数字图像处理考试题及答案解析

"这是一份来自太原理工大学的数字图像处理考试题，包含了选择题、简答题、程序题和计算题。" 这份考试题涉及到数字图像处理的一些核心概念和技术，以下是相关知识点的详细说明： 1. **直方图均衡化**：直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法。它的基本原理是通过改变图像像素值的分布，使得图像的直方图更加均匀。这样可以将图像原本集中在低灰度级别的像素扩展到整个灰度级别范围，从而提高图像的视觉效果，尤其适用于图像对比度较低的情况。 2. **中值滤波器**：中值滤波是一种非线性的滤波方法，主要用来去除图像噪声，特别是椒盐噪声。操作步骤包括：选取一个模板（通常为奇数大小的窗口），对窗口内的像素按照灰度值排序，然后用窗口中灰度值的中位数替换中心像素的值。中值滤波器的特点是能有效保护边缘信息，防止滤波过程中造成边缘模糊。 3. **数字图像处理在车牌识别中的应用**：在车牌识别中，数字图像处理首先进行预处理，如灰度化、直方图均衡化、二值化等，以增强车牌特征；接着可能使用边缘检测或轮廓提取来定位车牌区域；之后进行字符分割，将每个字符单独提取出来；最后是字符识别，通常利用模板匹配或机器学习算法来识别每个字符，最终组合成完整的车牌号码。 4. **视觉适应原理**：当从明亮环境进入暗环境时，人眼的视觉适应过程主要涉及视网膜上的两种感光细胞——视杆细胞和视锥细胞。视杆细胞在暗处更为敏感，但不能分辨颜色；视锥细胞则在亮处工作，能感知颜色。进入暗处时，视杆细胞逐渐活跃，视锥细胞则需要更长时间才能调整，这就是为什么在黑暗中视力会逐渐提高，但辨别颜色的能力会降低。 5. **程序题解析**： - 第一个程序读取并显示了'cameraman.tif'图像，然后将图像转换为双精度浮点型，进行反色处理，再转回无符号8位整型并显示。这实现了图像的反色显示。 - 第二个程序读取了一个名为'greens.jpg'的RGB图像，显示原图，然后将其转换为灰度图像，再进行离散余弦变换（DCT），并对结果取对数绝对值后显示。这展示了彩色图像到灰度图像的转换以及DCT在图像压缩中的应用，因为DCT常用于JPEG图像压缩。 6. **离散沃尔什变换**：离散沃尔什变换（DWT）是一种快速傅立叶变换的替代方法，它在信号处理中用于分析信号的频域特性。在图像处理中，DWT可以用于图像的压缩和去噪。题目要求计算图像的DWT，并根据结果讨论其应用，可能需要分析变换后的系数分布，以理解图像的能量集中在哪些频段，这对图像压缩和降噪策略的选择有指导意义。 这些知识点涵盖了数字图像处理的基础理论与实践，包括图像的预处理、滤波、变换以及视觉感知原理。解答这些问题需要对图像处理的各个环节有深入理解。