本资源为中国科学技术大学2008-2009学年第二学期的数字图像处理导论考试试题及答案,主要考察了以下几个知识点:
1. **图像直方图基础知识**:首先,题目要求学生解释图像的直方图概念,它是图像像素强度分布的统计表示,反映了图像的整体亮度信息。直方图与图像对比度的关系是直观的:对比度越高,图像中像素值的分布范围越大,直方图的峰度和谷底会更明显。直方图与Huffman编码效率也有关,直方图平坦的区域可以通过Huffman编码减少冗余,提高压缩效率。
2. **颜色模型理解**:在RGB和HSI颜色模型中,灰色位于中间,代表所有颜色成分相等,这有助于学生理解颜色空间转换和图像处理中的颜色混合。
3. **离散傅里叶变换(DFT)**:部分分数展示了DFT的定义和性质,涉及图像频谱中高频和低频系数的分布。学生需要解释周期性和共轭对称性如何影响频谱特征,如高频部分通常包含更多的细节信息,而低频部分则包含图像的主要结构。
4. **对比度增强方法选择**:通过给出不同直方图,要求学生选择适合的对比度增强方法,比如对于非均匀分布的直方图,可能需要考虑使用直方图均衡化或其他技术来改善视觉效果。
5. **Sobel锐化算法**:要求学生列出Sobel边缘检测算法的具体步骤,这是一种常用的图像锐化方法,通过计算图像的梯度来突出图像边缘。
6. **傅里叶投影定理和图像重建**:这部分涉及傅里叶变换的理论应用,包括投影定理、切片定理以及基于傅里叶变换的图像重建过程。
7. **灰度图像直方图均衡**:提供了一张64x64像素的3位灰度图像及其灰度分布,要求学生计算直方图均衡的映射表并编写算法步骤。直方图均衡可以改善图像的对比度,但彩色图像的均衡通常需要全局考虑,不能简单地对每个分量独立操作。
8. **Huffman编码与算术编码**:最后,题目涉及信息编码理论,要求学生对特定概率分布下的符号串进行Huffman编码和算术编码,并比较两者平均码长,以了解这两种编码方式的效率差异。
综上,这份试题全面考察了数字图像处理的基础概念、理论与实践操作,包括图像处理的基本原理、颜色模型、频域分析、对比度调整和编码技术等。