数字图像处理试题库doc.docx
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数字图像处理试题库doc
试题库
一、填空题：
1．彩色图像的灰度化处理，将真彩色图像转化成256色灰度图像。
要求：
转换关系为：
Gray（i,j）=0.11R（i,j）+0.59G（i,j）+0.3B（i,j）
（1）获取原图像像素的首地址，及图像的高度和宽度；
（2）得到像素的蓝、绿、红的三个分值；
（3）按照公式要求，计算Gray（i,j）；
（4）将该值返回给蓝、绿、红三个分量。
voidMakeColorDib:
:
MakegGray（）
{
BYTE*p_data;
intwide,height,DibWidth;
p_data=this->GetData（）;
wide=this->GetWidth（）;
height=this->GetHeight（）;
DibWidth=this->GetDibWidthBytes（）;
for（intj=0;jfor（inti=0;i{
BYTE*pbyBlue=p_data++;//得到蓝色值
BYTE*pbyGreen=p_data++;//得到绿色值
BYTE*pbyRed=p_data++;//得到红色值
BYTEr=*pbyRed;
BYTEg=*pbyGreen;
BYTEb=*pbyBlue;
gray=0.11*r+0.59*g+0.3*b
*pbyBlue=gray;//将取到的最大值赋给像素的蓝分量
*pbyGreen=gray;//将取到的最大值赋给像素的绿分量
*pbyRed=gray;//将取到的最大值赋给像素的红分量
}
for（intj=height/3;j<2*height/3;j++）//每行
for（inti=0;i{
inta=*p_data;//取得当前点的值
*p_data=255-a;//取反
p_data++;//指向下一指针
}
for（intj=2*height/3;jfor（inti=0;i{
BYTE*pbydata=p_data++;//取得当前点的值
BYTEa=*pbydata;//传给临时变量
*pbydata=（a>128）?
a:
（255-a）;//调整
}
}
2．目标物体的轮廓提取。
要求：
（1）获取原图像像素的首地址，及图像的高和宽；
（2）开辟一块内存缓冲区，存储处理后的图像像素；
（3）计算图像的平均灰度值，以平均灰度值作为阈值T；
（4）对图像进行二值化预处理，像素灰度值大于T的置白，否则置黑；
（5）将像素点的8邻域像素读入数组中，如果8个邻域像素都和中心点相同，在内存缓
区将该像素点置白，否则保持不变；
（6）重复执行（3），对每一个像素进行处理；
（7）将处理后的图像数据复制到原图像中。
voidBingXingBianJieDib:
:
Lunkuotiqu（）
{
LPBYTEp_data,lpSrc;
intwide,height;
inti,j;
intn1,n2,n3,n4,n5,n6,n7,n8;
lpSrc=this->GetData（）;
p_data=lpSrc;
wide=this->GetWidth（）;
height=this->GetHeight（）;
//计算图像的平均灰度值T，再进行二值化预处理，像素灰度值大于T的置白，否则置黑。
for（j=0;j{
for（i=0;i{
if（*p_data>128）
*p_data=255;
else
*p_data=0;
p_data++;
}
}
p_data=lpSrc;
LPBYTEtemp=newBYTE[wide*height];
memset（temp,255,sizeof（temp））;
for（j=1;jfor（i=1;i{
if（p_data[j*wide+i]==0）
{
temp[j*wide+i]=0;
n1=p_data[（j+1）*wide+i-1];
n2=p_data[（j+1）*wide+i];
n3=p_data[（j+1）*wide+i+1];
n4=p_data[j*wide+i-1];
n5=p_data[j*wide+i+1];
n6=p_data[（j-1）*wide+i-1];
n7=p_data[（j-1）*wide+i];
n8=p_data[（j-1）*wide+i+1];
//如果相邻的八个点都是黑点
if（n1+n2+n3+n4+n5+n6+n7+n8==0）
temp[j*wide+i]=255;
}
}
memcpy（lpSrc,temp,wide*height）;
deletetemp;
}
3．编程实现分别统计24位真彩色图像R、G、B直方图。
要求：
本程序功能是对24位真彩色图像的R、G、B分别进行直方图统计，R、G、B分布密度分别放在数组tongji_RED[],tongji_GREEN[],tongji_BLUE[]里。
请将程序代码补充完整。
voidHuiDuBianHuanDib:
:
ZhiFangTu（float*tongji_RED,float*tongji_GREEN,float*tongji_BLUE）
{
inti,j;
intwide,height;
LPBYTEp_data;
p_data=this->GetData（）;
height=this->GetHeight（）;
wide=this->GetWidth（）;
}
4．根据结构
编程实现图像的闭运算。
要求：
（1）得原图像的首地址及图像的宽和高。
（图像已经二值化，背景为白，物体为黑）。
（2）辟一块内存缓冲区，并初始化为255。
（3）定义一个结构数组B[9]。
B[9]=
（4）为防越界，不处理最左边、最右边、最上边和最下边四边的像素，从第2行第2列开始进行闭运算。
（5）循环步骤4，直到处理完原图的全部像素点。
（6）将结果从内存复制到原图的数据区。
voidFuShiYuPengZhangDib:
:
Onfushi（）
{
inti,j,m,n;
LPBYTEp_data;
LPBYTElpSrc;
LPBYTElpDst;
LPBYTEtemp;
p_data=GetData（）;
LONGwide=GetWidth（）;
LONGheight=GetHeight（）;
temp=newBYTE[wide*height];
lpDst=（LPBYTE）temp;
memset（lpDst,（BYTE）255,wide*height）;
//3×3的结构元素
intB[9]={1,0,1,
0,0,0,
1,0,1};
//使用全方向的结构元素进行腐蚀
for（j=1;jfor（i=1;i{
//由于使用3×3的结构元素，为防止越界，所以不处理最左、右、上、下四//边的像素
//指向源图像倒数第j行，第i个象素的指针
lpSrc=（unsignedchar*）（p_data+wide*j+i）;
//指向目标图像倒数第j行，第i个象素的指针
lpDst=（unsignedchar*）（temp+wide*j+i）;
//目标图像中的当前点先赋成黑色
*lpDst=0;
//如果源图像中3×3结构元素对应位置有白点
//则将目标图像中的（0,0）点赋成白色
for（m=0;m<3;m++）
for（n=0;n<3;n++）
{
if（B[m+n]==1）
continue;
if（*（lpSrc+（1-m）*wide+（n-1））>128）
{
*lpDst=255;
break;
}
}
}
memcpy（p_data,temp,wide*height）;
deletetemp;
}
5．编程实现图像的渐隐。
要求：
显示一幅位图，像素浓度由亮到暗，逐渐减弱，直至全黑。
请写出渐隐的程序代码。
voidCDynSplitView2:
:
OnJianyin（）
{
CDC*pDC=GetDC（）;
CRectrect（0,0,1000,1000）;
CBrushbrush（RGB（255,255,255））;
pDC->FillRect（&rect,&brush）;
clearmem（）;
CDSplitDoc*pDoc=GetDocument（）;
ASSERT_VALID（pDoc）;
if（!
pDoc->statedoc&&state2==1）
{
BYTE*pBitmapData=CDibNew1->GetData（）;
LPBITMAPINFOpBitmapInfo=CDibNew1->GetInfo（）;
intbitmapHeight=CDibNew1->GetHeight（）;
intbitmapWidth=CDibNew1->GetWidth（）;
if（CDibNew1->GetRGB（））//Hasacolortable
{
CPalette*hPalette=CreateBitmapPalette（CDibNew1）;
CPalette*hOldPalette=pDC->SelectPalette（hPalette,true）;
pDC->RealizePalette（）;
LPBYTEtemp,temp1,temp2;
temp=newBYTE[CDibNew1->GetHeight（）*CDibNew1->GetHeight（）];
memset（temp,0,CDibNew1->GetHeight（）*CDibNew1->GetHeight（））;
for（intn=0;n<=256;n++）
{
temp1=temp
temp2=pBitmapData
for（intj=0;j{
for（inti=0;i{
*temp1=（*temp2）*n/256;
temp1++;
temp2++;
}
}
//显示图像
:
:
StretchDIBits（pDC->GetSafeHdc（）,0,0,bitmapWidth,bitmapHeight,
0,0,bitmapWidth,bitmapHeight,temp,pBitmapInfo,
DIB_RGB_COLORS,SRCCOPY）;
Sleep（0.0005）;
}
pDC->SelectPalette（hOldPalette,true）;
:
:
DeleteObject（hPalette）;
deletetemp;
}
}
}
6．对灰度图像进行N×N十字型中值滤波处理。
要求:
（1）取得图像大小、数据区，并把数据区复制到缓冲区中；
（2）取得N值；
（3）循环取得各点像素值；
（4）对以该点为中心的N*N十字型屏蔽窗口包括的各像素值进行排序，得到中间值；
（5）把该点像素值置为中间值；
（6）把缓冲区中改动的数据复制到原数据区中。
voidZaoShengXiaoChuDib:
:
nnzhong（intn）
{
DWORDsize;
size=GetSize（）;
BYTE*p_temp=newBYTE[size];
memset（p_temp,255,size）;
intyy,xx,n2,nn,chuo,chg,m,medi,madom,mado[1000];
BYTE*p_data;
intwide,height;
if（n<3||n%2!
=1）
AfxMessageBox（"请输入一个大于等于3的奇数"）;
if（n>=3&&n%2==1）
n2=（n-1）/2;
nn=n*n;chuo=（nn-1）/2;
p_data=this->GetData（）;
wide=this->GetWidth（）;
height=this->GetHeight（）;
for（intj=n2;jfor（inti=n2;i{
m=0;
for（yy=j-n2;yy<=j+n2;yy++）
{
mado[m]=p_data[yy*wide+i];
m++;
}
for（xx=i-n2;xx<=i+n2;xx++）
{
if（xx==i）continue;
mado[m]=p_data[j*wide+xx];
m++;
}
}
//把mado[m]中的值按下降顺序用冒泡法排序
do{
chg=0
for（m=0;m{
if（mado[m]{
madom=mado[m];
mado[m]=mado[m+1];
mado[m+1]=madom;
chg=1;
}
}
}while（chg==1）;
medi=mado[chuo];
p_temp[j*wide+i]=medi;
}
memcpy（p_data,p_temp,size）;
deletep_temp;
}
7．编程实现灰度图像的伪彩色处理。
要求：
修改颜色索引表，将灰度图像显示成彩色图像。
将灰度区间表示成如下5种典型的颜色：
[0,50]表示成：
黑色；[51,100]表示成：
蓝色；
[101,150]表示成：
红色；[151,200]表示成：
黄色；
[201,255]表示成：
绿色。
CPalette*CDynSplitView2:
:
CreateBitmapPalette（CDib*pBitmap）
{
struct
{
WORDVersion;
WORDNumberOfEntries;
PALETTEENTRYaEntries[256];
}palette={0x300,256};
LPRGBQUADpRGBTable=pBitmap->GetRGB（）;
UINTnumberOfColors=pBitmap->GetNumberOfColors（）;
for（UINTx=0;x{
//请修改颜色表
if（（x>0）&&（x<50））
if（（x>51）&&（x<100））
if（（x>101）&&（x<150））
if（（x>151）&&（x<200））
if（（x>201）&&（x<255））
palette.aEntries[x].peRed=pRGBTable[x].rgbRed;
palette.aEntries[x].peGreen=pRGBTable[x].rgbGreen;
palette.aEntries[x].peBlue=pRGBTable[x].rgbBlue;
palette.aEntries[x].peFlags=0;
}
//hPalette已在视类定义
hPalette.CreatePalette（（LPLOGPALETTE）&palette）;
return&hPalette;
}
8.中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值，试编程实现3×3中值滤波。
原始图像的部分数据为：
LPBYTEp_data;
p_data=GetData（）;
LONGwide=GetWidth（）;
LONGheight=GetHeight（）;
答：
intm;
for（intj=1;jfor（inti=1;i{
for（intyy=j-1;yy<=j+1;yy++）
for（intxx=i-1;xx<=i+1;xx++）
{
intmado[m]=p_data[yy*wide+xx];
m++;
}
do
{
intchg=0;
for（m=0;m<8;m++）
{
if（mado[m]{
intmadom=mado[m];
mado[m]=mado[m+1];
mado[m+1]=madom;
chg=1;
}
}
}while（chg==1）
intmedi=mado[4];
p_data[j*wide+i]=medi;
}
9.完成对一幅宽为wide,高为height的灰度图像进行垂直镜像变换的程序。
原始图像的部分数据为：
LPBYTElpSrc;//指向源图像的指针
LPBYTEp_data;//指向要复制区域的指针
LPBYTElpDst;//指向复制图像的指针
longheight=this->GetHeight（）;//图像的高与宽
longwide=this->GetWidth（）;
p_data=this->GetData（）;
答：
LPBYTEtemp;
LONGi;//循环变量
LONGj;
temp=newBYTE[wide*height];//暂时分配内存，以保存一行图像
//针对上半图像进行操作
for（i=0;i{
for（j=0;j{
lpSrc=（LPBYTE）p_data+wide*j+i;
lpDst=（LPBYTE）temp+wide*（height-j-1）+i;
*lpDst=*lpSrc;
}
}
memcpy（p_data,temp,wide*height）;
//释放内存
deletetemp;
10．将图像中的红色球体进行左右、上下、对称复制。
原图处理后的图像
voidTuXianFuZhiDib:
:
Onfuzhi（）
{
LPBYTEp_data;
p_data=GetData（）;
LONGwide=GetWidth（）;
LONGheight=GetHeight（）;
}
11．编程实现24位彩色图像进行处理。
要求：
将24位彩色图像平均分成三个等高的区域，对这三个区域分别进行灰度化处理、逆反处理、曝光处理。
（1）对第一个区域进行灰度变换。
Gray（i,j）=0.11R（i,j）+0.59G（i,j）+0.3B（i,j）
（2）对第二个区域进行逆反处理。
（3）对第三个区域进行曝光处理。
voidMakeColorDib:
:
MakegChange（）
{
BYTE*p_data;
intwide,height,DibWidth;
p_data=this->GetData（）;
wide=this->GetWidth（）;
height=this->GetHeight（）;
DibWidth=this->GetDibWidthBytes（）;
for（intj=0;jfor（inti=0;i<;）
{
BYTE*pbyBlue=p_data++;//得到蓝色值
BYTE*pbyGreen=p_data++;//得到绿色值
BYTE*pbyRed=p_data++;//得到红色值
BYTEr=*pbyRed;
BYTEg=*pbyGreen;
BYTEb=*pbyBlue;
gray=0.11*r+0.59*g+0.3*b
*pbyBlue=gray;//将取到的最大值赋给像素的蓝分量
*pbyGreen=gray;//将取到的最大值赋给像素的绿分量
*pbyRed=gray;//将取到的最大值赋给像素的红分量
}
for（intj=height/3;j<2*height/3;j++）//每行
for（inti=0;i{
inta=*p_data;//取得当前点的值
*p_data=255-a;//取反
p_data++;//指向下一指针
}
for（intj=2*height/3;jfor（inti=0;i{
BYTE*pbydata=p_data++;//取得当前点的值
BYTEa=*pbydata;//传给临时变量
*pbydata=（a>128）?
a:
（255-a）;//调整
}
}
12．彩色图像RGB颜色模型转换为YUV颜色模型。
YUV颜色模式，这是电视系统中常用的颜色模式，即电视中所谓的分量（Component）信号。
该模式1个亮度信号Y和两个色差信号U、V组成。
它是利用了人眼对亮度信号敏感而对色度信号相对不敏感的特点，将RGB颜色通过亮度信号公式Y=0．29R+0．50G+0．11B转换为一个亮度信号Y和两个色差分量信号U、V，即对色差信号进行了频带
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