更多“均值滤波处理图像时,随着邻域的扩大,去噪能力增强,图像的边缘等细节也会更清晰。”相关问题
  • 第1题:

    阅读下列说明,回答问题1至问题3,将解答填入对应栏内。

    【说明】

    某图像处理软件可以提供多种滤镜功能对数字图像进行处理,得到特殊的处理效果。已知的滤镜功能包括:查找边缘、浮雕效果、图像锐化、图像去噪、对比度增强/减弱、亮度增强/减弱、几何扭曲、边缘增强、添加纹理、模糊效果、镜头光晕、半调图案、添加杂色等。原始图像如下图所示。

    利用该图像处理软件对原始图像进行滤镜处理,得到以下四幅结果图像。

    在上面给出的图像滤镜功能中,分别选择什么滤镜功能,可以形成结果图像①、②、③、①?


    正确答案:①模糊效果 ②几何扭曲 ⑧半调图案 ④添加纹理
    ①模糊效果 ②几何扭曲 ⑧半调图案 ④添加纹理

  • 第2题:

    均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。()


    答案:错
    解析:

  • 第3题:

    增强图像中的高频成分,突出图像的边缘信息,提高图像细节的反差的过程称为()

    A:遥感图像增强
    B:遥感图像平滑
    C:遥感图像锐化
    D:遥感图像精纠正

    答案:C
    解析:
    增强图像中的高频成分,突出图像的边缘信息,提高图像细节的反差的过程称为图像锐化,又称边缘增强。

  • 第4题:

    频域进行图像增强、去噪、边缘检测分别用哪种滤波器?


    正确答案: 增强------------同态滤波器
    去噪------------低通滤波器
    边缘检测------高通滤波器

  • 第5题:

    Photoshop的锐化滤镜主要是增加图像中相邻像素的对比度,使图像的细节更清晰。


    正确答案:正确

  • 第6题:

    中值滤波器可以:()。

    • A、消除孤立噪声
    • B、检测出边缘
    • C、进行模糊图像恢复
    • D、模糊图像细节

    正确答案:A

  • 第7题:

    若原图像中对象的字体或线条边缘比较模糊,则可利用()滤波处理,使对象边缘清晰,图像的对比度也相应提高。

    • A、中值
    • B、低通
    • C、高斯
    • D、高通

    正确答案:D

  • 第8题:

    锐化滤镜主要是增加图像中相邻像素的对比度,使图像的细节更清晰


    正确答案:正确

  • 第9题:

    单选题
    彩色图像增强时,()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


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第10题:

    填空题
    图像()是为了增强被模糊的细节如图像的边缘等。

    正确答案: 锐化
    解析: 暂无解析

  • 第11题:

    单选题
    中值滤波器可以:()。
    A

    消除孤立噪声

    B

    检测出边缘

    C

    进行模糊图像恢复

    D

    模糊图像细节


    正确答案: D
    解析: 暂无解析

  • 第12题:

    判断题
    简单的高通滤波是最常用的一种图像去噪方法。
    A

    B


    正确答案:
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    阅读下列说明,回答问题1至问题2。

    [说明]

    数字图像处理技术是多媒体系统中的一项基本应用。某图像处理软件可以对单幅数字图像完成以下处理:A.图像锐化,B.图像去噪,C.图像对比度增强,D.图像对比度减弱,E.亮度增强,F.亮度减弱,G.几何变换,H.边缘检测,I.边缘增强。

    下图是一幅标准测试图像Lena图,利用图像处理软件对图像进行处理,形成了一些结果图像①,②,③,④。

    在上面给出的图像处理功能中,选择什么图像处理功能可以形成结果图像①,②,③,④。


    正确答案:图像①:B或图像去噪 图像②:E或亮度增强 图像③:C或图像对比度增强 图像④:H或边缘检测
    图像①:B或图像去噪 图像②:E或亮度增强 图像③:C或图像对比度增强 图像④:H或边缘检测 解析:静态图像是一种比较重要的媒体类型,可以广泛应用于各种多媒体应用系统中。本题考查数字图像处理的基本原理,使考生能够利用现有的一些图像处理软件完成数字图像的基本操作,获得各种图像处理效果。
    数字图像处理可以对单幅数字图像完成如下操作。
    . 图像锐化:消除或者减弱图像中灰度值缓慢变化的区域,但不影响灰度值变化较大的区域,通常可以采样高通滤波来实现。
    . 图像去噪:消除图像之间的噪声点,可以通过像素点之间的均值化处理。
    . 图像对比度增强/减弱:增强或者减弱图像的灰度变化范围,可以通过直方图均衡化增强图像的对比度。
    . 亮度增强/减弱:增强或者减弱图像的灰度值。
    . 几何变换:通过处理,是图像中像素之间的空间关系发生变化。
    . 边缘检测:检测图像中的边缘信息,灰度变化平缓的像素点的灰度值将产生变化,设为全0或全1。
    . 边缘增强:突出图像中的边缘信息,其他像素点灰度不变。
    由上述基本操作的定义或其操作方式可知:
    图像①进行了均值化处理,其亮度、对比度、边缘信息并无明显变化。
    图像②中所有像素的灰度都增强,进行了亮度增强操作。
    图像③中所有像素的灰度值发生变化,其灰度变化范围增大,进行了对比度增强操作。
    图像④突出了边缘信息,但其他非边缘的像素灰度相同,所以进行的是边缘检测操作,而非边缘增强。
    γ校正是指根据幂函数改变图像像素值,像素的灰度输出与输入呈幂函数关系,γ是幂函数的指数。当改变图像的γ值时,每个像素的各个颜色分量值都会产生变化,这种变化会影响图像的亮度、色度和对比度。

  • 第14题:

    利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波,消除噪声,但同时模糊了细节。一下哪项措施不能减小图像的模糊程度:()

    A.增加对平滑滤波器输出的或值处理(即仅保留大于或值的输出):
    B.采用中值滤波的方法;
    C.采用邻域平均处理;
    D.适当减小平滑滤波器的领域操作模板。

    答案:C
    解析:

  • 第15题:

    下列属于图像平滑方法的是()

    A:邻域平均法
    B:低通滤波法
    C:代数变换
    D:反差增强
    E:滤波及彩色变换

    答案:A,B
    解析:
    图像平滑的方法有邻域平均法和低通滤波法等。

  • 第16题:

    下列算法中属于图像平滑处理的是()。

    • A、梯度锐化
    • B、直方图均衡
    • C、均值滤波
    • D、Laplacian增强

    正确答案:C

  • 第17题:

    维纳滤波器通常用于()。

    • A、去噪
    • B、减小图像动态范围
    • C、复原图像
    • D、平滑图像

    正确答案:C

  • 第18题:

    彩色图像增强时,()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

    正确答案:C

  • 第19题:

    图像处理包括以下哪些:()。

    • A、图像的变形校正
    • B、图像的滤波
    • C、背景去除
    • D、图像细节的增强

    正确答案:A,B,D

  • 第20题:

    单选题
    下列算法中属于图像平滑处理的是()。
    A

    梯度锐化

    B

    直方图均衡

    C

    均值滤波

    D

    Laplacian增强


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第21题:

    单选题
    ()是增强图像中()成分,使图像细节的反差提高,在频域处理中称为()。
    A

    锐化,低频,低通滤波

    B

    平滑,低频,高通滤波

    C

    平滑,高频,低通滤波

    D

    锐化,高频,高通滤波


    正确答案: C
    解析: 暂无解析

  • 第22题:

    单选题
    若原图像中对象的字体或线条边缘比较模糊,则可利用()滤波处理,使对象边缘清晰,图像的对比度也相应提高。
    A

    中值

    B

    低通

    C

    高斯

    D

    高通


    正确答案: D
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    问答题
    频域进行图像增强、去噪、边缘检测分别用哪种滤波器?

    正确答案: 增强------------同态滤波器
    去噪------------低通滤波器
    边缘检测------高通滤波器
    解析: 暂无解析

  • 第24题:

    单选题
    维纳滤波器通常用于()。
    A

    去噪

    B

    减小图像动态范围

    C

    复原图像

    D

    平滑图像


    正确答案: C
    解析: 暂无解析