多媒体信息处理技术期中试卷(苏州大学)

1、多媒体信息处理技术期中试卷（开卷）1. 以下有两幅图像，其中图1（a）为待处理的图像。请找出一种灰度变换，使得1（a）经过该变换后具有图1(b)的灰度直方图。（此题算法有误，没能实现均衡化） 图1(a) 图1(b)要求：（1） 显示出上述两图像的灰度直方图；（2） 给出处理算法的基本步骤；（3） 给出图1(a)经处理以后的结果图像及其直方图；（4） 比较图1(b)与结果图像直方图，是否存在差别？若存在，请给出其原因。答：（1） （2）处理算法的基本步骤：1， 读入图像2， 利用imhist函数分别得到a图，b图的灰度直方图；3，灰度变换，把图1(a)的灰度从1280变换到0227，用imadj

2、ust函数实现；4，再次输出变化后的图1(a)的图像及灰度直方图。（3） （4）比较图1(b)与结果图像直方图：可以看出，图1(b)的直方图比结果图像的直方图更密，原因是原图像的不同灰度值比图1(b)少，进行灰度变换后只能改变灰度的分布而不能改变灰度的多少，因此结果图像的直方图看上去比较稀疏。实验程序I1=imread('图1(a).jpg'); %读入图像figure(1),imshow(I1);I2=imread('图(b).jpg'); %读入图像title('原图')figure(2);imhist(I1);title('图1直方

3、图')figure(3),imhist(I2); %分别显示两幅图像的直方图title('图2直方图')I3=imadjust(I1,12/255,80/255,0,227/255); %对图1（a）进行灰度变换figure(4),imshow(I3);title('图1灰度变换')figure(5),imhist(I3); %显示图1（a）及其直方图title('图1灰度变换直方图')2. 下述图像为一幅受椒盐噪声污染后的图像，试设计一款滤波器，对其进行去噪处理：图2要求：（1） 写出滤波器的数学表达式；（2） 给出经过滤波处理后的结果

4、图像；（3） 讨论滤波器尺寸与处理结果之间的关系。答：1， （1）中值滤波，滤波器的表达式：（2）（3）滤波器尺寸与处理结果之间的关系：当滤波器的尺寸较小时，噪声不能被完全滤除；当滤波器的尺寸较大时，噪声能基本被滤除。分析原因：当滤波器的尺寸较小时，模板中心为噪声的概率较大，当滤波器的尺寸较大时，模板中非噪声的像素占多数，模板中心为噪声的概率较大。实验程序I0=imread('图2.jpg')I1=midfilt1(I0,3); %分别用3*3和5*5的模板进行中值滤波I2=midfilt1(I0,5);figure(1),imshow(I0);title('原图

5、9;)figure(2),imshow(I1); %图像显示title('3*3模板进行中值滤波')figure(3),imshow(I2);title('5*5模板进行中值滤波')function d=midfilt1(x,n) p,q=size(x); %输入图像是p×q的,且p>n,q>n%图像拓展以便模板处理原图边缘像素y=zeros(p+4,q+4); %y是一个p+4乘q+4的0矩阵y(3:p+2,3:q+2)=x; %将图像边缘外的两个像素均置0y(1:1,3:q+2)=x(1:1,1:q);y(2:2,3:q+2)=x(1:

6、1,1:q);y(3:p+2,1:1)=x(1:p,1:1);y(3:p+2,2:2)=x(1:p,1:1);y(p+3:p+3,3:q+2)=x(p:p,1:q);y(p+4:p+4,3:q+2)=x(p:p,1:q);y(3:p+2,q+3:q+3)=x(1:p,q:q);y(3:p+2,q+4:q+4)=x(1:p,q:q) ; %将图像边缘外的两行、列像素置为图像边缘的像素x1=double(y);x2=x1;for i=1:p for j=1:q c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1); %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素（5*5或3*3的一块） e=c(1,:);

7、 %是c矩阵的第一行 for u=2:n e=e,c(u,:); %将c矩阵变为一个行矩阵 end for a=1:n*n for b=1:n*n-a if e(b)>e(b+1) temp=e(b); e(b)=e(b+1); e(b+1)=temp; end end end %用冒泡排序法从小到大排序 m=e(n*n+1)/2); %取出中值 x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=m; %将模板各元素的中值赋给模板中心位置的元素 endend %未被赋值的元素取原值x3=x2(3:p+2,3:q+2); %把图像还原成原来大小d=uint8(x3);3. 试求下述图像的2D

8、傅里叶变换，并显示其二维频谱图像图3要求：（1） 写出二维傅里叶变换的表达式；（2） 若要求清晰地显示出频谱中明暗相间的条纹，请给出灰度变换表达式；（3） 给出二维频谱图像（要求清晰地显示出频谱中明暗相间的条纹，且原点位于图像的中心位置）答：（1）二维傅里叶变换的表达式：（2）灰度变换一般表达式：g(x,y)=a+ln(f(x,y)+1)/blnc;（3）实验程序I0=imread('图3.bmp');temp1=fft2(I0); %求二维傅立叶变换 temp2=fftshift(temp1); %原点位于图像的中心位置temp3=log(1+abs(temp2); %进行灰

9、度变换figure;imshow(temp3,);title('灰度变换后')figure;imshow(temp2,);title('灰度变换前')4. 请利用不同尺寸的理想低通滤波器对下述图像进行处理：图 4要求：（1） 给出不同尺寸滤波器处理的结果；（2） 利用理想低通滤波器的点扩展函数（给出图像）解释上述处理结果中的振铃效应。答： （2）利用理想低通滤波器的点扩展函数（给出图像）解释上述处理结果中的振铃效应,：理想低通滤波器在频域是一个门函数，时域对应的是一个sinc函数。 在滤波时，其在频域相乘就是时域相卷，sinc函数我们知道它是一个长度无限的函数，

10、而且是波动的函数，频域相乘门函数，时域卷积sinc函数，其过程就是对sinc函数的搬移，这样在搬移后的sinc函数叠加的时候由于其波动性质就会对周围的点造成影响，从而出现振铃现象。实验程序I=imread('图4.bmp');%生成滤镜ff=imidealflpf(I,20);%应用滤镜out=imfreqfilt(I,ff);figure;imshow(I); %显示原图像title('Source');%计算FFT并显示temp=fft2(double(I);temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp);figure;im

11、show(temp,);title('Source');figure;imshow(out);title('Ideal LPF,freq=20');%计算FFT并显示temp=fft2(out);temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp);figure;imshow(temp,);title('Ideal LPF,freq=20');%生成滤镜ff=imidealflpf(I,30);%应用滤镜out=imfreqfilt(I,ff);%计算FFT并显示temp=fft2(double(I);temp=fft

12、shift(temp);temp=log(1+abs(temp);figure;imshow(temp,);title('Source');figure;imshow(out);title('Ideal LPF,freq=30');%计算FFT并显示temp=fft2(out);temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp);figure;imshow(temp,);title('Ideal LPF,freq=30');%生成滤镜ff=imidealflpf(I,40);%应用滤镜out=imfreqfilt(I

13、,ff);%计算FFT并显示temp=fft2(double(I);temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp);figure;imshow(temp,);title('Source');figure;imshow(out);title('Ideal LPF,freq=40');%计算FFT并显示temp=fft2(out);temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp);figure;imshow(temp,);title('Ideal LPF,freq=40');funct

14、ion out=imfreqfilt(I,ff)%快速傅里叶变换f=fft2(double(I);%移动原点s=fftshift(f);%应用滤镜及反变换out=s.*ff; %对应元素相乘实现频域滤波out=ifftshift(out);out=ifft2(out);%求模值out=abs(out);%归一化并显示out=out/max(out(:);function out=imidealflpf(I,freq) %freq为截止频率M,N=size(I);out=ones(M,N);for i=1:M for j=1:N if(sqrt(i-M/2)2+(j-N/2)2)>freq

15、) out(i,j)=0; end endend5. 请利用形态学滤波的方法，提取出下列图像的边界图 5要求：（1） 给出结构元素表达式；（2） 给出形态学滤波的数学表达式；（3） 给出处理结果。答：（1）结构元素为3*3的正方形；1， （2）形态学滤波的数学表达式：（3）内边缘外边缘内外边缘 实验程序I=imread('图5.jpg');figure,imshow(I);se=strel('square',3); %3*3的正方形结构元素Ie1=imerode(I,se); %腐蚀得到内部点Iout1=I-Ie1; %得到内边缘figure,imshow(Iout1);Ie2=imdilate(I,se); %膨胀得到外部点Iout2=Ie2-I; %得到外边缘figure,imshow(Iout2); Iout3=Ie2-Ie1; %得到内外边缘figure,imshow(Iout3);6. 请利用Canny算子提取下列图像中的边缘图6要求：（1） 给出算法的主要步骤；（2） 给出算法的处理