数字图像处理试题及答案
教研室主任签字:
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__________ 数字图像处理 ___________ 试题卷（A ）
1、 列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、 ________ 、 军事
2、 存储一幅大小为1024 1024，256个灰度级的图像，需要
8M bit 。
3、 亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，贝U 亮度鉴别能力越
差。
4、 直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。
5、 依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩
和有损压缩
6、 图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、像素间冗余、心理视觉冗余
三种冗余基础上。
7、 对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是
色调 、饱和度
亮度 。
8、 对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法：
——（g （x,y ） g min ）*255/（ g
max g
min ）
------------------------------------------------------
二、选择题（每题 2分，共20分） 得分 1、 采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于 1时，该变换是针对如下哪一 类图像进行增强。（B ） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景
2、 图像灰度方差说明了图像哪一个属性。 （B ） A 平均灰度 B
图像对比度 C 图像整体亮度
D
图像细节
3、 计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（
A ）
:
号学
:级班
:
名
姓
遵守
考试纪
律注
意
行为
规
范
考试形式（开、闭卷）:闭卷 答题时间:120 （分钟） 本卷面成绩占课程成绩 80 %
、填空题（每题1分，共15 分）
A 、RG
B B 、CMY或CMYK C、HSI D 、HSV
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4、 采用模板］-1 1
: T
主要检测（A ）方向的边缘。
A.水平
B.45
C. 垂直
5、 下列算法中属于图象锐化处理的是：
（C ）
A.低通滤波
B.加权平均法
C.高通滤波
D.中值滤波 6、 维纳滤波器通常用于（
C ）
A 、去噪
B 、减小图像动态范围
C 、复原图像
D 、平滑图像
7、 彩色图像增强时，
C 处理可以采用 RGE 彩色模型。 A.直方图均衡化 B. 同态滤波 C.加权均值滤波
D.
中值滤波
& _B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A.逆滤波
B. 维纳滤波
C.约束最小二乘滤波
D.
同态滤波
9、 高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加
上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫
B
A.巴特沃斯高通滤波器
B.
C.高频加强滤波器
D.
10、 图象与灰度直方图间的对应关系是
A.——对应
B. 多对一
C.
1、 马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象。
（V ）
2、 高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。 （X ）
3、 均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。 （X ）
4、 高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度。 （V ）
5、 图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。
（X ）
6、 彩色图像增强时采用 RGB 莫型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基
础上对图像的亮度进行对比度增强。
（X ）
7、 变换编码常用于有损压缩。 （ V ）
8、 同态滤波器可以同时实现动态范围压缩和对比度增强。 （ V ）
9、 拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。 （X ）
丿心
理想高通滤波器
B __
一对多 D. 都不
三、判断题（每题1分，共10 分）
10、当计算机显示器显示的颜色偏蓝时，提高红色和绿色分量可以对颜色进行
校正。（V ）
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1、逆滤波时，为什么在图像存在噪声时，不能采用全滤波？试采用逆滤波原理 说明，并给出正
确的处理方法。
复原由退化函数退化的图像最直接的方法是直接逆滤波。在该方法中, 用退化函数除退化图像的傅立叶变换来计算原始图像的傅立叶变换。
N u,v F u,v
H u,v
即使我们知道退化函数,
的图像。因为噪声是一个随机函数， 其傅氏变换未知。当退化为 0或非 常小的值，N(u,v)/H(u,v) 之比很容易决定 F u,v 的值。一种解决该问 题的方法实现值滤波的频率时期接近原点值。
2、当在白天进入一个黑暗剧场时， 在能看清并找到空座位时需要适应一段时间， 试述发生这种
现象的视觉原理。
答：人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作，
它是利用改变其亮度
适应级来完成亮度适应的。即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相 比,能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此，白天进入黑暗剧场时，人 的视觉系统需要改变亮度适应级， 因此，需要适应一段时间， 亮度适应级才
能被改变。
四、简答题(每题
5分，共20 分)
匚
G u,v
F u,v
H u,v
由上式可以看也可能无法准确复原未退化
3、简述梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点?
答：梯度算子和Lap lacian检测边缘对应的模板分别为
-1 1 1
1 -4 1
1
（梯度算子）（Laplacian （2 分）
梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应
于边缘点；而Laplacian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边
缘点是零交叉点。（2分）
相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。（1分）
4、将高频加强和直方图均衡相结合是得到边缘锐化和对比度增强的有效方法。
上述两个操作的先后顺序对结果有影响吗？为什么？
答：有影响，应先进行高频加强，再进行直方图均衡化。
高频加强是针对通过高通滤波后的图像整体偏暗，因此通过提高平均灰度的
亮度，使图像的视觉鉴别能力提高。再通过直方图均衡化将图像的窄带动态范围变为宽带动态范围，从而达到提高对比度的效果。若先进行直方图均衡化，再进行高频加强，对于图像亮度呈现较强的两极现象时，例如多数像素
主要分布在极暗区域，而少数像素存在于极亮区域时，先直方图均衡化会导
致图像被漂白，再进行高频加强，获得的图像边缘不突出，图像的对比度较差。
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1、设一幅图像有如图所示直方图，对该图像进行直方图均衡化，写出均衡
化过程，并画出均衡化后的直方图。 若在原图像一行上连续 8个像素的灰度 值分别为：0、1、2、3、4、5、6、7,则均衡后，他们的灰度值为多少？ （15 分）
k
答：①S k p （r i ） , k=0, 1，…7,用累积分布函数（CDF 作为变换函数
i 0
T[r]
③0、1、2、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值依次为
1、2、2、3、3、4、4、
7
解：霍夫曼编码:
五、问答题（共
35 分）
大学数字图像处理模拟试卷及答案 (1)
（注：以下两套模拟题仅供题型参考，请重点关注选择填空以及判断题、名词解释，蓝色下划线内容肯定不考） 《数字图像处理》模拟试卷（A 卷） 一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者，该题不得分。每小题1分，共10分） ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 b.255 c.6 d.8 ( b )2.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )3.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )4.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( ) 5.一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为 a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 ( c )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.sodocs.net/doc/6215390480.html,placian增强 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c)8.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45° c.垂直 d.135° ( d )9.二值图象中分支点的连接数为： a.0 b.1 c.2 d.3 ( a )10.对一幅100′100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为： a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.1:2 二、填空题（每空1分，共15分） 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。 3.直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。 4.常用的灰度差值法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 5.多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为和结构分析法两大类。 6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 7.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为和。 8.一般来说，采样间距越大，图象数据量少，质量差；反之亦然。 三、名词解释（每小题3分，共15分） 1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。 2.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。 3.从图象灰度为i的像元出发，沿某一方向θ、距离为d的像元灰度为j同时出现的概率
数字图像处理 作业1汇总
数字图像处理 报告标题：01 报告编号： 课程编号： 学生姓名： 截止日期： 上交日期：
摘要 （1）编写函数计算灰度图像的均方误差（MSE）、信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）；（2）编写函数对灰度图像经行降采样，直接消除像素以及消除像素前进行简单平滑滤波；（3）编写函数对图像进行放大，分别使用像素直接复制和双线性插值的方法：（4）编写函数用题目给出的量化步骤Q去量化灰度图像，并给出相应的MSE和直方图；（5）编写函数对灰度图像执行直方图均衡化，显示均衡前后的直方图。同时，熟悉使用MATLAB，并且熟练操作对图像进行各种修改变换等。 KEY WORD :MATLAB MSE、PSNR 直方图量化
技术探讨 数字图像处理是基于Matlab来实现的，由于Matlab 独特的功能和对矩阵，图像，函数灵活的处理，因而用于图像的处理相当的方便。 task1 均方误差（MSE）,信噪比（SNR）,峰值信噪比（PSNR）,平均绝对误差（MAE）。可以使用使用for循环语句，分别计算图像MSE/SNR/PSNR/MAE，具体的计算公式见附录代码，下面只附运算原理代码 均方误差（MSE）： sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; MSE=sum/(M*N) 信噪比（SNR）： sum2=sum2+a(i,j)^2; SNR=10*log10(sum2/MSE) 峰值信噪比（PSNR）： sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; PSNR=10*log10(255^2/MSE) 平均绝对误差（MAE）： sum=sum+a(i,j)+b(i,j); MAE=sum/(M*N) 在每次对同一个图像处理时它们的均方误差（MSE）,信噪比（SNR）,峰值信噪比（PSNR）,平均绝对误差（MAE）都会有所不同，因为它是原图像与加噪后的图像比较，而电脑的每次操作都会对加噪过得图像有影响。 task3 按比例缩小灰度图像 （1）直接消除像素点： I1=g(1:m:end,1:m:end);I1 为缩小后的图像，g为原图。 （2）先平滑滤波再消除像素点： 滤波函数，g=imfilter(I,w,'corr','replicate'); task4 对图像的放大运用了pixel repetition法以及双线性插值法： 它有三种插值法：即最近邻插值（pixel repetition）、双线性插值、双三次插值(缩放倍数为0.5) ;缩放与放大由给定的参数来确定。 ;缩放与放大由给定的参数来确定。而缩小则同样适用I1=g(1:m:end,1:m:end); 而放大的代码为“J=imresize(I,m,'nearest');%使用pixel repetition法”和“J=imresize(I,m,'bilinear');%使用双线性插值法” 放大倍数更改m值即可 task4 对图像的量化，使用“J=histeq(I,x); ”，x为可变的量化步长 task5 灰度图像的量化和直方图均衡化直接调用函数。“J=histeq(I)”“imhist(I,64)”
数字图像处理部分作业答案
3.数字化图像的数据量与哪些因素有关？ 答：数字化前需要决定影像大小（行数M、列数N）和灰度级数G的取值。一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N，灰度级数为G的图像所需的存储空间M*N*g(bit),称为图像的数据量 6.什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图你能获得图像的哪些信息？ 答：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系。以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。 应用：通过变换图像的灰度直方图可以，使图像更清晰，达到图像增强的目的。 获得的信息：灰度范围，灰度级的分布，整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。 2. 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和255的图像线性变换。 答：将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式： 得 1，二维傅里叶变换有哪些性质？二维傅里叶变换的可分离性有何意义？ 周期性，线性，可分离性，比例性质，位移性质，对称性质，共轭对称性，差分，积分，卷积，能量。 意义：分离性表明：二维离散傅立叶变换和反变换可用两组一维离散傅立叶变换和反变换来完成。 8.何谓图像平滑？试述均值滤波的基本原理。 答：为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。 均值滤波是一种局部空间域处理的算法，就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每个像素点取一个领域S，计算S中所有像素的灰度级平均值，作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。 9.何谓中值滤波？有何特点？ 答：中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法。 它对脉冲干扰及椒盐噪声的的图像却不太合适。抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多 6图像几何校正的一般包括哪两步？像素灰度内插有哪三种方法？各有何特点？ 答：1）建立失真图像和标准图像的函数关系式，根据函数关系进行几何校正。 2）最近邻插值，双线性插值，三次卷积法 3）最近邻插值：这种插值方法运算量小，但频域特性不好。 3、若f(1,1)=4，f(1,2)=7，f(2,1)=5，f(2,2)=6,分别按最近邻元法、双线性插值法确定点(1.2,1.6)的灰度值。 最近邻元法：点(1.2,1.6)离(1,2)最近,所以其灰度值为7.双线性法：f(i+u,j+v)=(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) 将i=1,j=1,u=0.2,v=0.6代入,求得：f(i+u,j+v)=5.76。四舍五入取整后，得该点其灰度值为6
数字图像处理试卷及答案2015年
中南大学考试试卷 2015-- 2016 学年1学期 时间100分钟 2015 年11月4日 数字图像处理 课程32学时2学分考试形式：也卷 专业年级： 电子信息2013级 总分100分，占总评成绩 70% 注：此页不作答题纸，请将答案写在答题纸上 一、填空题（本题20分，每小题1分） 1. 图像中像素具有两个属性： _空间位置 ______ 和—灰度 ______ 。 2. _红（R ）_、_绿（G ）_、 _____________ 蓝（B ）_这三种颜色被称为图像的三基色。 3. 对于一个6位的灰度图像，其灰度值范围是 __0-63 _________ 。 4. RGB 模型中黑色表示为 _____ （0，0，0） _____ 。 5. 直方图修正法包括 —直方图均衡 ___________ 和 _直方图规定化_ 两种方法。 6. 常用的灰度内插法有最近邻内插法、 _双线性内插法_和 三次内插法。 7. 依据图像的保真度，图像压缩可分为一无损压缩_和一有损压缩。 8. 图像压缩是建立在图像存在 _编码冗余，空间和时间冗余（像素间冗余） ， 视觉心理冗余三种冗余基础上。 9. 根据分割时所依据的图像特性的不同，图像分割方法大致可以分为阈值分割法、边缘检 ________ 测法和一区域分割法一三大类。 10. 傅立叶频谱中，与图像的平均灰度值对应的系数是 F （0 ， 0） _________ 。 二、选择题（本题20分，每小题2分） 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是： （b ） a. ------- 对应 b. 多对一 c. 一对多 d. 都不对 2. 下列算法中属于图像平滑处理的是： （c ） a.梯度锐化 b. 直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.sodocs.net/doc/6215390480.html,placian 增强 3. 下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是： （b ） a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 6. 维纳滤波器通常用于：（c ） a.去噪 b. 减小图像动态范围 7. 采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次 4. 5. 采用模板］-1 1 ］主要检测__ a.水平 b.45 0 c. 一幅256*256的图像，若灰度级为 a. 256Kb b.512Kb c.1Mb 方向的边缘。（c ） 垂直 d.135 16,则存储它所需的总比特数是 d. 2M c.复原图像 d.平滑图像
数字图像处理基础知识总结
第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing） 利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势） （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 （1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果； （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 （3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 （1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 （2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声 （3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。 （5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT） （6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 （7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 （8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 （9）图像通信
数字图像处理作业 1
数字图像处理作业 1 1.基本问题 a.什么是数字图像处理，英语全称是什么？ 数字图像处理：对图像进行一些列的操作，以达到预期目的的技术，可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。英文全称：Image Processing b.数字图像处理与什么领域的发展密切相关？ 数字图像处理与数字计算机的发展，医学，遥感，通信，文档处理和工业自动化等许多领域的发展密切相关。 c.人类主要通过什么来感知获取信息的？ 主要通过人的视觉、味觉、嗅觉、触觉、听觉以及激光、量子通信、现代计算机网络、卫星通信、遥感技术、数码摄影、摄像等来获取信息。 d.数字图像处理技术与哪些学科领域密切相关？ 与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等学科密切相关 e.数字图像处理在哪些领域得到广泛应用？ 数字图像处理的应用越来越广泛，已渗透到工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科研、安全保卫等各个领域。 f.数字图像处理起源于什么年代？ 20世纪20年代 g.现代大规模的图像处理需要具备哪些计算机能力？ 需要具备图像处理、图像分析、图像理解计算机能力 h.根据人的视觉特点，图像可分为哪两种图像？ 分为可见图像和不可见图像。 i.根据光的波段，图像可分为哪几种图像？ 分为单波段、多波段和超波段图像。 j.图像数字与模拟图像的本质区别是什么？ 区别： 模拟图像：空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理。 数字图像：空间的坐标和灰度都不连续、用离散的数字表示，能被计算机处理。 2.通过互联网，查下数字图像处理有哪些应用？选一个应用范例即可。具体描绘如何通过数字图像处理技术来实现其应用。要有图像范例说明。 数字图像处理主要应用领域有：生物医学，遥感领域，工业方面，军事公安领域，通信领域，交通领域等。我就生物医学领域做一个简单介绍。 自伦琴1895年发现X射线以来，在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理，医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。 医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域，医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性。下面是关于人体微血管显微图像的采集实例。
数字图像处理试卷A答案
电子科技大学网络教育考卷（A 卷）答案 一、名词解释（每题2分，共10分） 1. 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)，这里x 和y 是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y 和幅值f 为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。 2. 对数变换是一种灰度变换方法，其一般表达式是s=clog(1+r)。其中c 是一个常数，并假设r≥0。此种变换使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值。相对的是输入灰度的高调整值。可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗像素。 3. CMY 是一种颜色模型，常用于打印机。CMY 表示青、品红、黄，等量的颜料原色(青、品 红和黄色)可以产生黑色。实际上，为打印组合这些颜色产生的黑色是不纯的。因此，为 了产生真正的黑色(在打印中起主要作用的颜色)加入了第四种颜色——黑色，提出了 CMYK 彩色模型。 4. 空间分辨率是图像中可辨别的最小细节.涉及物理意义时可以用每单位距离可分辨的最 小线对数目，当不涉及物理意义时也可用图像的像素数目表示。 5. 令H 是一种算子，其输入和输出都是图像。如果对于任何两幅图像f 和g 及任何两个标 量a 和b 有如下关系，称H 为线性算子： 。 二、判断正误 × × × × √ 三、单项选择题 1、D 2、D 3、C 4、C 5、A 6、B 7、D 8、B 9、D 10、D 四、简答题 (每题5分，共10分) 1. 什么是直接逆滤波？这种方法有何缺点？如何改进？ 直接逆滤波方法是用退化函数除退化图像的傅里叶变换(G(u,v))来计算原始图像的傅里叶变换估计：? (,)(,)/(,)F u v G u v H u v =。但考虑到噪声的影响，我们即使知道退化函数，也不能准确地复原未退化的图像。 (,)(,)(,)?(,)(,)F u v H u v N u v F u v H u v += 因为N(u,v)是一个随机函数，而它的傅里叶变换未知。还有更糟的情况。如果退化是零或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定^ F (u,v)的估计值。—种解决退化是零或者很小值问题的途径是限制滤波的频率使其接近原点值。 2. 伪彩色图像处理(也称假彩色)是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。伪彩色的主要应用是为了人眼观察和解释一幅图像或序列图像中的灰度目标。人类可以辨别上千种颜色和强度，而相形之下只能辨别几十种灰度。 3、彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于系统中的每种颜色都由单个点
数字图像处理大作业
大作业指导书 题目：数字图像处理 院（系）：物联网工程学院 专业: 计算机 班级：计算机1401-1406 指导老师： 学号： 姓名： 设计时间： 2016-2017学年 1学期
摘要 (3) 一、简介 (3) 二、斑点数据模型 .参数估计与解释 (4) 三、水平集框架 (5) 1.能量泛函映射 (5) 2.水平集传播模型 (6) 3.随机评估方法 (7) 四、实验结果 (8) 五、总结 (11)
基于水平集方法和G0模型的SAR图像分割 Abstract（摘要） 这篇文章提出了一种分割SAR图像的方法，探索利用SAR数据中的统计特性将图像分区域。我们假设为SAR图像分割分配参数，并与水平集模型相结合。分布属于G分布中的一种，处于数据建模的目的，它们已经成功的被用于振幅SAR图像中不同区域的建模。这种统计数据模型是驱动能量泛函执行区域映射的基础，被引用到水平集传播数值方案中，将SAR 图像分为均匀、异构和极其异构区域。此外，我们引入了一个基于随机距离和模型的评估过程，用于量化我们方法的鲁棒性和准确性。实验结果表明，我们的算法对合成和真实SAR 数据都具有准确性。+ 简介 1、Induction（简介） 合成孔径雷达系统是一种成像装置，采用相干照明比如激光和超声波，并会受到斑点噪声的影响。在SAR图像处理过程中，返回的是斑点噪声和雷达切面建模在一起的结果。这个积性模型（文献[1]）因包含大量的真实SAR数据，并且在获取过程中斑点噪声被建模为固有的一部分而被广泛应用。因此，SAR图像应用区域边界和目标检测变得更加困难，可能需要斑点去除。因此，斑点去除是必需的，有效的方法可以在文献[2][3][4][5][6][7][8][9][10]中找到。 对于SAR图像分割，水平集方法构成一类基于哈密顿-雅克比公式的重要算法。水平集方法允许有效的分割标准公式，从文献[12]中讨论的传播函数项可以得到。经典方法有着昂贵的计算成本，但现在的水平集的实现配置了有趣的低成本的替换。 水平集方法的一个重要方面，比如传播模型，可以用来设计SAR图像的分割算法。这个传播函数能够依据伽马和伽马平方根法则将斑点统计进行整合，函数已经被广泛地应用于SAR图像中的均质区域分割。Ayed等基于伽马分布任意建模，设计方案将SAR图像分成多个均质区域。尽管多区分割问题已经解决，该方案人需要一定数量的区域作为输入。Shuai 和Sun在文献[16]中提出对这个方法进行了改进，他们使用了一个有效的传播前收敛判断。Marques等引入了一个类似于含有斑点噪声图像中目标检测的框架，将基于本地区域的斑点噪声统计融合进去。这些作者采用伽马平方根对均质区域进行建模并用一个自适应窗口方案检测本地的同质性。 最近，新的SAR数据模型比如K，G，显示出了优势。经典法则受限于均质区域特性的描述，而最近的法则展现出了在数据建模中更有吸引力的特性。法则允许同构、异构和高度异构幅度SAR数据的建模。这个分布族提供了一组参数，可以描述SAR图像中的不同区域。分布的参数信息，可以被广泛的应用于设计SAR图像处理和分类技术。在文献[21]中，Mejail 等人介绍了SAR监督数据分类器，它基于其参数映射并实现了有趣的结果。Gambini等人在文献[22]中使用这个分布的一个参数来量化SAR数据的粗糙度，通过活动轮廓和B样条差值来检测边缘。然而，这种技术需要一个初始分割步骤，并受拓扑限制。一般来说，活动轮廓方法不能解决不连续区域分割的问题。 本文介绍了一种新的水平集算法来实现SAR图像中均质、异构和极其异构区域分割的目标。由于分布能够描述SAR图像的同质性和规模，我们的方法采用分布对斑点数据进行建模。这些分布参数基于每一个域点进行估计，通过这些信息，我们可以在水平集分割框架内得到一个能量泛函来驱动向前传播(front propagation)。该泛函以最大化不同区域平均能量间的差异作为结束。最终水平集阶段以能量带作为依据得到SAR图像的分割结果。
数字图像处理考试
符号 ａ1 a2 a3 a4 a5 ａ6 概率 0、１ 0、4 0、０6 0、１ 0、04 0、3 解：霍夫曼编码: 原始信源 信源简化 符号 概率 1 2 3 4 a2 ０、4 0、4 ０、4 0、4 0、6 a ６ 0、３ ０、3 0、３ ０、３ ０、4 a １ ０、1 0、1 ０、2 0、3 a4 0、1 0、1 0、1 a ３ 0、06 ０、１ a5 0、04 霍夫曼化简后得信源编码： 从最小得信源开始一直到原始得信源 编码得平均长度： 压缩率： 冗余度: 1、 简述灰度分辨率、空间分辨率与图像质量得关系。： 空间分辨率就是瞧原图像转化为数字图像得像素点数，越多图像质量越高；灰度分辨率，即每一个像素点得灰度级数，灰度级越大，图像越清晰、 (0.4)(1)(0.3)(2)(0.1)3(0.1)(4)(0.06)(5)(0.04)(5) 2.2/avg L bit =+++++=（）符号
2、简述采样与量化得一般原则：空间坐标得离散化叫做空间采样, 而灰度得离散化叫做灰度量化。图像得空间分辨率主要由采样所决定，而图像得幅度分辨率主要由量化所决定。 3、图像锐化与图像平滑有何区别与联系?：图象锐化就是用于增强边缘，导致高频分量增强,会使图象清晰；图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。都属于图象增强，改善图象效果。 ４、伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？: 伪彩色增强就是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象,进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强则就是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同得彩色图像;主要差异在于处理对象不同。 1、对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好?：均值滤波器就是一种最常用得线性低通平滑滤波器,可抑制图像中得加性噪声，但同时也使图像变得模糊;中值滤波器就是一种最常用得非线性平滑滤波器,可消除图像中孤立得噪声点,又可产生较少得模糊。一般情况下中值滤波得效果要比邻域平均处理得低通滤波效果好,主要特点就是滤波后图像中得轮廓比较清晰.因此,滤除图像中得椒盐噪声采用中值滤波。 2.什么就是区域？什么就是图像分割?:图像分割就就是把图像分成若干 个特定得、具有独特性质得区域并提出感兴趣目标得技术与过程。它就是由图像处理到图像分析得关键步骤. 3.写出颜色RGB模型转换到ＨIS模型得变换公式;并说明HSI模型各分 量得含义及取值范围对应得颜色信息。书上 4.灰度图像：当点足够小,观察距离足够远时,人眼就不容易分开各个小点， 从而得到比较连续，平滑得灰度图像. 5.GIF格式：GIＦ格式就是一种公用得图像文件格式，它就是8位文件格 式,所以最多只能存储25６色图像，不支持24位得真彩色图像.GＩF文件中得图像数据均经过压缩,采用得压缩算法就是改进得LZW算法，所提供得压缩率通常在1：1到1：3之间,当图像中有随机噪声时效果不好 6.图像直方图:一幅图得灰度统计直方图就是一个1-D得离散函数,即Ｐｆ (fk)=nk/ｎ，ｋ＝０、1、、、，L—１。可以设置一个有L个元素得数组，通过对不同灰度值像素个数得统计来获得图像得直方图。 7.中值滤波：它实现一种非线性得平滑滤波、１、将模板在图像中漫游， 并将模板中心与图像中某个像素位置重合.2、读取模板下各对应像素得
数字图像处理大作业.doc
-------------精选文档 ----------------- 1、下图是一用于干涉原理进行测试的干涉场图像，要求判读条纹的间距，请 给出图像处理的方案并说明每一步的作用及其对其它处理步骤可能产生的影响。 解：步骤与思路： ○1.进行模糊处理，消除噪声 ○2.边缘检测，进行图像增强处理 ○3．二值化图像，再进行边缘检测，能够得到很清晰的边界。 ○4.采用横向标号法，根据值为1 像素在标号中的相邻位置可以确定间距 I=imread('xz mjt.bmp'); I1=medfilt2(I);%对图像中值滤波 imshow(I1); [m,n]=size(I1); for i=1:m for j=1:n if(I1(i,j)<100)% 阈值为 100 I1(i,j)=255; else I1(i,j)=0;%进行二值化
-------------精选文档 ----------------- end end end figure; imshow(I1); Y1=zeros(1,25); y2=y1; c=y2; i=100; for j=1:1200 if (I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0) Y1=j+1; end if (I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255) Y2=j; end end for i=1:25 c=Y2(i)-Y1(i) end c%找出每两个条纹之间的距离
2.现有 8 个待编码的符号 m0,,m7, 它们的概率分别为 0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。 3.请以图像分割方法为主题，结合具体处理实例，采用期刊论文格式，撰写一篇小论文。
郑州大学数字图像处理考试题
数字图像处理习题集 1.图像的概念及分类； 2.决定图像质量的主要因素有哪些？ 3.图像可用数学函数I= f (x, y, z, λ, t)表示，请解释函数中各 参量的含义。 4.说明图像技术的层次，并叙述各层次的主要研究内容； 5.简述图像处理的主要目的及主要处理技术； 6.什么是彩色三要素，解释各要素的含义； 7.简述三基色原理； 8.简述RGB彩色模型及HIS彩色模型的概念及定义； 9.叙述数字图像采样及量化的概念，什么是图像的空间分辨率及灰度 分辨率，并说明空间分辨率及灰度分辨率的大小对图像质量的影响； 10.叙述灰度、颜色、色度、亮度、饱和度、层次、对比度、清晰度等 基本概念。 11.叙述像素、邻域等基本概念。 12.叙述BMP格式图像的文件存储结构。 13.说明数字图像每行所占字节数与图像宽度的关系； 14.叙述将一副数字图像缩小一半的图像处理运算方法； 15.叙述将一副数字图像放大k倍的图像处理运算方法，如果采用k×k 子块填充的放大运算方法，其缺点是什么，采用何种算法可以改善； 16.说明双线性插值法进行图像放大的基本算法； 17.说明有哪几种图像镜像的方式，并叙述各自的算法； 18.以据，请将该图像缩小为原图的2/3。 19.以据，请采用双线性差值法将该图像放大为 20.以的图像数据，请分别给出该图像的水平、垂直、对 。 21.图式如下，
???? ???????????????????=??????????11001''y x y d c x b a y x 请分别用该公式的形式表示出图像平移、镜像、旋转等的运算公式。 22. 列举代数运算的种类及各种代数运算的主要应用。 23. 说明图像加、减运算有哪些应用； 24. 简述直方图的概念； 25. 以下为一幅3位灰度图像的图像数据，请绘制出该图像的灰度直方 26. 叙作用。 27. 请编写一段C 语言程序，用于计算数字图像的直方图； 28. 请说明有那些常用的图像点运算算法。 29. 请说明对图像进行阈值变换有何应用； 30. 常用的线性变换有哪些种类； 31. 叙述常用的图像对比度增强方法，以及他们的优缺点。 32. 以下为一幅4位灰度图像的图像数据，请分别采用基本线性增强及 强运算。 33. 以数据，请对该幅图像进行直方图均 及计算结果。 34. 叙； 35. 简述图像噪声的概念； 36. 分别按照噪声产生原因、噪声频谱、噪声与信号的关系、概率密度 函数等方式对图像噪声进行分类；
数字图像处理大作业
1、下图是一用于干涉原理进行测试的干涉场图像，要求判读条纹的间距，请给 出图像处理的方案并说明每一步的作用及其对其它处理步骤可能产生的影响。 解：步骤与思路： ○1.进行模糊处理，消除噪声 ○2.边缘检测，进行图像增强处理 ○3．二值化图像，再进行边缘检测，能够得到很清晰的边界。 ○4.采用横向标号法，根据值为1像素在标号中的相邻位置可以确定间距 I=imread('xz mjt.bmp'); I1=medfilt2(I); %对图像中值滤波 imshow(I1); [m,n]=size(I1); for i=1:m for j=1:n if(I1(i,j)<100) %阈值为100 I1(i,j)=255; else I1(i,j)=0; %进行二值化 end end end figure; imshow(I1);
Y1=zeros(1,25); y2=y1; c=y2; i=100; for j=1:1200 if (I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0) Y1=j+1; end if (I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255) Y2=j; end end for i=1:25 c=Y2(i)-Y1(i) end c %找出每两个条纹之间的距离
2. 现有8个待编码的符号m0,……,m7,它们的概率分别为0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。 3. 请以图像分割方法为主题，结合具体处理实例，采用期刊论文格式，撰写一篇小论文。
《数字图像处理》课后作业2015
《数字图像处理》课后作业（2015） 第2章 2.5 一个14mm?14mm的CCD摄像机成像芯片有2048?2048个像素，将它聚焦到相距0.5m远的一个方形平坦区域。该摄像机每毫米能分辨多少线对？摄像机配备了一个35mm镜头。（提示：成像处理模型见教材图2.3，但使用摄像机镜头的焦距替代眼睛的焦距。） 2.10 高清电视（HDTV, High Definition TV ）使用1080条水平电视线（TV Line）隔行扫描来产生图像（每隔一行在显像管表面画出一条水平线，每两场形成一帧，每场用时1/60秒,此种扫描方式称为1080i，即1080 interlace scan；对应的有1080p，即1080 progressive scan,逐行扫描）。图像的宽高比是16:9。水平电视线数（水平行数）决定了图像的垂直分辨率，即一幅图像从上到下由多少条水平线组成；相应的水平分辨率则定义为一幅图像从左到右由多少条垂直线组成，水平分辨率通常正比于图像的宽高比。一家公司已经设计了一种图像获取系统，该系统由HDTV图像生成数字图像，彩色图像的每个像素都有24比特的灰度分辨率（红、绿、蓝分量各8比特）。请计算不压缩时存储90分钟的一部HDTV电影所需要的存储容量。 2.22 图像相减常用于在产品装配线上检测缺失的元件。方法是事先存储一幅对应于正确装配的产品图像，称为“金”图像（“golden” image），即模板图像。然后，在同类型产品的装配过程中，采集每一装配后的产品图像，从中减去上述模板图像。理想情况下，如果产品装配正确，则两幅图像的差值应为零。而对于缺失元件的产品，其图像与模板图像在缺失元件区域不同，两幅图像的差值在这些区域就不为零。在实际应用中，您认为需要满足哪些条件这种方法才可行？ 第3章 3.5 在位平面分层中, （a）如果将低阶位平面的一半设为零值，对一幅图像的直方图大体上有何影响？ （b）如果将高阶位平面的一半设为零值，对一幅图像的直方图又有何影响？ 3.6 试解释为什么离散直方图均衡化技术一般不能得到平坦的输出直方图。 3.14 右图所示的两幅图像差异很大，但它们的直方图却相同。假设每幅图像都用一个3×3的均值滤波模板进行模糊处理，那么： (a)模糊后的两幅图像的直方图还相同吗？试解释原因。 (b)如果您认为模糊后的两幅图像的直方图不相同，请画出这两幅 图像的直方图。
数字图像处理的理论基础及常用处 理方法
关于数字图像处理的理论基础及常用处理方法 数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 摘要：本文介绍了数字信号处理的起源、发展，并简要概述了数字图像处理所研究的内容和处理数字图像的几大模块。同时，也大致介绍了常用的处理数字图像的方法。最后展望了数字图像处理的发展前景。 Abstract: This paper describes the origin of digital image processing, development, and a brief overview of digital image processing of the content and process digital images of several modules. Also a broad overview of the commonly used method of processing digital images. Finally, looking ahead the future prospects for the development of digital image processing. 关键词：数字图像处理（Digital Image Processing）；理论基础；处理方法 一、数字图像处理的起源及发展 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。 数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。但是50年代的计算机主要还是用于数值计算，满足不了处理大量数据图像的要求。 数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。伴随着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实际实践。 早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。在70年代图像技术有了长足进展，80年代，硬件的发展使得人们不仅能处理2-D图像而且能处理3-D图像，许多能获取3-D图像的设备和处理分析3-D图像的系统研制成功，图像技术得到广泛应用。 二、数字图像处理的研究内容 数字图象处理，就是采用计算机对图象进行信息加工。图象处理的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解。 对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：
数字图像处理考试卷以及答案
数字图像处理 一、填空题（每题1分，共15分) 1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 ２、存储一幅大小为10241024?,２５６个灰度级的图像,需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大，则亮度鉴别能力越 差 。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 亮度 。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法: min max min ((,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题(每题2分，共20分) 1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于１时,该变换是针对如下哪一类 图像进行增强。（ B ） Ａ 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ B ) A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ Ａ ） A 、RG B B 、CMY 或 C ＭＹK Ｃ、H ＳI D 、HSV 4、采用模板［-1 １]Ｔ主要检测( A ）方向的边缘。 A.水平 B ．45? C ．垂直 D.135? ５、下列算法中属于图象锐化处理的是:( C ） Ａ.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D ． 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ Ｃ ） A 、去噪 B 、减小图像动态范围 C 、复原图像 D 、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB 彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 ８、_＿B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 Ｄ. 同态滤
研究生数字图像处理作业
一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 频域降噪。对图像而言，噪声一般分布在高频区域，而图像真是信息主要集中在低频区，所以，图像降噪一般是利用低通滤波的方法来降噪。边缘增强。图像的边缘信息属于细节信息，主要由图像的高频部分决定，所以，边缘增强一般采取高通滤波，分离出高频部分后，再和原频谱进行融合操作，达到边缘增强，改善视觉效果，或者为进一步处理奠定基础的目的。 1频域降噪，主程序如下： I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%加入高斯白噪声 A=ilpf(J,0.4);%理想低通滤波 figure,subplot(222);imshow(J);title('加噪声后的图像'); subplot(222);imshow(A);title('理想低通滤波'); B=blpf(J,0.4,4);%巴特沃斯低通滤波 subplot(223);imshow(B);title('巴特沃斯低通滤波'); C=glpf(J,0.4);%高斯低通滤波 subplot(224);imshow(C);title('高斯低通滤波'); 用到的滤波器函数的程序代码如下： function O=ilpf(J,p) %理想低通滤波，p是截止频率 [f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); hd(r>p)=0; y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd; ya=ifftshift(ya); ia=ifft2(ya); O=uint8(real(ia)); function O=blpf(J,d,n) %巴特沃斯低通滤波器，d是截止频率，n是阶数[f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=f1.^2+f2.^2; for i=1:size(J,1) for j=1:size(J,2) t=r(i,j)/(d*d); hd(i,j)=1/(t^n+1); end end y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd;
数字图像处理的基本方法
一、图像的预处理技术 图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。 （一）图像增强与去噪 图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法 滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。 （1）频域滤波 使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。 不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频率分量。比较有代表性的有如下几个滤波器： 高斯低通滤波器 222/),(),(σv u D e v u H -= D 是距离频率矩形中心的距离。该滤波器能保留低频分量，逐渐减小高频分量，对原图像具有模糊作用。