1.欧氏距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q
之间的欧氏距离定义为：D e(p,q)=（x−u）2+（y−u）212。
2.街区距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q
之间的街区距离定义为:D4p，q=x−u+y−v。
3.棋盘距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q
之间的街区距离定义为:D8p，q=man（x−u，y−v）。
4.灰度数字图像有什么特点？
答：灰度数字图像的特点是只有灰度（亮度）属性，没有彩属性。对于灰度级为L的图像，起灰度取值范围为[0，L-1].
5.一副200×300的二值图像、16灰度级图像和256灰度级图像分别
需要多少存储空间？
答：由于存储一副M×N的灰度级为L 的数字图像所需的位数为：M ×N×L，其中L=2k。二值图像，16灰度级图像和256灰度级图像的k值分别为1、4和8，也即存储一个像素需要的位数分别为1位、4位和8位。所以，一副200×300的二值图像所需的存储空间为200×300×1/8=7.5kB；一副200×300的16灰度级图像所需的存储空间为200×300×4/8=30kB；一副200×300的256灰度级的图像所需的存储空间为200×300×8/8=60kB。
6.简述采样数变化对图像视觉效果的影响。
答：在对某景物的连续图像进行均匀采样时，在空间分辨率（这里指线对宽度）不变的情况下，采样数越少，即采样密度越低，得到的数字图像阵列M×N越小，也即数字图像尺寸就越小。反
之，采样数越多，即采样密度越高，得到的数字图像阵列M×N 越大，也即数字图像的尺寸就越大。
7.简述灰度级分辨率变化对图像视觉效果的影响。
答：灰度级分辨率是指在灰度级别克分辨的最小变化。灰度级别越大，也即图像的灰度级分辨率越高，景物图像总共反映其亮度的细节就越丰富，图像质量也就越高。当图像的灰度级别数降低时，图像中的亮度细节信息就会逐渐损失，伪轮廓信息就会逐渐增加，所以灰度分辨率越低，图像的视觉效果越差。
8.图像变换：图像变换是一种简化图像处理过程和提高图像处理效
果的技术。最典型的图像变换主要有傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换等。
9.线性系统：同时满足叠加性和齐次性的系统称为线性系统。
10.进行图像傅里叶变换的目的何在？
答：总体上说来，其目的有以下3个方面：（1）简化计算，也即傅里叶变换可将空间域中复杂的卷积运算转化为频率域中简单的乘积运算；（2）对于某些在空间域中难以处理或处理起来比较复杂的问题，利用傅里叶变换把用空间域表示的图像映射到频率域，在利用频率域滤波或频域分析方法对其进行处理和简化分析的目的；（3）特殊目的的应用需求，比如通过某些频率域的处理方法，实现对图像的增强、特征提取、数据压缩、纹理分析、水印嵌入等，从而实现在空间域难以达到的效果。
11.一副图像的灰度平均值与该幅图像的傅里叶变换有什么关系？
答：因为一副N×N的图像的灰度平均值可表示为
f=1直方图均衡化的基本原理
N2
f（x，y）
N−1
y=0
N−1
x=0
。由二维离散傅里叶变换公式又有
F0,0=1
N
f（x，y）
N−1
y=0
N−1
x=0
。比较两个公式可知，一副图像的灰
度平均值与该图像的傅里叶变换之间的联系可表示为f=1
N
F(0，0). 12.图像的傅里叶频谱是如何反映图像的特征的？
答：傅里叶频谱的低频主要取决于图像在平坦区域中灰度的总体分布，而高频主要取决于图像的边缘和噪声等细节。
按照图像空间域和频率域的对应关系，空域中的强相关性，即由于图像存在大量耳朵平坦区域，使得图像中的相邻或相近像素一般趋向于取相同的灰度值，反映在频率域中，就是图像的能量主要集中低频部分。
13.简述与离散傅里叶变换相比，DCT变换有哪些优越性？
答：由于数字图像都是实数阵列，所以在利用离散傅里叶变换对其进行变换时，不仅要涉及复数域的运算，而且运算结果也是复数。这不仅使运算复杂费时，而且也给实际应用带来诸多不便。
离散傅里叶变换相比，DCT变换的优越性是：DCT消去了复数中的虚部而只有实数部，运算中只有实数而不涉及复数域运算，运算简单且省时，又保持了变换域的频率特性，并且余弦变换在去除图像的相关性方面与人类视觉系统特性相适应，已经证明是一种最适用于图像压缩编码的变换，所以已在图像处理中得到了广泛的应用。
14.空间域图像增强：是指在平面中对图像的像素灰度值直接进行处
理的图像增强方法。
15.频率域图像增强：是指利用傅立叶变换等先将图像从空间域变换
到频率域，然后利用图像的幅频特性在频率域对图像再进行某种滤波处理，处理后再利用傅立叶反变换等将图像变换回空间域来实现图像增强的方法。
16.图像锐化：是一种突出和加强图像中景物的边缘和轮廓的技术
17.邻域平均：是一种基本的空间域噪声消除方法，其基本思想是，
当图像中某像素的灰度值，与其8邻域像素的灰度值之和的平均值之差的绝对值大于某个门限时，就认为该像素属于图像中的噪声，就用其8邻域像素的灰度值之和的平均值代替该像素。
18.直方图均衡化的基本思想是什么？直方图均衡图像增强处理的主
要步骤是什么？
答：直方图均衡的基本思想就是把一幅具有任意灰度概率分布的图像，变换成一幅接近俊宇的概率分布的新图像。步骤如下：
1、计算原图的归一化灰度级别及其分布概率。
2、根据直方图均衡化公示求变换函数的各灰度等级值。
3、将所得变换函数的各灰度等级值转化成标准的灰度级别值，从而得到均衡化后的新图像
的灰度级别值。
4、根据相关关系求新图像的各灰度级别值的像素数码。
5、求新图像各灰度级别的分布概率。
6、画出均衡化后的新图像的直方图。20.图像平滑（低通滤波）的主要用途是什么？该操作对图像质量会带来什么负面影响？
答：图像平滑的主要用途是消除图像中的噪声。该操作对图像带来的负面影响是：由于平滑算子实质上是一种低通滤波器，且图像中的边缘反映的是图像中的细节和高频信息，所以在利用邻域平均法进行图像平滑或利用低通滤波进行图像消噪的同时，会使图像的边缘变得模糊，并且，进行图像平滑的模板的大小与图像平滑的效果的密切相关，模板尺寸越大，平滑后的图像就越模糊。
21.图像锐化(高通滤波)的主要用途是什么？该操作对图像质量会带来什么负面影响?
答：图像锐化主要用于突出和加强图像中景物的边缘和轮廓。该操作对图像质量带来的负面影响是：由于锐化算子实质是一种高通滤波器，通过图像锐化在增强图像边界和细节的同时，也是噪声得到了加强。另外，各向异性算子由于算子中间一行/一列两边元素的相反值特征，会使锐化后的图像的边缘比较粗。因此，进行图像锐化处理的图像应有较高的信噪比，否则经锐化后的图像的质量会进一步降低。
22.中值滤波的主要用途是什么？与低通滤波相比，它有哪些优越性？
答：中值滤波的主要用途是消除图像中的噪声，在滤除噪声的同时能很好地保护图像的边缘和噪声非常有效。与品与低通滤波相比，中值滤波运算简单，在滤波噪声的同时能很好的保护图像的边缘和锐角等细节。
23.图像恢复：图像回复就是使退化了的图像去除退化因素，并以最大的保真度回复成原来图像的一种技术。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。