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文档简介
Examples1) Computer vision defined as a discipline in which -a) Both the input and output of a process are images.b) The input of a process is an image description and the output is image.c) Both the input and output of a process are descriptions.d) The input of a process is an image and the output is an image description.1)计算机视觉定义为一门学科,-A-一个过程的输入和输出都是图像。一个进程的输入是一个图像的描述和输出是图像。一个进程的输入和输出都是描述。a)过程的输入是一个图像,而输出是一个图像描述。2) The colormap array of the indexed image is always of classa) uint8 b) doublec) uint16d) logical索引图像的颜色表的数组的类是Ba) uint8 b) doublec) uint16d) logical3) When you store an image in Matlab, you should store it as -image and when you are processing animage, you convert it to -a) uint16, double b) double , uint16c) uint8 , doubled) double, uint83)当你存储图像在MATLAB中,你应该把它作为-图像,当你处理一个图像,你把它-Ca) uint16, double b) double , uint16c) uint8 , doubled) double, uint84) One of the following functions is not an IPT (image processing toolbox) function used to convert images.a) dither ()b) rgb2gray ()c) gray2rgb ()d) ind2gray ()4)下面的哪一个函数的不是用于(图像处理工具箱IPT)功能使用的convert Images)。Ca) dither ()b) rgb2gray ()c) gray2rgb ()d) ind2gray ()5) By default, Matlab stores most data in arrays of classa) uint8b) uint16c) doubled) logical5)默认情况下,将数据存储在数组MATLAB的类是(C)a) uint8b) uint16c) doubled) logical6) To map a narrow range of low gray-level input image into a wider range of output levels , we usea) Log Intensity Transformation Functionb) Power-law Intensity Transformation Functionc) Inverse Log Intensity Transformation Functiond) Identity Intensity Transformation Function6)将一个窄范围的低灰度级的输入图像映射到一个更广泛的输出水平,我们使用Aa)对数强度变换函数b幂律强度变换函数c逆对数强度变换函数d)识别强度变换函数7) spatial filtering must be equal toDa) mrowsb) n columnsc) m* nd) 17)空间滤波必须等于()8) Sharpening the images is commonly accomplished by performing a spatial - of the image field.a) Min Filterb) Smoothing Filterc) Integrationd) Differentiation8)锐化图像进行图像区域的空间-D-共同完成。最小滤器B)平滑滤波器积分D)微分9) One of the following filters is nonlineara) Gaussian Filterb) Averaging Filterc) Laplacian Filterd) Median9)下面的一个过滤器是非线性的D高斯滤波器B)平均滤波器C)拉普拉斯滤波器D)中位数10) -Filter cannot be implemented using convolution mechanism.a) Average b) Gaussianc) Median d) Disk10)-C-滤波器无法实现卷积机制。平均B)高斯中)磁盘11) To remove salt-and-pepper noise without blurring we usea) Max Filter b) Median Filterc) Min Filter d) Smoothing Filter11)删除“盐和胡椒”的噪音,而不使我们使用模糊B一)最大滤器B)中值滤波器最小滤器D)平滑滤波器12) Edge detection in images is commonly accomplished by performing a spatial -of the image field.a) Smoothing Filter b) Integrationc) Differentiationd) Min Filter12)在图像的边缘检测是图像处理领域的表演空间-C-共同完成。平滑滤波器B)集成C)分化D)最小滤波器13) Both the - and - filters are used to enhance horizontal edges (or vertical if transposed).a) Prewitt and Sobelb) Sobel and Gaussianc) Prewitt and Laplaciand) Sobel and Laplacian13)-A-和-过滤器是用来提高水平的边缘(或垂直如果换位)。a)b)Sobel算子和Prewitt和Sobel高斯c)Prewitt算子和Sobel和拉普拉斯拉普拉斯D)14) Transforming the pixel values of an image using the log ( ) transformation is an example of contrast compression of the dark pixelsa) True b) False使用日志(B)变换将图像的像素值转换为暗像素的对比度压缩的一个例子真B)假List two methods of Image Segmentation? Write a matlab function called ImageAdjust that accepts an input image and returns an enhancement imageusing the following linear level adjustment formula:写一个MATLAB函数称为“imageadjust”,接受一个输入图像并返回一个增强的图像使用以下线性电平调整公式:WhereP(m,n)original image pixel原始图像像素Padjus(m,n)desired image pixel所需的图像像素Hmaximum pixel level in the original image原始图像中的最大像素级Lminimum pixel level in the original image在原始图像中的最小像素级Topmaximum pixel level in the image desired图像所需图像的顶部最大像素级Bottom minimum pixel level in the desired image在所需图像中的最小像素级l Check the class of the input image in your code, to determine the correct values forBottom and Top.l l检查输入图像的类代码中,确定一个正确的l Use low level processing.l l使用低层处理。l The output image must be in uint8 class.l l输出图像必须是uint8类。Write a Matlab script code to (3 marks)写一个MATLAB脚本代码(3分)Read a simple RGB image peppers.png.读一个简单的RGB图像的“辣椒。png”。Create a separate image for each color planes (red, green and blue) of the image.为每一个图像创建一个独立的图像(红色,绿色和蓝色)。Display each color plane image separately, and also display the original image.分别显示每个彩色平面图像,并显示原始图像。The following figures show 下面的数字显示(a) a 3-bit image of size 5-by-5 image in the square, with x and y coordinates specified,(一)在广场的大小5-by-5图像3位图像,X和Y坐标指定,(b) aLaplacian filter and(b)拉普拉斯滤波器(c) a low-pass filter.(c)一个低通滤波器Compute the following:(a) The output of a 3 3 mean (average) filter at (3, 3). (b) The output of the 3 3 Laplacian filter shown above at (3, 3). (c) The output of the 3 3 low-pass filter shown above at (3, 3). (d) The histogram of the whole image. 计算以下:(a)一个3(平均)过滤器(3,3)的输出。(b)的33 Laplacian滤波器上面显示在输出端(3、3)。(c)在3(3,3)所显示的3个低通滤波器的输出。(d)整个图像的直方图。List two kinds of image representation methods?Name three types of sharpening filters?列出两种图像表示方法?说出三种锐化滤波器?Write matlab script code to read a gray scale image named pout.tif and apply the following mathematicalfunction to stretch its contrast levels:用MATLAB写的脚本代码来读取灰度图像命名为“pout.tif”和适用下列数学函数的对比度拉伸:Where: gis the enhanced output image ,fis the input image, mand Emust be interactively entered by the userusingMatlabinput command. Display the original and the contrast stretched images.其中:G是增强的输出图像,F是输入图像,M和E必须以交互方式输入由用户用matlab输入命令。显示原始的和对比度拉伸的图像。Write an M-function for grayscale input image; call it immaxmin to generate two images:l The first image contains values computed by finding the maximum value of a 3x3 pixel environment(neighborhood of required pixel) and by setting the resulting center pixel to this value.l The second image contains values computed by finding the minimum value of 3x3 neighborhood ofrequired pixel and by setting the resulting center pixel to this value.l Use preallocatingarray for image.l Use low-level processing.l 写一个函数对灰度图像;称它为“immaxmin”产生两图像:l l第一图像包含的值通过寻找一个3x3像素环境的最大值计算(所需像素邻域),通过设置的中心像素值。l l第二图像包含的值设置的中心像素值发现3x3邻域像素和所需的最小值计算。l l使用预分配数组的图像。l l使用低级处理
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