1、数字图像处理的主要研究内容包含很多⽅⾯，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将⼀幅图像以数字的形式表⽰。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将⼀幅图像中的有⽤信息进⾏增强，同时对其⽆⽤信息进⾏抑制，提⾼图像的可观察性。③图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。④图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进⾏定量化描述后，将其所期望获得的⽬标物进⾏提取，并且对所提取的⽬标物进⾏⼀定的定量分析。如要从⼀幅照⽚上确定是否包含某个犯罪分⼦的⼈脸信息，就需要先将照⽚上的⼈脸检测出来，进⽽将检测出来的⼈脸区域进⾏分析，确定其是否是该犯罪分⼦。 4、简述数字图像处理的⾄少4种应⽤。
①在遥感中，⽐如⼟地测绘、⽓象监测、资源调查、环境污染监测等⽅⾯。②在医学中，⽐如B超、CT机等⽅⾯。③在通信中，⽐如可视电话、会议电视、传真等⽅⾯。④在⼯业⽣产的质量检测中，⽐如对⾷品包装出⼚前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等⽅⾯。
⑤在安全保障、公安⽅⾯，⽐如出⼊⼝控制、指纹档案、交通管理等。
5、简述图像⼏何变换与图像变换的区别。
①图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。⽐如图像的平移、旋转、放⼤、缩⼩等，server 2003
这些⽅法在图像配准中使⽤较多。②图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。⽐如傅⾥叶变换、⼩波变换等。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的⼆维离散信号的最⼩单位是像素。量化就是把采样点上表⽰亮暗信息的连续量离散化后，⽤数值表⽰出来，是对亮度⼤⼩的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以⽤整数阵列的形式来描述。 7、图像量化时，如果量化级⽐较⼩会出现什么现象？为什么？欧洲见闻录
如果量化级数过⼩，会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜⾊划分到有限个级
别中，必然会导致颜⾊信息损失。当量化级别达到⼀定数量时，⼈眼感觉不到颜⾊信息的丢失。当量化级数过⼩时，图像灰度分辨率就会降低，颜⾊层次就会⽋丰富，不同的颜⾊之间过度就会变得突然，可能会导致伪轮廓现象。
8、⼆值图像是指每个像素不是⿊，就是⽩，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像⼜称为⿊⽩图像。⼆值图像的矩阵取值⾮常简单，每个像素的值要么是1，要么是0，具有数据量⼩的特点。
彩⾊图像是根据三原⾊成像原理来实现对⾃然界中的⾊彩描述的。红、绿、蓝这三种基⾊的的灰度分别⽤256级表⽰，三基⾊之间不同的灰度组合可以形成不同的颜⾊。
灰度图像是指每个像素的信息由⼀个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不乔姆斯基
包含彩⾊信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的⼀个值，灰度级数为256级。
11、简述直⾓坐标系中图像旋转的过程。
（1）计算旋转后⾏、列坐标的最⼤值和最⼩值。（2）根据最⼤值和最⼩值，进⾏画布扩⼤，原则是以最⼩的⾯积承载全部的图像信息。（3）计算⾏、列坐标的平移量。（4）利⽤图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。（5）对于空⽳问题，进⾏填充。
12、如何解决直⾓坐标系中图像旋转过程中产⽣的图像空⽳问题？
（1）对于空⽳问题，需要进⾏填充。可以采⽤插值的⽅法来解决填充问题。
13、举例说明使⽤邻近⾏插值法进⾏空⽳填充的过程。
邻近插值法就是将判断为空⽳位置上的像素值⽤其相邻⾏（或列）的像素值来填充。例如对于下图中的空⽳点f23进⾏填充时，使⽤相邻⾏的像素值来填充。即：f23=f22.
14、举例说明使⽤均值插值法进⾏空⽳填充的过程。
均值插值法就是将判断为空⽳位置上的像素值⽤其上、下、左、右像素值的均值来填充。例如对于下图中的空⽳点f23进⾏填
充时，使⽤相邻⾏的像素值来填充。即：f23=(f22+f24+f13+f33)/4.
15、均值滤波器对⾼斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。
15. 均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定⼀个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的⽅法。
均值滤波器对⾼斯噪声的滤波结果较好。
原因：⾼斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为0，所以均值滤波可以消除噪声。
16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进⾏效果分析。
先原理是：均值滤波器对椒盐噪声的滤波结果不好。原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有⼲净点也有污染点。因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。
17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。
. 中值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定⼀个模板，该模板包括了其
周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的⽬的。
中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。
原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有⼲净点也有污染点。使⽤中值滤波时，被污染的点⼀般不处于中值的位置，即选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。
18、使⽤中值滤波器对⾼斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好，对⾼斯噪声的处理效果不好。
20. 腐蚀运算的处理过程为：
dppp1）扫描原图，到第⼀个像素值为1的⽬标点；2）将预先设定好形状以及原点位置的结构元素的原点移到该点；3）判断该结构元素所覆盖的像素值是否全部为1 如果是，则腐蚀后图像中的相同位置上的像素值为1；如果不是，则腐蚀后图像中的相同位置上的像素值为0；4）重复2）和3），直到所有原图中像素处理完成。
21、写出膨胀运算的处理过程。
1）扫描原图，到第⼀个像素值为0的背景点；2）将预先设定好形状以及原点位置的结构元素的原点移到该点；3）判断该结构元素所覆盖的像素值是否存在为1的⽬标点：如果是，则膨胀后图像中的相同位置上的像素值为1；如果不是，则膨胀后图像中的相同位置上的像素值为0；4）重复2）和3），直到所有原图中像素处理完成。
22、为什么YUV表⾊系适⽤于彩⾊电视的颜⾊表⽰？
（1）YUV表⾊系具有亮度与⾊度相分离的特点，⿊⽩电视接收彩⾊电视节⽬信号时，只需要将Y、U、V三路信号中的Y信号介⼊电视机信号即可；（2）YUV表⾊系具有亮度与⾊度相分离的特点，彩⾊电视机接收⿊⽩电视节⽬信号时，只要将U、V两路信号置为0即可。（3）YUV表⾊系与RGB表⾊系的转换运算⽐较简单，便于实时进⾏⾊系之间的转换。23、简述⽩平衡⽅法的主要原理。
如果原始场景中的某些像素点应该是⽩⾊的（R=G=B=255），但是由于所获取的图像中的相应像素点存在⾊偏，这些点的R,G,B三个分量的值不再保持相同，通过调整这三个颜⾊分量
的值，使之达到平衡，由此获得对整幅图像的彩⾊平衡影射关系，通过该映射关系对整幅图像进⾏处理，由此达到彩⾊平衡的⽬的。
24、YUV表⾊系的优点是什么？
（1）亮度信号与⾊度信号相互独⽴，由Y信号构成的灰度图像与⽤U、V信号构成的两外两幅单⾊图是相互独⽴的。可以对这些单⾊图单独进⾏编码。（2）YUV表⾊系与RGB表⾊系的转换运算⽐较简单，便于实时进⾏⾊系之间的转换。
25、请简述快速傅⾥叶变换的原理。
25. 傅⾥叶变换是复杂的连加运算，计算时间代价很⼤。快速傅⾥叶变换的核⼼思想是，将原函数分解成⼀个奇数项和⼀个偶数项加权和，然后对所分解的奇数项和偶数项再分别分解成其中的奇数项和偶数项的加权和。这样，通过不断重复两项的加权和来完成原有傅⾥叶变换的复杂运算，达到较少计算时间代价的⽬的。
26、傅⾥叶变换在图像处理中有着⼴泛的应⽤，请简述其在图像的⾼通滤波中的应⽤原理。图像经过
启发大陆傅⾥叶变换后，景物的概貌部分集中在低频区段，景物的细节部分集中在⾼频
区段，可以通过图像的⾼通滤波将图像中景物的细节提取出来。具体做法是，将傅⾥叶变换得到频谱图的低频部分强制为0，⽽将⾼频部分的信息保持不变，就相当于使⽤⼀个只保持⾼频部分信息不变，⽽低频信息被完全抑制的⾼通滤波器作⽤在原始图像上。将经过这样处理后的频谱进⾏傅⾥叶逆变换，就可以得到图像的细节部分。
27、傅⾥叶变换在图像处理中有着⼴泛的应⽤，请简述其在图像的低通滤波中的应⽤原理。
27. 图像经过傅⾥叶变换后，景物的概貌部分集中在低频区段，景物的细节部分集中在⾼频区段，可以通过图像的⾼通滤波将图像中景物的概貌提取出来。具体做法是，将傅⾥叶变换得到频谱图的⾼频部分强制为0，⽽将低频部分的信息保持不变，就相当于使⽤⼀个只保持低频部分信息不变，⽽⾼频信息被完全抑制的低通滤波器作⽤在原始图像上。将经过这样处理后的频谱进⾏傅⾥叶逆变换，就可以得到图像的概貌部分。
28、⼩波变换在图像处理中有着⼴泛的应⽤，请简述其在图像的压缩中的应⽤原理。28. ⼀幅图像经过⼀次⼩波变换之后，概貌信息⼤多集中在低频部分，⽽其余部分只有微弱的细节信息。为此，如果只保留占总数据量1/4的低频部分，对其余三个部分的系数不存储或传输，在解压时，这三个⼦块的系数以0来代替，则就可以省略图像部分细节信息，⽽画⾯的效果跟原始图像差别不是很⼤。这样，就
可以得到图像压缩的⽬的。
31、DCT变换编码的主要思想是什么？
DCT变换编码的思想是利⽤离散余弦变换对数据信息强度的集中特性，可以将数据中视觉上容易察觉的部分与不容易察觉的部分进⾏分离，由此可以达到进⾏有损压缩的⽬的。
32、简述DCT变换编码的主要过程。
第⼀步，将图像分成8*8的⼦块；第⼆步，对每个⼦块进⾏DCT变换；第三步，将变换后的系数矩阵进⾏量化，量化后，得到的矩阵左上⾓数值较⼤，右下部分为0；第四步，对量化后的矩阵进⾏Z形扫描，以使得矩阵中为0的元素尽可能多的连在⼀起；第五步，对Z 扫描结果进⾏⾏程编码；第六步，进⾏熵编码。
38、连续图像和数字图像如何相互转换？
38. 数字图像将图像看成是许多⼤⼩相同、形状⼀致的像素组成。这样，数字图像可以
⽤⼆维矩阵表⽰。将⾃然界的图像通过光学系统成像并由电⼦器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/ 数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化
两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化，⽽进⼀步将图像的幅度值（可能是灰度或⾊彩）整数化的过程称为量化。
39、采⽤数字图像处理有何优点？
数字图像处理与光学等模拟⽅式相⽐具有以下鲜明的特点：
1 ．具有数字信号处理技术共有的特点。（1 ）处理精度⾼。（
2 ）重现性能好。（
3 ）灵活性⾼。2 ．数字图像处理后的图像是供⼈观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。3 ．数字图像处理技术适⽤⾯宽。
4 ．数字图像处理技术综合性强。
40、数字图像处理主要包括哪些研究内容？
40. 图像处理的任务是将客观世界的景象进⾏获取并转化为数字图像、进⾏增强、变换、
操作性条件反射编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将⼀幅图像转化为另⼀幅具有新的意义的图像。
41、讨论数字图像处理系统的组成。列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
41. 如图，数字图像处理系统是应⽤计算机或专⽤数字设备对图像信息进⾏处理的
信息系统。图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。图像处理硬件主要由图像输⼊设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。软件系统包括操作系统、控制软件及应⽤软件等。
42、常见的数字图像处理开发⼯具有哪些？各有什么特点？
42. ⽬前图像处理系统开发的主流⼯具为Vi su al C+ +和MATLAB
VC++运⾏速度快、可移植能⼒强等优点。⼤⼤缩短了应⽤程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复
杂，ImageLoad. dl l ⽀持BMP、JPG 、TIF 等常⽤6 种格式的读写功能。MATLAB，它具有相当强⼤的矩阵运算和操作功
能，MATLAB 图像处理⼯具箱提供了丰富的图像处理函数，⼤⼤节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计中的重复劳动。
MATLAB 图像处理⼯具箱涵盖了在⼯程实践中经常遇到的图像处理⼿段和算法，MATLAB 使⽤⾏解释⽅式执⾏代码，执⾏速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形界⾯的处理不及C++ 等语⾔。
43、常见的数字图像应⽤软件有哪些？各有什么特点？
PHOTOSHOP：⽀持多图层的⼯作⽅式，⽅便地对图像进⾏各种平⾯处理、绘制简单的⼏何图形、对⽂字进⾏艺术加⼯、进⾏图像格式和颜⾊模式的转换、改变图像的尺⼨和分辨率、3 ．ACDSee：快速、⾼性能的看图程序，图⽚打开速度极快，可以直接查看动画GIF，轻松处理数码影像，拥有去红眼、剪切图像、锐化、浮雕特效、曝光调整、旋转、镜像等功能，45、⼆维傅⾥叶变换的分离性有什么实际意义？
45. 该性质表明，⼀个⼆维傅⾥叶变换可由连续两次⼀维傅⾥叶变换来实现。实现的⽅
法如下图所⽰：
46、图像处理中正交变换的⽬的是什么？图像变换主要⽤于那些⽅⾯？
正交变换可以使得图像能量主要集中分布在低频率成分上，边缘和线信息反映在⾼
频率成分上。因此正交变换⼴泛应⽤在图像增强、图像恢复、特征提取、图像编码压缩和形状分析等⽅⾯。
47、在MATL AB环境中，实现⼀幅图像的傅⾥叶变换。
A=imread('rice.tif' );
imshow(A);
A2=fft2(A);
A2=fftshift(A2 );
figure,imshow(log(a b s(A 2 )+1),[0 10 ]) ;
48、利⽤MATLAB 对⼀幅512×512 的图像进⾏DCT 变换，并保留256×256 个DCT变换系数进⾏重构图像，⽐较重建图像与原始图像的差异。
RGB = im read('pout512.bmp' );
I = r g b2gray(R GB);
J = dct2(I);
J(1:512,256: 512) = 0;
J(256:5 12,1: 256)= 0 ;
K = idct 2(J);
i mshow(I), figure, im show(K,[ 0 255])
49、离散的沃尔什变换与哈达玛变换之间有那些异同？
哈达玛(Hadamard) 变换和沃尔什（Wal sh ）变换的变换核都是由1 ，－1 组成的正交
⽅阵。它们不同的地⽅在于变换矩阵的⾏列排列次序不同。哈达玛变换每⾏的列率排列是没有规则的，沃尔什变换的列率是由⼩到⼤
50、什么是⼩波？⼩波基函数和傅⾥叶变换基函数有何区别？
⼩波信号的⾮零点是有限的。它与傅⾥叶变换的基函数（三⾓函数、指数信号）是
不同的，傅⾥叶变换的基函数从负⽆穷到正⽆穷都是等幅振荡的
51、为何称⼩波变换为信号的“电⼦显微镜”，如何实现该功能？
⼩波变换的伸缩因⼦的变化，使得可以在不同尺度上观察信号，所以⼜称电⼦显微
镜。实现⼩波变换可以应⽤Mall at 的快速算法。
52、傅⾥叶变换、加窗傅⾥叶变换和⼩波变换的时间－频率特性有什么不同？
傅⾥叶变换使得时间信号变成了频域信号，加窗傅⾥叶变换使得时间信号变成了时
频信号，但是窗⼝是固定的，⼩波变换同样变成了视频信号，但是时频的窗⼝是变化的。53、利⽤MATLAB 进⾏图像的⼩波变换，观察⼩波系数特点。
X=imread('rice.tif' );
[cA 1 ,c H1 ,cV 1,cD 1 ] = dwt2(X,' bior3.7' );
subp lo t(2, 2,1) ; im show( cA1,[0 900]);
tit le('Approxi ma tion A 1 ')
subp lo t(2, 2,2) ; im show(cH 1 );
tit le('Horizontal Deta il H1' )
subp lo t(2, 2,3) ; im show(cV 1 );
tit le('Ve rtical Detail V1')
subp lo t(2, 2,4) ; im show(cD 1 );
54、图像增强的⽬的是什么，它包含那些内容？
图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对⽐度等进⾏强调或锐化，以便于显⽰、观察或进⼀步分析与处理。
55、什么是图像平滑？试述均值滤波的基本原理。
为了去除或减弱图像中的噪声，可以对图像进⾏平滑处理，称为图像平滑。⼤部分
的噪声都可以看作是随机信号，它们对图像的影响可以看作是孤⽴的。对于某⼀像素⽽⾔，如果它与周围像素点相⽐，有明显的不同，我们就认为该点被噪声感染了。基于这样的分析，
我们可以⽤求均值的⽅法，来判断每⼀点是否含有噪声，并⽤适当的⽅法消除所发现的噪声。
56、什么是中值滤波，有何特点？
. 中值滤波是⾮线性的处理⽅法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。
中值滤波⾸先选⼀个含有奇数点的窗⼝W ，将这个窗⼝在图像上扫描，把该窗⼝中所含的像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值，来代替该点的灰度值。
57、在MATLAB 环境中，完成图像的增亮、变暗处理。
A= imread('pout.tif'); %读⼊图像
i msh o w(A); % 显⽰图像
figure,im hist(A); %显⽰图像的直⽅图
J1=im a djust(A, [0.3 0.7],[ ]) ;
% 将图像在0. 3×2 5 5~ 0. 7×25 5 灰度之间的值通过线性变换映射到0~255 之间
figure, imshow(J1); %输出图像效果图
figure, imhist(J1) %输出图像的直⽅图
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