尔雅数字图像处理与机器视觉课后答案(学习通2023题目答案)
31 min read尔雅数字图像处理与机器视觉课后答案(学习通2023题目答案)
1.1 数字图像处理的数字视觉概念随堂测验
1、数字图像按波段数可分为
A、图像通题灰度图像
B、处理单波段图像
C、机器超波段图像
D、课后多波段图像
1.2 数字图像处理的答案内容和特点随堂测验
1、依据抽象的学习程度不同， 数字图像处理可以分为三个层次，目答分别为
A、尔雅图像理解
B、数字视觉狭义图像处理
C、图像通题图像分析
D、处理图像特征提取
单元测试
1、机器数字图像按波段数可分为（ ）。课后
A、单波段图像
B、多波段图像
C、超波段图像
D、彩色图像
2、依据抽象的程度不同， 数字图像处理可以分为三个层次，分别为（ ）。
A、图像理解
B、图像分析
C、狭义图像处理
D、图像解译
第一章作业
1、数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系？
2、数字图像获取
2.1 图像数字化随堂测验
1、图像数字化包括哪两个过程
A、降噪
B、采样
C、增强
D、量化
2.3 图像处理算法的形式随堂测验
1、图像特征是图像分析的重要依据，可以分为自然特征和人工特征两类，其中自然特征包括
A、光谱特征
B、几何特征
C、时相特征
D、灰度边缘特征
第二章单元测验
1、图像数字化包括（ ）两个过程。
A、降噪
B、采样
C、增强
D、量化
E、离散化
2、图像特征是图像分析的重要依据，可以分为自然特征和人工特征两类，下列属于的自然特征的是（ ）。
A、直方图特征
B、边缘轮廓
C、光谱特征
D、几何特征
E、灰度边缘特征
F、时相特征
第二章作业
1、统计下面图像的灰度直方图。 0 1 1 2 3 1 3 2 7 6 5 0 6 2 5 7 6 6 0 1 1 6 4 3 2 7 6 5 5 3 6 5 3 2 2 7 2 6 6 1 2 6 5 0 2 7 5 0 1 2 3 2 1 2 1 2 3 2 1 3 1 1 2 2
3、图像变换
3.1 图像变换的预备知识随堂测验
1、在数字图像处理中，图像正交变换的目的在于
A、改善图像的视觉效果
B、使图像处理问题简化
C、有利于图像特征提取
D、有助于从概念上增强对图像信息的理解
3.2 付立叶变换及其性质随堂测验
1、二维傅里叶变换具有若干性质，在数字图像处理中经常需要用到这些性质和转换规律，下列( )属于二维傅里叶变换性质.
A、可分离性
B、对称性
C、共轭对称性
D、线性
第三章单元测试
1、在连续小波变换中，参数a指的是什么，它的取值范围为多少。（ ）
A、平移参数 大于零
B、尺度参数 小于零
C、尺度参数 大于零
D、平移参数 小于零
2、在数字图像处理中，图像正交变换的目的在于：（ ）。
A、使图像处理问题简化
B、将图像转换称更利于机器分析的形式
C、有利于图像特征提取
D、有助于从概念上增强对图像信息的理解
3、二维傅里叶变换具有若干性质，在数字图像处理中经常需要用到这些性质和转换规律，下列（ ）属于二维傅里叶变换性质。
A、离散性
B、连续性
C、可分离性
D、对称性
E、共轭对称性
F、齐次性
G、可导性
H、线性
I、非线性
第三章单元作业
1、对一维信号f(x)=[1 0 1 0]进行傅立叶变换。
5、图像复原与重建
5.1 图像退化模型随堂测验
1、线性位移不变系统的图像退化数学模型是假定成像系统是线性位移不变系统（退化性质与图像的位置无关），它的点扩散函数用h(x,y)表示，受到加性噪声的干扰用n(x,y)表示，则获取的图像g(x,y)表示为（ ）。
A、g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)-n(x,y)
B、g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)
C、g(x,y)=f(x,y)/h(x,y)+n(x,y)
D、g(x,y)=f(x,y)+h(x,y)+n(x,y)
第五章单元测试
1、关于图像复原和图像增强，下列说法正确的是（ ）。
A、图像复原和图像增强都是保真的过程
B、图像复原和图像增强都是为了改善图像的质量
C、图像恢复可以不顾处理后的图像是否失真，只要看着舒服就行
D、如果图像退化，应该先做增强处理，再做复原处理
2、图像的几何校正一般包括（ ）步骤。
A、曲面拟合
B、空间坐标变换
C、灰度内插
D、灰度量化
E、灰度变换
F、空间域平滑
第五章作业
1、若f(1,1)=5，f(1,2)=1，f(2,1)=4，f(2,2)=3，分别按最近邻元法、双线性插值法确定点 (1.2,1.6)的灰度值。
4、图像增强
第四章单元测试
1、图像增强的目的是有选择的突出感兴趣信息，抑制不感兴趣信息，以提高图像的使用价值。从增强的作用域出发，它包含（ ）增强等内容。
A、纹理
B、边缘
C、角点
D、空间域
E、频率域
F、时间域
G、色彩
2、直方图修正主要有（ ）两种方法。
A、直方图拉伸
B、直方图规定化
C、直方图标准化
D、直方图均衡化
3、图像锐化就是增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像边缘突出，分空域处理和频域处理两类。下列属于频率域中处理方法有（ ）。
A、指数高通滤波
B、Laplacian增强算子
C、Butterworth高通滤波器
D、梯度锐化法
E、梯形高通滤波器
4、彩色增强处理可分为（ ）两类。
A、假彩色增强
B、伪彩色增强
C、频率域增强
D、空间域锐化
第四章作业
1、将下面的图像进行直方图均衡 1 3 9 9 8 2 1 3 7 3 3 6 0 6 4 6 8 2 0 5 2 9 2 6 0
6、图像压缩
第六章单元测试
1、对一幅100*100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为：( )
A、2:1
B、3:1
C、4:1
D、1:2
2、最常用的客观保证真度准则包括（ ）
A、原图像和解码图像之间的绝对误差
B、原图像和解码图像之间均方根误差
C、原图像和解码图像之间均方根信噪比
D、信息量
7、图像分割
第七章单元测试
1、下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是：( )
A、梯度算子
B、Prewitt算子
C、Roberts算子
D、Laplacian算子
2、采用模板［-1 1］主要检测（ ）方向的边缘。
A、水平
B、45°
C、垂直
D、135°
第七章作业
1、拉普拉斯边缘检测算子有什么特点?与拉普拉斯增强算子有何区别?
8、二值图像处理
第八章单元测验
1、二值图像中分支点的连接数为：( )
A、0
B、1
C、2
D、3
2、二值图像中，（）是可删除点
A、孤立点
B、内部点
C、连接点
D、端点
E、分支点
F、交叉点
第八章作业
1、根据连接数如何判断像素的连接性
学习通数字图像处理与机器视觉
随着现代科技的不断进步，数字图像处理与机器视觉技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。学习通数字图像处理与机器视觉课程，能够帮助我们深入了解这一领域的知识，掌握相关的技术和应用。
课程简介
学习通数字图像处理与机器视觉课程，是由清华大学计算机系和微软亚洲研究院联合推出的一门在线学习课程。该课程主要涉及以下几个方面的内容：
- 数字图像处理基础
- 图像分割与特征提取
- 图像识别与分类
- 机器视觉应用
通过该课程的学习，我们将了解到数字图像处理和机器视觉的基本概念，学习常见的图像处理算法和技术，掌握图像处理的方法和工具。同时，还能够学习到机器视觉的应用，并能够了解到机器视觉在实际应用中的各种场景和案例。
学习内容
学习通数字图像处理与机器视觉课程，主要包括以下方面的内容：
数字图像处理基础
数字图像处理基础是该课程的第一部分内容，主要介绍数字图像处理的基本概念、算法和工具，包括：
- 数字图像的表示和处理
- 数字图像的存储和压缩
- 图像增强和滤波
- 直方图均衡化和灰度变换
学习通数字图像处理与机器视觉课程，该部分内容通过视频、PPT等多种形式展示，让学生能够更加深入地理解数字图像处理的基础知识。
图像分割与特征提取
图像分割与特征提取是该课程的第二部分内容，主要介绍如何将图像分割成不同的部分，并提取出它们的特征，包括：
- 图像分割基础
- 边缘检测和形态学处理
- 轮廓检测和分水岭算法
- 特征提取和描述
学习通数字图像处理与机器视觉课程，该部分内容通过案例演示的形式呈现，让学生能够更加深入地理解图像分割和特征提取的基本知识。
图像识别与分类
图像识别与分类是该课程的第三部分内容，主要介绍如何使用机器学习算法实现图像分类和识别，包括：
- 机器学习基础
- 卷积神经网络(CNN)
- 深度学习和迁移学习
- 图像分类和识别案例
学习通数字图像处理与机器视觉课程，该部分内容通过案例演示和实践操作的方式呈现，让学生能够更加深入地理解机器学习算法在图像分类和识别中的应用。
机器视觉应用
机器视觉应用是该课程的第四部分内容，主要介绍机器视觉在实际应用中的各种场景和案例，包括：
- 智能安防
- 人脸识别和活体检测
- 自动驾驶和智能交通
- 医疗影像分析
学习通数字图像处理与机器视觉课程，该部分内容通过案例演示和实践操作的方式呈现，让学生能够更加深入地了解机器视觉在各种实际场景中的应用。
学习方式
学习通数字图像处理与机器视觉课程，采用在线学习的方式进行。学生可以通过PC端或移动端，随时随地学习课程内容。
该课程的教学视频采用清华大学的优质教学资源，并加入了微软亚洲研究院的研究成果和技术支持，让学生能够更加深入地了解数字图像处理与机器视觉的知识和技术。
此外，该课程还设有视频讲解、PPT讲解、在线练习和考试等多种学习辅助措施，帮助学生更好地掌握课程内容。
学习收益
学习通数字图像处理与机器视觉课程，对于一些计算机科学、图像处理、人工智能等相关领域的从业人员和学习者都能够获得很大的收益。
通过学习该课程，我们将掌握数字图像处理和机器视觉的基础概念和算法，学习到常见的图像处理工具和技术，提升我们的工作能力和技术水平。
此外，该课程还介绍了机器视觉在各种实际应用场景中的应用案例，让我们了解到机器视觉技术在各行各业中的应用前景和发展方向。
总结
学习通数字图像处理与机器视觉课程，是一门非常优质的在线学习课程，涵盖了数字图像处理和机器视觉的基本概念、算法和应用。通过深入学习该课程，我们可以提升自己的技术水平和工作能力，了解到机器视觉在各种实际应用场景中的应用案例。希望更多的人能够通过该课程的学习，掌握数字图像处理和机器视觉的相关知识，为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
