第七章 图像压缩、第九章 形态学图像处理 题目

• 图像压缩

1. 简述使用DCT的块变换编码的思想和步骤。（2021）

思想：DCT编码（离散余弦编码）属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。经过DCT变换后，DCT系数之间的相关性很小，大部分能量集中在少量系数上，许多系数的幅度都很小，因此可以被粗糙地量化而几乎不会造成图像的失真，从而达到压缩目的。

步骤：首先将图像分解为nxn的多幅子图像，然后利用二维DCT变换将其转化为n^2个DCT系数值，接着对这些系数进行数值量化，最后进行编码和传输。

第九章 形态学图像处理

1. 腐蚀和膨胀运算的优缺点。（2018）

膨胀：将目标区域的背景点合并到目标物中，使目标物的边界向外扩张。

      优点：可使目标增大，填补目标中的空洞

      缺点：可能会增强图像中的噪声

腐蚀：消除连通域的边界点，使边界向内收缩

      优点：可以消除小于结构元的噪声点

      缺点：可能造成图像信息丢失，使狭小连接断开

1. 根据给定结构元素，对原始图像分别进行腐蚀和膨胀。（2016）

     

进行膨胀运算时，首要要将结构元素进行反射处理

1. 用3x3的平坦结构元膨胀图像。（2021）

     

     

灰度级膨胀：用结构元覆盖区域内灰度值最大的值代替待处理中心值

灰度级腐蚀：用结构元覆盖区域内灰度值最小的值代替待处理中心值

1. 简述如何利用形态学方法滤除图像噪声。（2016）

将开操作和闭操作结合起来可以构成形态学噪声滤除器。开操作用于断开狭颈，消除突出物，主要消除于结构元相比较小的亮噪声；闭操作用于弥合间断，消除孔洞，主要消除于结构元相比较小的暗噪声。因此，将二者结合起来可以很好地去除图像亮区域和暗区域中的各种噪声。

1. 根据形态学边缘提取算法，已知二值图像A和模板B，求出A的边缘图像。（2012）

     

形态学边缘提取：A-（b腐蚀A）

形态学梯度：（b膨胀A)-(b腐蚀A)

1. 请设计一种基于形态学的算法，将图像中像素值为1的对象提取出来。（2011）

    

    

测地膨胀：每次膨胀完后和原图像取交集

区域填充：每次膨胀完后和原图像的补集取交集

1. 使用形态学区域填充算法填充图像，写出每次迭代结果。（2010）

    

1. 提出一种产生3幅图像的形态学算法，3幅图像分别为（1）仅与图像边界融合在一起的的颗粒（2）仅彼此

重叠的颗粒（3）不重叠的颗粒。（2018）

1. 用与颗粒相同的颜色为图像像素着色，再使用所得的边界像素计算其所有的连通分量，即找出了与图像边界融合的颗粒。
2. 首先确定单个粒子所占的面积即像素数，用A表示。从图像中减去第一幅只有与边界融合的颗粒图像，再计算所得图像中每一个连通分量的像素，若像素数 > A+e，则判定其为彼此重叠的颗粒，其中e是为考虑到噪声引起的图像尺寸变化而添加的微量。
3. 用原图像减去（1）和（2）中的两幅图像，即得到了不重叠的颗粒