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宁夏2025自考[智能视听工程]数字图像处理简答题专练一、简答题（每题10分，共2题）1.简述数字图像处理中，图像增强与图像复原的主要区别及其在宁夏回族自治区智慧城市中的应用场景。2.结合宁夏地区的特殊性，阐述彩色图像模型（如RGB、HSV）在遥感图像分析与农业监测中的具体应用方法。答案与解析1.简述数字图像处理中，图像增强与图像复原的主要区别及其在宁夏回族自治区智慧城市中的应用场景。答案：图像增强与图像复原在数字图像处理中是两个既有联系又有区别的概念。其核心区别在于：-图像增强主要目的是改善图像的主观视觉效果，通过调整图像的对比度、亮度等，使图像更清晰或更具视觉吸引力。它不考虑图像退化的具体原因，侧重于提升图像的感知质量。-图像复原则致力于恢复图像的原始信息，分析图像退化的原因（如噪声、模糊等），并采用逆滤波等技术还原退化前的图像，更注重客观的物理模型与精度。在宁夏智慧城市中的应用场景：-图像增强：宁夏作为干旱地区，智慧交通系统中摄像头采集的图像常因光照不足或雾气影响清晰度。增强技术可通过直方图均衡化提升对比度，或在智慧农业中增强遥感图像中的作物长势特征，便于精准灌溉。-图像复原：在宁夏矿产资源监测中，遥感图像可能因大气干扰出现模糊，复原技术（如去卷积）可去除模糊，帮助地质部门更准确地识别矿藏分布。此外，智慧安防中的人脸识别系统需复原低光照图像，增强识别率。解析：本题结合宁夏地域特点（干旱、矿产资源丰富），区分了增强与复原的技术差异，并强调其在智慧城市中的实际应用，符合行业需求。2.结合宁夏地区的特殊性，阐述彩色图像模型（如RGB、HSV）在遥感图像分析与农业监测中的具体应用方法。答案：彩色图像模型在宁夏遥感与农业中的应用：-RGB模型：适用于高分辨率遥感影像的多光谱分析。宁夏贺兰山东麓葡萄产区可通过RGB三通道分别提取红光（反映叶绿素）、近红外（植被健康）等波段，分析葡萄生长状况。-HSV模型：在HSV中，H（色调）可分离作物与背景（如黄河沿岸的农田区分沙地与植被）。宁夏农业中常利用V（亮度）通道监测小麦成熟度，V值越高代表籽粒饱满。具体方法：1.预处理：对宁夏山区遥感图像进行辐射校正，消除大气散射影响。2.特征提取：-RGB模型通过波段比值法（如NDVI=（近红外-红）/（近红外+红））量化植被指数。-HSV模型通过阈值分割（如H∈[0,30]为沙地）实现地物分类。3.应用案例：贺兰山东麓葡萄酒业利用RGB模型优化葡萄架布局，或HSV模型监测霜冻灾害对果实的损伤。解析：宁夏的特殊性（农业主导产业、地理环境）决定了HSV与RGB模型的应用侧重，题干要求结合地

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