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数字图像处理
如图所示，A和B的图形完全一样，其背景与目标的灰度值分别标注于图中，请问下面哪个选项正确？（ ）
- 关于YUV表色系，以下说法不正确的是：（ ）
- 关于最大类间、类内方差比法，下列说法正确的是（ ）
- 使用类间最大距离法进行图像分割时，下列步骤正确的是（ ） ①计算相对距离度量值； ②给定一个初始阈值，将图像分成目标和背景两类；③分别计算出两类的灰度均值；④选择最佳的阈值，使得图像按照该阈值分成两类后，相对距离度量值达到最大。
- 下面哪个彩色空间最接近人视觉系统的特点（ ）
- 图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ ）
- 以下选项中，不属于表色系的是：（ ）
- 关于RGB色系下的彩色图像，下列说法正确的是：（ ）
- CMYK表色系的三基色包含 ①青色 ②黑色 ③黄色 ④品红色 上述几种？（ ）
- 一个参数为2分钟、25帧/秒、640*480分辨率、24位真彩色数字视频的不压缩的数据量约为（ ）。
- 下面关于霍夫曼编码哪种描述是错误的? （ ）
- 对于一个大小为512*512的图像，如果其灰度范围为0到255，则需要多少bit来存储这样一幅图像（只考虑图像数据部分）？（ ）
- 关于CMYK表色系，以下说法正确的是（ ）
- ①小波变换编码②算术编码③LZW编码④DCT 变换编码中以下编码方式中，属于变换压缩编码的是：（ ）
- 以下图像处理算法中不属于图像增强算法的是。（ ）
- 利用平滑滤波器对图像去噪的同时会使图像细节模糊，以下哪些措施可以减小图像的模糊程度？（ ）
- 以下说法中哪些是正确的？（ ）
- 彩色图像增强时采用RGB模型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基础上对图像的亮度进行对比度增强。（ ）
- 离散余弦变换是图像处理中常用的正交变换。（ ）
- 高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。（ ）
- 一幅图像进行一次小波变换后，概貌信息大都集中在高频图像子块中。（ ）
- 一幅图像进行一次小波变换后，细节信息大都集中在低频图像子块中。（ ）
- 一幅图像经过1次小波变换后，可以得到4个子块图像。（ ）
- 已知图像数据为
，对其采用3×3的模板进行均值滤波，结果为 ；对其采用3×3的窗口进行中值滤波，结果为 。（注意：图像边框保留不变）____，____ - 图像的压缩编码中，预测编码是针对 冗余；熵编码针对 冗余；量化编码针
冗余；其中属于无损编码的是 。____，____，____，____ - 同态滤波是一种将图像的 压缩、 增强的频域方法。____，____
- 按噪声对图像的影响可将噪声分为加性噪声和乘性噪声两大类。设
为理想图像，
为噪声，
为实际输出图像，则加性噪声的数学模型为 ，乘性噪声的数学模型为 。____，____ - 灰度变换可使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变清晰，特征明显，是图像增强的重要手段之一，通常包括 、 和 三种。____，____，____
- 目前图像编码压缩的方法很多，其分类方法根据出发点不同而有差异。根据解压重建后的图像与原始图像之间是否具有误差，可分为 编码与 编码；根据编码的作用域划分，可分为 编码和 编码。____，____，____，____
- 数字图像的二维离散离散傅里叶变换结果在换位前的四个角对应 ，中央部位对应于 。____，____
- 图像的质量评估方法有 两种，PSNR是一种 评价方法。____，____，____）
- 图像编码标准中，常用的静态图像压缩标准为 ，用于VCD，MP3的压缩标准 为 ； 针对高清晰度电视的视频及伴音信号的压缩标准为 ，典型传 输速率为10Mbps。____，____，____
- 正交变换的种类很多，如傅立叶变换、余弦变换、K-L变换、沃尔什－哈达玛变换等，其中， 和 是消除相关性最有效的变换。____，____
- 边缘是指图像中像素灰度有 变化或 变化的像素的集合，它存在于目
标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。____，____ - 图像/视频能被压缩是因为其数据含有冗余，其三类冗余分是 、 、
、 。____，____，____ - 图像/视频能被压缩是因为其数据含有编码冗余、像素冗余、视觉心理冗余，其中消除编码冗余可采用 ；消除像素冗余应采用 。____，____
- 均值滤波和中值滤波是两类常用的图像去噪滤波器，为消除椒盐噪声 效果好；为消除高斯噪声 效果好；但都容易产生 。____，____
- 静止图像的成像模型为
，其中，
表示图像在空间坐标 
处的亮度；
表示 ，由光源确定；
表示 ，由 场景中物体的特性确定。____，____ - 采用matlab或c语言编程实现以下功能。对一幅灰度图像(存放路径为 D://test.png)利用prewiit算子计算梯度，将梯度图显示出来，并且结果存放在D://result.png。
- 利用均值平滑滤波器对图像去噪的同时会使图像细节模糊，为了减小图像的模糊程度，可以采取哪些方法？（6分）
- 什么是Hough变换，试述采用Hough变换检测直线的原理。
- 已知数字图像
和模板
，利用对进行模板运算，求模板运算后的结果，并说明模板的作用。（10分）（注意：图像的左边框和右边框的像素灰度值置0）
- 什么是图像边缘，并简述阶跃状边缘的检测方法。（6分）
- 简述图像变换的目的。
- 简述数字图像处理的三个层次及各层次的含义。
- 若
，
，
，
，分别按最近邻元法、双线性插值法确定点
的灰度值。 - 正交变换有哪些性质有利于图像压缩？
- 简述JPEG压缩编码的过程，并画出编码框图。（7分）
A:A和B中的目标感觉一样亮； B:A中的目标感觉更亮一些； C:不能确定 D:B中的目标感觉更亮一些；
AI参考:正确选项是【B:A中的目标感觉更亮一些】。根据图中的背景与目标的灰度值，可以明显看出A中的目标灰度值比B中的目标灰度值更亮一些，因此可以得出A中的目标感觉更亮的结论。而B选项描述的是与A选项相反的情况，即B中的目标感觉更亮一些，这与图中的实际情况不符。因此，B选项是正确的答案。其他选项均与图中的实际情况不符。'
A:YUV 表色系包含一个亮度信号和两个色差信号。 B:YUV 色系不包含亮度信号； C:YUV表色系常用于多媒体技术中； D:YUV色系与RGB色系可以相互转换；
答案:YUV色系不包含亮度信号.
A:选择的阈值使得两类数据间的方差越大越好，同时同一类的数据之间的方差越小越好。 B:选择的阈值使得两类数据间的方差越小越好，同时同一类的数据之间的方差越大越好； C:选择的阈值使得同一类的数据之间的方差越大越好； D:选择的阈值使得两类数据间的方差越小越好；
答案:使用类间、类内方差比作为选择阈值的评价参数。 AI参考:关于最大类间、类内方差比法，下列说法正确的是（ D:选择的阈值使得两类数据间的方差越小越好）。最大类间、类内方差比法是一种基于阈值的图像分割方法，其目的是将图像中的不同区域分割开来。选择的阈值应该使得两类数据间的方差越小越好，这样能够更好地区分不同区域，同时保持同一类数据之间的方差尽可能小，以保持图像的连续性。因此，选项D是正确的。选项A、B、C都存在一定的误导性。'
A:①③②④ B:②③①④； C:②①③④； D:①②③④；
答案:②③①④
A:RGB空间； B:HSI空间 C:CIE XYZ空间； D:CMY空间；
答案:HIS空间
A:图像细节 B:图像整体亮度； C:平均灰度； D:图像对比度；
答案:图像对比度
A:CMYK； B:HIS C:RGB； D:DCT；
A:若某个像素点的值是（0，255，0），则表示该颜色中只含红色； B:彩色图像的红色分量、绿色分量、蓝色分量都是灰度图像； C:该彩色图像的红色分量是彩色图像； D:若某个像素点的值是（255，255，255），则表示该颜色为黑色。
A:①②④； B:①②③； C:②③④； D:①③④
AI参考:正确选项是 D：①③④。CMYK表色系的三基色是青、品红和黄，不包含黑色。因此，选项 B 是错误的。'
A:2764.8MB； B:2636.72MB C:351.56MB； D:1093.75MB；
A:解码唯一 B:变长编码 C:无损压缩 D:编码唯一
A:1M B:512k C:2M D:256k
AI参考:正确答案是B，512k。因为一个数字范围是0-255，而每个像素点的灰度值只能是从0-255中的某一数值，那么该图像中的灰度值就是0-255共256个可能的值，对于一个大小为512*512的图像，总像素数为256*256个，所以需要使用bit来表示该图像的数据部分时，就需要使用bit数=总像素数*每个像素可能的最大值位数=256*256*8=512k bit。因此，答案为B。'
A:CMYK表色系是减色系统； B:CMYK表色系的三基色中包含红色； C:CMYK表色系的三基色中包含黑色； D:CMYK表色系的三基色中包含绿色。
A:②④； B:①④； C:①③； D:③④
AI参考:正确答案是：B:①④。变换压缩编码是指利用某种数学变换（如DCT变换、小波变换等）将原始信号或数据转换为另一种与其有某种特定关系的信号或数据，从而可以达到压缩的目的。所以属于变换压缩编码的是①小波变换编码和④DCT变换编码。因此，答案为B。'
A:局部平滑法 B:灰度变换 C:灰度内插法 D:Prewitt算法
A:增加阈值处理。 B:采用中值滤波的方法； C:适当减小邻域操作模板； D:适当增大邻域操作模板；
AI参考:正确选项为B:采用中值滤波的方法；C:适当减小邻域操作模板。采用中值滤波的方法可以减小图像的模糊程度，因为它对噪声和信号同时进行抑制，同时保留了图像的边缘信息。适当减小邻域操作模板也可以减小图像的模糊程度，因为它可以减少对图像细节的模糊程度。而增加阈值处理和适当增大邻域操作模板可能会使图像细节模糊。'
A:理想低通滤波器会产生振铃效应； B:与理想低通滤波器相比，巴特沃斯低通滤波器对图像边缘的模糊程度大大减小； C:梯形低通滤波器的特性介于理想低通滤波器和具有平滑过渡带的低通滤波器之间。 D:指数低通滤波器对噪声的衰减大于巴特沃斯低通滤波器；
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
AI参考:答案：B:对。小波变换可以将图像分解为不同尺度的细节，其中高频子块包含概貌信息，而低频子块包含主要轮廓信息。因此，经过一次小波变换后，概貌信息大都集中在高频图像子块中。'
A:对 B:错
AI参考:正确答案是B：错。小波变换是一种时间-频率分析方法，能够把信号分解成不同尺度上的子带信号，每个子带信号都具有各自的特点和信息量。在进行一次小波变换后，细节信息会分布在不同尺度上的子带信号中，而不仅仅集中在低频图像子块中。因此，该判断题是错误的。'
A:对 B:错
AI参考:正确答案为：结果为：平滑后的图像，图像边框保留不变；结果为：原始图像。 根据题目描述，我们知道这里要对一张图像数据采用3×3的模板进行均值滤波和中值滤波操作。均值滤波会将图像中所有像素点的灰度值取平均值，从而达到平滑图像的效果。中值滤波则是将图像中所有像素点的灰度值取中间值，去除噪声的同时保留边缘信息。对于给定的图像数据，经过这两种滤波操作后，结果应该分别是平滑后的图像和原始图像，因为题目要求保留边框不变。 所以，填空题的答案为：平滑后的图像，图像边框保留不变；原始图像。"
AI参考:图像的压缩编码中，预测编码是针对像素间的相关性冗余；熵编码针对视觉信息熵冗余；量化编码针对数字量化冗余；其中属于无损编码的是预测编码和熵编码。 因此，答案为：像素间相关性；视觉信息熵；数字量化；预测编码和熵编码。"
AI参考:正确选项是：同态滤波是一种将图像的 空间域 压缩、 增强 的频域方法。 同态滤波是一种图像处理技术，它利用图像的不同空间频率对图像亮度的影响，通过在频域对图像进行操作，实现图像的空间域压缩和增强。这种技术通常用于改善图像的对比度和清晰度。"
AI参考:灰度变换可使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变清晰，特征明显，是图像增强的重要手段之一，通常包括直方图均衡化、分段线性变换和灰度级映射三种。"
AI参考:目前图像编码压缩的方法很多，其分类方法根据出发点不同而有差异。根据解压重建后的图像与原始图像之间是否具有误差，可分为无损编码与有损编码；根据编码的作用域划分，可分为空间域编码和变换域编码。同时，根据压缩过程中是否利用人类视觉模型，又可分为基于人类视觉模型的编码和基于统计模型的编码。 因此，答案为：无损、有损、空间域、变换域、基于人类视觉模型、基于统计模型。"
AI参考:数字图像的二维离散傅里叶变换结果在换位前的四个角对应的是直流分量（DC分量），也就是低频部分；中央部位对应的是交流分量（AC分量），也就是高频部分。 因此，这两个空分别填“直流分量”和“交流分量”。"
AI参考:图像的质量评估方法有 主观评价和客观评价两种，PSNR是一种客观评价方法。主观评价方法包括人眼观察、评分等，而客观评价方法则是通过算法对图像质量进行评估，其中PSNR是一种常用的图像质量评价指标。 注意：上述回答并未对给定空进行具体分析，只是基于常见的图像质量评估知识给出可能的答案。在实际应用中，具体选择哪种评估方法取决于具体的应用场景和需求。"
AI参考:常用静态图像压缩标准为JPEG（联合图片专家组），VCD的压缩标准为MPEG（运动图像专家组），针对高清晰度电视的视频及伴音信号的压缩标准为AVC（高级视频编码标准），典型传输速率为10Mbps。因此，答案为：JPEG、MPEG、AVC。"
AI参考:边缘是指图像中像素灰度有显著变化或局部变化（即方向、色彩、亮度、纹理等）的像素的集合，它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。填空题应填写为：边缘还存在于基元与基元之间。"
AI参考:图像/视频能被压缩是因为其数据含有冗余，其三类冗余分别是： 1. 统计冗余：这种冗余主要来源于图像/视频的像素数据，如果一个像素点在图像/视频中多次出现，那么就可以用一个表示该像素点的统计数据代替它，从而节省存储空间。 2. 空间冗余：这种冗余主要来源于相邻像素间的空间相关性，如果相邻像素之间的差异很小，那么就可以用少量的数据来表示它们之间的差异，从而节省存储空间。 3. 时间冗余：这种冗余主要来源于同一帧图像中的不同部分的变化规律和趋势具有相似性，可以通过利用这种相关性来减少图像/视频的冗余数据。 总的来说，统计冗余、空间冗余和时间冗余构成了图像/视频的三种主要冗余类型。 对于这三个选项的顺序，由于题目没有给出明确的顺序，所以答案可以以任意顺序给出。例如，统计冗余、时间冗余和空间冗余，或者时间冗余、统计冗余和空间冗余都是正确的答案。"
AI参考:消除编码冗余可采用无损压缩算法；消除像素冗余应采用有损压缩算法。 图像/视频的压缩方式有多种，包括无损压缩和有损压缩。无损压缩是一种不会破坏图像质量的压缩方式，它通过去除图像中的冗余数据来实现压缩，如使用无损压缩算法（如PNG、FLAC等）可以消除编码冗余。而有损压缩则是一种会破坏图像质量的压缩方式，它通过去除图像中的某些像素数据来实现压缩，如JPEG、GIF等格式就是采用有损压缩算法。因此，消除像素冗余应采用有损压缩算法。"
AI参考:括号内的填空应该填写：均值滤波去除椒盐噪声效果好；中值滤波去除高斯噪声效果好；但都容易产生边缘模糊。 均值滤波是一种线性滤波器，它通过平均整个像素邻域来处理图像，因此可以有效地去除椒盐噪声。中值滤波是一种非线性滤波器，它通过找出像素邻域中的中间值来处理图像，因此可以有效地去除高斯噪声。然而，这两种滤波器都可能导致图像的边缘模糊，因为它们对图像的边缘信息有一定的破坏。"
AI参考:根据提供的图像和描述，可以填入的内容如下： 静止图像的成像模型为：(x, y) → [L(x, y)] = L0，其中，L(x, y)表示图像在空间坐标(x, y)处的亮度；L0表示成像的初始亮度，由光源确定。D(x, y) → [ρ(x, y)] = K*D，其中，D(x, y)表示图像的照度，K*表示照度系数，由场景中物体的特性确定。 所以，填空部分的内容应该为： 图像在空间坐标(x, y)处的亮度；成像的初始亮度，由光源确定；图像的照度，由场景中物体的特性确定。"
AI参考:以下是一个简单的Matlab代码示例，用于读取图像、应用prewitt算子并显示结果。这个代码没有进行图像处理，因为prewitt算子在图像处理中通常用于灰度图像的边缘检测，它对灰度值的变化敏感，而不是颜色。 ```matlab % 读取图像 img = imread(D://test.png); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 应用prewitt算子 prewitt_img = prewitt(gray_img); % 显示原始图像和梯度图像 subplot(1, 2, 1); imshow(gray_img); title(原始灰度图像); subplot(1, 2, 2); imshow(prewitt_img); title(梯度图像); % 保存结果到文件 imwrite(prewitt_img, D://result.png); ``` 注意：这段代码需要Matlab环境运行。如果你使用的是C语言，你需要使用一些库（如OpenCV）来实现图像处理功能。此外，C语言通常用于嵌入式系统或游戏开发，而不是用于大型的图像处理项目。 另外，这段代码假设你已经知道如何使用Matlab或C语言进行图像处理。如果你需要更具体的帮助，例如如何使用Matlab或C语言实现prewitt算子，或者如何使用这些语言进行更复杂的图像处理任务，我会很乐意提供更多的帮助。"
AI参考:根据您提供的图像和模板，模板图像具有较深的灰度值，而待处理图像具有较浅的灰度值。通过使用模板图像进行模板运算，我们可以消除待处理图像中的灰度变化，将其与模板图像进行比较，从而实现一些特定的效果或处理过程。 在这种情况下，模板图像的作用是作为参考图像，用于消除待处理图像中的灰度变化。具体来说，模板图像中的灰度值通常比待处理图像中的灰度值更深，因此在进行模板运算时，模板图像中的像素值将被应用于待处理图像的相应像素位置，从而消除灰度变化。 根据您提供的图像和模板，我无法直接进行运算以得出结果，因为我没有原始图像和模板图像的实际像素值。但是，我可以解释上述过程的基本原理。 在您提供的例子中，如果模板图像的灰度值更暗（例如模板中的灰色像素值为255），而待处理图像的灰度值更亮（例如灰度值为128），那么通过使用模板对待处理图像进行比较，将会减少或消除亮度的变化。通过这种模板运算过程，可以将图像转换为灰度级较高的结果，使得对比度和颜色分级得到改善。 最后，为了完整地描述问题并给出正确的答案，我需要知道原始图像和模板图像的实际像素值以及您期望的结果是什么。这样我才能为您提供更精确的答案。"
AI参考:正确选项是： 图像边缘是图像的基本特征之一，它是指图像中物体与背景或两个物体之间的边界区域。阶跃状边缘是一种常见的边缘类型，其检测方法通常采用阈值法或边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts等。 简述如下： 图像边缘是图像中物体与背景或两个物体之间的边界区域，它是图像最基本的特征之一。阶跃状边缘是一种常见的边缘类型，它是指一个像素点的亮度大于其相邻像素点的亮度，形成一个阶跃状的跳跃。 对于阶跃状边缘的检测，可以采用阈值法，即设定一个合适的阈值，将图像中大于该阈值的像素点视为边缘点。此外，还可以使用边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts等，这些算子可以检测图像中的边缘方向和强度，从而更准确地检测出阶跃状边缘。这些方法通常需要使用图像处理软件或编程语言来实现。"
AI参考:根据您的描述，给出的这些图片链接应该是描述一些灰度图像中的像素点的灰度值。最近邻元法是一种简单的插值方法，它将像素视为与其最近的四个相邻像素之一的颜色，通常选择离它最近的像素的颜色作为新的像素颜色。双线性插值法则是在一个更宽的范围内搜索最佳颜色，它会在水平和垂直方向上分别选择最接近的四个像素的颜色，然后通过某种加权平均算法计算出新的像素颜色。 对于您给出的每个图像链接，我无法直接访问并确定每个像素点的灰度值，因为这些链接指向的图片可能需要服务器加载才能查看。然而，我可以为您提供一种假设的最近邻元法和双线性插值法的应用方式。 最近邻元法： 如果给定的图像已经被加载到您的系统中，您可以直接找到图像中与给定点最接近的四个像素，并使用这些像素的颜色来确定给定点的灰度值。最近邻元法通常只选择一个最近的像素作为新的颜色，因此这四个像素应该具有最高的相关性。 双线性插值法： 如果您需要自己实现双线性插值算法来确定新的像素颜色，那么您需要加载整个图像，然后在图像上遍历每个点来寻找最近的四个像素。您可以使用一个双线性搜索算法来在水平和垂直方向上找到最接近的四个像素，并使用这些像素的颜色通过某种加权平均算法来计算新的像素颜色。 对于给定的图像链接
，由于它是一个具体的图像链接，您可以直接访问并使用上述方法来确定其灰度值。但是请注意，我无法确定具体的像素坐标，因此可能需要手动定位该点或者使用某种图像处理工具来获取灰度值。
最后需要提醒的是，这两种方法的应用效果取决于输入图像的质量和尺寸。对于模糊或尺寸过大的图像，可能需要进行额外的优化或调整插值算法参数才能获得较好的结果。"AI参考:正确答案为：正交变换的以下性质有利于图像压缩： 1. 保持面积比：正交变换保持了图像中像素的排列模式，也就是保持了像素的灰度级或颜色分布，这使得在变换域上对图像进行压缩时，可以保持图像的面积比，即保持图像的尺寸不变。 2. 空域和频域之间的转换：正交变换可以将图像从空间域转换到频域，再从频域转换回空间域。这种转换可以去除图像中的冗余信息，从而达到压缩的目的。 此外，正交变换还具有平移不变性等性质，这有利于在图像压缩中保持图像的细节和清晰度。因此，正交变换可以有效地压缩图像数据，而不会损害图像的质量。"
AI参考:JPEG压缩编码的过程包括以下步骤： 1. 连续图像块选择：将图像划分为一系列小的块，这些块可以是任意大小的矩形区域。 2. DCT：对每个图像块进行DCT（离散余弦变换），将像素数据转换为频率域的数据。DCT是一种将数据从空间域转换到频率域的方法，可以有效地减少数据量。 3. 量化：对DCT后的系数进行量化，将高频系数（接近0的系数）舍弃或缩减到最少数值，而保留低频系数（接近1的系数）。这个过程可以进一步减少数据量。 4. 熵编码：使用熵编码技术进一步减少数据量。常见的熵编码方法包括霍夫曼编码和算术编码。 5. 输出：经过压缩后的数据以二进制的形式输出，存储在JPEG文件中。 下面是一个简化的JPEG编码框图： | 输入图像 | 图像块选择 | DCT | 量化 | 熵编码 | 输出文件 | | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | | | | | | | JPEG文件 | 其中，每个步骤都可以用不同的具体算法来实现，具体细节会因实际应用和实现环境的不同而有所差异。这个简化的框图仅用于说明JPEG压缩编码的基本过程。"
