数字图像处理7.3

一.判断题(T表示正确,F表示错误。每题1分)
1.在数字图像中,一个像素的邻域只有包括8领域(F)。
2.在空间域基于滤波器处理数字图像时,二维滤波器可以分解为多个一维滤波器,以提高计算效率(T)。
3.彩色数字图像平滑处理无需考虑颜色模型。(F)

二.单项选择题(每题2分)
1.能够实现数字图像平滑的处理方法(C)。
A.线性点处理
B.基于直方图的处理
C.邻域处理
D.非线性点处理
2.最大值滤波器,可用于检测数字图像中的像素点是(A)。
A.最亮
B.最暗
C.中间亮度
D.平均亮度
3.最小值滤波器,可用于检测数字图像中的像素点是(B)。
A.最亮
B.最暗
C.中间亮度
D.平均亮度
4.下列排序算法中,性能最好的是(D)。
A.冒泡排序bubble sort
B.比较排序selection sort
C.插入排序insertion sort
D.快速排序quick sort
5.阿拉法裁剪均值滤波器a-trimmed mean filter是(D)。
A.中值median滤波器
B.均值mean滤波器
C.排序rank滤波器
D.混合hybrid滤波器

三.多项选择题(每题3分)
1.在数字图像中,基于邻域处理的滤波器包括(ABCD)。
A.可以是十字、方形等形状
B.可以是3 X 3、5 X 5等不同尺寸
C.可以有不同的权值
D.可以采用中心为原点

四.填空题(每题2分)
1.若操作是在像素的某个邻域内进行的,即输出数字图像的像素值由对应的输入数字图像的像素值及其    领域像素值     决定,则称其为邻域操作。
2.在数学上,数字图像模糊处理相当于数字图像被平均或被 积分 。

五.简答题(每题4分)
1.在空间域进行数字图像排序滤波有哪些?各有什么特点?
1.排序滤波包括:中值滤波、中值滤波的线性组合、中值滤波的高阶组合、加权的中值滤波、迭代的中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、中点值滤波。
中值滤波,适合处理脉冲噪声,脉冲噪音长度要小于滤波器宽度的一半。
中值滤波的线性组合,取多个中值滤波器结果的线性加权值。
中值滤波的高阶组合,取多个中值滤波器结果的最大值。
加权的中值滤波,对像素值进行加权后再做中值滤波。
迭代的中值滤波,对数字图像进行多次中值滤波。
最大值滤波,用于提取最亮的像素。
最小值滤波,用于提取最暗的像素。
中点值滤波,用于提取最亮和最暗像素的平均值
六.论述题(每题6分)


八.算法题(每题5分)
1.给出用于数字图像平滑的均值滤波mean filter的算法描述,采用伪代码。
输入:
待处理图像II
均值滤波器的半径R
输出图像IO,与输入图像II具有同样的宽度和高度
For y form R to H-1-R
{
For x form R to W-1-R
{
       Sum=0
For v form -R to R
{
For u form -R to R
{
       sum = sum + IA.GetPixel(x+u, y+v)
}
}
       IO.SetPixel(x, y, int(sum*1.0/( R*R)))
}
}

1.给出用于数字图像平滑的加权中值滤波weighted median filter的算法描述,采用伪代码。
2.
输入:
待处理图像II
加权中值滤波器的半径R
加权中值滤波器的系数矩阵Mask
输出图像IO,与输入图像II具有同样的宽度和高度
For y form R to H-1-R
{
For x form R to W-1-R
{
For v form -R to R
{
For u form -R to R
{
       gray = IA.GetPixel(x+u, y+v)
       For r from 0 to Mask(u+R, v+R)
       {
              list.add(gray)      
}
}
}
list.sort();
       IO.SetPixel(x, y, int(list.Get(list.GetSize()/2))
}
}

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