南昌大学机器视觉期末考试试卷及复习要点

"南昌大学机器视觉期末考试试卷包含了2015～2016年第2学期研究生的数字图像处理与机器视觉课程的试题。试卷适用于学习机器视觉的本科生和研究生复习，由机电工程学院组织，包含选择题、填空题等多种题型，涉及图像处理与机器视觉的基础知识，如图像数字化、图像增强、图像分割、数字图像存储等内容。试卷旨在测试学生对图像的平滑处理、锐化处理、边缘检测以及图像编码等概念的理解与应用能力。" 机器视觉，或称计算机视觉，是一门综合性的学科，它涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。该试卷的题目设计旨在检验学生对以下关键知识点的掌握程度： 1. 图像与灰度直方图的关系：图像的灰度直方图可以反映图像的亮度分布，但并不是一一对应的关系，可能是多对一或者一对多的关系。 2. 图像处理算法：平滑处理（如中值滤波）用于减少噪声和去除图像中的细节；锐化处理（如高通滤波）则用于增强图像边缘；点处理包括像梯度锐化和二值化等操作。 3. 边缘检测算子：Prewitt、Roberts、Laplacian和梯度算子都是常见的边缘检测算子，其中Laplacian算子对噪声较为敏感。 4. 图像转换和编码：ind2bw命令用于将灰度图像转换为二值图像；霍夫曼编码是一种无损数据压缩方法，压缩比为2:1表示压缩后的图像数据量是原始的二分之一。 5. 数字图像处理的基本内容：包括图像的数字化、增强、分割以及存储，不包括图像的整体亮度控制。 6. 图像数据量计算：根据题目中的信息，可以计算压缩前后图像的数据量，理解图像数据的表示方式和压缩原理。 7. 图像处理中的滤波器：低通滤波器用于保留图像的低频成分（如平坦区域），高通滤波器则强调高频成分（如边缘）。 8. 常见的图像处理模板和算子：例如Prewitt算子的模板，以及其他图像处理算子的应用。 通过这份试卷，学生可以检验自己对机器视觉基础理论的掌握程度，同时提升在实际问题中应用这些理论的能力。对于准备相关考试或进一步研究机器视觉的人来说，这是一个宝贵的复习资源。