数字图像处理试卷及答案.doc

数字图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它包括图像的获取、存储、处理和显示等过程。在现代信息技术中，数字图像处理已经广泛应用于各个领域，如医学、天文学、军事等。通过处理图像，我们可以增强图像质量，提高图像的对比度、亮度，以及进行图像压缩，达到节省存储空间或传输带宽的目的。同时，还可以对图像进行复原，以应对图像在获取或传输过程中的退化现象。 数字图像处理中的一些基本概念包括图像的灰度级和直方图。灰度级是指图像中的每个像素点的亮度，常见的有256个灰度级，对应于从黑到白的渐变。直方图则是一种统计图表，能够反映出图像中各个灰度级像素点的分布情况。直方图均衡化是一种常用的技术，用于增强直方图呈尖峰分布的图像，使图像的亮度分布更加均匀，进而提升图像的整体亮度和对比度。 图像压缩是数字图像处理中的另一个重要主题。根据图像是否在压缩过程中损失信息，可以将图像压缩分为无损压缩和有损压缩。图像压缩通常基于图像编码冗余、像素间冗余和心理视觉冗余三种冗余。这些冗余的存在使得图像数据在传输和存储时，可以通过特定的算法来减少所需的数据量。例如，JPEG格式的图像压缩就采用了这种技术，可以在损失一定图像质量的前提下大幅度减少图像文件的大小。 在数字图像处理中，彩色图像的颜色特性通常通过色调、饱和度和亮度来描述。这些特性帮助我们区分不同的颜色。彩色图像增强时，可以采用各种不同的模型，例如RGB模型广泛应用于计算机显示器中。 图像处理还包括边缘检测，它是图像分析中的一个重要环节。边缘检测技术的目的是确定图像中亮度变化明显的点。梯度法和拉普拉斯算子是两种常用的边缘检测方法。梯度法基于一阶导数，通过寻找图像亮度变化的极大值点来确定边缘位置，而拉普拉斯算子基于二阶导数，通过寻找零交叉点来确定边缘。在应用这两种方法时，还需注意可能出现的负值情况，并进行适当的标定处理。 数字图像处理的知识领域还包括图像锐化、图像复原、图像降噪等。例如，高通滤波是一种锐化技术，可以增强图像中的高频成分，但处理后的图像可能会偏暗，这时可以通过高频提升滤波器来调整亮度。维纳滤波是一种复原技术，能够根据噪声功率谱和图像功率谱来恢复退化图像。逆滤波是图像复原的直接方法之一，但这种方法在图像存在噪声时效果不佳，需要采用更加复杂的处理方法。 数字图像处理不仅涉及到图像的基本理论，还包含了多种图像处理技术与算法。这些技术与算法在实际应用中发挥着重要作用，有助于我们从图像中获取更多的信息和细节，从而更好地理解和利用图像数据。通过学习和应用数字图像处理，我们可以解决各种图像处理问题，提高图像数据的使用效率和质量，为多个领域提供了强大的技术支持。