图像处理补考卷参考答案.doc

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1、课程类别:必修[]选修[√]考试方式:开卷[]闭卷[√]2007–2008学年第二学期使用班级:计算机科学与技术(医学智能信息处理方向)04课程名称:医学图像处理考试时间:2007年11月5日一、选择题(共20分,每题2分)题号12345678910答案ACABDCBDAD二、简答题(共35分,每题7分)1、数字图像分割的概念和目的是什么?答:图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,有意义的特征包括图像中的边缘,区域等,它是进行图像识别,分析和理解的基础。(5分)图像分割的目的:把图像分割成不同的区域,找出分开的各区域的特征,从而可以进

2、一步对图像进行分类与识别,对临床治疗以及其他领域都有帮助。(2分)   2、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)压缩为(25,30)的变换方程。答:由得:(1);(2)(3)(写出计算公式得2分,每个灰度变换方程得1分)3、为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的直方图?答:这是由于直方图均衡化是将图像灰度的概率密度均匀分布,只将几个像素较少的灰度级归并到了一个新的灰度级上,而像素较多的灰度级间隔拉大。4、图像都有哪些特征?简要地说明这些特

3、征?答:图像特征是指图像的原始特性或属性,其中有些是视觉直接能感受到的,有些则不能。总的说来,图像有幅度特征,直方图特征,变换系数特征,点和线条的特征,灰度边缘特征以及纹理特征等。(2分)其中幅度特征是图像最基本的特征,可以在某一像素点或其领域内作出幅度的测量,她对于分离目标物的描述具有重要的作用;直方图特征只要是求图像的统计分布情况;变换系数特征可以作为模式识别或分类系统的输入信息;点和线条的特征重要是用来判断图像的凸凹情况;灰度边缘特征主要是用来检测边缘特征;纹理特征描述图像的纹理特性。(5分,每点1分)5、小波变换有哪些特点和性质?答

4、:(小波变换的特点知识点共5分,写出一个得1分)小波变换的特点:多分辩率的观察和处理;易于控制各种噪声;具有与人视觉系统相吻合的对数特征;能量集中等。(小波变换的性质知识点共2分,写出一个得1分)小波变换的性质有:尺度可变性、平移性、多分辩率一致性、正交性。一、计算题(共40分,每题10分)1、如图为一幅16级灰度的图像。(1)请写出均值滤波和中值滤波的3x3滤波器;(2)说明这两种滤波器各自的特点;(3)写出两种滤波器对下图的滤波结果(只处理灰色区域,不处理边界);题1图答:(1)均值滤波和中值滤波的3x3滤波器均值(2分)0.110.1

5、10.110.110.110.110.110.110.11中值滤波器是对3×3模板区域的灰度值进行排序,将中间值作为当前点的灰度值(2分)(2)均值滤波器通过对模板内像素的灰度值进行平均以消除去噪声,但会使图像变得模糊。(2分)中值滤波器是一个统计排序滤波器,通过选择模板内中间的像素值代替来消除噪声,处理效果较好,特别适合于处理椒盐噪声。(2分)(3)均值处理结果(1分)222232222中值滤波结果(1分)0.110.110.110.110.110.110.110.110.112、图像压缩中主要利用哪些类型的冗余进行压缩?已知灰度值0,1

6、,2,3,4,5在图像中出现的概率分别是0.1,0.4,0.06,0.1,0.04,0.3,对其进行霍夫曼编码,给出码字、码字的平均长度和编码效率,画出霍夫曼编码树。答:图像中存在编码冗余、象素间冗余和心理视觉冗余,压缩是通过去除三个基本数据冗余中的一个或多个来达到的。(共4分,写出一个冗余得1分,写出压缩方法得1分)经过霍夫曼编码进行压缩后的码字为:(2分,编码长度一致即可得分)01234511000100011010110平均编码长度为2.35,编码效率提高了:(3-2.35)/3*100%=21.6%(平均编码长度为1分,编码效率为1

7、分)(画出霍夫曼编码图2分)3.已知图像的灰度分布是:I12345678p172135352171(其中i表示图像灰度值,p表示对应灰度值在图像中点的数目)写出直方图均衡化的基本步骤并对上述图像进行直方图均衡化,写出其均衡化过程。答:1、由灰度分布图可知各灰度值的点数,h=[1,7,21,35,35,21,7,1]2、计算其概率分布,设N为总的点数h(i)=h/N=[1/128,7/128,21/128,35/128,35/128,21/128,7/128,1/128]3、其概率累积分布,hp(i)==[1/128,8/128,29/128

8、,64/128,99/128,120/128,127/128,128/128]4、设函数f(x,y)为原图像(x,y)点的灰度值,经过直方图均衡化后的灰度值为g(x,y),其计算

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