数字图像处理试卷及答案真不错.pdf

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1、《数字图像处理》模拟试卷（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）()1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为：a.0b.255c.6d.8()2.图象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()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()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()5.一

2、曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为a.5b.4c.5.83d.6.24()6.下列算法中属于图象平滑处理的是：a.梯度锐化b.直方图均衡c.中值滤波增强()7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：a.梯度算子算子算子d.算子()8.采用模板［-11］主要检测方向的边缘。a.水平b.45°c.垂直d.135°()9.二值图象中分支点的连接数为：a.0b.1c.2d.3()10.对一幅100´100像元的图象，若每像元用８表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000，则图象的压缩比为：a.2:1b.3:1c.4:1d.1

3、: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，也可在进行。2.图像处理中常用的两种邻域是和。3.直方图修正法包括和两种方法。4.常用的灰度内插法有、和。5.多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为和结构分析法两大类。6.低通滤波法是使受到抑制而让顺利通过，从而实现图像平滑。7.检测边缘的算子对应的模板形式为和。8.一般来说，采样间距越大，图象数据量，质量；反之亦然。三、名词解释（每小题3分，共15分）1.数字图像2.图像锐化3.灰度共生矩阵4.细化5.无失真编码四、判断改错题（下列命题是否正确，正确的就在题号前的

4、括弧内打“√”，错误的打“×”并改正。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。()3.有选择保边缘平滑法可用于边缘增强。()4.共点直线群的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复图像原理。2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？3.伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？4.梯度法与算子检测边缘的异同点？《数字图像处理》试卷(A卷)参考答案及

5、评分标准一、单项选择题（每小题1分，共10分）12345678910二、填空题（每空1分，共15分）1.频率域2.4-邻域8-邻域（不分先后）3.直方图均衡直方图规定化（不分先后）4.最近邻元法双线性内插法（双）三次内插法（不分先后）5.统计分析法6.高频成分低频成分7.（不分先后）-1-2-1-101000-202121-1018.少差三、名词解释（每小题3分，共15分）1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），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.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。3.

6、从图象灰度为i的像元出发，沿某一方向θ、距离为d的像元灰度为j同时出现的概率P(,θ)，这样构成的矩阵称灰度共生矩阵。4.细化是提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。5.无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。四、判断改错题（每小题2分，共10分）1.(√)2.(×)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。或：直方图均衡是一种点运算，图像的二值化不是一种局部运算。3.(×)改正：有选择保边缘平滑法不可用于边缘增强。或：有选择保边缘平滑法用于图象平滑（或去噪）。4.(√)5.(√)五、简答题（

7、每小题5分，共20分）1.设退化图象为g()，其傅立叶变换为G(),若已知逆滤波器为1()则对G()作逆滤波得F()()()（2分）对上式作逆傅立叶变换得逆滤波恢复图象f()f()[F()]以上就是逆滤波恢复图象的原理。（2分）若存在噪声，为避免H()=0,可采用两种方法处理。（0.5分）①在H()=0时,人为设置1()的值；②使1()具有低同性质。即1()=1()当D≤D01()=0当D>D(0.5分)02.图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；（2分）图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。（2分）都属于图

8、象增强，改善图象效果。（1分）3.伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象，进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像