图像处理课后习题答案
-
第一章
绪论
1.
模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？
(
什么是图像？什么是数字图像？什么是灰度图像？模拟图像处理与
数字图像处理
主要区别表现在哪些方面？
)
< br>图像
：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
数字图像
：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字
（一般用整数）表示的
图像。
灰度图
像
：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图
< br>像。在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例
如灰度的照片通
常叫做“黑白照片”。
模拟图像处理与数字图像处理主要区别
：模拟图像处理是利用光学、照相方法对
模拟图像的处理。
(
优点：
速度快
，一般为实时处理，理论上讲可达到光的速度，
并可同时并行处理。缺点：精度较差，灵
活性差，很难有判断能力和非线性处理能
力
)
数字图像处理
(
称计算机图像处理，指将图像信号转换
成数字格式并利用计算机对
数据进行处理的过程
)
是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期
目的的技术
.(
优点：
精度高
，内容丰富，可进行复杂的非线性处理，灵活的变通
能力，一只要改变软件就可以改变处
理内容
)
2.
图像处理学包括哪几个
层次？各层次间有何区别和联系？
数字图像处理
可分为
三个层次
：狭义图像处理、图像分析和图像理
解。
狭义图像处理
是对输入图像进行
某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过
程。
图像分析
主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像
目标的
描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
<
/p>
图像理解
则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究
图像中各目标
的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观
场景加
以解译，从而指导和规划行动。
区别和联系
：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理
的数据量非常大；图像分析则进入了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成
的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述
中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之
处。
3.
图像处理与计算机图形学的区别
与联系是什么？
数字图像处
理，是指有计算机及其它有关的数字技术，对图像施加某种运算和
处理，从而达到某种预
期的目的，而计算机图形学是研究采用计算机生成，处理和
显示图形的一门科学。
二者区别
：研究对象不同，计算机图形学研
究的研究对象是能在人的视觉系
统中产生视觉印象的事物，包括自然景物，拍摄的图片，
用数学方法描述的图形
等，而数字图像处理研究对象是图像；研究内容不同，计算机图像
学研究内容为图
像生成，透视，消阴等，而数字图像处理研究内容为图像处理，图像分割
，图像透
析等；过程不同，计算机图像学是由数学公式生成仿真图形或图像，而数字图像
处
理是由原始图像处理出分析结果，计算机图形与图像处理是逆过程。
< br>
结合每个人的本专业学科、工作应用，谈谈
数字图像处理的关系或在本专业
学科中的应用。
检测技术与自动化装置是把自动化、电子、计算机、控制工程、信息处理、机械
等多种学科、多种技术融合为一体并综合运用的复合技术，检测技术与自动化装置以
自动化、电子、计算机、控制工程、信息处理为研究对象，以
现代控制理论<
/p>
、
传感技
术与应用
、计算机控制等为技术基础，以检测技术、测控系统设计、人工智能、工业
计算机
集散控制系统
等技术为专业基础，同时与自动化、计算机、控制工程
、电子与
信息、机械等学科相互渗透，主要从事以检测技术与自动化装置研究领域为主体
的、
与控制、
信息科学
、机械等领域相
关的理论与技术方面的研究。
我的专业是模式识别与智能系统
，图像处理是模式识别专业的一个研究方向，
图像处理是指对图像信息进行加工处理，以
满足人的视觉心理和实际应用的需求，
模式识别与智能系统专业是以信息处理与模式识别
的理论技术为核心，以数学方法
与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分
类和理解的方法，并在此
基础上构造具有某些智能特性的系统。
模式识别与智能系统专业的图像处理研究方向主要采用的就是数字图像处理，对各
类事物的表象和特征进行分析。
2.
除前面介绍的例子之外，试举一些其他的图像应用的工程例子。
1
、文化艺术方面
电视画面的数字编辑；动画的制作，电子图像游戏；纺织工艺品设计，服装
设
计与制作，发型设计；文物资料照片的复制和修复；运动员动作分析和评分
2
、机器人视觉
机器人三维景物理解和识别；自主机器人军事侦察、危险环境；邮政、医院
和家
庭服务的智能机器人；装配线工件识别、定位智能机器人；太空机器人
3
、视频和多媒体系统
电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成；多媒体系统中静止图像和
动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输
4
、科学可视化
图像处理和图形学紧密结合
,
形成了科学研究各个领域新型
的研究工具
5
、电子商务
身份认证；产品防伪；水印技术
第二讲：图像处理基础
1.
图像数字化包括哪两个过程？每个过程对数字化图像质量有何影响？<
/p>
图像数字化主要包括取样和量化这两个过程，其中取样过程是使
图像空间坐标
数字化，而量化过程是使图像函数值（灰度值）数字化。
< br>
取样（数字化空间坐
标）过程影响着数字化图像的空间
分辨率（图像中可辨别的最小细节）；而量化
（数字化灰度值）过程影响着数字化图像的
灰度级分辨率（灰度级别中可辨别的最
小变化）
采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像
素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素越多，空间分辨率高，质
量好，
但数据量大。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨
率越高，质量越好，但数据量
大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量
变差，会出现假轮廓现
象，但数据量小。
2.
数字化图像的数据量与哪些因素
有关？
1
）图像的大小有关，图像打
数据量也就大。
2
）采样间隔越大，量化等级越
小，数据量越小；采样间隔越小，量化等级越多，数据量越大。
3
）与一个像素在
计算机中表示的方式有关，一个像素占用的字节数多，数据量
大。
3.
数字化设备由哪几部分组成
？数字化设备包括哪些主要特征？
（
1
）采样孔：是数字化设备能够单独地观测特定的图像元素二不受图像其他
部分的影响。（
2
）图像扫描机构：使采样孔按照
预先确定的方式在图像上移动，
从而按顺序观测没一个像素。（
3
）光传感器：通过采样检测图像的每一个像素，
通常采用
CCD
阵列。（
4
）量化器：将传感器输出的连续量转化整数值，如
A/D
转
换电路。（
5
）输出存储装置：将量化器产
生的灰度值按适当的格式存储起来。
第三讲：图像处理的基本运算
1.
图像处理算法可分为几类？图像
的基本运算有哪几种？
图像处理算法可以分为
3
大类，即：
1
）单幅图像→
单幅图像。
2
）多幅图像→
单幅图像。
3
）单幅或多幅图像→数值
/
符号等。
图像的基本运算有点运算和邻域运算
两种。点运算是指输出图像中每个像素的
灰度值仅由输入图像中相应位置像素的灰度值决
定。而邻域运算中，每个输出像素
的灰度值则由对应输入像素的一个邻域内的几个像素的
灰度值共同决定。
2.
为什么进行灰
度变换可以增强对比度？如果想减弱对比度怎么办？
<
/p>
假设
DA
为输入点的灰度值，
DB
为相应输出点的灰度值，则
DB=f(DA)
=aDA+b
。
当
a>1,b=0
时，线性点运算使得输出图像的灰度级范围扩大。即通过比例因子
a
的
作用，将输入图像较窄的灰度级范围扩大到可显示灰度级的更
大部分甚至整个范
围。另一方面，比例因子
a
< br>还使得任意两个灰度值之间的差值扩大了
a
倍，从而增<
/p>
加了图像的对比度。
当
0
时，情况正好相反，线性点运算减弱了图像的
对比度。
3.
图像的负片是怎么形成的？
假设
DA
为输入点的灰度值，
DB
为相应输出点的灰度值，则
DB=f(DA)=
aDA+b
。
当
a<0,b=0
时，线性点运算使得图像的亮区变暗，暗区变亮，即所谓的“黑白颠
倒
”，图像处理中称之为图像的反相或求补。即可形成图像的负片
4.
试给出把灰度范围（
0
，
10
）拉伸为（
0
，
15
），把灰度范围（
10
，
20
）移到
（
15
，
25
），并把灰
度范围（
20
，
30
< br>）压缩为（
25
，
30
）的变换方程。
(
d
c
)
解：
<
/p>
g
(
x
,
y
)
f
(
x
,
y
)
c
(
b
a
)
<
/p>
3
1
(1)
g
(
x
,
y
)
f
(
x
,
y
)
（
2
）
g
(
x
,
y
< br>)
f
(
x
,
y
)
15
（
3
）<
/p>
g
(
x
,
y
)
f
(
x
,
y
)
25
< br>2
2
5.
试给出变换方程
T(z),
使其满足在
10
< br>≤
z
≤
100
< br>的范围内，
T(z)
是
lgz<
/p>
的线性函数
a
b
T
(
z
)
a
lg
z
b
2
a
b
10
z
100
z
100
0
z
10
6.
已知一幅
64
×
64
的数字图像，其灰度级有
8
个，各灰度级出
现的
频
数如表
a
所
示。试将此幅图像进行直方
图变换，使其变换后的图像具有如表
b
所示的灰度级分
布，并画出变换前后图像的直方图
f(x,y)
nk
nk/n
g(x,y)
nk
nk/n
0
560
0.14
0
0
0
1
920
0.22
1
0
0
2
1046
0.26
2
0
0
3
705
0.17
3
790
0.19
4
356
0.09
4
1023
0.25
5
267
0.06
5
850
0.21
6
170
0.04
6
985
0.24
s
4
s
1
s
2
s
0
s
3
s
5
s
6
s
7
处理
前
r
0
560
560
r
1
r
2
r
3
r
4
r
5
r
6
r
7
0
0
0
230
790
690
333
1023
713
137
850
568
356
61
985
206
170
72
448
920
1046
705
356
267
170
72
处理
后
第四讲：直方图，图像增强
1.
什么是灰度直方图？有哪些应用？
灰度直方图是灰度级的函数，它反映了一副图像中具有某种灰度级的像素的个
数、各灰度级像素出现的频率。
应用：用于判断
图像量化是否恰当；用于确定图像二值化的阈值；当物体部
分的灰度值比其它部分灰度值
大时，可利用直方图统计图像中物体的面积；计算图
像信息量
H
（熵）；通过变换图像的灰度直方图，可使图像更清晰，达道图像增强
< br>的目的。
2.
从灰度直方图你能获得图像的哪些信息？
灰度范围，灰度级分布，整幅图像的平均亮度等
统计下面图像的灰度直方图
0
1
3
2
1
3
2
1
0
5
7
6
2
5
6
7
1
6
0
6
1
6
3
4
2
6
7
5
3
5
6
5
3
2
2
7
2
6
1
6
2
6
5
0
2
7
5
0
1
2
3
2
1
2
1
2
3
1
2
3
1
2
2
1
3.
图像增强的目的是什么
?
它包含哪些内容？
采用一系列技术去
改善图像的视觉效果
,
或将图像转换成一种更适合于人或机
器进行分析和处理的形式。