第1頁共9頁1.圖像工程4.灰度直方圖5.圖像分割23.中值濾波1.數字圖象包括哪些種類?2.HSI表色系統中H、S、I分別代表什么含義?3.傅里葉變換的主要性質有哪些?5.圖像分割的目的是上什么?第2頁共9頁8.圖像變換分為可分離變換和統計變換兩大類。其中可分離變換主要包括哪些變換?9.快速傅里葉變換是如何實現的?12.簡述數字圖像處理的主要方法有哪些?13.數字圖像處理的主要內容是什么?14.簡述一維快速傅立葉變換的基本思想.15.請寫出一個利用MATLAB計算并顯示傅立葉變換譜的代碼17.圖像空域增強和頻域增強的基本原理是什么?18.請寫出利用Matlab實現中值濾波的代碼19.同態濾波的特點是什么?20.如何由RBG顏色模型轉化為CMY顏色模型?如何由RGB顏色模型轉換到HIS顏色模型? ③直方圖均衡化④同態濾波 ③改變圖像對比度④減少圖像細節5.常用的空間域銳化算子有：sobel算子、 等。 6濾波將圖像劃分為照度(入射)分量和反射分量，通過運算將二者分離8.存儲一幅大小為1024>C1024,25fi個灰度級的圖像，需要8Mbit。9、低通濾波法是使高頻成分受到抑制而讓低頻10、一般來說，采樣間距越大,圖像數據量越少_,圖像質量越差;反之亦然。21.彩色圖像增強和單色圖像增強之間有什么聯系?22.什么是偽彩色增強?其主要目的是什么?象素的四鄰域、八鄰域27.經過基本高通過濾器處理后產生的結果圖象各有何特點?30.說明頻域增強一般過程?12,圖像處理中常用的兩種鄰域是4鄰域和8鄰域。度級出現的頻率.度，即原點為黑色，三基色都達到最高亮度時則表現為白色。構成的圖像，其中HGB是由不同的灰度級來描述像素個數多的灰度級進行展寬，而對像素個數少的第3頁共9頁又稱圖像分割為圖像的(二值化處理)。通域),通過統計(連通域)的個數，即一可獲得提取26.(腐蝕)是一種消除連通域的邊界點，使邊界向交界處存在的毛邊現象(√)效應和模糊現象。(×)滑區的對比度。(√)像。(×)6.彩色圖像增強時采用RGB模型進行直方圖均衡化可以在不改變圖像顏色的基礎上對圖像的亮度進行對比度增強。(×)增強。(√)綠色分量可以對顏色進行校正。(√)13.,灰度直方圖能反映一幅圖像各灰度級像元占圖像的面積比。(√)種局部運算。(×)的處理。(×)1.圖象增強的作用是什么?分別簡述頻域過濾器和空域過濾器進行圖象增強的方法。2.畫出下列圖形的骨架第4頁共9頁4.用分裂合并法分割如圖所示圖像，并給出對應分割結果的四叉樹?(10分)5.給出下列圖像邊界的8方向和4方向鏈碼和形狀數。(10分)6.給出下圖自A點開始，向右編碼的邊界鏈碼，計算其周長(10分)●●●●●●●●●●●●●●●◆●◆7.用MATLAB編程實現均值濾波算法(采用3×3的窗口)。(10分)8.用MATLAB編程實現邊緣檢測算法。(10分)(采用如下拉普拉斯算子)004009.試給出把灰度范圍(0,10)拉伸為(0,15),把灰度范圍(10,20)移到(15,25),并把灰度范圍(20,30)壓縮為(25,30)的變換方程。10.為什么一般情況下對離散圖像的直方圖均衡化并不能產生完全平坦的直方圖?11.如果一幅圖像已經用直方圖均衡化方法進行了處理，那么對處理后的圖像再次應用直方圖均衡化，處12.試討論用于平滑處理的濾波器和用于銳化處理的濾波器之間的區別和聯系。13.簡潔說明一下下面兩種灰度變換函數會對圖像產生什么效果Dark—14.什么是中值濾波?中值濾波的主要優點是什么?給出如下圖象采用3×3中值濾波后的結果。15.寫出頻率域圖像濾波的基本流程。16.寫出同態濾波器的基本流程。17.畫出如下圖形經過形態學開和閉運算后的大致結果，所使用的結構元素是直徑約略大于圖形中間結合部位寬度的圓。18.根據所給結構元素，對原圖像進行腐蝕、膨脹。第6頁共9頁原始圖像結構元素膨脹后的圖像19.計算下圖的歸一化直方圖。腐蝕后的圖像012347122333720066551312123644422255555774445652226667110002220.統計下列圖像的灰度直方圖，給出直方圖均衡化運算過程和結果圖像。002235600022356412235671122356712235671122356712235671122366621.寫出下面的圖像進行區域生長的過程和結果。其中，種子選擇準則：最亮的點；相似性準則：新加入像素值與已生長的區域的平均值小于2,且為4連通。終止準則：沒有像素加入。第7頁共9頁334764524489743323484454243774544348983324427252443262334333443422.對下面圖像分別進行3*3的中值濾波和3*3的拉普拉斯濾波，拉普拉斯模板中心為+4。(數值四舍五入；模板中心距離圖像邊緣不小于1個像素)。(16分)64352122257034554300112234345633476523對下面圖像分別進行3*3的均值濾波和Sobel梯度。(數值四舍五入；模板中心距離圖像邊緣不小于1個像素；梯度模值用絕對值之和代替)(20分)12345543212654321334455624.寫出“*”標記的像素的4鄰域、對角鄰域、8鄰域像素的坐標(坐標按常規方式確定)。(9分)*25.以(2,1)作為起點，按順時針順序寫出目標的4方向鏈碼、歸一化鏈碼和差分鏈碼。(12分)第8頁共9頁1232121232121262308761278623269對所給圖像進行一階微分銳化00000000001500000028.結合自己的知識和觀察，舉出一個圖像處理應用的例子，并描述主要步驟和算法。答：在3*2小塊圖中，顯示第2個小圖(1)imr