图象采样量化后出现马赛克是因为马赛克处图象采样量太小，即空间分辨率太小了，以至于图象在马赛克处无法分辨细节。解决的办法是加大马赛克处的采样量从而增大此处的空间分辨率，突出细节。

虚假轮廓现象是由于在数字图象的灰度平滑区使用的灰度级数不够造成的，增大灰度平滑区的灰度级数就可改善图象的质量，消除虚假轮廓。 15、 傅里叶变换

16、 计算df(x)/dx 和 df(x,y)/dx + df(x,y)/dy的付里叶变换，并运用传递函数概念说明上述运算相当于高通滤波。 17、 离散余弦变换、沃尔什变换、霍特林变换 18、 简述KL变换及其主要作用。

KL变换是霍特林变换在连续域的对应变换。霍特林变换是一种基于图象统计特征的图象变换，它可直接用于对数字图象进行变换。

矩阵Cx是一个实对称矩阵，所以总可以找到它的一组N个正交特征值。特征值从大到小排列，有特征矢量组成变换矩阵A

可以证明： my=0

变换后的协方差矩阵：Cy=ACxAT

KL变换主要用于去相关和图象压缩。 19、 简述灰度级映射变换增强原理和图像频域增强的原理。

灰度级映射变换增强是一种图象域或者说是图象空间域的图象增强方法，具体细化它属于空域点处理的方法。它对图象的每次处理是对单个像素进行的。如以s和t分别代表点处理前后像素的灰度值，则这种增强方法可表示为：t = EH（s）

图象频域增强是一种相对于空间域的图象增强方法，它是将原定义在图象空间的图象以某种形式转换到频域空间，并利用在频域空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换回图象空间以得到所需的效果。如以f（x，y）和g（x ，y）分别代表增强前后的图象，T代表从空间域到频域的操作，T-1代表从频域到空间域的操作，则这种增强方法可以表示为：g（x ，y）= T-1{EH[T[f（x，y）]]} 20、 图像加减运算的作用。

图像加法可用于图像平均以减少和去除图像采集中混入的噪声；图像减法可把两图的差异显示出来，在运动检测中很有用，图像减法常用在医学图像处理中以消除背景，是医学成像中的基本工具之一。 21、 用高频增强和直方图均衡化可以达到使边缘锐化的反差增强的效果，改变两种技术的先后次序对增强效果有

什么影响？为什么？

在滤波过程中，首先用高频增强达到边缘锐化，而直方图增强了细节信息；

而先先利用直方图可能把边缘部分除去，在其后起的高频增强过程，达不到边缘锐化的目的； 其实质是两种方式是线性与非线性的滤波过程。而导致改变两种技术的先后次序的效果不同。 22、 图象直方图及其主要作用

图象的灰度统计直方图是一个1-D的离散函数：

p(sk) = nk/n k = 0,1,…,L-1

上式中sk为图像f（x，y）的第k级灰度值，nk 是f（x，y）中具有灰度值sk的像素的个数，n是图象像素总数。因为p(sk)给出了对sk出现概率的1个估计。

所以直方图提供了原图的灰度值分布情况，也可以说给出了1幅图所有灰度值的整体描述。

我们可以通过直方图的形状来达到增强图象对比度的效果。常用的方法是直方图均衡化和直方图规定化。