河南大学 2018-2019 学年第一学期《数字图像处理》期末测试卷#

考试方式：闭卷 卷面总分：100 分 考试时间：120 分钟

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一、填空题（每小题 1 分，共 10 分）#

1. 数字图像处理是将图像转化为数字信号，进而对图像进行各种处理的过程。
2. 在数字图像处理中，像素是图像的基本单位，它包含了颜色信息和亮度信息。
3. 在数字图像处理中，常用的图像增强技术包括对比度增强、平滑处理和锐化等。
4. 在数字图像处理中，图像压缩是一种通过减少图像中冗余信息来压缩图像的方法。
5. 在数字图像处理中，滤波是一种常用的图像处理方法，其目的是去除噪声或增强图像的细节。
6. 边缘检测是数字图像处理中的一种重要技术，其目的是提取图像轮廓。
7. 在数字图像处理中，直方图是一种表示图像中像素亮度分布情况的统计图，它可以用来进行图像分割和图像增强等操作。
8. 在数字图像处理中，区域分割是一种常用的图像分割方法，它根据图像中像素的颜色、纹理等特征将图像划分为不同的区域。
9. 在数字图像处理中，计算机图像学（注：标准学术名称一般为计算机图形学）是一种通过计算机生成图像的方法，它可以用于模拟现实世界中的场景、创建虚拟世界等。
10. 在数字图像处理中，特征向量是一种常用的图像表示方法，它通过将图像转换为一组离散的数值来描述图像的特征。

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二、选择题（每小题 2 分，共 20 分）#

1. 在数字图像处理中，下列哪项技术用于增加图像的对比度？（ C ）

   • A. 噪声抑制
   • B. 模糊处理
   • C. 直方图均衡化
   • D. 傅里叶变换

2. 数字图像处理中，哪个步骤通常是对图像进行预处理的第一步？（ B ）

   • A. 图像分割
   • B. 图像去噪
   • C. 特征提取
   • D. 边缘检测

3. 在图像增强技术中，下列哪项不属于空间域处理方法？（ C ）

   • A. 对比度拉伸
   • B. 噪声抑制
   • C. 频域滤波
   • D. 直方图规定化

4. 下列关于数字图像的说法，正确的是？（ A ）

   • A. 数字图像是由像素构成的，每个像素具有特定的位置和颜色
   • B. 数字图像中的每个像素都具有相同的亮度值
   • C. 数字图像是由连续的线条和形状构成的
   • D. 数字图像中的像素位置可以任意改变

5. 下列哪种方法不属于图像分割技术？（ C ）

   • A. 阈值分割
   • B. 边缘检测
   • C. 频域分析
   • D. 区域生长

6. 下列哪项技术用于提取图像中的关键特征？（ C ）

   • A. 噪声抑制
   • B. 直方图均衡化
   • C. 特征提取
   • D. 边缘检测

7. 在数字图像处理中，哪种滤波器通常用于平滑图像以减少噪声？（ C ）

   • A. 锐化滤波器
   • B. 高通滤波器
   • C. 低通滤波器
   • D. 频域滤波器

8. 下列关于图像压缩的说法，正确的是？（ B ）

   • A. 图像压缩不会损失任何图像信息
   • B. 图像压缩的目的是减少图像的存储空间和传输时间
   • C. 图像压缩总是以降低图像质量为代价
   • D. 图像压缩是一种不可逆的过程

9. 下列哪项技术用于在图像中检测边缘和轮廓？（ C ）

   • A. 噪声抑制
   • B. 模糊处理
   • C. 边缘检测
   • D. 频域分析

10. 下列哪种方法常用于图像的二值化处理？（ B ）

    • A. 直方图均衡化
    • B. 阈值分割
    • C. 边缘检测
    • D. 区域生长

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三、判断题（每小题 2 分，共 20 分）#

1. 图像分辨率越高，则图像质量一定越好。（ × ）
2. 直方图均衡化主要用于提高图像的对比度。（ √ ）
3. 滤波器主要分为空间域滤波器和频域滤波器两种类型。（ √ ）
4. Canny 边缘检测算法是一种常用的图像边缘检测算法。（ √ ）
5. 色彩空间转换可以改变图像的视觉效果，但不影响图像的实际内容。（ √ ）
6. 图像压缩算法一定会降低图像的质量。（ × ）
7. 形态学运算主要用于图像的分割和边缘检测。（ × ）
8. 二值化阈值的选择应基于图像的直方图分析。（ √ ）
9. 图像增强技术总是能够显著提高图像的质量。（ × ）
10. 不同类型的噪声需要采用不同的去除方法。（ √ ）

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四、名词解释（每小题 5 分，共 20 分）#

1. 图像数字化表示

   • 参考答案：指将连续的模拟图像转换为离散的数字信号的过程，包括采样（空间离散化）和量化（灰度值离散化）。例如，将一幅图像转化为一个 $m \times n$ 的矩阵，每个元素对应一个像素的亮度或颜色值（如 8 位量化对应 0-255 灰度级），便于计算机存储和处理。

2. 空间分辨率

   • 参考答案：表示图像中单位长度内的像素数量，通常用 “像素 / 英寸（PPI）” 或 “像素 / 厘米” 衡量。例如，分辨率为 $1920 \times 1080$ 的图像在水平方向有 1920 个像素，垂直方向有 1080 个像素。空间分辨率越高，图像细节越清晰，但存储量也越大。

3. 彩色模型

   • 参考答案：是描述颜色的数学框架，通过不同通道的组合表示颜色。常见模型包括：
     • RGB 模型（加色模型，用于显示器）：通过红、绿、蓝三通道叠加生成颜色；
     • CMYK 模型（减色模型，用于印刷）：通过青、品红、黄、黑油墨混合；
     • HSV 模型（基于人眼感知）：通过色相（H）、饱和度（S）、明度（V）表示颜色，更符合视觉特性。

4. 图像退化

   • 参考答案：指图像在获取、传输或处理过程中质量下降的现象，表现为模糊、噪声、失真等。例如，相机运动导致的模糊、传感器噪声、压缩算法引入的失真等。图像退化可通过数学模型（如点扩散函数 PSF）描述，是图像复原的基础。

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五、解答题（共 30 分）#

1. 数字图像处理的主要特点及主要优点？（7分）

   • 参考答案：
     • 主要特点：
       • 离散化处理：将连续图像转化为数字矩阵，通过算法操作像素值。
       • 多学科交叉：涉及数学（如线性代数、概率论）、计算机科学、信号处理等。
       • 处理精度可控：可通过调整算法参数（如滤波核大小、量化位数）控制处理效果。
     • 主要优点（补充标准答案）：
       • 再现性好、处理精度高、适用面宽、灵活性强。

2. 连续小波变换具有哪些重要性质？（9分）

   • 参考答案：
     • 时频局部化：同时在时间域和频率域分析信号，克服傅里叶变换仅能频域分析的局限，适合处理非平稳信号（如图像边缘的时变特征）。
     • 多分辨率分析：通过不同尺度（Scale）的小波函数实现从粗到细的信号分解，大尺度对应低频（整体特征），小尺度对应高频（细节特征），类似人类视觉对图像的分层感知。
     • 平移不变性：通过平移参数（Translation）覆盖整个信号定义域，确保每个位置的特征都能被检测到。
     • 可逆性：存在逆变换，可通过 CWT 系数完全重建原始信号，保证信息无丢失。
     • 抗噪声能力：小波变换对噪声有一定抑制作用，高频噪声可通过阈值处理去除。
     • 线性运算性质：满足线性变换特性，便于数学推导和算法设计。
     • 尺度伸缩对称性：不同尺度的小波函数具有相似的形状，仅尺度不同，符合图像中不同大小特征的描述需求。
     • 与傅里叶变换的联系：小波变换的频域表示是傅里叶变换的局部化扩展，可通过频域小波函数分析频率成分。
     • 适用于图像边缘检测：小波变换的模极大值点对应图像边缘，可用于多尺度边缘提取（如 Mallat 算法）。

3. 简述图像复原与图像增强的相同点及不同点？（14分）

   • 参考答案：
     • 相同点：
       • 目标相似：均旨在改善图像质量，提升视觉效果或便于后续分析。
       • 处理对象：均针对数字图像的像素值或特征进行操作。
       • 技术交叉：部分算法（如滤波）可同时用于复原和增强（如高斯滤波可去噪，属于复原，也可平滑图像，属于增强）。
       • 应用场景：均广泛应用于医学影像、遥感、计算机视觉等领域。
     • 不同点（根据标准学科内容补充完整）：
       • 原理与依据不同：图像复原需根据图像退化的先验知识，建立图像退化的数学模型，再采用相反的过程进行逆运算来重建原始图像；而图像增强一般不考虑退化模型，直接对某些特征进行主观改善。
       • 主客观差异：图像复原基本是一个客观的过程（如追求均方误差最小等客观标准）；而图像增强是一个主观的过程（以视觉效果更符合特定人眼需求或应用需要为评价标准）。