浙江大学生物系统工程-图像处理与机器视觉-期末提纲
计算机视觉期末考试题及答案
计算机视觉期末考试题及答案一、选择题1. 下列哪个是计算机视觉的基本任务？A. 物体识别B. 图像去噪C. 特征提取D. 图像压缩答案：A2. 图像分割的目标是什么？A. 将图像分成若干不重叠的区域B. 提取图像中的边缘和角点C. 对图像进行降噪处理D. 对图像进行缩放和旋转答案：A3. 下列哪个不属于计算机视觉中的特征提取方法？A. 边缘检测B. 霍夫变换C. SIFTD. 形态学操作答案：D4. 目标识别中最常用的算法是？A. 支持向量机（SVM）B. 卷积神经网络（CNN）C. 决策树D. 随机森林答案：B5. 计算机视觉中的光照问题指的是什么？A. 图像中的曝光问题B. 图像中的阴影和反射问题C. 图像中的亮度和对比度问题D. 图像中的色彩平衡问题答案：B二、填空题1. 图像的分辨率是指图像中的像素数量（）图像的单位面积。
答案：除以2. 特征匹配算法中常用的匹配度量指标是（）。
答案：距离3. 边缘检测算法中，经典的Sobel算子是基于（）的。
答案：梯度4. 目标检测中的非极大值抑制是用来（）。
答案：过滤掉重复的检测结果5. 目标跟踪中最常用的方法是（）。
答案：卡尔曼滤波三、简答题1. 请简要解释计算机视觉中的图像金字塔是什么，并说明其应用场景。
答案：图像金字塔是一种多尺度表示的方法，通过对原始图像进行多次模糊和下采样，得到一系列分辨率不同的图像。
它的应用场景包括图像缩放、图像融合、目标检测等。
图像金字塔可以在不同尺度下对图像进行处理，以适应不同场景的需求。
2. 请简要介绍计算机视觉中的物体识别技术，并指出其挑战和解决方案。
答案：物体识别是指在图像或视频中自动识别出特定物体的技术。
其挑战包括光照变化、视角变化、遮挡等因素的影响。
解决方案包括利用深度学习方法进行特征提取和分类，使用数据增强技术增加训练数据，以及采用多模态融合的方法提高识别准确率。
3. 请简要解释计算机视觉中的图像分割技术，并说明常用的分割方法。
机器视觉期末考试题及答案
机器视觉期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 机器视觉中，图像采集卡的作用是什么？A. 存储图像数据B. 转换模拟信号为数字信号C. 处理图像数据D. 显示图像数据2. 在机器视觉系统中，边缘检测算法主要用于：A. 图像分割B. 图像增强C. 图像压缩D. 图像去噪3. 以下哪项不是机器视觉系统的基本组成部分？A. 光源B. 相机C. 镜头D. 打印机4. 机器视觉中的图像处理通常包括哪些步骤？A. 图像采集、图像预处理、特征提取、图像分析B. 图像采集、图像编码、图像解码、图像分析C. 图像采集、图像压缩、图像解压、图像分析D. 图像采集、图像存储、图像传输、图像分析5. 在机器视觉中，颜色空间转换的目的是什么？A. 改变图像大小B. 改变图像格式C. 改善图像质量D. 便于图像分析和处理6. 以下哪种算法不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 边缘检测C. 区域生长D. 直方图均衡化7. 机器视觉中，用于测量物体尺寸的方法是：A. 模板匹配B. 特征匹配C. 尺寸测量D. 形状识别8. 机器视觉系统中，相机的分辨率对图像质量的影响是：A. 分辨率越高，图像质量越差B. 分辨率越高，图像质量越好C. 分辨率与图像质量无关D. 分辨率越高，图像质量越不稳定9. 在机器视觉中，特征提取的目的是：A. 提高图像的分辨率B. 改善图像的对比度C. 提取图像中的关键信息D. 压缩图像数据10. 机器视觉在工业自动化中的应用包括：A. 质量检测B. 物体识别C. 尺寸测量D. 所有以上选项答案：1. B2. A3. D4. A5. D6. D7. C8. B9. C 10. D二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述机器视觉在自动化生产线中的应用及其优势。
2. 解释什么是机器视觉中的图像预处理，并列举几种常见的图像预处理方法。
3. 描述机器视觉系统中相机标定的重要性及其基本步骤。
三、计算题（每题25分，共50分）1. 假设有一个机器视觉系统用于检测产品上的缺陷。
机器人视觉系统与图像处理考核试卷
B.图像锐化
C.图像分割
D.直方图均衡化
E.特征提取
2.下列哪些方法可以用于图像降噪？（）
A.中值滤波
B.高斯滤波
C.频域滤波
D.梯度滤波
E.索贝尔算子
3.以下哪些是常见的图像特征提取算法？（）
A. SIFT
B. SURF
C. HOG
D. PCA
E. FFT
4.关于图像的特征匹配，以下哪些说法是正确的？（）
机器人视觉系统与图像处理考核试卷
考生姓名：__________答题日期：_______得分：_________判卷人：_________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.下列哪种技术在机器人视觉系统中主要用于图像边缘检测？（）
20.关于图像的纹理分析，以下哪个描述是正确的？（）
A.纹理是一种全局特征
B.纹理分析通常不用于图像分类
C.纹理描述符包括灰度共生矩阵和局部二值模式
D.纹理与图像的亮度变化无关
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.以下哪些技术属于图像预处理步骤？（）
D. GIF
10.关于图像金字塔，以下哪个描述是错误的？（）
A.它用于图像的多尺度表示
B.金字塔的每一层图像都是前一层图像的放大版本
C.它包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔
D.它主要用于图像分割
11.在计算机视觉中，下列哪种技术用于识别图像中的对象？（）
A.光流
B.特征提取
C.图像滤波
D.图像压缩
12.关于SIFT算法，以下哪个描述是正确的？（）
《机器视觉与图像处理》课件
《机器视觉与图像处理》课件一、引言机器视觉与图像处理是现代计算机科学领域的重要研究领域之一。
它利用计算机对图像进行处理和分析，模拟人类视觉系统的工作原理，从而实现图像的识别、检测、分割等功能。
本课件将介绍机器视觉与图像处理的基本概念、应用领域以及相关算法和技术。
二、图像的基本概念1. 图像的定义和表示图像是通过感光元件（如摄像机）记录下来的光信号，可以用数字数据表示。
常见的图像表示方式有位图、矢量图和栅格图等。
2. 图像的特征提取图像特征是指图像中具有一定意义的可测量属性，可以用于描述和区分图像。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
三、机器视觉的基本原理1. 图像获取机器视觉系统通过摄像机等设备获取图像，并将其转换成数字信号，以便计算机进行处理和分析。
2. 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行去噪、平滑、增强等操作，以消除图像中的噪声和不必要的细节，提高后续处理的效果。
3. 特征提取与描述机器视觉系统通过提取图像中的特征，并将其以数学模型或符号描述的方式来表示图像的内容，以便后续的分类、检测等任务。
4. 目标识别与跟踪目标识别是指在图像中自动检测和识别感兴趣的目标物体，而目标跟踪是指在连续图像序列中追踪目标的位置和运动轨迹。
四、图像处理的基本技术1. 图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑和增强处理，常用的滤波方法有线性滤波、非线性滤波等。
2. 图像变换图像变换是指对图像进行几何变换或域变换，以改变图像的尺寸、角度、亮度等特性，常用的变换包括旋转、缩放、灰度变换等。
3. 图像分割与分析图像分割是指将图像划分为若干个不同的区域，常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
4. 特征匹配与分类特征匹配是指通过比较图像特征之间的相似性，来找到图像中相对应的目标物体。
特征分类是指将图像进行分类和识别，常用的分类方法有支持向量机、神经网络等。
五、机器视觉与图像处理的应用领域1. 工业自动化机器视觉在工业领域中被广泛应用，如零件检测、产品质量控制等。
图像处理课程设计教学大纲、任务书
图像处理课程设计教学大纲、任务书第一篇：图像处理课程设计教学大纲、任务书《数字图像处理》课程设计教学大纲、任务书适用专业：通信、测控教学周数：1.5周学分：1.5学分1、课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。
2、课程设计选题每生可任选其中之一或者可从网络、书籍、文献中广泛查阅并选择合适题目。
2.1 【课程设计选题一】图像滤波研究自选黑白图像，用加噪声的方法获得有噪图像。
整个设计要完成的基本功能大致如下：1、用图像平均的方法消除噪声并计算信噪比的改善。
(参考P.68)2、用平滑滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善(参考P.71)。
3、用中值滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善(参考P.73)。
4、用理想低通滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善(参考P.78)。
5、用巴特沃斯低通滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善(参考P.80)。
更换不同特性的图像和噪声重复以上滤波方法，观察并分析这些算法的应用场合。
2.2【课程设计选题二】图像恢复研究整个设计要完成的基本功能大致如下：1、自选黑白图像，并参考P.96获得失真图像。
2、对失真图像进行FFT，并从频谱上研究如何获得失真参数。
3、用获得的参数对失真图像加以恢复(参考P.99)。
编制程序并调试。
（最好能通过程序自动从频谱中获取失真参数）。
2.3【课程设计选题三】熵编码研究自选黑白图像。
整个设计要完成的基本功能大致如下：1、编程实现Huffman编码并计算平均码长。
(参考P.144)2、编程实现算术编码并计算平均码长。
(参考P.149)3、给定不同统计特性的图像重复以上编码，并加以分析。
2.4【课程设计选题四】DCT变换编码研究自选黑白图像。
1、编程实现DCT编码。
(参考P.179)2、编程实现DCT解码。
(参考P.181)3、观察不同压缩比下的解码图像质量。
机器视觉面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与算法1. 简述机器视觉的基本概念及其在各个领域的应用。
2. 解释图像处理与计算机视觉的区别和联系。
3. 阐述图像采集过程中，如何提高图像质量？4. 描述图像去噪的常用方法及其优缺点。
5. 解释边缘检测算法（如Sobel、Prewitt、Laplacian等）的原理和适用场景。
6. 简述特征提取方法（如HOG、SIFT、SURF等）及其在目标识别中的应用。
7. 解释图像分割的常用方法（如阈值分割、区域生长、边缘检测等）及其适用场景。
8. 描述目标跟踪的常用算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、基于深度学习的跟踪等）及其优缺点。
9. 简述深度学习在计算机视觉中的应用，并举例说明。
10. 解释卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理。
11. 描述RNN和LSTM在视频分析中的应用及其原理。
12. 解释注意力机制在计算机视觉中的作用和实现方法。
13. 简述生成对抗网络（GAN）的基本原理及其在图像生成中的应用。
14. 解释图像超分辨率与图像压缩之间的区别。
15. 阐述图像识别、图像分类和图像检测之间的联系与区别。
二、项目经验与问题解决1. 请简述您在机器视觉项目中的角色和职责。
2. 描述您参与的一个机器视觉项目，包括项目背景、目标、技术方案和实施过程。
3. 分析您在项目过程中遇到的一个技术难题，以及您是如何解决这个问题的。
4. 简述您在项目过程中如何优化算法性能和资源消耗。
5. 描述您在项目过程中如何与其他团队成员协作，以及您在团队中的角色。
6. 请举例说明您如何将深度学习技术应用于实际项目中。
7. 简述您在项目过程中如何评估和优化模型性能。
8. 描述您在项目过程中如何处理大规模数据集。
9. 请举例说明您在项目过程中如何处理异常情况和数据异常。
10. 简述您在项目过程中如何进行项目管理和进度控制。
三、编程与工具1. 请简述您熟悉的数据处理和机器学习工具（如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等）。
2024 机器视觉试题与答案
2024 机器视觉试题与答案1. 问题：什么是机器视觉？答案：机器视觉是一种技术，利用计算机和相应的算法，使计算机可以获取、处理和解释图像或视频。
2. 问题：机器视觉在哪些领域有应用？答案：机器视觉广泛应用于许多领域，包括自动驾驶、工业自动化、医疗诊断、安全监控等。
3. 问题：请简要描述机器视觉的工作原理。
答案：机器视觉的工作原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别。
图像首先被采集，并进行预处理以去除噪声和增强图像质量。
然后，通过特征提取算法提取图像的特征，最后利用分类识别算法将图像分类为不同的目标或对象。
4. 问题：什么是图像采集？答案：图像采集是指通过摄像机或其他图像传感器来获取现实世界中的图像或视频，并将其转换为数字信号，以供计算机处理。
5. 问题：图像预处理的目的是什么？答案：图像预处理的目的是对采集到的图像进行处理，以去除噪声、增强对比度和颜色，并使图像适合后续的特征提取和分类识别算法的处理。
6. 问题：特征提取的作用是什么？答案：特征提取是将图像中与所关注的目标或对象相关的信息提取出来，并将其表示成计算机可以理解和处理的形式。
这些特征可以是颜色、形状、纹理等。
7. 问题：分类识别算法是如何将图像分类为不同的目标或对象的？答案：分类识别算法利用之前学习得到的模型和特征，对输入的图像进行分类预测。
这些算法可以是传统的机器学习算法，如支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)等，也可以是深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)等。
8. 问题：机器视觉中常用的评估指标有哪些？答案：机器视觉中常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1分数等。
这些指标用于评估分类算法对图像分类的准确性和性能。
9. 问题：机器视觉在自动驾驶中的应用有哪些？答案：机器视觉在自动驾驶中可以用于道路检测、车辆检测和识别、交通标志识别等任务，以帮助车辆实现自主导航和智能驾驶。
10. 问题：机器视觉技术的发展趋势是什么？答案：机器视觉技术的发展趋势包括更高的准确率和鲁棒性、更快的处理速度、更小的硬件成本、更广泛的应用领域等。
《计算机视觉》期末考试试卷附答案
《计算机视觉》期末考试试卷附答案一、选择题（每题2分，共计20分）1. 计算机视觉的主要任务不包括以下哪项？A. 图像分类B. 目标检测C. 图像增强D. 图像分割{答案：C}2. 以下哪个不是卷积神经网络（CNN）的主要优点？A. 参数共享B. 局部感知野C. 需要大量标注数据D. 层次化特征提取{答案：C}3. 以下哪种损失函数常用于图像分类任务？A. softmax损失函数B. 交叉熵损失函数C. 均方误差损失函数D. hinge损失函数{答案：A}4. 在目标检测中，R-CNN系列算法主要包括以下哪些步骤？A. 区域提议网络B. 卷积神经网络特征提取C. 分类与边界框回归D. 非极大值抑制{答案：ABCD}5. 以下哪个是最常见的图像增强方法？A. 随机裁剪B. 直方图均衡化C. 对比度增强D. 数据扩充{答案：B}二、填空题（每题2分，共计20分）1. 在卷积神经网络中，卷积层的主要作用是______。
{答案：局部感知、参数共享、特征提取}2. 支持向量机（SVM）的核心思想是______。
{答案：找到一个最优的超平面，最大化不同类别之间的边界} 3. 目标检测中的实时性要求较高的算法有______。
{答案：YOLO、SSD、Faster R-CNN}4. 图像分割的主要任务是将图像划分为若干个______。
{答案：区域或像素块，具有相似的特征}5. 在深度学习框架TensorFlow中，创建一个全连接层可以使用______。
{答案：yers.dense}三、简答题（每题10分，共计30分）1. 请简要描述卷积神经网络（CNN）的工作原理及主要优点。
{答案：卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它通过卷积层、池化层和全连接层进行特征提取和分类。
主要优点包括参数共享、局部感知、层次化特征提取等。
}2. 请简要介绍目标检测的主要任务、方法和挑战。
{答案：目标检测的主要任务是在图像中定位和识别物体。
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名词解释
填空
是非题
简述题
图像数字化
被测对象在一定的光照条件下，经过光学系统的映射到图像传感器，由图像传感器转换成电压信号，该信号数字化后就成为数字图像
抽样：指将连续的图像分割成离散的点(像素)的集合；
量化：经抽样后的图像还不是数字图像，因为像素上灰度值仍是一个连续量，因而还必须经过量化。
点运算：
在图像处理中，只输入该像素本身的灰度的运算方式
领域运算：
在图像处理中，不仅输入该像素f0本身的灰度，还要以该像素f0为中心的某局部领域(即邻域)中的一些像素的灰度进行运算的方式。
直方图：
如果将图像中像素亮度（灰度级别）看成是一个随机变量，则其分布情况就反映了图像的统计特性。
灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中每种灰度出现的频率。
灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征
直方图的均衡：
指灰度分布比较集中的输入图像变换为直方图近似均匀分布的输入图像的处理方法
累计分布函数变换法
因此，用r的累积分布函数作为变换函数，可产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像
对比度：图像的细节是否清楚
灰度级频率：该灰度级像素出现的个数占总像素的百分比
一阶差分：指数字图像上相邻像素间的灰度差
二阶差分：指一阶差分的差值
低通高通滤波
连接性：在一个像素列中，如果所有像素值都相同（0或1），并依次互为邻点，那么这个像素列中的任意两个像素间都认为存在连接关系的，否则，两者为非连接关系。
1像素成分：表示对像物
0像素成分：表示背景或孔
孔：指的是与图像周边不相连，或者说是被对象物所包围的0像素的集合
点状图像：指相对面积较小的1像素连接成份
区域边缘两者关系区别：
区域利用特性相似得到，而边缘利用特性的差异得到；
下面是应用
灰度的线性变化
原因：
受到输入方法中的设备、参数、环境等多种因素的影响
1.图像灰度偏暗或偏亮
2.整体灰度范围不足
3.某些图像有用区域的灰度层次差，而不必要处的灰度却显得过于丰富
●整体性灰度线性变换
●局部灰度线性变换
⏹限幅灰度拉伸
⏹锯齿形灰度拉伸
⏹阈值灰度拉升（二值化）
卷积
什么叫卷积：指对图像各像素的领域进行加权求和的计算
卷积是什么样的运算：加权求和
卷积模版求结果
卷积的注意问题：
平滑：根据噪声在图像上的表现，用简单的方法去除或消弱噪声在图像上的表现，并保持边缘的清晰的处理。
平滑往往采用积分处理，即求和、求均值的处理方法，以减少相邻像素间的灰度差
1、领域均值算子（最普通版本的）
2、阈值平滑算子（只有灰度超过邻域一定的数才平滑）
3、空域低通滤波
低通滤波的卷积模板，可以阻断高频分量的通过
（当中有主瓣，并且水平和垂直方向是对称的）
高斯平滑滤波
中值滤波的含义和应用（名词解释）
是一种非线性滤波器，可以克服线性滤波器（如领域平滑滤波带来的图像细节模糊）
将窗口内像素的灰度值按从小到大排列，将位于中间灰度值的输出。
如果图像中细节较多，则不宜采用中值滤波
均值滤波的平滑功能会使图像边缘模糊，而中值滤波在去除脉冲噪声的同时也将图像中的线条细节滤除掉。
锐化：指增强图像的边缘和线条，使图像的边缘和线条由模糊转化为清晰的处理方法。
图像清晰：指图像中边缘和线条相邻像素间有较大的灰度差(即存在灰度突变)如f1到f2的变化；
图像模糊：指边缘的灰度突变消失了，从背景到轮廓的灰度变化趋于平缓，如右图红色虚线所示；
1、卷积
2、差分法
一阶差分：指数字图像上相邻像素间的灰度差
二阶差分：指一阶差分的差值
梯度算子（1，2差分和）
罗伯特算子（3，4差分和）
Sobel算子（差分和）
采用梯度微分锐化图像，同时会使噪声、条纹得到增强，Sobel算子则在一定程度上克服了这个问题
1、引入了平均因素，因而对图像中的随机噪声有一定的平滑作用
2、由于它是相隔两行或者两列之差分，故边缘两侧的元素得到了增强，边缘显得粗而
亮
拉普拉斯算子（水平方向和垂直方向的二阶差分和）
区域的生成
指利用像素特性的相似性，将图像划分出背景区域和各个有意义的区域，并分别加上不同的标记过程；
生成方法:灰度阈值分割法、合并法、复合法、松弛法
灰度相似合并
二值图像平滑收缩和扩张处理消除点状图像和孔
二值图像阈值分割的方法
固定阈值分割法
双阈值分割发
Otus法（最大类间方差法）
Otsu 算法的基本思想是用某一假定的灰度值t将图像的灰度分成两组，当两组的类间方差最大时，此灰度值t就是图像二值化的最佳阈值。
细线化：用细线条来构成的线图形来表示图像的方法；
细线化过程的实质：是一个在保持图像的连接性和图形长度不变的前提下求出图形的中心线边缘检测里面简单的方向模板
将一组方向模板分别在图像上按光栅顺序移动，并在每一个像素的相应邻域内作匹配处理。
当该像素处在某一方向的边缘，则与相应的方向模板间有最高的相似度，即匹配程度最高，而与其它方向模板的相似度较小，当该像素不处在边缘，则与所有的方向模板间的相似度都较小。
由各像素上相似度的大小可知边缘存在与否，并由最高相似度所对应的模板可求得该处的边缘方向
理解链码要用链码会计算长度周长
链码是对边界点的一种编码表示方法，利用一系列的具有特定长度和方向的相连的直线段来表示目标的边界。
链码值为奇数时其长度为sqrt(2),链码值为偶数时其长度为1
欧拉数
拓扑学性质之一
欧拉数E=C-H=连接数-孔
颜色的主要几个模型
主要参数的含义
RGB
CMKY
HSI
YUV
Lab。