.直方图修正法有哪两种？

8.直方图均衡化处理的基本步骤。

9.均值方法（局部平滑、非加权邻域平均）计算及该方法的优缺点？

10.超限像素平滑算法原理。

11.灰度最相近的K个邻点平均法的原理。 12.梯度倒数加权平滑法算法原理。 13.最大均匀平滑算法原理。

14.有选择保边缘平滑算法原理。 15.空间低通滤波的概念及具体过程。 16.中值滤波原理及计算。 17.图像锐化的概念。

18.给定一幅图像，能用梯度算子、Robert算子、Prewitt算子，Sobel算子进行图像锐化计算。

19.给定二阶的拉普拉斯算子，能进行图像锐化计算。

20.高通滤波的概念。给定高通滤波算子，能进行图像锐化计算。 21.图像频率域增强处理的一般过程。

22.给定一个频域的图像和频域滤波器，能进行频域滤波计算。 23.在频域中，有哪些常见的高通、低通滤波器？ 24.同态滤波增强处理的一般步骤。

25.为什么采用彩色增强技术，有哪两类彩色增强处理技术？ 26.伪彩色增强处理有哪些常用方法，每种方法是如何实现的？ 27.什么是假彩色增强？它与伪彩色有何区别？ 28.表色系的概念。

29.RGB表色模型是如何表达颜色的？ 30.HSI圆柱体模型是如何表达颜色的？

31.有哪些图像代数方法，每种方法作用是什么？

32.图像增强的目的是什么？有什么作用？它包含哪些内容？ 33.写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和240的线性变换。 34．在直方图修改技术中对变换函数的基本要求是什么？直方图均衡化处理采用何种变换函数？什么情况下采用直方图均衡化法增强图像。

35.对下图作3*3中值滤波处理，写出计算结果

0 0 1 2 3 2 1 3 1 5 6 6 2 6 2 1 3 7 0 7 2 5 3 2 2 6 6 5 7 0 2 3 1 2 1 3 2 2 1 1 3 5 6 5 6 7 2 2 2 6 3 6 1 5 1 2 1 7 4 5 6 0 2 1 36.对上图作邻域平均，写出计算结果。 37.低通滤波中常用有几种滤波器？

38.图像锐化处理中有几种方法？计算第35题中图像的梯度。

第五章

1.为什么进行图像几何校正？几何校正的步骤。 2.有哪些像素灰度内插方法？

3.若f(1,1)=1,f(1,2)=5,f(2,1)=3,f(2,2)=4,分别按最近邻元法、双线性内插法确定点(1.2,1.6)的灰度值。 4.图像放大、缩小的原理。

第七章

1.图像分割、区域的概念。

2.根据分割途径，图像分割可以分为哪四大类？ 3.图像边缘的概念，常用的图像边缘有哪些？ 4.有哪些常用的一阶边缘检测算子？ 5.拉普拉斯边缘检测算子及其特点。 6.Marr算子及其特点。

7.光栅跟踪扫描算法连接边缘的过程。 8.简述Hough变换检测直线的原理。 9. Hough变换检测直线算法的步骤。 10.区域分割和区域增长二者有何区别？ 11.峰谷法图像分割原理。

12.判断分析法图像分割原理。

13.最佳熵自动阈值法图像分割原理。

14.区域分割中，特征空间聚类的基本思想。 15.K均值聚类方法的基本步骤。 16.区域增长中有哪些常用方法？ 17.简单区域扩张方法的基本过程。

18.分裂合并方法的基本原理和算法步骤。

第八章

1.邻接概念（4邻接、8邻接）。 2.像素连接与像素连接成分的概念。

3.孔、单连接成分和多连接成分的概念。

4.二值图像欧拉数的概念与计算。

5. 1像素连接成分的欧拉数的概念和计算。

6.二值图像中，某1值像素连接成分的计算（含4邻接、8邻接） 7.二值图像中，根据像素的连接数不同，可将图像中的点分为哪些类型？

8.二值图像中有哪些常用的距离？

9.给出一幅二值图像，按8邻接方式进行像素的标记。 10.膨胀的概念及膨胀计算。 11.腐蚀的概念及腐蚀计算。

12.距离变换求骨架的算法过程。

13.细化的概念，8邻接细化中Hiditch方法细化算法。 14.二值图像处理中，边界跟踪算法步骤。

15.二值图像的欧拉数与二值图像的连接成分之间的关系，数字0,4,8和字母B,i,r,d的欧拉数各为多少？（1值像素按8邻接关系） 16.对下面的图像用状态法（峰谷法）进行二值化，要求：计算二值图像的欧拉数（提示：1像素按8邻接关系计算，可利用像素标记的方式找出图像中存在多少1像素连接成分）

0 0 1 2 3 2 1 3 1 5 6 6 2 6 2 1 3 7 0 7 2 5 3 2 2 6 6 5 7 0 2 3 1 2 1 3 2 2 1 1 3 5 6 5 6 7 2 2 2 6 3 6 1 5 1 2 1 7 4 5 6 0 2 1