《图像理解与计算机视觉》习题

1. 一幅图像的象素灰度级为256、大小为1024×1024的图象的数据量多少MB？假设网络的平均传输速率为1Mbit/s，需要多少秒才能传送完毕？每个像素可以用8比特表示。 解答：图像的数据量是1024×1024×8/8=1 MB，需要8 秒才能传送完毕。 2. 通过你对生活的观察，举出一个书本描述之外的图像处理应用的领域和例子。

解答：

医院CT检查，等。 3. 请说明图像亮度函数I少？

解答：

图像数学表达式If(x,y,z,,t)的各个参数的具体含义，反映的图像类型有多

f(x,y,z,,t)中，(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是

光点(x,y,z)的强度（幅度）。上式表示一幅运动 (t) 的、彩色/多光谱 (λ) 的、立体（x,y,z）图像。

If(x,y,z,,t)表示一幅运动 (t) 的、彩色/多光谱 (λ) 的、立体（x,y,z）图像。对

于静止图像，则与时间t 无关；对于单色图像(也称灰度图像)，则波长λ为一常数；对于平面图像，则与坐标z 无关，故f(x,y)表示平面上的静止灰度图像，它是一般图像

If(x,y,z,,t)的一个特例。

4. 色彩具有哪几个基本属性，表述这些属性的含义。

解答：

色相（H）：色相是与颜色主波长有关的颜色物理和心理特性，它们就是所有的色相，有时色相也称为色调。

饱和度（S）： 饱和度指颜色的强度或纯度，表示色相中灰色成分所占的比例，用0%-100%（纯色）来表示。

亮度（B）：亮度是颜色的相对明暗程度，通常用0%（黑）-100%（白）来度量。 5. 请解释马赫带效应。

解答：

所谓“马赫带效应（Mach band effect）”是指视觉的主观感受在亮度有变化的地方

出现虚幻的明亮或黑暗的条纹，马赫带效应的出现是人类的视觉系统造成的。生理学对马赫带效应的解释是：人类的视觉系统有增强边缘对比度的机制。

6. 证明f (x)的自相关函数的傅立叶变换就是f (x)的功率谱（谱密度）Fu证明：

根据相关定理 fx另根据共轭定义F2。

fxuFu2FuFu

FuFu

又根据共轭对称性FuFuFu

2即可证明f (x)的自相关函数的傅立叶变换就是f (x)的功率谱（谱密度）Fu。

7. x(n)是脉冲信号x(0)=x(1)=x(2)=x(4)=x(5)=x(6)=x(8)=x(9)=1，x(3)=x(7)=0；一阶低通滤波器的冲击响应序列h(n)，h(0)=0.5，x(1)=0.25，x(2)=0.125，x(3)=0.0625，求采用序列x(n)和滤波器冲击响应序列h(n)的卷积输出。

解答：

y(0)=0.5；y(1)=0.75；y(2)=0.875；y(3)=0.4375；y(4)=0.6875；y(5)=0.8125； y(6)=0.8750；y(7)=0.4375；y(8)=0.1875；y(9)=0.0.0625； 8. 列举三种以上正交变换的名称。

解答：傅立叶变换、沃尔什变换、哈达玛变换、离散余弦变换、哈尔变换、KL变换、正交小波变换。

9. 给一图像的四方向链码（原码）为1-0-1-0-3-3-2-2，取左下角点作为初始点，画出其轮廓。 解答：

1203 10. 一幅3232，8个灰度级的数字图像，其各灰度级所占象素个数见下表所示，对其进行直方图均衡化处理，求实际直方图、变换函数SiT(ri)以及变换后的直方图（取两位

小数）。

灰度级ri 象素个数ni 0 195 1 256 2 216 3 1 4 82 5 61 6 30 7 20 解答：

原始图像灰度级sk 原始图像各灰度级像素个数 计算原始直方图p(sk)=nk/n 计算原始累计直方图tk 取整tk=int[(N-1)* tk+0.5] 确定映射对应关系

0 195 0.19 0.19 1

1 256 0.25 0.44 3

2 216 0.21 0.65 5

3 1 0.16 0.81 6

4 82 0.08 0. 6

5 61 0.06 0.95 7

6 30 0.03 0.98 7 5，6，7 →7 216 0.21

246 0.24

111 0.11 7 20 0.02 1.00 7

0→1 1 →3 2 →5

195 0.19 3，4 →6 256 0.25 新图像各灰度级像素个数

计算新直方图

11. 已知某含噪声的图像f如图所示，用中值滤波模板M对噪声点(已经标明)进行处理，写去噪结果。

10101，f(x,y)=M=11110101解答：

122192 52212211f(x,y)=11122122122122

12、判断下列模板类型，包括平滑模板、锐化模板和边缘检测模板。

0-100-100140 M=-15-1 M=14014

M1=-14-1230-100-100140

解答：M1边缘检测模板、M2锐化模板、M3平滑模板