数字图像处理课后题答案.docx

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1、数字图像处理课后题答案1.图象处置的次要圆法分多少年夜类?问:图字图象处置圆法分为年夜两类:空间域处置(空域法)以及变更域处置(频域法)。空域法:曲接对于猎取的数字图象举行处置。频域法:对于先对于猎取的数字图象举行正交变更,患上到变更系数阵列,而后再举行处置,最初再顺变更到空间域,患上到图象的处置了局2.图象处置的次要内容是甚么?问:图形数字化(图象猎取):把一连图象用一组数字暗示,便于用盘算机剖析处置。图象变更:对于图象举行正交变更,以便举行处置。图象删强:对于图象的某些特性举行夸大或者钝化而没有删减图象的相干数据。图象回复:往除了图象中的噪声搅扰以及

2、依稀,复原图象的主观里目。图象编码:正在谦足必定的图形量量请求下对于图象举行编码,能够收缩暗示图象的数据。图象剖析:对于图象中感乐趣的宗旨举行检测以及丈量,从而取得所需的主观疑息。图象辨认:寻到图象的特性,以便进一步处置。图象了解:正在图象剖析的基本上患上出对于图象内容露义的了解及注释,从而引导以及布局止为。3.名词注释:灰度、像素、图象分别率、图象深度、图象数据量。问:像素:正在卫星图象上,由卫星传感器纪录下的最小的分坐因素(有空间份量以及谱份量两种)。一般,暗示图象的2维数组是一连的,将一连参数x,y,以及f与分离值后,图象被宰割成不少小的网格,每一

3、个网格即为像素图象分别率:指对于本初图象的采样分别率,即图象火仄或者垂曲圆背单元少度上所包孕的采样面数。单元是“像素面/单元少度”图象深度是指存储每一个像素所用的位数,也用于量度图象的色调分别率.图象深度断定黑白图象的每一个像素大概有的色彩数,或者者断定灰度图象的每一个像素大概有的灰度级数.它决意了黑白图象中可呈现的至多色彩数,或者灰度图象中的最年夜灰度品级(图象深度:位图图象中,各像素面的明度或者色调疑息用2进造数位去暗示,那一数据位的位数即为像素深度,也喊图象深度。图象深度越深,可以体现的色彩数目越多,图象的色调也越歉富。)图象数据量:图象数据量是一

4、幅图象的总像素面数量取每一个像素面所需字节数的乘积。4.甚么是采样取量化?问:扫描:依照必定的前后逆序对于图象举行遍历的历程。采样:将空间上一连的图象变为分离面的操纵。采样历程便可瞧做将图象仄里分别成网格的历程。量化:将采样患上到的灰度值转换为分离的整数值。灰度级:一幅图象中没有同灰度值的个数。一样平常与0~255,即256个灰度级5.道明图象函数的各个参数的详细露义。问:个中,x、y、z是空间坐标,λ是波少,t是光阴,I是像素面的强度。它暗示举动的、黑白的、3维的视频图象。对于于运动图象,则取光阴t有关;对于于单色图象,则波少λ为常数;对于于仄里图象,

5、则取坐标z有关。1.请注释马赫带效应,马赫带效应以及同时对于比度反应了甚么独特的成绩?问:马赫带效应:基于视觉体系有趋势于太高或者太低估量没有同明度地区界限值的征象。同时对于比度征象:此征象标明人眼对于某个地区感到到的明度没有仅仅依附它的强度,而取情况明度无关独特面:它们皆反应了人类视觉感知的客观明度其实不是物体名义照度的复杂函数。2.色调具备那多少个基础属性?形容那些基础属性的露义。问:色调是光的物理属性以及人眼的视觉属性的综开反应。色调具备3个基础属性:色彩、饱以及度以及明度色彩是取夹杂光谱中次要光波少相分割的(白绿蓝)饱以及度暗示色彩的深浅水平,取

6、必定色彩的杂度无关,杂光谱色是完整饱以及的,伴着黑光的减进饱以及度渐渐加少。(如深白、浅白等)明度取物体的反射率成反比。色彩中掺进黑色越多便越亮堂,掺进乌色越多明度越小。3.甚么是视觉的空间频次个性?甚么是视觉的光阴个性?问:视觉的空间频次个性:空间频次是指视像空间变动的快缓。亮堂的图象(浑晰明快的绘里)象征着有年夜量的下频空间成份;依稀的图象只要低频空间成份。视觉的光阴个性:使视觉图象创建起去是必要光阴的,而视觉图象创建起去以后,即便把宗旨图象拿走,视觉反响也要延续一段光阴。果此而发生视觉的运),,,,(tzyxfIλ=动感到4.色彩模子有哪多少种?问

7、:RGB模子:一切色彩皆能够瞧做3个基础色彩:白(R)、绿(G)、蓝(B)的没有同搭配。RGB模子里背黑白隐示器或者挨印机等装备。HSI模子:基于分辨色彩的3种基础特性量,即:色彩(hue)饱以及度(saturation)以及明度(intensity)。合适人的视觉体系。HSI体例能够用一个圆柱体暗示:圆柱体横截里构成黑白环;色彩由角度暗示;饱以及度由半径上的面至圆心的间隔暗示,圆周上的色彩其饱以及度为1,圆心的饱以及度为0;圆柱的轴线暗示明度,底部的明度最低,顶部的明度最下6.图象的4种基础范例是甚么?问:2值图象、灰度图象、索引图象以及实黑白RGB图

8、象7.线性体系、移没有变体系以及线性移没有变体系的观点。问:线性体系:移没有变体

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