数字图像处理多项选择题

答案： a) 采样点

解释： 采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。

答案： a) 量化

解释： 量化是一种机制，涉及将连续的数值范围转换为有限的离散数值范围。

答案： d) 强度分辨率

解释： 强度分辨率可以定义为量化图像所需的总位数。

答案： b) 插值

解释： 插值是一种用于缩放、缩小、旋转等的基本工具。

答案： c) 饱和

解释： 饱和度作为分子。

答案： d) 噪声

解释： 噪声作为分母。

答案： a) 光电二极管

解释： 光电二极管是一种 p-n 结半导体器件，可将光转换为电流。

答案： c) 计算机轴向断层扫描 (Computerized Axial Tomography)

解释： 计算机轴向断层扫描基于使用传感器条带的图像采集。

答案： c) 空间域

解释： 空间域是指图像坐标所跨越的真实平面部分，其中 x 和 y 坐标称为空间坐标。

答案： d) 伪轮廓

解释： 当数字图像的灰度分辨率降低时，会导致伪轮廓。

答案： a) 插值

解释： 插值是一种用于图像重采样模型中评估未知位置的过程。

答案： c) 像素化

解释： 像素化处理像素的放大。

答案： d) 单像素操作

解释： 它表示为 s=T(z) 形式的变换函数 T，其中 z 是强度。

答案： a) 伽马射线

解释： 伽马射线由高能光子组成，这意味着伽马射线具有最高的电磁辐射。在电磁频谱中，“伽马射线”是一个任意技术，涵盖高于 300 EHz 的频率、1 pm 的波长和 1.24 MeV 的能量。

答案： b) 红色

解释： 在可见光谱中，红色的波长最长。可见光的波长从短到长依次是：紫色、蓝色、绿色、黄色、橙色和红色。

答案： c) c = 波长 * 频率

解释： 一般来说，波长的计算公式是波长 = c / 频率，这意味着频率越高，波长越短。简单来说，频率与波长成反比。

答案： b) 正弦波

解释： 电磁波可以被视为正弦波。

答案： a) 逐像素

解释： 数组函数是逐像素执行的。

答案： c) 可加性

解释： 可加性：f (a + b) = f (a) + f (b)

答案： c) 掩模模式放射学

解释： 掩模模式放射学是医学成像领域图像减法的重要应用。

答案： b) 掩模

解释： 在图像处理中，掩模是定义一个较小图像的过程，有助于修改较大图像。

答案： b) 子集

解释： 如果集合 X 的所有元素都包含在集合 Y 中，那么 X 将被称为 Y 的子集。

数学上；

X ⊆ Y

答案： a) True

解释： 通过使用平滑滤波器模糊图像可以实现噪声降低。模糊用于预处理步骤，例如在对象提取之前从图像中删除小细节以及弥合线条或曲线中的小间隙。

答案： d) 像素平均值

解释： 平滑、线性空间滤波器的输出或响应仅仅是滤波器掩模邻域中包含的像素的平均值。

答案： b) False

解释： 平滑滤波器用于计算滤波器的平均值，这是它被称为平均滤波器的唯一原因。

答案： d) 灰度水平的急剧过渡

解释： 平滑滤波器通过计算灰度平均值来替代图像的每个像素值，这将进一步消除像素之间灰度水平的急剧过渡。这只是为了随机化包含灰度水平急剧过渡的噪声。

答案： b) 模糊边缘

解释： 边缘是最理想的特征之一，可以通过灰度水平的急剧过渡来分类。因此，平均滤波器会模糊边缘，对图像造成不必要的副作用。

答案： b) False

解释： 平滑空间滤波器可以去除由于灰度级别不足而引起的伪轮廓。

答案： a) 粗略表示

解释： 粗略表示的主要目的是模糊图像，这是空间平均最重要的应用之一。这只是为了强化与背景和大型物体结合的小型物体，以便它们可以很容易地识别。

答案： b) 阶次静态滤波器

解释： 中值滤波器属于阶次静态滤波器，它用像素邻域中存在的灰度中值替换像素值。

答案： b) s=clog₁₀(1+r)

解释： 一般来说，对数变换可以表示为 s=clog₁₀(1+r)，其中 c 是常数，r ≥ 0。

答案： c) s = cr^y

解释： 幂律变换可以数学推导为 s = cr^y，其中 c 和 g 代表正常数。然而，我们可以用另一种方式编写相同的方程，例如 s=c. (r + ε) ^γ，它代表一个偏移量。

答案： d) 分段变换

解释： 分段变换在制定其他变换时起着至关重要的作用。它唯一的缺点是需要大量的输入。

答案： a) 拉普拉斯

解释： 拉普拉斯是二阶导数算子。

答案： c) 幂律变换

解释： 暗特征可以通过直方图指定轻松解决。然而，为了获得所需结果，强烈建议使用幂律变换而不是直方图指定。

答案： b) 0

解释： 梯度图像的最小可能值为 0。

答案： c) 低通滤波器

解释： 低通滤波器通过低频。

答案： a) 相关

解释： 相关可以定义为移动滤波器（通常表示为核）在图像上，以计算每个不同位置的乘积和的过程。

答案： b) 图像是照明分量和反射分量的乘积。

解释： 图像可以表示为照明分量和反射分量的乘积。

答案： b) 对数函数

解释： 图像可以表示为照明分量和反射分量的乘积，即 f(x, y) = i(x, y) * r(x, y)。该方程不能直接用于分别对照明和反射的频率分量进行操作，因为两个函数乘积的傅里叶变换是不可分离的。因此，使用对数运算。I{z(x,y)}=I{ln(f(x,y)) }=I{ln(i(x,y)) }+I{ln(r(x,y))}.

答案： a) 同态系统

解释： 同态系统是唯一能够实现图像亮度分量和反射分量分离的系统。

答案： b) 反射分量

解释： 当物体将一些光反射到场景中时，被反射的光总量被称为反射分量。

答案： a) s = L - 1 - r

解释： 图像的负片将通过 s = L - 1 - r 获得。

答案： c) s = c.log (1 + r)

解释： 对数变换的一般形式是 s = c.log (1 + r)。

答案： b) 幂律响应现象

解释： 为了补偿非线性亮度的影响，伽马校正函数映射亮度级别，其中 γ 指代常数（即伽马），“^”是幂运算符。

答案： c) 强度切片

解释： 强度切片是突出图像强度的过程。

答案： b) 图像负片

解释： 图像负片利用图像强度的反转。

答案： a) 对比度拉伸

解释： 对比度拉伸是一种通过拉伸来提高图像质量的过程，从而改善对比度。

答案： c) 以上所有

解释： 一般来说，灰度切片包括以下两种方法

• 第一种方法包括将特定范围内的所有灰度级别赋予高值，而将所有其他灰度级别赋予低值。
• 然而，第二种方法不仅提亮相关灰度像素值，而且还保留了背景。

答案： b) 位平面切片

解释： 位平面切片是一种用一个字节的多个位表示图像的方法，这些位已被用于每个像素。

答案: d) 以上所有

解释： 低通滤波器概念应用于字符识别、出版和印刷行业以及遥感图像，通过简单地模糊不相关数据以从完整图像中揭示更突出的特征。

答案： c) (a) 和 (b) 均是

解释： 视杆细胞是细长感受器，而视锥细胞是较短较粗感受器。

答案： b) 强度

解释： 主观亮度与人眼感知的强度相关。

答案： c) 视网膜

解释： 视网膜是人眼最内层的膜。

答案： a) 面积

解释： 区域内的像素总数定义了该区域的面积。然而，周长是指区域的边界，由像素数量给出。

答案： a) 盘状

解释： 由于区域的紧凑度定义为 2 * (周长)/面积，因此盘状区域具有最小紧凑度。

答案： c) 采样

解释： 图像的空间分辨率主要由称为采样的过程决定。

答案： a) 持续时间有限且最高频率有限的函数

解释： 曲线下面积有限的函数可以用各种频率的正弦和余弦表示。最高频率由正弦/余弦分量决定，是函数的最高“频率内容”。如果此最高频率有限，并且函数持续时间无限，则这些函数称为带限函数。

答案： a) 1

解释： 归一化直方图可以数学定义为；

p(r_k) = n_k / n

其中 n 代表图像中包含的像素总数，r_k 代表第 k 个灰度级别，n_k 是具有灰度级别 r_k 的像素总数。

答案： c) 直方图匹配

解释： 一般来说，直方图指定使用指定的直方图（即直方图的形状可以由自身指定）来生成处理后的图像，这也称为直方图匹配。