《-数-字-图-像-处-理-》试-卷-B.doc

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1、2003年武汉大学遥感信息工程学院《数字图像处理》试卷B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。每小题1分,共10分)(    )1.下列算法中属于全局处理的是:      a.梯度锐化    b.二值化      c.傅立叶变换  d.中值滤波(    )2.下列算法中属于图象平滑处理的是:      a.Hough变换法  b.状态法      c.高通滤波  d.中值滤波(    )3.下列算法中属于图象锐化处理的是:      a.局部平均法  b.最均匀平滑法c.高通滤波  d.中值滤波(    )4.下列图象

2、边缘增强算子中对噪声最敏感的是:   a.梯度算子  b.Prewitt算子 c.Roberts算子d.Laplacian算子(    )5.采用模板[-1  1]T主要检测____方向的边缘。      a.水平    b.45°        c.垂直   d.135°(    )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:   a.梯度算子  b.Prewitt算子 c.Roberts算子d.Laplacian算子(    )7.二值图象中可删除像元的连接数为:   a.0           b.1           c.2         d.3

3、(    )8.将连接成分的边界缩小一层的操作称为:      a.细化        b.退缩        c.收缩      d.膨胀(    )9.对一幅100´100像元的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1,则压缩图象的数据量为:      a.2500bit    b.20000bit    c.5000bit  d.40000bit(    )10.一曲线的方向链码为23456,则曲线的长度为   a.5           b.4           c.5.83      d.6.24 二、填空题(每空1分,共15分

4、)l.影像数字化包括       和      两过程。2.图象平滑既可在空间域中进行,也可在        中进行。3.对图象进行几何校正一般要经         和        两步。4.常用彩色增强技术包括            和            两种。5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是       和        。6.二值图象的欧拉数是             与             之差。7.将可删除像元删去,二值图象      既不分离也不结合,  既不生成也不消失。8.依据图象的保真度,图象编码可分为        和      两

5、种。 三、名词解释(每小题3分,共15分)1.灰度直方图2.邻域3.中值滤波4.直方图规定化5.模板匹配 四、判断改错题(下列说法是否正确,正确的就在题号前的括弧内打“√”,错误的打“×”并改正。每小题2分,共10分)(   )1.Laplacian算子是一种局部运算,图象的二值化则是一种点运算。       (   )2.中值滤波是一种边缘增强算子(   )3.边缘增强是将边缘两边的像元对比度扩大来锐化图象边缘的技术。(   )4.边缘检测属于图象增强。(   )5.高通滤波使高频分量受到抑制而让低频分量顺利通过,从而实现图象平滑。 五、简答题(每小题5分,共20分)1

6、.简述局部平均法的优缺点。2.简述频率域图像锐化的步骤。3.简述Laplacian边缘检测算子和边缘增强算子的区别。4.简述Hough变换检测直线的原理。 六、计算题(共30分,每小题分标在小题后)1. 下列是一幅图像某一行中连续8个像元灰度值,采用1×3窗口对该行分别进行移动平均法和中值滤波法处理,计算输出结果。(8分)…0,1,0,1,6,6,5,6… 312312210576256716061634267535653227261626502530123212120 13213212.对图像f(x,y)(如图象1)进行处理,要求:①按下式二值化,计算二值图象的欧拉数;

7、(8分)②计算二值化图像的信息量。(4分)                                                                 (图像1)3.计算图像2在Δx=0,Δy=1时的灰度共生矩阵。(10分)               (图像2)       2003年武汉大学遥感信息工程学院《数字图像处理》试卷(B卷)参考答案及评分标准    课程代号:                     课程名称:数字图像处理一、 单项选择题(每小题1分,共10分)1.c     2.d     

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