中国大学数字图像处理_10答案(mooc完整答案)

分类： 选修课问答发布于：2024-06-02 14:10:34ė88352次浏览682条评论

中国大学数字图像处理_10答案(mooc完整答案)

第1讲 概述-第1周

第1讲单元测验题

1、中国一帧视频图像由320*200个像素组成，大学答案答案其灰度级如果用8bit的数字二进制数表示，那么一帧视频的图像数据量为多少？
A、64000bit
B、处理512000bit
C、完整512000byte
D、中国1536000bit

2、大学答案答案视频通信、数字视频会议中用到的图像主要图像处理技术是：
A、图像增强
B、处理图像复原
C、完整图像压缩
D、中国图像分割

3、大学答案答案数字图像处理相对于模拟图像处理的数字优点有：
A、精度高
B、再现性好
C、图像采集环境要求高
D、通用性好

4、数字图像处理的主要研究内容有：
A、图像分割
B、图像增强
C、图像复原
D、图像存储

5、以下方面属于数字图像处理的应用有：
A、语言翻译机
B、人脸识别
C、视频监控
D、智能机器人

第1讲单元作业

1、试列出你身边的与图像处理相关的实例（要求3个及以上），并给出简要说明。

第2讲 数字图像处理的基础-第1周

第2讲单元测验题

1、已知某个像素点P的坐标为（25，10），则其4邻域包含如下像素：
A、（24，10）
B、（24，9）
C、（26，10）
D、（25，9）

2、已知某个像素点P的坐标为（25，10），则其对角邻域包含如下像素：
A、（24，10）
B、（24，9）
C、（26，9）
D、（24，11）

3、已知图像上的2个像素p，q的坐标分别为（16，4）和（8，10），则p和q之间欧式距离为：

4、已知图像上的2个像素p，q的坐标分别为（16，4）和（8，10），则p和q之间城市街区距离为：

5、已知图像上的2个像素p，q的坐标分别为（16，4）和（8，10），则p和q之间棋盘距离为：

第2讲单元作业

1、用Matlab编程生成一幅大小为20*16，具有8个灰度等级的灰度图像，写出Matlab程序并显示该图像。

第3讲 图像基本运算-第2周

第3讲单元测验题

1、In a linear stretching transformation ( s=ar+b ),when a and b take any value,can be gray value respectively from 24 and 156 to 15 and 213 ?
A、a=1.5, b=21
B、a=1, b=-50
C、a=1.5, b=-21
D、a=-1.5, b=21

2、在灰度线性变换 s=ar+b中，要使输出图像对比度降低，则：
A、a>1
B、a<1
C、a=1
D、b>1

3、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换可以改善如下哪一类图像？
A、图像整体偏亮
B、图像整体偏暗
C、图像同时存在过亮和过暗背景
D、图像细节淹没在暗背景中

4、下列哪种方法可以用来消减附加在图像上的随机噪声？
A、减法运算
B、乘法运算
C、除法运算
D、多幅图像相加之和求平均

5、关于图像缩小处理，下列说法正确的是：
A、图像的缩小只能按比例进行
B、利用等间隔采样的图像缩小方法对图像进行处理时，不需要计算出采样间隔。
C、图像的缩小只能按不比例进行。
D、图像的缩小是从原始图像中选择合适的像素点，使图像缩小后可以尽量保持原有图像的概貌特征不丢失

第3讲单元作业

1、Could image rotation cause image distortion ? Give the reason please.

第4讲 图像变换-第2周

第4讲单元测验题

1、The 2-D DFT can be computed by computing 1-D DFT transforms along the rows of the image, followed by 1-D transforms along the columns of the result.

2、The Fourier transform of a real function is conjugate symmetric, which implies that the spectrum has even symmetry about the origin.

3、傅里叶频谱的低频主要反映图像的边缘和噪声等细节。

4、傅里叶频谱的高频主要反映图像平坦区域中灰度的总体分布。

5、根据傅里叶变换的周期性，只需一个周期的变换就可以获得整个变换的频谱。

6、根据傅里叶变换的共轭对称性，只需半个周期的变换就可以获得整个变换的频谱。

7、功率谱定义为频谱的平方，反映了离散信号的能量在频率域上的分布情况。

8、DCT是正交变换，但不是可分离变换。

9、对图像进行DCT变换，可以去除图像中像素间的相关性。

10、图像经过DCT变换后，将得到一个非实数的复数矩阵。

第4讲单元作业

1、请简述快速傅里叶变换的原理。

第5讲 图像增强-第3周

第5讲单元测验题

1、图像与灰度直方图间的对应关系是：
A、一一对应
B、多对一
C、一对多
D、都不对

2、下面说法正确的是：
A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换
B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种
C、于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高
D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好

3、指出下面正确的说法：
A、于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换
B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种
C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高
D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果

4、使用同态滤波方法进行图像增强时，不包含以下哪个过程
A、通过对图像取对数，将图像模型中的入射分量与反射分量的乘积项分开
B、将对数图像通过傅里叶变换变到频域，在频域选择合适的滤波函数，进行减弱低频和加强高频的滤波
C、计算图像中各个灰度值的累计分布概率
D、对滤波结果进行傅里叶逆变换和对数逆运算

5、下图1是一幅标准测试图像Lena图，对图像进行处理后，形成的结果图像如图2所示。这是如何处理得到的？
A、图像锐化
B、图像平滑
C、图像亮度减弱
D、图像对比度减弱

第5讲单元作业

1、设某个图像为： 1 3 2 6 1 2 3 4 2 4 0 2 4 2 2 3 请完成： 对该图像进行直方图均衡化处理，写出过程和结果。

第7讲 图像压缩编码-第5周

第7讲单元测验题

1、如果一个图像的灰度级编码使用了多余实际需要的编码符号，就称图像中包含了（）
A、空间冗余
B、视觉冗余
C、编码冗余
D、结构冗余

2、无失真编码定理确定的是
A、每个信源符号的最小平均码字长度
B、每个信源符号的最大平均码字长度
C、各个信源符号的码字长之和的最小值
D、各个信源符号的码字长之和的最大值

3、以下属于有损压缩编码的是
A、行程编码
B、算术编码
C、霍夫曼编码
D、DCT变换编码

4、对于1个大小为10*10具有4个灰度级的图像块，经过统计，这4个灰度级{ 0，1，2，3}在图像块中出现的次数依次是{ 35，30，25，10}，不通过编码计算，判断进行霍夫曼编码后对应码字最长的灰度级是
A、0
B、1
C、2
D、3

5、下列因素中与客观保真度有关的是
A、输入图与输出图之间的误差
B、输入图与输出图之间的均方根误差
C、压缩图与解压缩图的视觉质量
D、压缩图与解压缩图的信噪比

第7讲单元作业

1、Given a four-symbol source { a,b,c,d} with source probabilities { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4}, arithmetically encode the sequence abcda.

第6讲 图像复原-第3周

第6讲单元测验题

1、中值滤波器可以
A、消除孤立噪声
B、检测出边缘
C、进行模糊图像恢复
D、模糊图像细节

2、频谱均匀分布的噪声被称为
A、高斯噪声
B、椒盐噪声
C、白噪声
D、随机噪声

3、什么滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A、逆滤波
B、维纳滤波
C、带通滤波
D、同态滤波

4、对于“胡椒”噪声进行滤波处理，选用下列哪种滤波器效果好
A、几何均值滤波器
B、谐波均值滤波器
C、Q为负数的逆谐波均值滤波器
D、Q为正数的逆谐波均值滤波器

5、对于“盐粉”噪声进行滤波处理，选用下列哪种滤波器效果好
A、几何均值滤波器
B、算术均值滤波器
C、Q为负数的逆谐波均值滤波器
D、Q为正数的逆谐波均值滤波器

第6讲单元作业

1、设图像为： 请使用以下模板对其进行中值滤波处理，写出处理过程和结果，注意边缘像素不处理。

学习通数字图像处理_10

数字图像处理是计算机科学中的一个重要研究方向，其目的是使用计算机对图像进行处理、分析和识别等操作。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将深入学习数字图像的基本处理技术，包括滤波、分割、特征提取等。

滤波

滤波是数字图像处理中最基本的操作之一，其主要目的是消除图像中的噪声和增强图像的特征。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习常见的滤波算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

均值滤波

均值滤波是一种基本的线性滤波算法，其主要思想是使用一个窗口对图像进行平均化处理。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习如何选择合适的窗口大小，并使用Python实现均值滤波算法。

中值滤波

中值滤波是一种非线性滤波算法，其主要思想是使用一个窗口进行像素排序，并选择排序后的中间值作为当前像素的值。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习如何选择合适的窗口大小，并使用Python实现中值滤波算法。

高斯滤波

高斯滤波是一种常用的线性滤波算法，其主要思想是使用一个高斯核对图像进行卷积操作。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习如何选择合适的高斯核大小和标准差，并使用Python实现高斯滤波算法。

分割

分割是数字图像处理中的一个重要操作，其主要目的是将图像分成不同的区域，以便更好地进行分析和处理。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习常见的分割算法，包括阈值分割、边缘分割、区域分割等。

阈值分割

阈值分割是一种基本的分割算法，其主要思想是将图像中的像素根据阈值进行分类，以达到分割的效果。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习如何选择合适的阈值，并使用Python实现阈值分割算法。

边缘分割

边缘分割是一种基于图像梯度的分割算法，其主要思想是将图像中的边缘作为分割线，将图像分成不同的区域。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习如何使用Sobel算子和Canny算子等常见的边缘检测算法，并使用Python实现边缘分割算法。

区域分割

区域分割是一种基于区域的分割算法，其主要思想是将图像中的像素按照某些特定的规则分成不同的区域。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习如何使用基于区域的分割算法，包括基于图论的分割算法和基于聚类的分割算法，并使用Python实现区域分割算法。

特征提取

特征提取是数字图像处理中的一个重要操作，其主要目的是将图像中的信息提取出来并转化为特征向量，以便于后续的分类、识别等操作。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习常见的特征提取算法，包括基于灰度共生矩阵的纹理特征提取、基于边缘直方图的形状特征提取等。

纹理特征提取

纹理特征是指图像中不同区域之间的纹理差异，是图像分析和识别的重要特征之一。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习如何使用灰度共生矩阵和纹理梯度算法等常见的纹理特征提取算法，并使用Python实现纹理特征提取。

形状特征提取

形状特征是指图像中物体的形状特征，是图像分析和识别的重要特征之一。在学习通数字图像处理_10课程中，我们将学习如何使用边缘检测算法和边缘直方图等常见的形状特征提取算法，并使用Python实现形状特征提取。

总结

学习通数字图像处理_10课程深入介绍了数字图像处理中常见的滤波、分割和特征提取等基本技术。通过学习本课程，我们不仅可以更好地理解数字图像处理的基本原理，还可以通过Python实现算法，加深对数字图像处理的理解。

中国大学数字图像处理_10

介绍

中国大学数字图像处理是一门重要的计算机科学课程，它主要介绍数字图像处理的基础概念、算法和应用。

本文主要针对中国大学数字图像处理第十章内容进行详细介绍，该章节主要介绍了数字图像处理中的图像分割。

图像分割

图像分割是数字图像处理中的一个重要概念，它将图像分为若干个具有语义意义的部分，是图像理解、分析和识别的基础。在实际应用中，图像分割对于图像的后续处理和分析有着至关重要的作用。

图像分割方法

图像分割方法可以分为基于阈值的方法、基于区域的方法、基于边缘的方法以及基于能量的方法等。

基于阈值的方法

基于阈值的方法是最简单、常用的图像分割方法，它将图像中的像素根据其灰度值与预设阈值的大小进行二值化处理，得到黑白图像。该方法适用于图像目标具有明显灰度差别的情况下。

基于区域的方法

基于区域的方法是将相邻像素的灰度值和空间信息结合起来进行分割。该方法可以应对图像中存在灰度差别不明显、边缘不清晰等情况。

基于边缘的方法

基于边缘的方法是将图像中的边缘提取出来进行分割，其优点是可以保留图像的结构信息，但是对于图像中存在较多噪声的情况下分割效果较差。

基于能量的方法

基于能量的方法是通过对图像中像素的能量的数学表示进行分割，它可以应对图像中存在多个不同目标的情况，但其计算复杂度较高。

图像分割算法

图像分割算法主要包括阈值分割算法、区域生长法、分水岭算法、边缘检测算法、聚类算法、活动轮廓模型等。

阈值分割算法

阈值分割算法是基于阈值的图像分割方法，适用于灰度差别明显的图像。主要有全局阈值分割算法、局部阈值分割算法、自适应阈值分割算法等。

区域生长算法

区域生长算法是基于区域的图像分割方法，以像素为基本单位，通过相邻像素的灰度值和空间位置信息等特征将像素进行分组，得到具有语义信息的部分。主要有种子生长算法、区域生长算法等。

分水岭算法

分水岭算法是一种基于边缘的分割方法，其原理是将图像看成一个地形图，通过水流模拟的方式找到图像中的山峰和山谷，实现分割。该算法具有较好的分割效果，但对于存在噪声的图像分割效果较差。

边缘检测算法

边缘检测算法是一种基于边缘的分割方法，通过提取图像中的边缘信息来实现分割。主要有Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。

聚类算法

聚类算法是一种基于能量的图像分割方法，通过对图像中像素的聚类分析来实现图像分割。主要有K-means算法、高斯混合模型聚类算法等。

活动轮廓模型

活动轮廓模型是一种基于能量的图像分割方法，通过对图像中像素的能量分析来实现图像分割。主要有水平集算法、变分水平集算法等。

总结

图像分割是数字图像处理中的一个重要概念，是图像理解、分析和识别的基础。本文对数字图像处理中的图像分割进行了详细介绍，包括图像分割方法和图像分割算法。各种方法和算法各有优缺点，需要根据具体应用场景进行选择和优化。



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