武漢大學(xué)數(shù)字圖像處理試題.doc
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一、 1、中值濾波:中值濾波是對一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序,用 中值代替窗口中心像素的原來灰度值,因此它是一種非線性的圖像平滑法。 2、連接成分:在二值圖像中,把互相連接的像素的集合匯集為一組,于是具有若干個(gè)0值的像素(0像素)和具有若干個(gè)1值的像素(1像素)的組就產(chǎn)生了。把這些組叫做連接成分。 3、圖像分割:令集合R代表整個(gè)圖像區(qū)域,對R的分割可看作將R分成N個(gè)滿足以下五個(gè)條件的非空子集(子區(qū)域)R1,R2,…,RN: ① ; ② 對所有的i和j,i≠j,有Ri∩Rj =Φ; ③ 對i = 1,2,…,N,有P(Ri) = TRUE; ④ 對i≠j,有P(Ri∪Rj) = FALSE; ⑤ 對i =1,2,…,N,Ri是連通的區(qū)域。 其中P(Ri)是對所有在集合Ri中元素的邏輯謂詞, Φ代表空集。 4、行程編碼:通過改變圖像的描述方式,來實(shí)現(xiàn)壓縮。將一行中顏色值相同的相鄰像素用一個(gè)計(jì)數(shù)值和該顏色值來代替。 5、模板匹配:模板匹配就是在一幅大圖像中搜尋目標(biāo),已知 該圖中有要找的目標(biāo),且該目標(biāo)同模板有相同的尺寸、方向和圖像,通過一定的算法可以 在圖中找到目標(biāo),確定其坐標(biāo)位置。 二、 1、簡述紋理圖像的灰度共生矩陣分析方法 灰度共生矩陣反映了圖像灰度關(guān)于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息,它可作為分析圖像基元和排列結(jié)構(gòu)的信息。 作為紋理分析的特征量,往往不是直接應(yīng)用計(jì)算的灰度共生矩陣,而是在灰度共生矩陣的基礎(chǔ)上再提取紋理特征量,稱為二次統(tǒng)計(jì)量。 一幅圖像的灰度級數(shù)一般是256,這樣計(jì)算的灰度共生矩陣太大。為了解決這一問題,在求灰度共生矩陣之前,常壓縮為16級。 用灰度共生矩陣提取特征之前,要作正規(guī)化處理。 由灰度共生矩陣提取了14種特征。最常用的5個(gè)特征是:1)角二階矩(能量)2)對比度(慣性矩)3)相關(guān) 4)熵 5)逆差矩 2、簡述空間域圖像平滑與銳化的區(qū)別與聯(lián)系 為了抑制噪聲改善圖像質(zhì)量所進(jìn)行的處理稱圖像平滑 或去噪。 在圖像的識別中常需要突出邊緣和輪廓信息。圖像銳化 就是增強(qiáng)圖像的邊緣或輪廓。 圖像平滑通過積分過程使得圖像邊緣模糊,圖像銳化則 通過微分而使圖像邊緣突出、清晰。 3、敘述圖像逆濾波恢復(fù)的方法 (1)對退化圖像g(x,y)作二維離散傅立葉變換,得到G(u,v); (2)計(jì)算系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)h(x,y)的二維傅立葉變換,得到H(u,v); (3)逆濾波計(jì)算F(u,v)=G(u,v)/H(u,v); (4)計(jì)算F(u,v)的傅里葉逆變換,求得f(u,v)。 4、邊緣增強(qiáng)與邊緣檢測有何區(qū)別 邊緣增強(qiáng)是將遙感圖像(或影像)相鄰像元(或區(qū)域)的亮度值(或色調(diào))相差較大的邊緣(即影像色調(diào)突變或地物類型的邊界線)處加以突出強(qiáng)調(diào)的技術(shù)方法。 如果將邊緣認(rèn)為是一定數(shù)量點(diǎn)亮度發(fā)生變化的地方,那么邊緣檢測大體上就是計(jì)算這個(gè)亮度變化的導(dǎo)數(shù)。- 1.請仔細(xì)閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預(yù)覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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