2020 图像处理与机器学习(北京交通大学) 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2020-12-30到2021-04-21
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【作业】第一章 绪论 第一章 作业

1、 问题:试举出2个涉及“图像处理与机器学习”的应用实例
评分规则: 【 刷脸支付   5分交通标志识别  5分
】

2、 问题:模拟图像转换为数字图像需要哪些处理过程? 它们与数字图像分辨率有什么关系？
评分规则: 【 采样  5分量化  5分采样与空间分辨率相关   2分量化与亮度分辨率相关   3分
】

3、 问题: 什么是图像直方图？直方图具有何种作用？
评分规则: 【 图像直方图是灰度级的函数。  10分统计图像中每个灰度级具有的像素个数。 5分描述图像的灰度级分布。     5分
】

4、 问题:直方图有哪些应用？
评分规则: 【 用于图像分割    5分图像增强     5分图像分类     5分
】

5、 问题:图像和直方图是否一一对应？为什么？
评分规则: 【 不是一一对应   5分直方图只统计了灰度级出现的次数，没有统计出现的位置   15分
】

6、 问题:什么是马赫带？
评分规则: 【 人眼在观察明亮变化的区域，有亮面更亮暗面更暗的感觉。20分
】

【作业】第二章 图像增强 — 空间域 图像增强 空间域 作业

1、 问题:图像增强的主要方法有哪些？
评分规则: 【 空间域增强与频域增强
】

2、 问题:实现图像平滑的滤波器有哪些？它们分别有何特点？
评分规则: 【 均值、高斯，中值。低通特性
】

3、 问题:  实现图像锐化的滤波器有哪些？它们分别有何特点？
评分规则: 【 sobel, laplace算子。提取边缘
】

4、 问题:简述中值滤波器的基本思想及其特点。
评分规则: 【 排序，取中值。去除噪声，保留边缘
】

5、 问题:给出对数变换和指数变换的公式，并说明它们分别适合何种图像的增强？
评分规则: 【 对数：窄带低灰度指数：窄带低灰度，窄带高灰度
】

【作业】第二章 图像增强 — 频域 图像增强 频域 作业

1、 问题:简述二维傅里叶变换的主要性质
评分规则: 【 平移、旋转、尺度、相关、卷积、分离
】

2、 问题:简述图像频域增强的基本原理
评分规则: 【 空间域的卷积等于频域的乘积通过系统函数的频域响应修正输入图像的频率成分
】

3、 问题:哪些滤波器具有振铃现象？原因是什么？
评分规则: 【 巴特沃斯滤波器、理想滤波器空间域单位脉冲响应有振荡
】