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2008年数字图像处理一、基本概念1.图像平滑、图象分割的英文及定义。答：图像平滑ImageSmoothing一个象素到其相邻象素的灰度变化平滑。图像分割ImageSegmentation按一定的规则将图像划分成若干有意义的区域。2.DPI、CCD、LPI、BinaryImage的中文及含义。答：DPI：dotperinch打印分辨率，每英寸所打印的点数或线数，用来表示打印机打印分辨率。这是衡量打印机打印精度的主要参数之一。CCD是ChargeCoupledDevice电荷耦合器件的缩写，一种半导体装置，能够把光学影像转化为数字信号。LPI：lineperinch.垂直分辨率，指步进马达的最小步距。BinaryImage：二值图像，指只有黑白两个灰度级的图像。3.中值滤波、均值滤波的英文、定义和它们在速度、效果上的区别。答：中值滤波MedianFilter对于一个滑动窗口内N×M个像素按灰度级排序，用处于中间位置象素的灰度级来代替窗口中心象素原来的灰度级。均值滤波AverageFilter对于一个滑动窗口内的各象素的灰度级求平均值、用该均值来代替窗口中心象素的原灰度级。区别：1）中值滤波计算复杂度非常高(因为排序)，执行速度慢，滤波前后图像的亮度发生改变(但非常接近)，不容易造成图像模糊，具有非常好的抗噪性能，中值滤波能够在抑制随机噪声的同时不使边缘模糊。2）均值滤波执行速度快，滤波前后图像的亮度不变，容易造成图像模糊，实质上在求平均值的过程中，噪声的灰度值也代入了均值中，从而向周围扩散，导致图像模糊，边缘不清晰。4.图像分析、图像处理、图形学的英文及其区别答：图像分析ImageAnalysis图像处理ImageProcessing图形学ComputerGraphics区别：图像处理是对图像进行一系列的操作以达到预期目的的技术。图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像和目标的描述。计算机图形学试图从非图像形式的数据描述来生成逼真的图像。5.比较NTSC和PAL的不同.答：NTSC：NationalTelevisionSystemCommittee，NTSC制式由美国国家电视标准委员会指定的彩色电视广播标准。NTSC制电视的供电频率为60Hz，场频为每秒60场，帧频为每秒30帧，扫描线为525行，图像信号带宽为6.2MHz。这种制式的色度信号调制特点为平衡正交调幅制，即包括了平衡调制和正交调制两种，虽然解决了彩色电视和黑白电视广播相互兼容的问题，但是存在相位容易失真、色彩不太稳定的缺点。PAL：PhaseAlternatingLine逐行倒相。PAL制电视的供电频率为50Hz、场频为每秒50场、帧频为每秒25帧、扫描线为625行、图像信号带宽分别为4.2,5.5,5.6MHz。PAL制对相位失真不敏感，图像彩色误差较小，与黑白电视的兼容也好，但PAL制的编码器和解码器都比NTSC制的复杂。6.弄清Frame,field,Palette等概念.答：Frame：帧，即一幅图像，是构成活动图象最小单元。Field：电视将图象分成两个半幅的图像，一先一后地显现，一般使用隔行扫描方式，将一帧电视画面分成奇数场和偶数场两次扫描。Palette：调色盘是在图形输出设备上可用的颜色范围。7.直方图均衡化的英文、原理和定义。答：直方图均衡化HistogramEqualize原理：根据熵理论可知当H[0],H[1]„,H[n-1]相等时，图像信息量最大均衡化的目的是使每个Hi都相等，即把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素值的范围，增强了图像的对比效果。定义：原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。8.边缘检测的英文、定义、边缘模型及常用算子。答：边缘检测EdgeDetection定义：通过一定的算法寻求图像中的边缘点。边缘模型：屋顶状边缘：一阶导数过零点，二阶导数最小值；阶跃边缘：一阶导数最大值，二阶导数过零点。常用算子：梯度算子，罗伯特算子，索伯算子，二阶微分算子——过零点检测（拉普拉斯算子，马尔-希尔德累思算子，沈俊算子，坎尼算子）过零点检测。9.象素和查找表的英文、定义和查找表的特点。答：像素：Pixel像素定义是由Picture(图像)和Element(元素)这两个单词的字母所组成的，是用来计算数码影像的一种单位。查找表LUT特点：以空间换时间。10.图像增强的英文、定义与常用方法。答：图像增强ImageEnhancement定义：图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度、亮度等进行强调或尖锐化，以便于观察或进一步分析处理。其手段无非是突出有价值的信息，抑止无用信息。常用方法：基于点运算(空域)的方法，基于邻域运算(空域)的方法，基于变换域(频域)的方法等。11.图像工程的三个层次及其在数据量和语义上的特点答：图像工程根据抽象程度和研究方法等的不同可分为3个层次：图像处理、图像分析和图像理解。A：图像处理ImageProcessingA1图像采集与获取(成像方法、摄像机校正等)AcquirementandSamplingA2图像重建（从摄影机重建图像）(Restoration)A3图像变换、滤波、增强、恢复或复原等。Transform,Filtering,Enhancement,Recovery.A4图像压缩编码（色算法研究、国际标准实现等）Compression,CodingB：图像分析ImageAnalysisB1边缘检测、图像分割EdgeDetection、SegmentationB2目标表达、描述、测量Expression、Description、MeasurementB3目标形状、纹理、空间、运动等的分析B4（2-D）目标识别、分类和提取C：图像理解ImageUnderstandingC1(序列、立体)图像(特征点)匹配C23-D建模、客观场景恢复C3图像理解数据量从低到高是：图像理解，图像分析，图像处理。语义从低层到高层是：图像处理，图像分析，图像理解。12.上网查找CCD摄像机、CMOS摄像机、快球等术语。答：CCD摄像机:即以CCD技术为核心的摄像机，CCD是ChargeCoupledDevice(电荷耦合器件)的缩写，它是一种半导体成像器件，因而具有灵敏度高、抗强光、畸变小、体积小、寿命长、抗震动等优点。CMOS摄像机：即以CMOS技术为核心的摄像机，CMOS称为“互补金属氧化物半导体”，CMOS摄像机的光谱敏感范围在近红外线段比可见光的灵敏度高出5～6倍，更适合在夜间进行隐蔽观察。快球：高速球型摄像机（一体化快球），快球是高速球的简称。高速球的转速在120°/s以上。而从功能上来讲，高速球必须具备快速旋转功能，水平旋转速度最高可达360度/秒，垂直旋转速度达到90度/秒，能设定预置位，并能通过触外部报警和预置位实现报警联动，有OSD菜单显示功能。13.上网查找图像处理、图象处理、图像测量、图像识别、体视等术语。答：图像处理：用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，通常处理的是人或物的图、画、相等。图象处理：将获得的图像通过一定的算法转换为轮廓线条构成的矢量图。图像测量：用CCD摄取被测物体，通过图像处理方法提取图像有用特征并完成测量的方法。图像识别：对经过图像处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征；最后根据测量结果作分类。体视：利用高维结构的低维信息对其高维结构自身进行重建、理论建模或仿真建模以及定量表述的理论、方法、测试技术及软硬件研究。14.图像获取设备大致包括哪两种，它们分别采用什么方式与计算机接口？答：图像获取设备摄像机：（1）模拟摄像机+专业图像卡（2）模拟摄像机+多媒体卡（3）数字摄像机+USB接口（4）数字摄像机+IEEE1394接口（或接口卡）（5）高分辨率数字摄像机+专业的数字接口卡（RS644、CameraLink）（6）高分辨率数字摄像机+千兆网口扫描仪：（1）扫描仪+并口（2）扫描仪+SCSI卡（3）扫描仪+USB接口（4）扫描仪+1394接口（或接口卡）15.如何认识高斯模糊和高斯平滑以及尺度等概念？答：高斯模糊是指根据高斯曲线为像素加权，有选择地模糊图像。高斯平滑是指在做滤波处理时按高斯函数来构造模板，进而除去图像噪声。尺度，即高斯函数中所用的ó，其意义为模板的覆盖范围。16.图象平滑的直观依据是什么？不同的平滑方法是如何看待噪音？并使用了何种改进以尽量降低其对边缘的模糊？对于平滑的快速性和边缘保持，你有何见解？答：图象平滑的直观依据是图象相邻象素之间的变化的连续性，即控制灰度级的突然变大或变小。图象平滑方法有空域法和频域法两大类，主要有邻域平均、低通滤波、多图象平均等方法。在空域算法中将噪音看作灰度值跃变的象素，在频域算法中将噪音看作图象信号的高频分量。在空域算法中，采用超限平滑（即阈值法）、加权平均和K个邻点平均法可减少由于领域平均所产生的边缘和细节的模糊效应；在频域算法中，主要是让信号的低频部分通过，阻截属于高频部分的噪声信号。显然，在减少随机噪声点影响的同时，由于图象边缘部分也处在高频部分，平滑过程将会导致边缘模糊化。不同低能滤波器对图象的模糊程度不同。对于领域平均的中值滤波平滑算法，领域的窗口大小严重影响平滑速度，窗口越小，速度越快，平滑效果稍差，但有利于边缘保持；均值滤波速度比中值滤波要快，但模糊现象严重。因此说对于平滑的快速性和边缘保持是一个两难的状况。17.论述边缘提取的直观依据是什么？在研究中，边缘有几种类型？众多的边缘提取方法是如何对边缘建立模型来表示边缘，并基于所建模型怎样提取边缘？答：边缘提取的直观依据是边缘点，边缘点是指其周围象素的灰度有阶跃变化(stepedge)或屋顶状变化(roofedge)的象素。边缘有两种类型，即屋顶状边缘和阶跃边缘。一种方法是用差分代替求导，当某点倒数值大于一特定值Threshold时，判定其为边缘，梯度算子（Gradient），罗伯特算子（Roberts），索伯算子（Sobel）属于这一类算法。另一种方法是求二阶微分，其倒数过零点为边缘点，过零点算子（Marr-Hildreth算子）属于这类方法。对于屋顶状边缘，一阶方向导数过零点处或二阶方向导数取极值处即为边缘点；对阶跃型边缘，一阶方向导数取极值处或二阶方向导数过零点处即为边缘点。二、经典算法1.使用c言语求一幅图像的亮度和对比度(提示：先求直方图)答：//求直方图unsignedlonghist[256];unsignedlong*pCur=pImg,*pEnd=pImg+ImgSize;memset(hist,0,sizeof(unsignedlong)*256);for(pCurpEnd;;)hist[*(pCur++)]++;//求亮度for(g=sum=0;g256;g++)sum+=g*hist[g];brightness=1.0*sum/imgSize;//求对比度for(g=sum=0;g256;g++)sum+=(g-brightness)*(g-brightness)*hist[g];contrast=sqrt(sum/imgSize);2.使用c言语求一幅图像的亮度最大值、最小值和中值(提示：先求直方图)答：//求直方图unsignedlonghist[256];unsignedlong*pCur=pImg,*pEnd=pImg+ImgSize;memset(hist,0,sizeof(unsignedlong)*256);for(pCurpEnd;;)hist[*(pCur++)]++;//求图像中的最大亮度for(g=255;g=0;g--)if(hist[g])break;maxGray=g;//求图像中的最小亮度for(g=0;g256;g++)if(hist[g])break;minGray=g;//求图像中的亮度中值方法一：for(g=su