ImageVerifierCode 换一换
格式:DOC , 页数:12 ,大小:225.54KB ,
资源ID:2142978      下载积分:8 金币
验证码下载
登录下载
邮箱/手机:
验证码: 获取验证码
温馨提示:
支付成功后,系统会自动生成账号(用户名为邮箱或者手机号,密码是验证码),方便下次登录下载和查询订单;
特别说明:
请自助下载,系统不会自动发送文件的哦; 如果您已付费,想二次下载,请登录后访问:我的下载记录
支付方式: 支付宝    微信支付   
验证码:   换一换

开通VIP
 

温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.zixin.com.cn/docdown/2142978.html】到电脑端继续下载(重复下载【60天内】不扣币)。

已注册用户请登录:
账号:
密码:
验证码:   换一换
  忘记密码?
三方登录: 微信登录   QQ登录  
声明  |  会员权益     获赠5币     写作写作

1、填表:    下载求助     留言反馈    退款申请
2、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
3、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,个别因单元格分列造成显示页码不一将协商解决,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
4、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
5、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【精****】。
6、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
7、本文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【精****】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。

注意事项

本文(数字图像处理习题2011.doc)为本站上传会员【精****】主动上传,咨信网仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知咨信网(发送邮件至1219186828@qq.com、拔打电话4008-655-100或【 微信客服】、【 QQ客服】),核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
温馨提示:如果因为网速或其他原因下载失败请重新下载,重复下载【60天内】不扣币。 服务填表

数字图像处理习题2011.doc

1、数字图像处理习题2011 作者: 日期:12 个人收集整理 勿做商业用途数字图像处理习题集1. 图像的概念及分类;答:科学定义:在给定条件下 被摄目标电磁波性质的变现形式。 广定义:图像是所表示物体的信息描述。图像的分类:二值图像、灰度图像、彩色图像、数字图像 2. 说明图像技术的层次,并叙述各层次的主要研究内容;答:图像的层次:图像处理、图像分析、图像理解 图像处理:利用计算机把原始图像处理成期望图像的过程。图像分析:把图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而帮助我们建立对图像的描述.图像理解:在图像分析的基础上进一步研究图像中的目标以及相互之间的关系,并作出对图像含义的理解以及原来客观场景的

2、解释,从而可以指导和规划行动。图像匹配。图像解释 和图像推理3. 简述图像处理的主要目的及主要处理技术;目的:改善图像质量增强图像定位精度提高信息传输效率减少图像信息存贮容量建立图像信息库处理技术:图像增强,图像复原,几何处理,图像的压缩和编码,图像重建,图像分割,图像描述,图像匹配。4. 叙述数字图像采样及量化的概念,什么是图像的空间分辨率及灰度分辨率,并说明空间分辨率及灰度分辨率的大小对图像质量的影响;答:空间坐标(X、Y)的数字化被称为图像采样;图像像元灰度值的离散取值过程即为量化;空间分辨率:采样密度,采样频率;灰度分辨率:灰度级数,量化间隔;空间分辨率越大图像损失的信息就越少,但是数

3、据量大,存储量大,处理时间长。 灰度分辨率越大精度越高,图像质量好,编码时占用位数多数据量大.5. 叙述灰度、颜色、色度、亮度、饱和度、层次、对比度、清晰度等基本概念。灰度:表示光强度的数值度量;颜色:物体反射或折射光的一种特性,并且是感觉特性。色度:观察者获得颜色的感觉;亮度:颜色的强度;饱和度:在颜色中掺杂白光数量多少的度量;层次:表示图像实际拥有的灰度级数量;对比度:灰度反差大小;清晰度:亮度、对比度、尺寸大小、细微层次、颜色饱和度等综合因素影响的结果。6. 叙述像素、邻域等基本概念。像素:最基本的图像昂单元,图像的最小的单元;邻域:给定像素附近像素的集合;7. 叙述BMP格式图像的文件

4、存储结构。位图文件头:包括文件类型,文件大小,从文件头到数据的偏移字节;位图信息头:图像的信息 宽、高、图像位数、分辨率等;调色板:颜色查找表,由若干个颜色项构成,每个项4bit;图像数据:按照每行每列的顺序、每一行字节数必须是4的整数倍;8. 说明数字图像每行所占字节数与图像宽度的关系;W=(biWidth*biBitCount+31)/324 biWith图像宽度; W 位每行所占字节数 biBitCount 位数;9. 简述直方图的概念;直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素个数,横坐标是灰度级,纵坐标10. 以下为一幅3位灰度图像的图像数据,请绘制出该图像的灰度直方图。

5、23576744657633776524473445566512356211. 叙述灰度直方图的性质及作用。性质:反应总体灰度分布,不包含空间位置信息。作用:数字化参数选择,边界阈值选择,面积统计。12. 请编写一段C语言程序,用于计算数字图像的直方图;int iWidth = m_DIB。GetWidth();/ 图象宽度int iHeight = m_DIB。GetHeight();/ 图象高度int iBitsWidth = m_DIB.GetBitsWidth();/ 图象中每行的字节数unsigned char lpPixel;/ 指向源DIB图像象素位置的指针int i;int j

6、;for (i = 0; i 256; i +)m_lCounti = 0;int iGMin=255;int iGMax=0;double dGAve=0;for (i=0;iiHeight;i+) for (j=0;jiWidth;j+)lpPixel=(unsigned char*)lpStartBit + (iHeight-1-i) iBitsWidth + j;m_lCount*(lpPixel)+;13. 请说明有那些常用的图像点运算算法。阈值变换线性变换:灰度反转、窗口变换、限福变换、分段线性变换、锯齿波变换非线性变换:对数变换、指数变换、14. 请说明对图像进行阈值变换有何应用

7、;应用:重要的图像分割方法,通过阈值变换可以得到图像中感兴趣的对象。15. 常用的线性变换有哪些种类;线性变换:灰度反转、窗口变换、限福变换、分段线性变换、锯齿波变换16. 列举代数运算的种类及各种代数运算的主要应用.代数运算:对两幅或者多幅输入图像进行点对点的加减乘除运算而得到的输出图像的过程。种类:加运算、减运算、乘运算、除运算、加运算:取出“叠加性噪声,图像的合成,图像的叠加,生成合成图,电视蓝屏技术。减运算:去除图像中不需要的加性图案、检测同一场景两幅图的变化.去除固定的背景信息。乘运算:除运算:17. 说明图像加、减运算有哪些应用;加运算:取出“叠加性”噪声,图像的合成,图像的叠加,

8、生成合成图,电视蓝屏技术。减运算:去除图像中不需要的加性图案、检测同一场景两幅图的变化。去除固定的背景信息。18. 以下为一幅图像的图像数据,请将该图像缩小为原图的2/3。23546744677633776524535445566512356219. 以下为一幅图像的图像数据,请采用双线性差值法将该图像放大为原图的3倍。23544633720. 以下为一幅图像的图像数据,请分别给出该图像的水平、垂直、对角镜像的图像数据.23544633721. 图像的仿射变换公式如下,请分别用该公式的形式表示出图像平移、镜像、旋转等的运算公式。22. 叙述常用的图像对比度增强方法,以及他们的优缺点.23. 以

9、下为一幅4位灰度图像的图像数据,请分别采用基本线性增强及统计量增强算法对图像进行增强运算。2354677446576633776552476544455661551235622123562224. 以下为一幅3位灰度图像的图像数据,请对该幅图像进行直方图均衡化,给出均衡化的计算过程及计算结果。235267744637663377655246754445566551235622123562225. 简述图像噪声的概念及基本类型.26. 说明抑制图像噪声的主要方法,并叙述各种滤波方法的特性与效果。27. 简述高斯滤波器的主要特性.28. 以下为一幅3位灰度图像的图像数据,请分别采用邻域平均(33邻

10、域)、阈值平均(33邻域、阈值取3)、中值滤波(33邻域)等方法对该幅图像进行滤波,给出滤波运算过程及计算结果。235667744670663377655243034445166551235622123562229. 简述图像锐化的概念及用途。30. 叙述Canny边缘检测算子的基本准则;31. 以下为一幅3位灰度图像的图像数据,请计算该幅图像的梯度图像,给出计算公式及计算结果.23576744677633776524676445566512356232. 以下为一幅3位灰度图像的图像数据,请分别用水平及垂直一阶微分算子、Robert算子、Sobel算子、Laplace算子、LOG算子对该幅图

11、像进行锐化运算,给出计算公式及计算结果。23566744647633776524307445566512356233. 简述图像分割的概念、作用及策略。34. 说明图像分割的主要方法。35. 采用阈值分割方法对图像进行分割,请列举3种以上的确定最佳阈值的方法;36. 说明Hough变换的主要原理。37. 请叙述边缘跟踪算法的主要步骤,并采用边缘跟踪算法对如下的边缘图像进行边缘跟踪,将跟踪结果填入表中。11111111111111边缘点编号起始方向实际边缘方向边缘点坐标是否结束点38. 叙述图像描述的概念及对描绘子的特性要求。39. 叙述像素间邻接、连通、距离等概念。40. 请画图说明四链码及八

12、链码的定义.41. 请分别给出以下二值化边缘图像的原链码、归一化链码、差分码、归一化的差分码,并说明各类链码的基本特点。00000000000000001100000101000100010010001000111042. 有以下3个边缘像素点,P1(2,3)、P1(34,32)、P1(87,89)请采用最小均方差拟合方法对该三点拟合一条直线,给出拟合计算过程及计算结果。43. 请给出数字图像中区域面积、曲线长度和区域周长、区域圆形度、区域的外接矩形、区域偏心率等的概念或计算公式。44. 请给出数字图像中心矩的计算公式并解释公式中各符号的含义。45. 请叙述膨胀、腐蚀等的基本概念,并画图表示其

13、运算过程。46. 请对以下图像采用给出的结构元素进行膨胀和腐蚀。结构元素47. 请画图表示开运算及闭运算的运算过程。48. 请说明二值图像形态学变换的主要作用。49. 请设计合理的结构元素对如下的数字图像进行边缘提取,给出提取结果。11111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111150. 以下为一幅3位灰度图像的图像数据,请采用给出的结构元素对其进行膨胀及腐蚀运算。1520102017161510371016210872116150结构元素:12332145651. 结合你自身生活及工作的经验,举至少一个案例说明数字图像处理技术的实际应用.

移动网页_全站_页脚广告1

关于我们      便捷服务       自信AI       AI导航        获赠5币

©2010-2025 宁波自信网络信息技术有限公司  版权所有

客服电话:4008-655-100  投诉/维权电话:4009-655-100

gongan.png浙公网安备33021202000488号   

icp.png浙ICP备2021020529号-1  |  浙B2-20240490  

关注我们 :gzh.png    weibo.png    LOFTER.png 

客服