中国大学数字图像处理技巧_3期末答案(慕课2023课后作业答案)
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第一章随堂测试
1、中国作业数字图像按波段数可分为（ ）。大学答案答案
A、数字灰度图像
B、图像单波段图像
C、处理超波段图像
D、技巧多波段图像
2、期末依据抽象的慕课程度不同， 数字图像处理可以分为三个层次，课后分别为（ ）。中国作业
A、大学答案答案图像理解
B、数字图像分析
C、图像图像识别
D、处理狭义图像处理
第一章作业
1、技巧数字图像处理技巧课程包括哪些内容？
第二章 数字图像获取
第二章随堂测试
1、灰度直方图与图像是__的关系。
A、一对多
B、一对一
C、多对一
D、都不对
2、一幅图像数据量与___有关。
A、空间分辨率
B、辐射分辨率
C、光谱分辨率
D、时相分辨率
第二章作业
1、数字化图像质量与哪些因素有关?
第三章 图像编码与压缩
第三章单元测试
1、对一幅100*100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图像平均码长为2，则图象的压缩比为：( )
A、1
B、2
C、3
D、4
2、对一幅100*100像元的图像，灰度级为256级，经霍夫曼编码后压缩图像的数据量为40000bit，则图像的压缩比为：( )
A、1
B、2
C、3
D、4
第四章 数字图像增强
第四章随堂测试
1、下列算法中属于图像锐化处理的是___。
A、低通滤波
B、高通滤波
C、加权平均
D、中值滤波
2、下列__算法可以进行图像对比度增强。
A、线性变换
B、对数变换
C、指数变换
D、直方图均衡
3、下列算法中属于图像平滑处理的是___。
A、低通滤波
B、高通滤波
C、加权平均
D、中值滤波
4、下列算法中属于局部处理的是___。
A、灰度线性变换
B、图像二值化
C、中值滤波
D、高通滤波
第四章作业
1、如何处理一幅曝光不足的数字图像？
第五章 图像几何处理
第五章随堂测试
1、属于几何变换。
A、缩放
B、旋转
C、镜像
D、傅里叶变换
E、空间滤波
2、采用仿射变换可以校正图像___。
A、平移
B、缩放
C、扭曲
D、旋转
第五章作业
1、图像几何校正包括哪些内容？
第六章 彩色图像处理
第六章随堂测试
1、计算机显示器主要采用___彩色模型。
A、HIS
B、RGB
C、CMY
D、YIQ
2、彩色印刷和打印主要采用__彩色模型。
A、HSI
B、RGB
C、CMY
D、YIQ
3、面向视觉感知(面向用户)的彩色模型的是__
A、LAB
B、RGB
C、HSI
D、CMY
4、影响物体颜色的相关因素有
A、光源强度
B、光源色温
C、周围环境的颜色
D、视觉系统差异
5、彩色增强方法有
A、真彩色增强
B、假彩色合成
C、伪彩色增强
D、色彩平衡
6、伪彩色增强是对灰度图像变换成彩色图像，常用的方法有_
A、密度分割法
B、彩色变换合成法
C、频率域彩色增强
D、彩色映射变换
第六章作业
1、应用Photoshop软件对一幅彩色图象进行颜色替换和假彩色合成处理。 作业要求：自己素材准备，写出主要操作步骤并给出参数设置截图
第七章 Photoshop应用实例
第七章 随堂测试
1、实现无缝图像拼接,对图像拼接图像的要求是 .
A、有重叠区域
B、不同时间
C、不同视角
D、不同传感器
2、利用photoshop对图像进行对比度增强，可以选择 操作完成。
A、亮度/对比度
B、色阶
C、曲线
D、曝光度
3、采用Photoshop校正色偏，可以选择__操作进行处理。
A、色调均化
B、色彩平衡
C、色相/饱和度
D、自动色调
第七章 作业
1、用PS为自己设计一张个性签名。 作业要求： 1）自己准备素材，个性签名最好使用自己的头像或照片。 2）有背景图像，有文字。 3）写出主要操作步骤并给出参数设置截图。
第八章 图像识别
第八章单元测试
1、计算机模式识别可以分为以下（ ）四类。
A、句法模式识别，结构模式识别，统计模式识别，模糊模式识别
B、句法模式识别，结构模式识别，文字模式识别，模糊模式识别
C、指纹模式识别，文字模式识别，统计模式识别，结构模式识别
D、指纹模式识别，文字模式识别，模糊模式识别，统计模式识别
2、下列属于模板匹配算法的有（ ）
A、直方图均衡
B、prewitt边缘检测
C、轮廓匹配
D、K均值算法
第八章作业
1、图像目标识别包括哪些主要内容？
结课考试
结课考试
1、1. 图像几何校正过程中灰度确定有哪几种方法？
2、2.写出用Photoshop软件将手机拍摄的2张照片拼接成一张全景图的基本要求和步骤。
学习通数字图像处理技巧_3
数字图像处理技巧是数字图像处理领域中的一个非常重要的问题。它涉及到图像的获取、处理和输出等多个方面，因此需要掌握一定的基本技能和知识。在本文中，我们将介绍一些数字图像处理技巧，帮助读者更好地掌握这个领域的知识。
1.图像分割
图像分割是指将图像中的区域分割成不同的部分或者物体。这是数字图像处理中非常重要的一个问题，因为它可以使得我们更好地理解和分析图像。图像分割有很多方法，其中比较常用的一种是阈值分割。阈值分割是根据图像的灰度值将图像分成两个部分，使得图像中的不同部分可以被更好地识别和分析。
阈值分割的步骤如下：
- 将图像转换为灰度图像
- 计算图像的平均灰度值
- 将图像分成两个部分，分别是大于平均灰度值和小于平均灰度值的部分
2.图像增强
图像增强是指通过一系列的操作将模糊、噪声或者其他质量问题的图像转换成更清晰、更有用的图像。图像增强可以帮助我们更好地分析和理解图像中的信息。其中比较常用的一种方法是直方图均衡化。
直方图均衡化的步骤如下：
- 将图像转换为灰度图像
- 计算图像的直方图
- 对直方图进行均衡化，使得图像的灰度值分布更均匀
- 将均衡化后的直方图转换回图像
3.滤波
滤波是指通过一系列的操作对图像进行去噪、增强等处理。其中比较常用的一种方法是中值滤波。中值滤波可以有效地去除图像中的噪声，并保留图像中的边缘信息。
中值滤波的步骤如下：
- 选择一个合适的滤波模板，例如3×3的模板
- 将模板覆盖在图像上，选择模板中的中心值作为输出像素值
- 将模板移动到下一个位置，再次选择中心值作为输出像素值
- 重复以上两个步骤，直到图像中所有像素点都被处理
4.边缘检测
边缘检测是指在图像中检测出边缘的位置和形状。边缘通常指图像中灰度值发生突变的位置。边缘检测可以帮助我们更好地分析图像中的物体形状和轮廓。其中比较常用的一种方法是Canny算子。
Canny算子的步骤如下：
- 将图像转换为灰度图像
- 对灰度图像进行高斯平滑处理，以去除噪声
- 计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向
- 根据梯度方向进行非极大值抑制，以去除噪声和弱边缘
- 进行双阈值处理，以确定强边缘和弱边缘
- 根据强边缘和弱边缘连接，确定最终的边缘
5.图像配准
图像配准是指将多个图像进行对齐，使得它们在空间上重合。图像配准可以帮助我们更好地分析不同图像之间的关系。其中比较常用的一种方法是基于特征点的配准。
基于特征点的配准的步骤如下：
- 提取每个图像中的特征点
- 对每个特征点描述子进行匹配
- 根据匹配结果计算变换矩阵
- 将变换矩阵应用到图像中，实现图像配准
6.图像分析
图像分析是指对图像中的信息进行分析和处理，以实现特定的目标。图像分析可以帮助我们更好地理解和利用图像中的信息。其中比较常用的一种方法是基于机器学习的图像分类。
基于机器学习的图像分类的步骤如下：
- 准备训练数据集和测试数据集
- 对训练数据集进行特征提取和预处理
- 训练机器学习模型，例如支持向量机（SVM）
- 对测试数据集进行特征提取和预处理
- 使用训练好的模型进行分类预测
结语
本文介绍了数字图像处理中的一些常用技巧和方法，包括图像分割、图像增强、滤波、边缘检测、图像配准和图像分析。这些技巧和方法可以帮助我们更好地处理和分析图像中的信息。在实际应用中，还可以根据具体的需求使用不同的技巧和方法，以实现更好的效果。
数字图像处理技巧是一门涉及到图像处理的技术，也是目前计算机科学领域中的一个热门话题。中国大学数字图像处理技巧_3课程是一门介绍数字图像处理技术的课程，本篇文章将对该课程进行详细介绍。
一、课程简介
中国大学数字图像处理技巧_3课程是一门由国内知名大学教授主讲的课程，主要介绍数字图像处理领域中的一些技术。课程内容包括数字图像的表示与处理、图像增强与滤波、图像分割与识别等内容。本课程旨在为学习者提供数字图像处理技术的基础知识和实践技巧，帮助学习者掌握数字图像处理领域的核心技术。
二、课程内容
中国大学数字图像处理技巧_3课程内容涉及到以下几个方面：
2.1 数字图像的表示与处理
数字图像是指利用数字方法来表示图像的一种图像形式。数字图像的表示方式有很多种，常用的有二进制表示和灰度表示。数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行处理，常用的数字图像处理方法包括图像变换、傅里叶变换、彩色空间转换等。
2.2 图像增强与滤波
图像增强是指对数字图像进行处理，使其在视觉效果上更好的一种处理方法。图像增强常用的方法有直方图均衡化、拉普拉斯变换、锐化等。图像滤波是指对数字图像进行降噪和平滑处理的一种方法，常用的滤波器有高斯滤波器、中值滤波器等。
2.3 图像分割与识别
图像分割是指将数字图像中的像素点分为不同的区域的一种处理方法。图像分割方法有很多种，常用的有基于灰度、颜色、形状等特征的分割方法。图像识别是指利用数字图像处理技术对数字图像中的目标进行识别的一种方法，常用的方法有模板匹配、神经网络等。
三、课程特点
中国大学数字图像处理技巧_3课程具有一些独特的特点：
3.1 课程内容丰富
该课程内容覆盖了数字图像处理领域中的很多方面，包括数字图像的表示与处理、图像增强与滤波、图像分割与识别等。学习者可以在该课程中获取到很多的数字图像处理知识。
3.2 课程难度适中
该课程难度适中，涵盖了数字图像处理领域中的很多基础知识和实践技巧。学习者可以在该课程中轻松地学习和掌握数字图像处理的基本方法和技术。
3.3 课程实用性强
该课程具有很强的实用性，学习者可以通过该课程学习到很多数字图像处理的实践技巧。该课程的实用性也使得数字图像处理技术得到了很好的应用和推广。
四、学习建议
学习者在学习中国大学数字图像处理技巧_3课程时，可以参考以下几个方面的建议：
4.1 基础知识学习和巩固
数字图像处理技术是一门需要掌握基础知识的技术，学习者在学习该课程时需要首先掌握数字图像处理的基本知识和理论知识，并对数字图像的表示和处理有比较充分的了解。
4.2 实践能力的培养
数字图像处理技术是一门需要实践的技术，学习者在学习该课程时需要通过实践来加深对数字图像处理技术的理解和掌握。可以通过练习数字图像处理实验和编写数字图像处理程序来提高实践能力。
4.3 兴趣和热情的维护
数字图像处理技术是一门需要兴趣和热情支持的技术，学习者应该在学习该课程时保持对数字图像处理技术的兴趣和热情，通过阅读相关文章和资料等途径来扩展数字图像处理技术的知识面。
五、总结
中国大学数字图像处理技巧_3课程是一门介绍数字图像处理技术的课程，本文对该课程进行了详细的介绍。该课程涵盖了数字图像处理领域中的很多方面，具有很强的实用性和学习价值。学习者在学习该课程时应该注重基础知识的学习和实践能力的培养，同时应该保持对数字图像处理技术的兴趣和热情。
