华南农大机器视觉期末考卷复习资料

华南农业大学的机器视觉期末考试试卷是一份针对该校本科生和研究生的复习资料，主要涵盖机器视觉的基础理论和实践应用。考试涉及的内容包括填空题和选择题，旨在测试学生对于机器视觉概念的理解和应用能力。 在填空题部分，考察了以下几个关键知识点： 1. 图像数字化过程中的采样和量化是两个基本步骤，它们将连续的视觉信号转换为数字表示。 2. 图像处理中常用的邻域大小，如3×3和5×5矩阵，用于计算局部像素的特性。 3. 机器视觉的基本流程包括数字化成像、图像处理、图像分析和模型匹配，其中图像分割在图像处理与分析之间起到过渡作用。 4. 机器视觉系统的组成部分包括光源、光学成像系统、图像捕捉、数字化、智能处理和决策以及控制执行机构。 5. 图像的采样间距与图像质量和数据量有直接关系，间距越大，数据量越少，图像质量降低。 6. 腐蚀操作是结构元素在图像中的移动，原点位置的变化。 7. 图像分割方法主要分为基于边缘和基于区域的两类，前者依赖于像素属性的不连续性来区分目标。 8. 一阶微分边缘检测算子如正交梯度算子、平滑梯度算子和Roberts算子，用于检测图像中的边缘信息。 选择题部分涵盖了： 1. 灰度级均匀分布图像的存储位数，由于灰度范围在0到255，需要8位（2^8）表示，答案选d。 2. 图像与灰度直方图之间的关系是一对多，因为一个图像可以对应多个不同的灰度直方图，取决于像素分布。 3. 区域形状的特征描述中，边界的形状数只具有平移不变性，选项b错误。 4. 计算机显示器常用的颜色模型是RGB，表示红绿蓝三基色，答案选c。 5. 1024x1024的图像，灰度级别256色，文件大小可通过公式（宽度x高度x位深度/8）计算，即1024x1024x8/8=1MB，答案选b。 6. 在抗噪性能方面，某些算子如双边滤波器比简单的梯度算子更优，但题目没有明确指出，因此这里假设梯度算子不是最佳抗噪选项，实际可能需要其他专门设计的抗噪算法。 这份试卷全面考察了机器视觉的基础理论和实践应用，帮助学生巩固对机器视觉的理解，并检验他们的理论知识和应用能力。