西藏2025自考[智能視聽工程]數字圖像處理主觀題專練一、簡答題（每題5分，共10分）1.簡述數字圖像處理中常用的圖像增強方法及其適用場景。答案：數字圖像處理中常用的圖像增強方法主要包括以下兩種：（1）對比度增強：通過調整圖像灰度級分布，提高圖像的可見細節(jié)。常用方法包括直方圖均衡化、直方圖規(guī)定化等。適用于增強醫(yī)學影像、遙感圖像等對比度較低的圖像。（2）銳化增強：通過增強圖像高頻分量，使圖像邊緣更清晰。常用方法包括拉普拉斯算子、高斯濾波后的差分算子等。適用于增強照片、監(jiān)控視頻等需要突出細節(jié)的場景。解析：對比度增強和銳化增強是圖像增強的核心方法，前者通過灰度分布調整提升整體可見性，后者通過邊緣檢測突出局部細節(jié)。選擇方法需結合實際應用場景，如醫(yī)學影像常需對比度增強，而遙感圖像則需銳化增強以識別地物邊界。2.解釋圖像噪聲的類型及其對圖像處理的影響。答案：圖像噪聲主要分為以下類型：（1）加性噪聲（如高斯噪聲）：獨立于圖像信號，表現為像素值的隨機波動，常見于傳輸過程中。影響圖像的清晰度，降低信噪比。（2）乘性噪聲（如椒鹽噪聲）：與圖像信號相關，表現為像素值的大幅度跳變，常見于傳感器采集時。影響圖像的均勻性，導致偽影。噪聲會降低圖像質量，影響后續(xù)的分割、識別等處理步驟，需通過濾波等方法進行抑制。解析：噪聲類型決定了降噪方法的差異。加性噪聲適合高斯濾波，乘性噪聲適合中值濾波。在西藏高海拔地區(qū)，遙感圖像常受乘性噪聲影響，需針對性處理以提升解譯精度。二、論述題（每題10分，共20分）1.論述直方圖均衡化在西藏遙感圖像處理中的應用價值。答案：直方圖均衡化通過調整圖像灰度分布，使像素值均勻分布，從而增強整體對比度。在西藏遙感圖像處理中，其應用價值主要體現在：（1）提升地物識別精度：西藏地區(qū)地物類型多樣，如冰川、裸地、植被等，原始圖像對比度不足時，直方圖均衡化可顯著增強地物邊界，便于分類提取。（2）改善低光照條件：高海拔地區(qū)光照不穩(wěn)定，遙感圖像易出現亮度不足，均衡化可補償光照缺失，提高數據可用性。（3）減少偽影：均衡化避免局部直方圖過載，減少增強后的噪聲放大，適用于高分辨率遙感影像的處理。解析：直方圖均衡化適用于光照不均的圖像，而西藏地區(qū)光照變化劇烈，使其成為遙感圖像增強的常用手段。但需注意，全局均衡化可能破壞局部細節(jié)，可結合局部均衡化方法優(yōu)化。2.分析圖像邊緣檢測算法在西藏地質災害監(jiān)測中的作用及優(yōu)缺點。答案：圖像邊緣檢測算法在西藏地質災害監(jiān)測中作用顯著，主要用于識別滑坡、裂縫等災害特征。常用算法包括：（1）Sobel算子：通過梯度計算檢測邊緣，對噪聲魯棒性較好，但計算量大，適用于實時性要求不高的場景。（2）Canny算子：結合高斯濾波和雙閾值處理，邊緣定位精確，適用于高分辨率遙感圖像的裂縫檢測。優(yōu)點：可自動化識別災害特征，提高監(jiān)測效率。缺點：易受光照變化和噪聲干擾，需結合多時相數據增強可靠性。解析：西藏地質災害頻發(fā)，邊緣檢測算法通過提取地表形變特征，為災害預警提供數據支持。Canny算子因其高精度在災害監(jiān)測中應用廣泛，但需優(yōu)化參數以適應復雜地形。三、操作題（每題15分，共30分）1.設計一個圖像去噪流程，并說明各步驟在西藏視頻監(jiān)控中的應用。答案：圖像去噪流程如下：（1）噪聲類型檢測：分析西藏視頻監(jiān)控中常見的高斯噪聲或椒鹽噪聲。（2）預處理：使用3×3均值濾波去除部分噪聲，適用于低信噪比場景。（3）降噪算法選擇：-高斯噪聲：采用高斯濾波或小波去噪。-椒鹽噪聲：采用中值濾波或雙邊濾波。（4）后處理：通過邊緣保持濾波（如Bilateral濾波）避免過度平滑，適用于保持道路、建筑等結構細節(jié)。在西藏視頻監(jiān)控中，該流程可提升夜間或惡劣天氣下的圖像質量，助力邊境巡邏、交通監(jiān)控等任務。解析：西藏地區(qū)視頻監(jiān)控受低溫、強紫外線等因素影響，噪聲類型復雜。流程設計需兼顧去噪效果和計算效率，雙邊濾波等方法在保持邊緣的同時抑制噪聲，適合實際應用。2.編寫一個基于圖像分割的西藏農作物識別算法流程，并說明參數設置依據。答案：農作物識別流程如下：（1）圖像預處理：使用直方圖均衡化增強對比度，去除陰影干擾。（2）背景建模：采用高斯混合模型（GMM）提取農田背景，適用于西藏大面積露天種植場景。（3）前景分割：通過大津閾值法分割目標，結合形態(tài)學閉運算去除噪點。（4）目標識別：利用輪廓提取和顏色特征（如紅光波段）區(qū)分青稞、小麥等作物。參數設置依據：GMM需設置較多樣本數以適應西藏農作物多樣性；閾值法需根據光照調整，閉運算結構元素選擇需考慮作物行間距。解析：西藏農作物種植面積廣闊，識別算法需兼顧準確性和魯棒性。GMM背景建模適用于復雜光照環(huán)境，顏色特征利用光譜差異可提高識別率。答案與解析簡答題：1.對比度增強通過調整灰度級分布提升可見性，適用于醫(yī)學和遙感圖像；銳化增強通過增強高頻分量突出邊緣，適用于照片和監(jiān)控視頻。2.加性噪聲表現為隨機波動，乘性噪聲表現為大幅度跳變，兩者均降低圖像質量，需分別采用高斯濾波和中值濾波抑制。論述題：1.直方圖均衡化通過均勻化灰度分布增強對比度，在西藏遙感圖像中可提升地物識別精度、改善光照不足、減少偽影。2.邊緣檢測算法（如Sobel、Canny）用于識別滑坡裂縫，優(yōu)點是自動化高效，缺點是易受噪聲干擾，需結合多時相數據優(yōu)化。操作題：1.圖像去噪流程包括噪聲檢測、預處理、算法選擇（高斯/椒鹽