2013年安徽医科大学生物医学图像处理

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1、《生物医学图像处理》复习题一、选择题1、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。(B)A平均灰度B图像对比度C图像整体亮度D图像细节2、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型(A)A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV3、采用模板[-11]T主要检测(A)方向的边缘。A.水平    B.45°C.垂直   D.135°4、下列算法中属于图象锐化处理的是:(C)A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波  D.中值滤波5、维纳滤波器通常用于(C)A、去噪B、减小图像动态范围C、复原图像D、平滑图像6、彩色图像增强时,(C)处理可以采用RGB彩色模型。A.直方图均衡化B.同态滤波C.加

2、权均值滤波D.中值滤波7、(B)滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。A.逆滤波B.维纳滤波C.约束最小二乘滤波D.同态滤波8、高通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫(B)。A.巴特沃斯高通滤波器B.高频提升滤波器C.高频加强滤波器D.理想高通滤波器9、图象与灰度直方图间的对应关系是(B)A.一一对应B.多对一C.一对多D.都不10、在亮度变换中,下列那种映射最能够压缩输入部分的高值而更多的体现输入部分中的低亮度值的细节部分(C)。1911、在二维图像的傅立叶变换中,频域原点处变换的值是(

3、D)。A.图像所有像素点的最大值B.图像所有像素点的最小值C.图像所有像素点的平均值D.图像所有像素点的值的和12、在下列图像压缩方法中,哪种是有损压缩(D)。A、哈夫曼编码B、算术编码C、行程RLE编码D、消除心理视觉冗余的量化压缩13、图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特征之一:不连续性和相似性,选择下列图像分割方法中不是基于相似性的分割方法(D)。A.区域生长B.分水岭算法C.聚合算法D.利用Sobel算子进行边缘检测分割14、下图黑色目标点部分存在几个8连通域(A)。A.2B.4C.6D.8二、填空题1、医学图像处理是一门综合数学方法、计算机工具、医学影像等多个学科的

4、交叉学科。医学图像的处理步骤:一是设计一套切实可行算法;二是编制医学图像处理软件;三是评价所设计处理方法的可靠性和实用性。2、医学图像的增强技术分为空域增强和频域增强。分别是对图像的像素直接处理和修改图像的频谱为基础的。3、医学图像分割方法可以划归为三大类:基于阈值的分割方法、基于边缘19的分割方法和基于区域的分割方法。4、近年来,新概念、新思想和新方法应用于复杂二维医学图像和高维医学图像或者图像序列的分割,其中包括数学形态、模糊理论、神经网络、遗传算法、小波分析和变换等。5、用于图像分割的模式识别方法可分为:分类法和聚类法。6、根据医学图像所提供的信息,可将医学图像分为两大类:

5、解剖结构图像(CT、MRI、X线图像等)和功能图像(SPECT,PET等)。7、除了电磁波谱图像外,按成像来源进行划分的话,常见的计算机图像还包括:光学成像、超声成像、核医学成像三类。8、三种常用的图像像素点间距离测度是:欧式距离、城区距离和棋盘距离。9、写出常见灰度变换方式的三种线性灰度变换、非线性灰度变换和部分线性灰度变换。10、用于描述彩色光源性质的三个基本量是:辐射量、光强和亮度。11、彩色的三基色是:红、绿和蓝。12、颜料的三基色是:黄、品红和青。13、列举三种常用的变换编码方法:预测编码正交变换编码和子频段编码。14、两种最常用的形态学图像处理操作是:腐蚀和膨胀。15

6、、灰度图像分割通常基于强度值的两个属性:灰度阶值的不连续性和灰度区域的相似性。16、列举数字图像处理的三个应用领域:医学、天文学和军事。17、存储一幅大小为,256个灰度级的图像,需要8Mbit。(M=1024,N=1024)。18、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大,则亮度鉴别能力越差。19、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。20、依据图像的保真度,图像压缩可分为无损压缩和有损压缩.。21、图像压缩是建立在图像存在编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余三种冗余基础上。22、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是色调、饱和度和亮度。三、简答题1、简述灰度直方图性质?19答:1)

7、.灰度直方图表征了图像的一维信息,不表示图像的空间信息,即图像所有的空间信息全部丢失了。2).灰度直方图与图像之间的关系是一对多的映射关系。3).子图直方图之和为整幅图的直方图。2、简述四叉树遍历的区域分裂合并算法?答:如果把树的根对应于整个图像,树叶对应于各单位像素,所有其他的节点往下都有四个子节点,那么这样的树称为四叉树。通常,采用四叉树结构中四叉树的生长和剪切过程可以有效解决分裂——合并算法中区域的遍历问题。特别当图像是一个正方形的矩阵,即其维数是时,最宜采用这种技术。四叉

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