数字图像处理期末考试试题详解与应用

"这是一份关于数字图像处理的期末考试试题，主要涵盖了图像处理的基础概念、量化技术、小波变换的应用、直方图均衡化以及实际图像处理问题。考试采用远程方式进行，允许开卷，但禁止使用电子设备，考生需在规定时间内手写答题后拍照上传。" 试题详解： 1. 数字图像处理、计算机视觉、计算机图形学的联系与不同： - 数字图像处理主要关注图像的获取、表示、分析和操作，旨在改善图像质量或提取有用信息。 - 计算机视觉则更侧重于通过算法让计算机理解并解释图像内容，涉及物体识别、场景理解等。 - 计算机图形学则研究如何使用算法生成和操纵图像，通常用于游戏、电影特效、可视化等领域。 这三者之间有交叉，如图像处理是计算机视觉的基础，而计算机图形学的成果可服务于图像显示。 2. 均匀量化与非均匀量化： - 均匀量化是将输入信号的每个量化间隔设置为相同大小，简单易实现，但可能导致高频和低频信息丢失不均。 - 非均匀量化根据信号统计特性调整量化间隔，使得噪声较大的区域量化级别密集，噪声较小的区域稀疏。适用于量化级数有限且需保持重要细节的场景。 在量化级数多的情况下，非均匀量化计算复杂度增加，故较少使用。 3. 小波变换在图像处理中的应用： - 图像压缩：小波变换能提供多分辨率分析，有助于高效压缩图像。 - 图像去噪：利用小波系数的特性，可以区分信号与噪声，有效去除噪声。 - 图像增强与复原：通过小波域的分析，能针对性地增强图像某些特征。 - 边缘检测与图像分割：小波变换在边缘检测上表现出色，有利于图像的精确分割。 4. 直方图均衡化及其在文本图像增强的应用： - 直方图均衡化是通过对图像灰度直方图进行操作来扩大图像的整体对比度。 - 对于文本图像，直方图均衡化可能并不适用，因为文本图像通常具有明显的黑白对比，均衡化可能导致文字轮廓模糊，反而降低可读性。 5. 设计图像处理程序确定螺帽中心点： - 可以采用颜色分割技术，基于螺帽染上的特定颜色，将螺帽从背景中分离出来。 - 应对光照变化，可以使用直方图均衡化或自适应阈值处理增强图像对比度。 - 使用形态学操作（如膨胀、腐蚀）来去除噪声和细化目标边界。 - 应用霍夫变换或其他边缘检测方法找到螺帽边缘，进而找到其圆心。 - 设计流程应包括预处理、特征提取、定位和后处理四个步骤，确保在各种环境下都能准确找到螺帽中心。 考试注意事项： - 考试环境需保证光线充足，无他人干扰，全程摄像头监控。 - 提前15分钟进入远程考试平台，准备身份证等证件。 - 手写答题，拍照上传，确保照片清晰，背景尽量白色。 - 交卷后不可修改，及时确认上传成功。 这份试题考察了学生对图像处理基础理论及实际应用的理解，同时强调了远程考试的规范和诚信。