计算机视觉算法与应用richard版课后习题答案

由于计算机视觉算法与应用Richard版教材较为全面，课后习题也相当丰富，因此这题的答案也要考虑到具体的章节。以下简单举例：

第一章：视觉感知基础

1. 视觉系统是如何工作的？
答案：视觉系统包含视网膜、视觉通路和视觉皮层三个部分。视网膜把光学信息转化为神经电信号，视觉通路处理神经信号，视觉皮层给出感知和理解。

2. 如何描述一张图像？
答案：图像的描述可以从灰度、颜色、纹理、形状、边缘等多个方面入手。

第二章：数字图像处理

1. 图像的预处理包括哪些技术？
答案：图像的预处理技术包括滤波、归一化、二值化、直方图均衡化等。

2. 如何进行图像分割？
答案：图像分割可以使用基于边缘、区域、基于区域和边缘的方法。

第三章：图像特征提取和描述

1. 常用的特征描述子有哪些？
答案：常用的特征描述子包括SIFT、SURF、ORB、BRISK、FREAK等。

2. 如何处理图像的尺度不变性？
答案：多尺度变换技术可以实现图像的尺度不变性，如高斯金字塔、拉普拉斯金字塔等。

第四章：基本的目标检测

1. 目标检测的基本流程是什么？
答案：目标检测的基本流程包括图像获取、特征提取和表示、分类器训练、目标定位等步骤。

2. 目标检测的常用算法有哪些？
答案：目标检测的常用算法包括HOG、Haar、LBP、Cascades等。

以上仅为部分章节和部分问题的答案，实际的习题答案需要根据具体章节内容来参考。