【图像处理与机器视觉】XJTU期末考点

题型

选择:1 分10
填空:1 分
15
简答题(也含有计算和画图):10 分*4
计算题:15 分+20 分

考点

选择题(部分)

数字图像处理基础

p(x,y),q(s,t)两个像素之间的距离由公式: D ( p , q ) = m a x ( ∣ x − s ∣ , ∣ y − t ∣ ) D(p,q)=max(|x-s|,| y-t|) D(p,q)=max(xs,yt)确定,这种距离被称作:
A.D4 距离
B.城市街区距离
C.欧式距离
D.D8 距离
其他需要掌握的知识点:
(1)取样和量化的概念
(2)数字图像的概念
(3)灰度级与灰度分辨率
(4)三种邻接性,通路,前景和背景,
几种距离:欧式距离,D4 距离(城市街区距离),D8(棋盘距离),Dm 距离
(5)像素的逻辑操作与空间操作

灰度变换

图像与灰度直方图的对应关系是:
A.一对一
B.多对一
C.一对多
D.不确定
其他需要掌握的知识点:
(1)知道反转变换和幂律变换的方法和效果
(2)灰度直方图的概念

频率域滤波

(1)对一幅图像进行频率域滤波哪个操作不是必要的:
A.将图像的长和高都扩大成 2 倍
B.计算图像的 DFT
C.用 ( − 1 ) x + y (-1)^{x+y} (1)x+y将图像移到对应的变换中心
D.使用对数处理图像
(2)频率域的高频不包含以下哪个部分:
A.灰度变化快的部分
B.图像的细节
C.图像的边缘
D.灰度变化慢的部分
其他需要掌握的知识点:
(1)傅立叶级数的几条性质
(2)频率域滤波的完整步骤
(3)几种常见的滤波器

彩色图像处理

对于一幅过亮的图片,以下哪种矫正方式对应的曲线是正确的:
A.在这里插入图片描述

B.在这里插入图片描述
C.在这里插入图片描述
D.在这里插入图片描述
其他需要掌握的知识点:
(1)几种彩色模型
(2)补色与伪彩色的概念
(3)彩色变换

图像压缩

以下几种方法,哪种是有损压缩方法:
A 霍夫曼编码
B 预测编码
C Golomb 编码
D LZW 编码
其他需要掌握的知识点:
(1)三种冗余的类型
(2)压缩率与相对数据冗余
(3)信息量与信源熵
(4)图像压缩模型

形态学

X k = ( X k − 1 ⨁ B ) ∩ A X_k = (X_{k-1}\bigoplus B)\cap A Xk=(Xk1B)A代表了形态学中的什么操作:
A 区域填充
B 连接分量提取
C 细化
D 粗化
其他需要掌握的知识点:
(1)腐蚀与膨胀的概念
(2)开运算与闭运算的顺序
(3)边界抽取
(4)骨架
(5)灰度膨胀与腐蚀的作用
(6)灰度开运算和闭运算的作用

计算机视觉

以下哪种说法是错误的:
A 卷积核的个数是卷积层输出的第三维大小
B 卷积层输入的第三维就是卷积核第三维的大小
C 卷积层中的参数量在卷积神经网络中最多
D 1x1 卷积核的作用是为了改变卷积层输出的第三维大小
其他需要掌握的知识点:
(1)损失函数的计算
(2)线性分类器的工作原理
(3)梯度下降的工作原理
(4)常见的激活函数

填空题(部分)

1.Dm 距离的计算
2.在这里插入图片描述

左图中四个序号空缺,请填入右侧对应图片的序号
3.灰度腐蚀会导致原图变暗
4.Golomb 编码与一元编码:写出 0,1,2,3 的一元编码,给出 G2(6)和 G4(9)的哥伦布编码
5.图像分割基于灰度的不连续性相似性
6.想要使图像平滑应使用低通滤波器,想要使图像锐化应使用高通滤波器

简答题

1.PPT 原题,直方图均衡
在这里插入图片描述

解题过程请参考我另一篇推文:https://blog.csdn.net/weixin_46876169/article/details/139305167?spm=1001.2014.3001.5502
2.三种彩色模型的英文缩写与对应的中文名,并写出他们的实际应用
3.神经网络的训练过程(题目给出几个操作考察排序)是什么?根据什么来计算预测值与真实值的差异?用什么算法进行 w 和 b 的优化?
4.给出格子与图形,考察闭运算的中间过程与结果分别的样子,需要自己画格子(尺寸为 8*12

计算题

霍夫曼编码

PPT 原题
(1)给出霍夫曼编码的原理:
在这里插入图片描述

(2)实际题目:
在这里插入图片描述

随后从后向前查看每一个输入所对应的路径,确定其编码:
如 a2 的概率一直是独立的 0.4,其除了在第四步中被赋值 1,其余情况下均为被赋值,从后往前看则其编码为 1
如 a6,第四步概率在 0.6 中,赋值 0;第三步概率在 上面的0.3 中,赋值 0,前面不存在赋值,故从后往前看其编码为 00
同理则有:
在这里插入图片描述

(3)计算平均编码长度:
编码的平均长度由其对应概率和编码长度组成
L = ∑ i = 1 N p ( s i ) l ( s i ) L = \sum\limits_{i=1}^Np(s_i)l(s_i) L=i=1Np(si)l(si)
在这里插入图片描述

卷积神经网络(以 AlexNet 为基础)

四个卷积层,两个池化层,一个全连接层
(1)计算卷积层和池化层的每层输出
在这里插入图片描述

另外要清楚:
1.卷积核的数量就是卷积层输出的第三维大小
2.卷积层输入的第三维大小就是卷积核的第三维大小
在这里插入图片描述

(2)计算某个卷积层和全连接层的参数量
在这里插入图片描述

没有考反向传播的参数(但要会算)

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