学院 专业 年级（班级） 学号 学生姓
名
密 封 装 订 线 密
封 装 订 线
得
分 贵州大学科技学院2011—2012学年第二学期08级清考试
评分 人卷 《数字图像处理》
注意事项：
1. 请考生按要求在试卷装订线内填写姓名、学号和年级专业。 2. 请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写答案。 3. 不要在试卷上乱写乱画，不要在装订线内填写无关的内容。 4. 满分100分，考试时间为120分钟。 题 一 二 三 四 五 六 总 分 统分人 号 得 分 评分 人 得 第 1 页分 一、判断题（共5分，每小题1分）
（ 错 ）1. 图像在原点的傅里叶变换F(0,0)称作频率谱的0成分。 （ 错 ）2. 图像对比度是指一幅图像中高度反差的大小。
（ 错 ）3. 为突出目标抑制背景的灰度区间应对原图像进行分段线性变换处理。
（ 对 ）4. 直方图指图像中各种不同灰度级像素出现的相对频率。 （对 ）5. 维纳滤波建立在最小化统计准则的基础上，它所得到的结果只是平均意义上的最优。
二、填空题（共18分，每小题2分）
1、在数字图像领域，通常将图像看成是（大小相同、形状一致的像素 ），其最小单位是（ 像素 ）。
2、任何实对称函数的傅里叶变换中只含（ 余弦项 ），所以说离散余弦变换是离散傅里叶变换的特例。
3、一个阶为n，截止频率为D0的巴特沃斯高通滤波器的传递函数为
（ H(u,v)?11?[D。
0D(u,v)]2n ）4、哈达玛矩阵的元素仅由（ +1 ）和（ —1 ）组成的。
5、高斯噪声的概率密度函数为（ p(z)?1?(z?u)22?22??e ），指数噪
声的概率密度函数为（ p(z)??ae?az,z?00,z?0 ）
。 6、卡胡南-列夫变换是在（ 均方 ）意义下的最佳变换，能够
得 完全去除原信号中的（ 相关性 ）。 分 7、对图像的边缘、轮廓等特征进行增强，应采用（ 图评分 像锐化 ）处理，以便于显示、观察或进一步人 分析与处理。
8、对数变换可以增强（ 低灰度值 ）像素，压制（ 高灰度值 ）像素,使灰度分布与视觉特性相匹配。
9、图像尺寸为M、N，每个像素所具有的离散灰度级数为G，存储这幅图像
所需的位数是（ M*N ）。 三、名词解释（共15分，每小题3分） 1、正交方阵
指它任意两行（或两列）都是正交的，且任意一行(列)的所有元素的平方和等于平方阶的阶数。 2、图像灰度众数
图像灰度众数是指图像中出现次数最大的灰度值。 3、图像分割
是指将一副图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。4、特征形成
根据待识别的图像，通过计算产生一组原始特征，称为特征形成。
5、边界跟踪
从图像中一个边界点出发，然后根据某种判定规则准则搜索到下一个边界
点，完成整个边界跟踪过程。
第 2 页得 四、简答题（共20分，每小题4分） 分 1、确定PSF的方法。
评分 （1）、运用先验知识，分析图像上的点和线。
人 （2）、运用后验判断方法，如功率谱和倒谱的分析。
（3）、最大似然ML估计和利用EM算法等估计PSF。 2、简述RGB图像模型到YUV图像模型的转换。
公式：(RGB => YUV) 得 分 Y = 0.257R′ + 0.504G′ + 0.098B′ + 16 评分 人 U = -0.148R′ - 0.291G′ + 0.439B′ + 128 V = 0.439R′ - 0.368G′ - 0.071B′ + 128 3、简述分水岭图像分割算法的基本思想。
分水岭图是一种借鉴了形态学理论的分割方法，在该方法中，将一幅图像看成一个拖布地图，其中灰度值为f(x,y)对应地形高度值，高灰度值对应着山
峰，低灰度值对应着山谷。水总是朝地势低的地方流动，知道某一局部低洼
才停下来，这个低洼处被称为吸水盆地。最终所有的水分聚在不同的吸水盆
地，吸水盆地的山脊被称为分水岭。水从分水岭留下是，它朝不同的吸水盆
地六区的可能性是相等的。将这种想法应用于图像分割，就是要在灰度图像
中找出不同的吸水盆地和分水岭，由这些不同的吸水盆地和分水岭组成的区
域即为我们要分割的目标。
4、简述估计图像退化函数的常用方法。 1、图像观察估计 2、试验估计法 3、模型估计法
5、简述图像编码的质量评价标准。 1、基于压缩编码参数的评价
2、基于保真度（逼真度）标准的评价 3、算法的适用范围 4、算法的复杂度
五、计算题（共32分，每小题8分）
1、一幅20×20的图像共有5个灰度级：k1,k2,k3,k4,k5, 它们的概率依次为0.4,0.175,0.15,0.15,0.125： （1）求Huffman编码表；（4分）
（2）求其Huffman编码的平均码长。（4分） 步骤：
1、将信源符号Xi按其出现的概率，由大到小顺序排列
2、将两个最小概率的信源符号进行组合相加，并重复这一步骤，始终将较
大的概率分支放在上部，知道只剩下一个信源符号切概率达到1.0为止。
3、对每组合上边一个指定为1，下边一个指定为0（或相反也可以上0下1）。4、画出由每个信源符号到概率1.0处的路径，记下沿路经的1和0。
5、对于每个信源符号都写出1、0序列，则从右到左得到非等长Huffman码。第 3 页2、 对如下二维数字图像，求其二维离散沃尔什—哈达玛变换。
根据公式 而
则 W=
3、 对如下二维数字图像，求其二维离散傅里叶变换并求其频谱。
根据公式：?11 11?1????1?J?1J??0405??111??1J??F=F4fF4=
???1?1?1??0803??1?J1?1??1 1J?1?J????0601????1?1?1J?1?J??其实部和虚部为： ?0207??F1= F2=
4、设有一幅64×64像素，8个灰度级的图像，各灰度级概率分布如下表所示，请对其作直方图均衡化处理。
灰度级sk 0 1 2 3 4 5 6 7 像素nk 790 1023 850 656 329 245 122 81 概率pr 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02 1.
t0=0.19
t1=0.19+0.25=0.44 一次类推，可得
t3=0.65,t4=0.81,t5=0.89,t6=0.98,t7=1
2. 用tk=int[(L-1)tk+0.5]将tk扩展到[0,L-1]范围内并取整，得
t0=1,t1=3,t2=5,t3=6,t4=6,t5=7,t6=7,t7=7
将相同值归并起来，即得到直方图均衡化修正后的灰度级变换函数，它们是
T0=1,T1=3,T2=5,T6=6,T7=7
由此可知，经过变换后的灰度级不需要8个，只需要5个就可以了。把相应原灰度级的像素相加得到新灰度级的像素数，统计新直方图各灰度级像素
N0=790,N1=1023,N2=850,N3=984,N4=448
3.
新灰度级分布 P1=790/4096=0.19 P2=1023/4096=0.25 P3=850/4096=0.21 P4=984/4096=0.24 P5=448/4096=0.11
六、设计题（共10分，第一小题4分，第二小题6分.）
对下图作线性灰度变换，将原图小于40的灰度值不变，原图40到180的灰度值拉伸到40到220，并压缩原图180到255的灰度值到220与255之间。（1）作出线性变换图；
（2）将Matlab编写的程序补充完整，实现上述线性灰度变换。 I=( imread() ); %读入图像 I=double(I); [M,N]=size(I);
第 4 页for i=（ 1:M ） for j=1:N
if I(i,j)<= ( 40 ) I(I,j)= ( I(i,j) ) Elseif I(i,j)<=150
I(I,j)= ( 7/9*(I(i,j)-40)+40 ) else
I(I,j)= ( 15/7*(I(i,j)-180)+220 ) end end
imshow(uint8(I));
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1、积金遗于子孙，子孙未必能守；积书于子孙，子孙未必能读。不如积阴得 德于冥冥之中，此乃万世传家之宝训也。 分 2、积德为产业，强胜于美宅良田。
评分 3、能付出爱心就是福，能消除烦恼就是慧。
人
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