《数字图像处理》题库2:填空题

本文整理了数字图像处理的填空题,涵盖图像处理基本概念、数字化、直方图、图像基本运算、图像增强、滤波、傅里叶变换、图像退化与复原、彩色图像增强、图像压缩编码等多个知识点,适合复习和备考使用。

前言

       这是我在学习数字图像处理这门课程时,从网络上以及相关书籍中搜集到的一些题目, 这些题目主要是针对期末考试的。 做题之前你需要注意以下几点:

  1. 这篇文章整理了第2种题型,即填空题。
  2. 如果你需要答案,可以到我的个人主页下载对应的资源(整理不易,希望大家支持)。
  3. 为了提高复习的效率,这篇文章将对每一种题型又进行了更加细致的划分,从考试可能涉及到的各个知识点出发, 将题目按照知识点归类。
  4. 这些题目是由我个人整理分类的,所以难免会有一些题目的分类出现错误或者不准确,还请大家理解,也可以在评论区指出。

题型2:填空题

知识点01:图像处理基本概念

1、数字图像处理又称为_________________它是指______________________的过程

2、图像的一般可以用多变量函数来表示______________________

3、广义的图像处理包含三个层次:_________________________________

4、数字信号处理(DSP)技术通常是指利用计算机或/和专用处理设备(包括器件),以数字的形式对信号进行___________________等处理,以得到符合人们需要的信号形式。

5、一个基本的数字图像处理系统由________________、________________、________________、________________、________________5个模块组成。 

6、列举数字图像处理的三个应用领域____________、__________、_________ 

7、光学图像是一个________________函数。

8、数字图像是一个________________函数。         

9、存储一幅大小为1024×1024,256个灰度级的图像,需要__________bit。

10、存储一幅大小为M×N,灰度级为2^{g}级的图像需要______(bit)大小的存储空间。

11、如果一幅图像尺寸为200×300,每个像素点的灰度为64级,则这幅图像的存储空间为______bit

12、图像处理中常用的2种邻域是____________、______________

13、图像处理中常用的3种邻域是_____________、_____________、______________

14、像素的邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围)形成的像元集合。即____ p、q为任意整数。

15、像素p(x,y)的4-邻域是___________、____________、__________、___________

16、图像中每个基本单元叫做___________;在早期用picture表示图像时就称为__________

17、数字阵列中的每个数字,表示数字图像的一个_________,称为___________

18、___________________的目的是发展出能够理解自然景物的系统。

19、计算机图形学目前的一个主导研究方向是___________________。

20、常见的数字图像文件格式有:________、_______、______、_______、______等。 

21、数字图像的格式有很多种,除GIF格式外,还有________格式、_________格式。

22、图像按其亮度等级的不同,可以分成__________________两种。

23、图像因其表现方式的不一样,能够分为____________________两大类。

24、对应于不一样的场景内容,一般数字图像能够分为________、________、_______ 三类。

25、图像按其色调不同,可分为无色调的__________和有色调的__________两种。

26、数字图像显示质量的主要由__________和__________两个因素决定。

27、___________________又称为计算机层析或叫CT。

28、对于常见的大多数图像,相邻两个像素的差值的统计分布集中在_____________附近

29、图像变换主要目的是将图像的能量______,从而最大限度地去除原始图像数据中的______

30、正交变换有___________________和___________________的性质。

31、若操作是在像素的某个邻域内进行的,即输出数字图像的像素值由对应的输入数字图像的像素值及其___________________决定,则称其为邻域操作。

32、在数学上,数字图像模糊处理相当于数字图像____________________

33、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大,则亮度鉴别能力越___________________

34、人们在观察一条由均匀黑和均匀白的区域形成的边界时,可能会认为人的主观感受是与任一点的强度有关。但实际情况并不是这样,人感觉到的是在亮度变化部位附近的暗区和亮区中分别存在一条更黑和更亮的条带,这就是所谓的“___________________”。

35、所谓动向范围调整,就是利用动向范围对人类视觉的影响的特征,将动向范围进行______________,将所关怀部分的灰度级的变化范围扩大,由此达到改良画面成效的目的。

36、我们将照相机拍摄到的某个瞬时场景中的亮度变化范围, 即一幅图像中所描绘的从最暗到最亮的变化范围称为___________________。

37、电磁波在真空中传播的波长或频率,递增或递减排列,便构成了电磁波谱,电磁波谱以频率从高到低排列,可以划分为 射线、X 射线、___________、__________、__________、__________、无线电波。

38、若灰度图像每像素用6位二进制表示,则灰度值可以取___________________间的数值

39、_____是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,没有彩色信息

40、_____是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像,其中RGB是由不同的灰度级来描述的

知识点02:数字化

1、图像数字化过程包括三个步骤:___________、____________、___________

2、光学图像转换成数字影像的过程包括___________、____________等步骤。

3、一般来说,采样间距越大,图象数据量__________,质量__________;反之亦然。

### 霍夫曼编码在BSC信道中的应用 为了实现基于BSC(二元对称信道)图像传输中使用霍夫曼编码的MATLAB实验,可以按照如下方法构建完整的流程。该过程不仅涉及到了图像数据的处理还涉及到霍夫曼编码的应用。 #### 创建霍夫曼树并生成编码表 首先定义一个函数用于创建霍夫曼树,并根据频率分布生成相应的霍夫曼编码表: ```matlab function [huffmanCodes, huffmanTree] = createHuffmanCode(symbolProbabilities) % symbolProbabilities 是符号的概率向量 symbols = 1:length(symbolProbabilities); nodes = arrayfun(@(i) struct('symbol', i, 'prob', symbolProbabilities(i), ... 'left', [], 'right', []), symbols, 'UniformOutput', false); while length(nodes) > 1 [~, idxSorted] = sort([nodes.prob]); nodeLeft = nodes{idxSorted(1)}; nodeRight = nodes{idxSorted(2)}; newNode = struct('symbol', [], 'prob', nodeLeft.prob + nodeRight.prob, ... 'left', nodeLeft, 'right', nodeRight); nodes(idxSorted(1:2)) = []; nodes(end+1) = newNode; end huffmanTree = nodes{1}; huffmanCodes = getHuffmanCodes(huffmanTree); end ``` 此部分代码负责建立霍夫曼树结构,并返回最终形成的霍夫曼编码字典 `huffmanCodes` 和霍夫曼树本身 `huffmanTree`[^1]。 #### 对图像进行霍夫曼编码 接着编写一段程序来加载图片、将其量化成适合霍夫曼编码的形式,并调用上述函数完成实际编码工作: ```matlab % 加载灰度图作为示例 img = imread('example_image.png'); grayImg = rgb2gray(img); % 计算像素值出现频次 pixelCounts = histcounts(double(grayImg(:)),0:255); totalPixels = sum(pixelCounts); symbolProbs = pixelCounts / totalPixels; % 获取霍夫曼编码 [huffCodes, ~] = createHuffmanCode(symbolProbs); % 将原图映射到霍夫曼编码上 encodedImage = cell(size(grayImg)); for rowIdx = 1:size(grayImg, 1) for colIdx = 1:size(grayImg, 2) encodedImage{rowIdx,colIdx} = huffCodes{double(grayImg(rowIdx,colIdx))+1}; end end ``` 这段脚本展示了如何准备待压缩的数据集——即给定的一幅灰度图像,并对其进行霍夫曼编码转换[^3]。 #### 经过BSC信道传输后的解码恢复 当经过BSC信道之后,在接收端需要对接收到的信息重新解析回原来的图像形式。这里假设已经得到了通过BSC信道传来的位序列,则可以通过下面的方式来进行反向操作得到重建后的图像: ```matlab decodedImage = zeros(size(grayImg)); currentPos = 1; % 初始化指针位置 for rowIndex = 1:size(encodedImage, 1) for colIndex = 1:size(encodedImage, 2) codeWord = encodedImage{rowIndex, colIndex}; decodedValue = find(strcmp(codeWord, huffCodes{:}), 1); % 查找对应的数值 if isempty(decodedValue) error(['无法匹配的霍夫曼编码:', char(codeWord)]); else decodedImage(rowIndex, colIndex) = uint8(decodedValue - 1); end end end imshow(uint8(decodedImage)); title('Decoded Image After Transmission Through BSC Channel') ``` 在此过程中,考虑到可能存在的传输误差影响了解码准确性的问题,因此还需要加入适当的纠错机制以提高系统的鲁棒性[^2]。
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