数字图像处理期末考试题库


    *数字图像处理的主要内容及特点 图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩 、图像分析、图像识别、图像理解 。 (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。 *图像增强:通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息,削弱或抑制一些无用的信息。 图像增强不存在通用理论。 图像增强的方法:空间域方法和变换域方法。 *图像反转:S=L-1-r 1. 与原图像视觉内容相同2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。 *对数变换 S=C*log(1+r)c为常数,r>=0 作用与特点:对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值,同时,对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。 对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围; *幂律(伽马)变换 s=c*(r+ɛ)ɤ 伽马小于1时减小图像对比度,伽马大于1时增大对比度。 *灰度直方图 :是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。 *直方图均衡化:直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图,即使各灰度级具有相同的出现频数,图象看起来更清晰。 直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。 直方图均衡化的特点: ›1.能自动增强图像的对比度2.得到了全局均衡化的直方图,即均匀分布3.但其效果不易控制 *直方图规定化(匹配):用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法 *空间滤波即直接对图像像素进行处理。 获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。 *平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。 平滑线性空间滤波器的输出是:待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。 优点:减小了图像灰度的“尖锐”变化,故常用于图像降噪。负面效应:模糊了图像的边缘,因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。 空间均值处理的重要应用是,为了对感兴趣的物体得到一个粗略的描述而模糊一幅图像。 *中值滤波器机理:将像素邻域内灰度的中值代替该像素的值; v对于处理脉冲噪声非常有效,该种噪声也称为椒盐噪声; *量化:把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程,称之为量化,即采样点亮度的离散化。 *灰度图像:指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,它只有亮度信息,没有颜色信息。 *图像锐化滤波的几种方法。 答:(1)直接以梯度值代替;(2)辅以门限判断;(3)给边缘规定一个特定的灰度级;(4)给背景规定灰度级;(5)根据梯度二值化图像。 *伪彩色增强和假彩色增强有何异同点。 答:伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像,进行彩色合成得到一幅彩色图像;假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像;主要差异在于处理对象不同。相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点,将目标用人眼敏感的颜色表示。 *图像编码基本原理是什么?数字图像的冗余表现有哪几种表现形式? 答:虽然表示图像需要大量的数据,但图像数据是高度相关的, 或者说存在冗余(Redundancy)信息,去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像,同时又不会损害图像的有效信息。 数字图像的冗余主要表现为以下几种形式:空间冗余、时间冗余、视觉冗余、 信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。 *什么是中值滤波,有何特点? 答:中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。特点:它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。 *图像增强的目的是什么? 答:对图像进行加工,使其结果比原始图像更适用于特定应用。 “特定”一词表明图像增强技术是面向问题的。 *图像锐化与图像平滑有何区别与联系? 答:区别:图像锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰;图像平滑用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的模糊。联系:都属于图像增强,改善图像效果。 *图像复原和图像增强的主要区别是: 图像增强主要是一个主观过程,而图像复原主要是一个客观过程;图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识 *图像增强时,平滑和锐化有哪些实现方法? 平滑的实现方法:邻域平均法,中值滤波,多图像平均法,频域低通滤波法。 锐化的实现方法:微分法,高通滤波法。 *对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好? 椒盐噪声是复制近似相等但随机分布在不同的位置上,图像中又干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值,所以处理效果好。因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声。 *什么是区域?什么是图像分割? 区域可以认为是图像中具有相互连通、一致属性的像素集合。图像分割时把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。 *图像中微分算子的特点 v 1.一阶微分产生较粗的边缘,二阶微分产生的边缘则较细; 2.对于孤立的噪声点,在该点及其周围点上,二阶微分比一阶微分的响应要强很多;3.二阶微分有一个过渡,即从正回到负,在图像中,表现为双线。 *二维图像函数f(x,y)的拉普拉斯变换定义为: 锐化图像= 原图像+ 拉普拉斯图像 *对于数字图像处理而言,离散傅里叶变换和其反变换必定存在。 用(-1)x+y乘以f(x,y),可以将F(u,v)原点变换到频率坐标的(M/2,N/2)处。 在决定形状特点时,相位信息非常重要。 *理想滤波器的在频域的剖面图类似于盒滤波器(矩形窗口),因此相应的空间滤波具有sinc函数的形状。 sinc函数的中心波瓣(主瓣)是引起模糊的主因,而外侧较小的波瓣(旁瓣)是造成振铃的主要原因。 *巴特沃斯低通滤波器(BLPF) 1阶的巴特沃斯滤波器没有振铃; 2阶的滤波器振铃通常很微小; 20阶的巴特沃斯滤波器就非常类似于理想低通滤波器了。 *高斯低通滤波器(GLPF) 高斯低通滤波器没有振铃 在需要严格控制低频和高频之间截止频率过渡的情况下,巴特沃斯滤波器是个更合适的选择,但其代价是可能产生振铃现象。 *图像变换:将定义在图像空间的原图像,以某种形式转换到另外一些空间,并利用这些空间的特有性质方便进行一定的加工。 离散余弦变换主要用于图像的压缩,压缩方法是给高频系数大间隔量化,低频部分小间隔量化。 *图像复原技术的主要目的是以预先确定的目标来改善图像,尽可能的减少或消除图像质量的下降,恢复被退化图像的本来面目。 图像退化的部分原因:1.光学成像器件的相差;2.成像衍射;3.成像过程的非线性系统噪声。 *图像退化/复原模型 图像复原处理的关键是建立退化模型,原图像f(x,y)是通过一个系统H及加入一来加性噪声n(x,y)而退化成一幅图像g(x ,y) g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y) *谐波均值滤波器对于盐粒噪声效果较好,但不适用于胡椒噪声。它善于处理高斯噪声那样的其他噪声。 *逆谐波均值滤波器 当值为正时,可消除胡椒噪声; 当值为负时,可消除盐粒噪声; 当值为0时,其简化为算术均值滤波器。 *中值滤波器 对于某些类型的随机噪声,中值滤波器可提供良好的去噪能力,且比同尺寸的线性平滑滤波器引起的模糊更少 ›在存在单极和双极脉冲噪声的情况下,中值滤波器尤其有效。 *简述基于边缘检测的霍夫变换的原理。 把直线上点的坐标变换到过点的直线的系数域,通过利用共线和直线相交的关系,使直线的提取问题转化为计数问题。 *数字图像的定义,什么是数字图象处理? 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。 数字图像处理,就是利用计算机技术或其他数字技术,对图像信息进行某些数学运算和各种加工处理,以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。 *图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。 *在计算数字梯度的实践中,Prewitt算子和Sobel算子是最常用的。 *高斯拉普拉斯(LoG) *阈值分割方法总结 优点:简单、高效。局限性:对于目标和背景灰度级有明显差别的图像分割效果较好。对于目标和背景灰度一致性或均匀性较差的图像分割效果不好。只能将图像分割为两个区域,对于含有多个目标的图像分割几乎难以奏效。 *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 。 *一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成。 *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。 *多年来建立了许多纹理分析法,这些方法大体可分为 统计分析法 和结构分析法两大类。 *图像压缩系统是有 编码器 和 解码器 两个截然不同的结构块组成的。 *图像数字化过程包括三个步骤:采样、量化和扫描 *数据压缩技术应用了数据固有的冗余性和不相干性,将一个大的数据文件转换成较小的文件。 *基本的形态学运算是腐蚀和膨胀。先腐蚀后膨胀的过程为开运算,先膨胀后腐蚀的过程为闭运算。 *灰度分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化。 空间分辨率是图像中可分辨的最小细节。 *因为图像分割的结果图像为二值图像,所以通常又称图像分割为图像的(二值化处理)。 *(腐蚀) 是一种消除连通域的边界点,使边界向内收缩的处理。 *(膨胀)是将与目标区域的背景点合并到该目标物中,使目标物边界向外部扩张的处理。 *对于(椒盐)噪声,中值滤波效果比均值滤波效果好。 *常用的彩色增强方法有真彩色增强技术、假彩色增强技术和 伪彩色 增强三种。 *常用的灰度内插法有 最近邻元法 、 双线性内插法 和 (双)三次内插法 。 *假彩色增强和伪彩色增强的区别是什么? 假彩色增强是将一幅彩色图像映射到另一幅彩色图像,从而达到增强彩色对比,使某些图像达到更加醒目的目的。伪彩色增强是把一幅黑白域不同灰度级映射为一幅彩色图像的技术手段。 *图像编码基本原理是什么?数字图像的冗余表现有哪几种表现形式? 虽然表示图像需要大量的数据,但图像数据是高度相关的, 或者说存在冗余(Redundancy)信息,去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像, 同时又不会损害图像的有效信息。数字图像的冗余主要表现为以下几种形式:空间冗余、时间冗余、视觉冗余、 信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。 2007级数字图像处理期末考试试题 一、 单项选择题(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 (  d 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   d.Laplacian增强 (  b 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.常用的灰度内插法有 最近邻元法 、 双线性内插法 和 (双)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 统计分析法 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          。 7.(不分先后) -1 -2 -1     -1 0 1 0 0 0     -2 0 2 1 2 1     -1 0 1 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P(i,j,θ,d,这样构成的矩阵称灰度共生矩阵。 4.细化是提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。 5.无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象,没有任何信息损失的编码技术。 四、判断改错题(每小题2分,共10分) ( √ 1. 灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比。 ( ×  2. 直方图均衡是一种点运算,图像的二值化则是一种局部运算。 改正:直方图均衡是一种点运算,图像的二值化也是一种点运算。   或:直方图均衡是一种点运算,图像的二值化不是一种局部运算。 ( × 3. 有选择保边缘平滑法可用于边缘增强。 改正:有选择保边缘平滑法不可用于边缘增强。   或:有选择保边缘平滑法用于图象平滑(或去噪)。 ( √ 4. 共点直线群的Hough变换是一条正弦曲线。 ( √ 5. 边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术。 五、简答题(每小题5分,共20分) 1.简述线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理。 答:设退化图象为g(x,g,其傅立叶变换为G(u,v,若已知逆滤波器为1/H(u,v则对G(u,v作逆滤波得F(u,v=G(u,v/H(u,v         (2分) 对上式作逆傅立叶变换得逆滤波恢复图象f(x,y f(x,y=IDFT[F(u,v]          以上就是逆滤波恢复图象的原理。  (2分) 若存在噪声,为避免H(u,v=0,可采用两种方法处理。(0.5分) 2 H(u,v=0时,人为设置1/H(u,v的值; ②使1/H(u,v具有低同性质。即   H-1(u,v=1/H(u,v   当D≤D0   H-1(u,v=0         当D>D0        (0.5分 2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系? 答:图象锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图象清晰;(2分)  图象平滑用于去噪,对图象高频分量即图象边缘会有影响。(2分)  都属于图象增强,改善图象效果。(1分) 3.伪彩色增强与假彩色增强有何异同点? 答:伪彩色增强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;假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像;主要差异在于处理对象不同。(4) 相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点,将目标用人眼敏感的颜色表示。(1分)4.梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点? 答:梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为  -1   -1 1     1   1         1 -4 1             1     (梯度算子)                 (Laplacian算子)      (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)  六、计算题(共30分,每小题分标在小题后) 1. 对数字图像f(i,j(图象1进行以下处理,要求: 1 计算图像f(i,j的信息量。(10分) 2 按下式进行二值化,计算二值化图象的欧拉数。 (10分)  0 1 3 2 1 3 2 1 0 5 7 6 2 5 7 6 1 6 0 6 1 6 3 1 2 6 7 5 3 5 6 5 3 2 2 7 2 6 1 6 2 6 5 0 2 3 5 2 1 2 3 2 1 2 4 2 3 1 2 3 1 2 0 1 解:1统计图象1各灰度级出现的频率结果为 p(0=5/64»0.078;p(1=12/64»0.188;  p(2=16/64=0.25;   p(3=9/64»0.141 p(4=1/64»0.016; P(5=7/64»0.109;  p(6=10/64»0.156;   p(7=4/64»0.063 (4分,每个1分 信息量为                   »2.75(bit   (写出表达式3分;结果正确3分)   2)对于二值化图象,  若采用4-连接,则连接成分数为4,孔数为1,欧拉数为4-1=3;  (5分)  若采用8-连接,则连接成分数为2,孔数为2,欧拉数为2-2=0;(5分) 2. 计算图像2在Δx=1, Δy=0度的灰度共生矩阵。 (10分 解:图像2在Δx=1, Δy=0度的灰度共生矩阵为 1/12  1/24  1/24  1/12 1/24  0     1/12  1/12 1/24  1/12  1/12  1/12 1/12  1/12  1/12  0 《数字图像处理》复习指南 选择题 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 ) A、RGB B、CMY 或 CMYK C、HSI D、HSV 4、采用模板[-1 1]T 主要检测( A )方向的边缘。 A.水平 B.450 C.垂直 D.1350 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. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 ( B ) A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 11、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 12、一幅 256*256 的图像,若灰度级数为 16,则存储它所需的比特数是:(A ) A. 256K B.512K C. 1M C.2M 13、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:(D) a. 0 b.255 c.6 d.8 14、下列算法中属于局部处理的是:(D) a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 15、下列算法中属于点处理的是:(B) a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 16、下列算法中属于图象平滑处理的是:(C) a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 d.Laplacian 增强 17、设灰度图中每一个像素点由 1 个字节表示,则可表示的灰度强度范围是(B) A.128 B.256 C.36 D.96 18、对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术?(D ) A 低通滤波 B Laplace 微分 C 邻域平均 D 中值滤波 19、将图像“name.tif”存储到文件中的命令(C ) A、imread(’name.tif’) B、load C、imwrite(’name.tif’) D、imshow(’name.tif’) 20.计算机显示设备使用的颜色模型是(A ) A.RGB B.HSV C.CMY D.以上都不对 21.下列关于直方图的叙述错误的是( D ) A. 描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率 B. 描述图像中不同灰度级像素出现的次数 C. 没有描述出像素的空间关系 D. 直方图均衡化不能增强图像整体对比度的效果 22.锐化滤波器的主要用途不包括( B) A.突出图像中的细节增强被模糊了的细节 B.超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊 C.图像识别中分割前的边缘提取 D.锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像 23.假设 f(x,y)是一幅图像,则下列有关 f(x,y) 的傅里叶变换说法中不正确(C ) A.在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级 B.一个二维傅里叶变换可以由两个连续一维的傅里叶运算得到 C.图像频率域过滤可以通过卷积来实现 D.傅里叶变换具有线性移不变性 24. 列有关图像复原和图像增强的说法错误的是(D ) A.与图像增强不同,图像复原的目的是提供给用户喜欢接收的图像 B.图像增强主要是一个客观过程,而图像复原主要是一个主观过程 C.图像增强被认为是一种对比度拉伸,图像复原技术追求恢复原始图像的一种近似 估计值 D.图像复原技术只能使用频率域滤波器实现 25、下列哪一个模板可用于图像平滑 ( A A、 1/9 1/9 1/9 B、1 1 1 C、1/3 1/3 1/3 D、-1 -1 -1 1/9 1/9 1/9 1 -8 1 1/3 1/3 1/3 -1 8 -1 1/9 1/9 1/9 1 1 1 1/3 1/3 1/3 -1 -1 -1 26、对于含有孤立线噪声的图像,既要保证图像的边缘,又要去除噪声应该用那种滤波器 ( B) A、box 模板 B、中值滤波器 C、gauss 模板 D、prewitt 模板 27、对一幅二值图像做腐蚀的结果(B ) A、图像面积放大 B、图像面值缩小 C、图像面积不变 D、图像边界变圆 28、下列算法中属于局部处理的是(D ) A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅里叶变换 D、中值滤波 判别正确、错误 1. 图像按其亮度等级的不同,可以分为二值图像和灰度图像两种。 (T) 2. 经过灰度变换可改善图像质量。 (T) 3. YIQ 颜色模型用于彩色打印机上。 (F) 4. 在几何运算中,双线性灰度插值的平滑作用可能会使图像的背景产生退化,尤其 是在进行放大处理时,这种影响将更为明显。 (F) 5. 用点阵法表示的图形进行缩放变换不会出现马赛克现象。 (F) 6. 维纳(Wiener)滤波可使图像完全复原。 (F) 7. 直方图均衡是一种点运算,图像的二值化则是一种局部运算。 (F) 8. 错切变换会导致图像变形。 (T) 9. 邻域平滑在去除噪音的同时,会使图像变得模糊. (T) 10. Photoshop 是一种图像处理软件,它综合应用了许多图像处理的算法. (T) 11. 中值滤波是一种典型的低通滤波器。 (F) 12. 直方图均衡化可以用来增大对比度。 (T) 13. 经过阈值化处理后的图象变成了黑白二值图。 (T) 14. 图像分辨率越高,图像质量越好,占用的存储空间越小 ( F) 15. 图像出现马赛克是由于量化层次太少造成 ( F) 16. 假彩色图像处理的是自然彩色图像,伪彩色图像处理的是灰度图像 (T ) 17. 图像的平滑滤波,会导致图像模糊不清 ( T) 18. 对比度拉伸能增强图像的对比度 ( T) 19、电影中的“蓝幕”采用的是灰度窗口变换的方法 (T ) 20、直方图均衡化可以增强整个图像对比度,增加灰度分层 ( F) 21、阈值化会增加图像的细节,改善图像质量 ( F) 22、图像的锐化操作实际上是邻域操作 (T ) 名词解释 1. 数字图像 数字图像指用计算机存储和处理的图像,是一种空间坐标和灰度 均不连续的、用离散数学表示的图像。 2. 直方图 直方图是图像的重要统计特征,是表示数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。 3. 傅立叶变换 指非周期函数的正弦和或余弦乘以加权函数的积分表示。 4. 图像复原 图像复原又称图像恢复,就是尽可能恢复被退化图像的本来面目,因此要求对图像降质的原因了解,根据图像降质过程的某些先验知识,建立数学目模型,再沿着图像降质的逆过程恢复图像。 5. 边缘检测技术 6. 图像分割 图像分割是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。从数学角度来看,图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。 7. 高通滤波 8. 中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口 ( 或领域 ) 中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。 9. 低通滤波 10、图像增强 目的是为了改善图像的视觉效果,或者是为了更便于人或机器的分析和处理,提高图像的可懂度。在不考虑降质原因的情况下,用试探的方式对图像进行加工,力求改善图像的质量,如突出了一部分信息,同时可能压制另一部分的信息。 11、空域滤波与频域滤波 在空域内,利用像素本身以及邻域像素的灰度值进行图像处理的方法称为空域滤波。 频域滤波是变换域滤波的一种,它是指将图像进行变换后(频域是指经过傅里叶变换之后),在变换域中对图像的变换系数进行处理(滤波),处理完毕后再进行逆 基础题 1. 陈述图像处理、图像分析和图像理解的含义。并分析论述上述三者之间的关系。 图像处理是对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在二维信号(图像域)上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储 ,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。 图像分析和图像处理关系密切,两者有一定程度的交叉,但是又有所不同。图像处理侧重于信号处理方面的研究,比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。但是图像分析更侧重点在于研究图像的内容,包括但不局限于使用图像处理的各种技术,它更倾向于对图像内容的分析、解释、和识别。因而,图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。 图像理解就是对图像的语义理解。它是以图像为对象,知识为核心,研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景的一门学科。 2. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系? 图象锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰; 图像平滑用于去噪,对图像高频分量即图像边缘会有影响。 都属于图像增强,改善图像效果 3. 梯度法与 Laplacian 算子检测边缘的异同点? 梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为 -1   -1 1     1   1         1 -4 1             1   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 4. 简述直方图用于图像处理的优点和缺点。 5. 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。 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。 7、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) ①,k=0,1,…7,用累积分布函数(CDF)作为变换函数T[r]处理时,均衡化的结果使动态范围增大。 r0=0 0.174 0.174 1/7 s0=1/7 0.174 r1=1/7 0.088 0.262 2/7 r2=2/7 0.086 0.348 2/7 s1=2/7 0.174 r3=3/7 0.08 0.428 3/7 r4=4/7 0.068 0.496 3/7 s2=3/7 0.148 r5=5/7 0.058 0.554 4/7 r6=6/7 0.062 0.616 4/7 s3=4/7 0.120 r7=1 0.384 1 1 s4=1 0.384 ②均衡化后的直方图: 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 8、什么是直方图均衡化处理?写出计算表达式,并说明直方图均衡化处理的目的是什么? (15 分) 通常把获得均匀直方图的图像增强技术叫做直方图均衡化处理,它是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均匀灰度分布的新图像,它以图像灰度r 的累积分布函数为映射函数,从而产生灰度级均匀分布的图像。 直方图均衡化处理一般实现方法采用如下几步: ①统计原始图像的直方图,求出pr(rj) (2分) ②用累积分布函数离散形式作变换(此变换即为题中所求直方图均衡化的计算表达式),求变换后的新灰度: k Sk T(rk) j 0 njn k Pr(rj) j 0 其中:0 rj 1,k 0,1,...,l 1 9、 空间域图像增强与频域图像增强的基本原理和实现方法。(10 分) 图像增强的概念:根据特定需要突出图像中某些信息,同时,削弱或去除某些不需要的信息的处 理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说,比原始图像更适用,处理的结果使图 像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。 图像增强实现方法分为两大类:空间域方法和频域方法。其中“空间域”是指图像本身,这类方法 以对图像像素的直接处理为基础;而“频域”处理技术是以修改图像的傅氏变换(小波、DCT 等)后的频 谱为基础。 空间域图像增强的实现方法主要有基于直方图的均衡化或规定化处理等, 还有基于像素点极其邻 域的空间域滤波方法 (如以统计排序滤波器为代表的平滑空间滤波器和以拉普拉斯掩模为代表的锐化 空间滤波器) 。而频域图像增强的实现方法是首先把图像变到频域,然后与一系列高通、低通滤波器 或同态滤波器等滤波器函数相乘,然后变回空间域(实际过程中前后还要进行中心化处理)  10、简述图像锐化的目的和作用。试分别写出 Roberts 梯度算子、sobel 锐化算子和 Priwitt 锐化算子的表达式。(15 分) 目的是加强图像的边缘或轮廓,使图像看起来比较清晰。 roberts: 1 -1 sobel: -1 1 -2 2 -1 1 priwitt: -1 1 -1 1 -1 1 la: -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1 11、 试给出图像退化过程的数学模型表达式,并分析图像退化的原因,说明图像复原的基 本原理。(15 分) 12、 写出在频率域对图像滤波的基本步骤,并说明低通和高通滤波的特点。(15') 13、 写出彩色图像常用的彩色模型及其应用场合。(15') RGB模型:常用于颜色显示和图像处理 HSI模型:常用于图像处理和识别 CMY、CMYK模型:在彩色打印机将彩色图像打印输出时使用 14、简述图像锐化的目的和作用。试分别写出 Roberts 梯度算子、sobel 锐化算子和 Priwitt 锐化算子的表达式。(15') 见第10题 15、 请写出利用 Matlab 实现中值滤波的代码。 I=imread('11.jpg');    %读取图像, subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图');  %显示原图像 J=rgb2gray(I);    %把彩色图像转化为灰度图像 subplot(2,2,2),imshow(J);title('灰度图');  %显示灰度图像 J= imnoise(J,'salt & pepper',0.005); %加上椒盐噪声 subplot(2,2,3),imshow(J);title('椒盐噪声图'); %显示加上椒盐的图像 H=medfilt2(J);   %中值滤波 subplot(2,2,4),imshow(H);title('处理后图'); %显示中值滤波后的图像 16、请写出一个利用 MATLAB 计算并显示傅立叶变换谱的代码。 17、HSI 表色系统中 H、S、I 分别代表什么含义? 18、请解释以下概念:象素的四邻域、八邻域、象素的 4 连通性、8 连通性、象素的 D4 距离、D8 距离 设p为位于坐标(x,y)处的一个像素,则p的四个水平和垂直相邻像素的坐标为 (x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)上述像素组成p的4邻域,用N4(p)表示。像素p的四个对角相邻像素的坐标为(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1),该像素集用ND(p)表示。N4(p) 与ND(p)合起来称为p的8邻域。 令v是用于定义邻接性的灰度值集合 像素的4连通性: 对于具有相同值v的像素p和q,如果q在集合N4(p)中,则称这两个像素是4连通的。 像素的8连通性: 对于具有相同值v的像素p和q,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8连通的。 设像素点p和q的坐标分别是(x,y)和(s,t), 则p和q之间的D4距离定义为:D4(p,q)=|x-s|+|y-t|; 则p和q之间的D8距离定义为:D8(p,q)=max(|x-s|,|y-t|); 19、 试给出把灰度范围(0,10)拉伸为(0,15),把灰度范围(10,20)移到(15,25), 并把灰度范围(20,30)压缩为(25,30)的变换方程。 20、写出“*”标记的像素的 4 邻域、对角邻域、8 邻域像素的坐标(坐标按常规方式确 定)。(9 分) * 21、由于曝光过度,使得整图非常明亮(例如:灰度范围从 200 到 250),请分析如何才 能使图像亮暗分明,层次清晰,请写出计算公式。 ==================================================================== 1. 数字图象包括哪些种类? 2. HSI 表色系统中 H、S、I 分别代表什么含义? 3. 傅里叶变换的主要性质有哪些? 4. 图像分割有哪些种类? 5. 图像分割的目的是上什么? 6.简述同态滤器的工作过程? 7.目标表达和描述的异同? 8. 图像变换分为可分离变换和统计变换两大类。其中可分离变换主要包括哪些变换? 9. 快速傅里叶变换是如何实现的? 10. 图像增强的目的是上什么? 11 .图像的频域增强主要包括哪些方法? 12. 简述数字图像处理的主要方法有哪些? 13. 数字图像处理的主要内容是什么? 14. 简述一维快速傅立叶变换的基本思想. 15. 请写出一个利用 MATLAB 计算并显示傅立叶变换谱的代码. 17. 图像空域增强和频域增强的基本原理是什么? 18. 请写出利用 Matlab 实现中值滤波的代码 19. 同态滤波的特点是什么? 20. 如何由 RBG 颜色模型转化为 CMY 颜色模型?如何由 RGB 颜色模型转换到 HIS 颜色模型? 21. 彩色图像增强和单色图像增强之间有什么联系? 22. 什么是伪彩色增强?其主要目的是什么? 23.简明阐述 Hough 变换的基本思想。 24.请说明 RGB 模型与 CMY 模型的关系。简述 HSI 模型。 25.请解释以下概念: 象素的四邻域、八邻域 象素的 4 连通性、8 连通性 象素的 D4 距离、D8 距离 26.请简述二维傅立叶变换的主要性质。 27.经过基本高通过滤器处理后产生的结果图象各有何特点? 计算应用题 四、如图为一幅 16 级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的 3x3 滤波器;说明这两 种滤波器各自的特点;并写出两种滤波器对下图的滤波结果(只处理灰色区域,不处理边 界)。(15 分) 1 2 2 2 3 1 15 1 2 2 2 1 2 0 3 0 2 2 3 1 3 2 0 2 2 五、求下列数字图像块的二维 DHT。 1 4 4 1 4 4 1 1 (1)f(m, n) = 1 4 4 1 (2) f(m, n) = 4 4 1 1 1 4 1 4 4 4 (3) f(m, n) = 4 4 4 4 4 4 4 1 4 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 1 4 4 1 1 六、设 1 幅 7 × 7 大小的二值图像中心处有 1 个值为 0 的 3 × 3 大小的正方形区 域,其余区域的值为 1,如题图 7.1 所示。 (1)使用 Sobel 算子来计算这幅图的梯度,并画出梯度幅度图(需给出梯度幅度图中所有像 素的值); (2)使用 Laplacian 算子计算拉普拉斯图,并给出图中所有像素的值。 七、(15 分)如下面左图是一幅图像,其灰度直方图见右图,请回答: 1、从像素角度,解释整幅图像偏暗的原因。 2、怎样解决上述问题? 八、试写出空间域中卷积的计算公式,并用模板 h ( x , y ) 对下面图像 f ( x , y ) 进 行卷积,给出计算结果,并说明模板的作用。(25') 九、计算下图的归一化直方图。 0 1 2 3 4 5 6 7 1 2 2 2 3 3 3 7 2 0 0 6 6 5 5 1 3 1 2 1 2 3 6 4 4 4 2 2 2 5 5 5 5 5 7 7 4 4 4 5 6 5 2 2 2 6 6 6 7 1 1 0 0 0 2 2 十、对下面图像分别进行 3*3 的中值滤波和 3*3 的拉普拉斯滤波,拉普拉斯模板中心为+4。 (数值四舍五入;模板中心距离图像边缘不小于 1 个像素)。(16 分) 十一. 用 MATLAB 编程实现均值滤波算法(采用 3×3 的窗口)。(10 分) I = imread(‘eight.tif’); figure,imshow(I); J = imnoise(I,’salt & pepper’,0.02); figure,imshow(J); K =  filter2(fspecial('average',[3 3]),J)/255; figure,imshow(K); 十二.用MATLAB编程实现边缘检测算法。(10分) (采用如下拉普拉斯算子) 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 I = imread(‘image.bmp’); BW = edge(I,’log’); figure; subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(BW); 标准方法如下: img = imread('PenguinsTwo.bmp'); [m,n] = size(img); PicFrame = zeros(m+2,n+2); op = [0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0]; result = zeros(m,n); PicFrame(2:m+1,2:n+1) = img(1:m,1:n); PicFrame(1,:)=PicFrame(2,:); PicFrame(m+2,:)=PicFrame(m+1,:); PicFrame(:,1)=PicFrame(:,2); PicFrame(:,n+2)=PicFrame(:,n+1); figure(1),imshow(PicFrame,[]); for i=1:m for j=1:n temp = PicFrame(i:i+2,j:j+2).*op; result(i,j)=sum(sum(temp)); end end figure(2),imshow(result); thresh = 45;%1.7*mean2(abs(result)); output = zeros(m,n); output(result>thresh)=1; figure(3)%,subplot(1,2,1),imshow(img); imshow(output); 13.简洁说明一下下面两种灰度变换函数会对图像产生什么效果 其中:(x, y) 和 (x’, y’)分别是选择前后的坐标。 14. 对下面图像分别进行 3*3 的中值滤波和 3*3 的拉普拉斯滤波,拉普拉斯模板中心为+4。 (数值四舍五入;模板中心距离图像边缘不小于 1 个像素 复习题 一、 填空题 1、 存储一幅大小为,256个灰度级的图像,需要 8M bit。 2、 依据图像的保真度,图像压缩可分为 有损 和 无损 。 3、 对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是 亮度 、 色调 、 饱和度 。 4、 模拟图像转变为数字图像需要经过 采样 、 量化 两个过程。 5、 直方图修正法包括 直方图的均衡化 和 规定化 。 6、 图像像素的两个基本属性是 空间位置 和 像素值 ; 7、 一般来说,模拟图像的数字化过程中采样间隔越大,图像数据量 小 ,质量 差 ; 8、 图像处理中常用的两种邻域是 四 领域 和 八 领域 ; 9、 在频域滤波器中,Butter-worth滤波器与理想滤波器相比,可以避免或减弱 振铃 现象 。 10、 10高通滤波法是使 低频 受到抑制而让 高频 顺利通过,从而实现图像 锐化 。 二、 判断题 1、 马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间灰度交界处,亮侧亮度上冲,暗侧亮度下冲的现象。( Y ) 2、 均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。( N ) 3、 变换编码常用于有损压缩。( Y ) 4、 同时对比效应是指同一刺激因背景不同而产生的感觉差异的现象. ( Y ) 5、 拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。( N ) 三、 选择题 6、 图像与图像灰度直方图的对应关系是( B ) A 一对多 B 多对一 C 一一对应 D 都不对 7、 下列图像处理算法中属于点处理的是( B ) A 图像锐化 B 二值化 C 均值滤波 D 中值滤波 8、 下列图像处理中属于图像平滑处理的是( C) A Hough变换 B 直方图均衡 C 中值滤波 D Roberts算子 9、 下列图像处理方法中,不能用于图像压缩的是(A ) A 直方图均衡 B DCT变换 C FFT变换 D 小波变换 四、 名词解释 1、 数字图像 p1 2、灰度直方图 2、 图像锐化 4、图像复原 五、 简答题 1、 简述数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。 (书p21 第三点 ) 2、 你所知道的数字图像处理在实际中哪些领域有应用?结合所学知识,就其中一种应用,简单叙述原理。(书p8) 3、 简述数字图像处理的特点。 (书 p ) 4、 简述图像增强的目的及常用手段。( 书p ) 六、 计算题 1. 试求N=4的哈达玛变换矩阵(变换核)和N=4的沃尔什变换矩阵(变换核)( 书p48 ) 2. 假定一幅20×20像素的图像共有5个灰度级s1, s2, s3, s4, s5, 在图像中出现的概率分别为0.4, 0.175, 0.15, 0.15, 0.125, 试对各灰度级进行Huffman编码。 数字图像处理:是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析:是指将一幅图像转换为一种非图像的表示。 ①20世纪20年代 第一次通过海底电缆传输图像;②1921年用电报打印机采用特殊字符在编码纸带中产生的图像;③1922年在信号两次穿越大西洋后从穿孔纸带得到的数字图像;④ 20世纪60年代早期,第一台执行有意义的图像处理任务的大型计算机。⑤20世纪60年代末、70年代初 开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领域。数字图像处理的应用实例:根据信息源分类:①电磁波谱:Gamma射线--核医学和天文观测(骨骼扫描、PET图像、天鹅星座环、来自反应器电子管的伽马辐射)X射线—医学诊断、工业和天文学(胸部X、射线图像、主动脉造影图像、头部CT、电路板、天鹅星座环)紫外线成像—平板印刷技术、工业检测、显微镜方法、激光、生物图像、天文观测(普通谷物、被真菌感染的谷物、天鹅星座环)可见光与红外波段成像---遥感、天文学、显微镜方法、工业(紫杉酚 250倍、胆固醇 40倍、微处理器 60倍、镍氢化物薄片 600倍、音频CD表面 1750倍、有机超导450倍、电路板、封装的丸剂、瓶子、清洁塑料上的气泡、谷物、目镜掺杂物图像)微波波段成像--雷达、无线电波成像--医学核磁共振成像、天文学。②声波成像—地质勘测、工业、医学;③超声波成像;④电子显微成像--工业上利用放大倍数、⑤计算机合成成像。 二、光敏细胞:①杆状细胞(夜视觉,灵敏度较高,能帮助我们看到较暗环境下的景物,但只能分辨出景物的明亮程度,不能分辨出其颜色)②锥状细胞(明视觉,灵敏度较低,既能分辨出景物的明亮程度,又能分辨出其颜色)。 称为韦伯比, 是在背景亮度为I的情况下可辨别照明增量的50%, 较小:可辨别强度较小的变化,亮度辨别力好;较大:可辨别强度较大的变化,亮度辨别力差。 思考题:目标比背景暗,所以ΔI/I越大,感觉越暗,人的感觉是(b)更亮一些;但事实上,目标(a)的实际亮度要高于(b)的实际亮度。 马赫带效应 :它是一种主观的边缘对比效应,即在图形轮廓部分发生的主观明度对比加强现象,视觉的主观感受在亮度变化的地方出现虚幻的明亮或黑暗的条纹,人在明暗变化的边界,常常在亮区看到一条更亮的光带,而在暗区看到一条更暗的线条。 同时对比现象:也称感觉对比,同一刺激因背景不同而产生的感觉差异的现象。例如,同一种颜色把它放在较暗的背景上看起来明亮些,放在较亮的背景上看起来暗些。 成像条件:“观看”一个物体的电磁波的波长必须小于或等于物体的尺寸。 空间分辨率:它是图像中可辨别的最小细节,取样值是决定图像空间分辨率的主要参数。线对:由一条线与它紧邻的线组成的、每单位距离可分辨的最小线对数目。 灰度级分辨率:在灰度级别中可分辨的最小变化、高度主观过程。 它是表示图像亮度强弱的指数标准。 像素之间距离函数的定义 对于像素 p、q 和 z,分别具有坐标 (x, y),(s,t),和(v, w),D 是距离函数或称度量,当: D (p,q) ≥ 0 (D (p,q)=0 ,当且仅当p=q) 两点之间距离大于等于0;D (p,q)=D (q, p),距离与方向无关;D (p,z) ≤ D (p,q)+ D (q,z),两点之间直线距离最短。 欧几里得距离 D4 距离 (城市街区距离) D8 距离 (棋盘距离) 图像增强:不考虑图像降质的原因,只是将图像中感兴趣的特征有选择的突出而衰减其不需要的特征,改善后的图像不一定去逼近原图,其目的是提高图像的可懂度。 图像复原:针对图像降质的原因,设法补偿降质因素,使改善后图像尽可能逼近原图,其目的是提高图像的逼真度。 空域处理:点处理---指输出图像的每个像素的灰度值仅由相应的输入图像像素值决定。包括图像灰度变换、直方图处理、伪彩色处理等技术。(图像灰度变换,将输入图像中灰度,通过映射函数变成输出图像中的灰度,与图像像素位置及被处理像素邻域灰度无关) 邻域处理---指输出图像的每个像素是由对应的输入像素及其一个邻域内的像素共同决定。包括线性平滑、非线性平滑、锐化。(模板处理、滤波,以某一像素为中心从图像中取出一个小区域,然后用该小区域的像素经某种运算变换得到该中心像素的新值。邻域处理与点处理的区别在于:①点处理只使用图像中的一个像素值经某一变换后求出该像素的新值;②邻域处理则需要用一个像素组来决定中心像素的值。 线性变换定义式 讨论参数的不同取值对增强效果的影响 (1) b= 0: a>1对比度扩张 ;0<a<1 对比度降低;a=1 相当于复制 (2)b ≠ 0 灰度偏置 , s=a×r+b ,a=-1, b=L-1 相当于图像反转; 作用:增强嵌入于图像暗区的白色或灰色细节 。 直方图 :一个关于图像灰度级别的离散函数。该离散函数是图像中具有相同灰度值的像素出现的概率密度函数。描述的是图像中具有该灰度级别的像素的个数;体现了像素的频率特性,丢失了像素点位置信息特性。 直方图存在缺陷——空间信息丢失 直方图均衡化特点:①变换后直方图趋向平坦,灰级减少,灰度合并;②有展开输入图像直方图的一般趋势,直方图均衡化后的图像灰度级能跨越更大范围;③实际视觉能够接收的信息量大大的增强了;④方图均衡化能自动地确定变换函数,该函数寻求产生有均匀直方图的输出图像,得到的结果可预知,操作简单。 思考题:为什么变换后直方图趋向平坦 ,达不到完全平坦?--- 由于离散图像的直方图也是离散的,其灰度累积分布函数是一个不减的阶梯函数。如果映射后的图像仍然能取到所有灰度级,则不发生任何变化。如果映射的灰度级小于256,变换后的直方图会有某些灰度级空缺。即调整后灰度级的概率基本不能取得相同的值,故产生的直方图不完全平坦。 乘——可用掩膜图象乘某一幅图象可以遮住图象中的某些部分; 减——去除不需要的加性图案(缓慢变换的背景,周期性的噪声,附加污染),检查变化; 加——求平均值去除加性噪声; 除——可产生对彩色或多光谱图象十分重要的比率图象。 平滑线性滤波器——均值滤波器 (线性滤波算法) 效果:用于模糊化和减少噪声;以滤波器所定义的邻域内像素平均灰度值取代原灰度值;对于锐利的边缘也有模糊的负效果;用于去除图像中不相干细节(指与滤波掩模尺寸相比较小的像素区域)。 邻域平均法 --像素及其指定邻域内的像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值,以便去除突变的像素点,从而滤除一定噪声。 统计排序滤波器—中值滤波器(非线性滤波算法)将像素值用该邻近区域像素的 “中间值” 代替;适用于椒盐噪声(脉冲噪声),不宜于线、尖顶等细节多的图像。 一阶二阶微分的特点 (拉普拉斯抗噪性能最差) 一阶微分产生的边缘宽,对灰度阶梯反应强烈;二阶微分对细节反应强烈如细线、孤立点,对灰度阶梯变化产生双响应;二阶微分在图像中灰度值变化相似时,对于点的响应比线强而对于阶梯的响应最弱;在大多数应用中,对图像增强来说,二阶微分比一阶微分好一些,因为形成增强细节的能力好一些。 锐化空间滤波器结论:常数或变化平缓的区域,结果为0或很小,图像很暗,亮度被降低了;在暗的背景上边缘被增强了;图像的整体对比度降低了;计算时会出现负值,归0处理为常见。 移中性:对f(x,y)直接作DFT,原点在(0,0),图像低频集中在四个角;图像移中后进行傅里叶变换,则变换后主要能量(低频分量)集中在频率平面的中心(M/2,N/2);DFT的原点,即F(0,0)被设置在u=M/2和v=N/2上;DFT的原点,即F(0,0)被设置在u=M/2和v=N/2上;如果是一幅图像,在原点的傅里叶变换F(0,0)等于图像的平均灰度级,也称作频率谱的直流成分。可分离性:二维变换可以通过两次一维变换来实现; 空间域滤波和频率域滤波之间的对应关系:①组成傅立叶变换对,成份均为实高斯函数; ②高斯曲线直观且易于操作; H(u)有很宽轮廓时,h(x)有很窄轮廓;③频域越宽,滤除的频率成份越少,空域越窄,模板越小,平滑作用越弱;对于低通滤波器,频域越窄,滤除的频率成份越多,空域越宽,模板越大,图像越模糊;对于高通,频率域滤波器越宽,滤除的频率成份越多,在空间域意味着滤波器越窄,模板越小,检测边缘越少;频域越窄,空域越宽,模板越大,检测边缘越多。(低通滤波器,空域用带正系数模版实现低通滤波;高通滤波器用带有正有负的系数模版实现高通滤波)空域作平滑,相当于平域作低通;空域作锐化,相当于平域作高通;去掉高频分量,背景接近黑色,定标后接近灰色;变化剧烈的轮廓边缘变成白色。 理想滤波器缺点:物理上不可实现, 有抖动现象和振铃现象; 滤除高频成分使图像变模糊。优点:处理效果好。平滑效果比较:理想滤波器>巴特沃斯>高斯;振铃比较:高斯(无振铃)>巴特沃斯(与阶数有关,阶数越大,越接近理想,振铃越明显;越小越接近高斯)>理想(振铃最明显,截止频率点半径越小,振铃越明显) 锐化效果:理想滤波器>巴特沃斯>高斯;振铃比较:高斯>巴特沃斯>理想 同态滤波:低频成分与照度相联系,照度变化幅度大,使图像灰度动态范围宽(低频压缩); 反射分量往往引起突变,特别在不同物体的连接部分,导致图像对数的傅立叶变换高频成分与反射相联系;反射灰度变化小,感兴趣部分细节不清(高频扩展) 图像增强的目标是改进图片的质量,例如增加对比度,去掉模糊和噪声,修正几何畸变等;图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图估计原图像的一种技术。图像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值,从而改善图像质量的一种方法;图像复原是图像退化的逆过程;图像增强和图像复原的区别:①图像增强是为了突出图像中感兴趣的特征,增强后的图像可能与原始图像存在一定的差异。②评判图像增强质量好坏的是主观标准。③图像复原是针对图像退化的原因做出补偿,使恢复后的图像尽可能接近原始图像。④评判图像复原质量好坏的是客观标准。 图像退化:在景物成像过程中,由于目标的高速运动、散射、成像系统畸变和噪声干扰,致使最后形成的图像存在种种恶化, 称之为“ 退化”。 图像退化原因:成像系统镜头聚焦不准产生的散焦;相机与景物之间的相对运动;成像系统存在的各种非线性因素以及系统本身的性能 ;射线辐射大气湍流等因素造成的照片畸变;成像系统的像差、畸变、有限带宽等;底片感光图像显示时会造成记录显示失真;成像系统中存在的各种随机噪声。 点扩展函数h(x,y)的确定:图像观察估计法、试验估计法 、模型估计法——根据导致模糊的物理过程(先验知识)来确定h(x,y)或H(u,v) ;根据物理、数学机理来建立退化模型:大气湍流、光学系统散焦;照相机与景物相对运动。 信源编码器组成:1转换器(T)——将输入数据转换为可以减少图像中像素间冗余的格式或将图像变换使后续阶段更容易找到冗余压缩;2量化器(Q)——将输出精度调整到与预设的保真度准则相一致,减少心理视觉冗余,不可逆;3符号编码器(C)——生成一个定长或变长编码用于表示量化器输出并将输出转换为与编码相一致,减少编码冗余。 什么是数据冗余?数字图像中存在哪几种冗余?各有何特点?如何减少或消除? 解答:代表无用信息或重复表示了其他数据已经表示过的信息的数据称为数据冗余。数据冗余主要有编码冗余、像素间冗余和心理视觉冗余三种。不同的编码方法可能会有不同的平均码字长度。包括 相对编码冗余(不同的编码方法会形成不同的平均码字长度,平均码字长度大的编码相对于平均码字长度小的编码就存在相对编码冗余);绝对编码冗余(若平均码字长度的下限存在,则使平均麻子长度大于其下限的编码存在绝对编码冗余。)。由于像素间存在相关性,那么对于任一给定的像素值,原理上都可以通过它的相邻像素值预测得到。因此像素间的相关性,带来了像素间的冗余。通过某种变换来消除像素间的相关性达到了消除像素间冗余的目的。由于人的心理视觉特点,即人观察图像是基于目标物的特征而不是像素,这就使得某些信息显得不重要,表示这些不重要信息的数据就称为心理视觉冗余。对于数据冗余,通过改变信息的描述方法,可以压缩掉这些冗余,进行无损压缩;对于心理视觉冗余,忽略一些视觉不太明显的微小差异,即进行有损压缩。 简述无损预测编码与有损预测编码的异同。 解答:两者都是利用原图像与其预测图像的差值代替原图像进行编码。两者区别是有损预测编码中增加了一个数字量化器,以用较小的信息损失换来较大的压缩比。而无损预测编码是不需要量化器的。 霍夫曼编码特点瞬时:符号串中每个码字无需参考后继符号就可解码;惟一可解码:任何符号串只能以一种方式解码;块编码:每个信源符号都映射到一个编码符号的固定序列中。无损预测编码基本思想:通过对每个像素新增的信息进行提取和编码,来消除在空间上较为接近像素之间的冗余信息。 有损预测编码的失真分为:快速变化区——斜率过载;相对平滑区——颗粒噪声。 变换编码——变换域方法:将图像经过某种可逆线性变换映射到变换系数集,对这些系数进行量化和编码;大多数图像,大量系数量级很小,可进行不精确的量化(或完全丢弃),几乎不会产生多少失真。 有损基本编码系统的步骤 压缩过程: 水平偏移→以8×8的图像块为基本单位进行编码→DCT计算→量化→变长编码(对直流系数(DC)进行编码,使用差分脉冲编码调制;对于交流分量,先进行Z形编码)→哈弗曼编码。 染色体的统计与识别 先通过低通滤波去噪音 ;提取边缘;通过腐蚀去粘连 ;统计连通区域的个数,得到染色体的数量 。 说明二值开运算和闭运算对图像处理的作用及其特点。 解答:(1)两种运算的作用主要是:开运算可用来平滑图像中物体的边界,消除图像中比结构元素小的颗粒噪声,在纤细点处分离物体等。闭运算可用来填充图像中比结构元素小的小孔,连接狭窄的间断,填充狭窄的缝隙等。(2)两种运算的特点主要是:开运算与闭运算具有对偶性。开运算具有磨光物体外边界的作用。闭运算可以使物体的轮廓线变得光滑,具有磨光物体内边界的作用。 2、开运算与腐蚀运算相比有何优越性? 解答:腐蚀运算和开运算都具有消除图像中小于结构元素的成分的作用。但腐蚀运算在消除图像中比结构元素小的成分的同时,会使图像中目标物体收缩变小;而开运算在消除图像中比结构元素小的成分的同时,能较好的保持图像中目标物体大小不变。这是开运算相对于腐蚀运算的优越性。 3、闭运算与膨胀运算相比有何优越性? 解答:膨胀运算和闭运算都具有填充图像中小于结构元素的小孔和狭窄缝隙的作用。但膨胀运算在填充图像中比结构元素小的小孔和狭窄缝隙的同时,会使图像中目标物体扩大;而闭运算在填充图像中比结构元素小的小孔和狭窄缝隙的同时,能较好的保持图像中目标物体大小不变。这是闭运算相对于膨胀运算的优越性。 基于灰度值的图像分割的两个基本特性:不连续性(区域之间寻找边缘,包括间断检测边缘连接与检测) ;相似性(区域内部通过选择找到灰度值相似区域,包括门限处理区域分离和聚合)。 JPEG算法中DCT系数采用Z字形重排有何作用?DCT系数左上角(第1行第1列)为直流分量(DC系数),对8×8子块矩阵进行Z字形编排则可将其余的交流分量(AC系数)按“频率”从低到高排列,形成1×64的矢量。这样排列可以增加“0”系数的游程长度,提高压缩效率。 DCT相对DFT优点:图像本身为实数,DCT为实数;DCT去相关能量集中,效果更好。 膨胀:它会使得图像扩大,是一种小于结构元素的填充;腐蚀:运用于图像收缩,去桥接部分。图像分割:图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 边缘检测:是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像压缩编码的目的节省图像存储容量;减少传输信道容量;缩短图像加工处理时间。 4.18 能否想出一个用傅里叶变换计算(或部分计算)在图像微分中使用的梯度数值的方法?解答:回答是“否”。因为傅里叶变换是线性的,而梯度运算有求平方根所以属于非线性运算,所以傅里叶变换不能被用于计算梯度。平方(平方根会绝对值)运算可被直接在空域计算。4.21频率域过滤时需要图像延拓,需要延拓的图像在图像中行和列的末尾要填充0值,见图4-8(a)。你认为如果把图像放在中心,四周填充结果不会有区别。答:需要延拓的图像要补零,再进行傅里叶变换,傅里叶变换具有周期性,当0值的总数不变时,如对图4-8(a)进行多次复制,在xy平面上将出现交错,每一次的平方只是黑色部分延伸,若对图4-8(b)用相同方法处理,结果不会有区别。 二维8×8DCT变换系数的空间频率分布和能量分布。 解答:对一个N×N的像素块进行二维DCT变换,从物理概念来理解,它是将空间像素的几何分布,变换为空间频率分布;经变换后的系数,左上角为直流项(DC项);水平方向,从左到右表示水平空间频率增加的方向;垂直方向,从上到下表示垂直空间频率增加的方向;绝大部分的能量集中在直流分量和少数的低频分量上。大致可认为:以左上角为圆心,在相同半径的圆弧上的系数其能量基本相等,越远离圆心,能量越小,如图6-1所示。3.13现有两幅图像a和b, 它们的灰度等级都分布在全部0~255之间。 (1)    如果我们不断的从图像a中减去b,最终将得到什么结果; (2)    如果交换两幅图像是否会得到不同的结果。 解答:(1) 因为两幅图像灰度分布在全部0~255之间,并且我们假设两幅图像是不相关的,那么a-b的结果将分布在-255~255之间,所以每次减法操作可以表示为下式: a(n+1) = [a(n)-b+255]/2如果随着n趋于无穷, a(n)趋于一个稳定的图像A,那么 A = (A-b+255)/2所以A = 255-b, 最终得到的是图像b的负像;(2) 不同,最终得到的是a的负像。 用差值检测变化的方法有三个基本条件需要满足: (1)准确地图像配准;(2)光照条件的控制;(3)噪声水平足够低。 例题:设有一幅8×8图像,其灰度级分布见下图所示。对其进行Huffman编码,给出编码过程和码字,并计算平均码字长、信息熵、编码效率和压缩比。 解答:计算每个符号(灰度级)出现的概率 : P(1)=8/64, P(2)=2/64, P(3)=31/64, P(4)=16/64, P(5)=7/64, 编码过程如下图所示 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,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: 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、RGB B、CMY或CMYK C、HSI 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. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 四、简答题(每题5分,共20分) 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。 由上式可以看到,即使我们知道退化函数,也可能无法准确复原未退化的图像。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。 3、简述梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点? 答:梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为 -1 -1 1 1 1 1 -4 1 1 (梯度算子) (Laplacian算子) (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。 五、问答题(共35分) 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) 答:①,k=0,1,…7,用累积分布函数(CDF)作为变换函数T[r]处理时,均衡化的结果使动态范围增大。 r0=0 0.174 0.174 1/7 s0=1/7 0.174 r1=1/7 0.088 0.262 2/7 r2=2/7 0.086 0.348 2/7 s1=2/7 0.174 r3=3/7 0.08 0.428 3/7 r4=4/7 0.068 0.496 3/7 s2=3/7 0.148 r5=5/7 0.058 0.554 4/7 r6=6/7 0.062 0.616 4/7 s3=4/7 0.120 r7=1 0.384 1 1 s4=1 0.384 ②均衡化后的直方图: 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 第5页(共 7 页) 3、理想低通滤波器的截止频率选择不恰当时,会有很强的振铃效应。试从原理上解释振铃效应的产生原因。(10分) 答:理想低通滤波器(频域)的传递函数为: 滤波器半径交叉部分(侧面图): 对应空间域(进行傅立叶反变换,为sinc函数): 用理想低通滤波器滤波时,频域:,傅立叶反变换到时域有:,频域相乘相当于时域作卷积。因此,图像经过理想低通滤波器后,时域上相当于原始图像与sinc函数卷积,由于sinc函数振荡,则卷积后图像也会振荡;或者说由于sinc函数有两个负边带,卷积后图像信号两侧出现“过冲现象”,而且能量不集中,即产生振铃效应。 若截止频率越低,即D0越小,则sinc函数主瓣越大,表现为中心环越宽,相应周围环(旁瓣)越大。而中心环主要决定模糊,旁瓣主要决定振铃效应。因此当介质频率较低时,会产生很强的振铃效应。选择适当的截止频率,会减小振铃效应。 本文档由香当网(https://www.xiangdang.net)用户上传

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    贡献于2021-06-14

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