试卷a(附评分标准)_数字图像处理

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1、《数字图像处理》试卷A卷  一、 单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者,该题不得分。每小题1分,共10分)(  d  )1.一幅灰度级均匀分布的图像,其灰度范围在[0,255],则该图像的信息量为:      a.0           b.255          c.6         d.8(   b )2.图像与灰度直方图间的对应关系是:      a.一一对应    b.多对一      c.一对多      d.都不对

2、(    d)3.下列算法中属于局部处理的是:      a.灰度线性变换b.二值化      c.傅立叶变换  d.中值滤波(   b )4.下列算法中属于点处理的是:      a.梯度锐化    b.二值化      c.傅立叶变换  d.中值滤波( d   )5.一曲线的方向链码为12345,则曲线的长度为   a.5           b.4           c.5.83      d.6.24(   c )6.下列算法中属于图像平滑处理的是:      a.梯度锐化    b.

3、直方图均衡  c.中值滤波   d.Laplacian增强(   b )7.下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是:     a.梯度算子  b.Prewitt算子 c.Roberts算子d.Laplacian算子(   c )8.采用模板[-1  1]主要检测____方向的边缘。   a.水平    b.45°        c.垂直   d.135°(   d )9.二值图像中分支点的连接数为:   a.0           b.1           c.2         d.3(  

4、a  )10.对一幅100´100像元的图像,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图像的数据量为40000bit,则图像的压缩比为:   a.2:1    b.3:1        c.4:1   d.1:2 二、 填空题(每空1分,共15分)1.图像锐化除了在空间域进行外,也可在 频率域   进行。2.图像处理中常用的两种邻域是   4-邻域 和   8-邻域  。3.直方图修正法包括   直方图均衡 和  直方图规定化 两种方法。4.常用的灰度内插法有  最近邻元法、  双线性

5、内插法 和 (双)三次内插法 。5.多年来建立了许多纹理分析法,这些方法大体可分为   .统计分析法  和结构分析法两大类。6.低通滤波法是使 高频成分  受到抑制而让    低频成分   顺利通过,从而实现图像平滑。7.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为  -1-2-1000121 和-101-202-101。8.一般来说,采样间距越大,图像数据量  少  ,质量  差  ;反之亦然。 三、名词解释(每小题3分,共15分)1.数字图像数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点(或像元),

6、各点(或像元)的灰度值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式2.图像锐化图像锐化是增强图像的边缘或轮廓。3.灰度共生矩阵从图像灰度为i的像元出发,沿某一方向θ、距离为d的像元灰度为i和j的像素同时出现的概率为P(i,j,θ,d),这样构成的矩阵称灰度共生矩阵。4.细化细化是提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。5.无失真编码无失真编码是指压缩图像经解压可以恢复原图像,没有任何信息损失的编码技术。 四、判断改错题(下列命题是否正确,正确的就在题号前的括弧内打“√”,错误的打“×”并改正。

7、每小题2分,共10分)(  √ )1.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比。(  × )2.直方图均衡是一种点运算,图像的二值化则是一种局部运算。改正:直方图均衡是一种点运算,图像的二值化也是一种点运算。(  ×)3.有选择保边缘平滑法可用于边缘增强。 改正:有选择保边缘平滑法不可用于边缘增强。(  √ )4.共点直线群的Hough变换是一条正弦曲线。(  √ )5.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术。 五、简答题(每小题5分,共20分)1.简述线性位移不变系统逆滤波恢

8、复图像原理。设退化图像为g(x,g),其傅立叶变换为G(u,v),若已知逆滤波器为1/H(u,v)则对G(u,v)作逆滤波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v)         (2分)对上式作逆傅立叶变换得逆滤波恢复图像f(x,y)f(x,y)=IDFT[F(u,v)]          以上就是逆滤波恢复图像的原理。  (2分)若存在噪声,为避免H(u,v)=0,可采用两种方法处理。(0.5分)①在H(u,v)=0时,人为设置1/H(u,v)的值;②使1/H(u,v)具有低通性质。即  

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