圖像處理習(xí)題-資料下載頁
2025-08-05 04:28本頁面
【正文】 誤概率貝葉斯判別準(zhǔn)則 （2）最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯判別注意，若：我們規(guī)定任判或拒判。21. 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別？監(jiān)督學(xué)習(xí)方法用來對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分類，分類規(guī)則通過訓(xùn)練獲得。該訓(xùn)練集由帶分類號(hào)的數(shù)據(jù)集組成，因此監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的訓(xùn)練過程是離線的。非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法不需要單獨(dú)的離線訓(xùn)練過程，也沒有帶分類號(hào)（標(biāo)號(hào)）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，一般用來對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，如聚類，確定其分布的主分量等。就道路圖像的分割而言，監(jiān)督學(xué)習(xí)方法則先在訓(xùn)練用圖像中獲取道路象素與非道路象素集，進(jìn)行分類器設(shè)計(jì)，然后用所設(shè)計(jì)的分類器對(duì)道路圖像進(jìn)行分割。使用非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，則依據(jù)道路路面象素與非道路象素之間的聚類分析進(jìn)行聚類運(yùn)算，以實(shí)現(xiàn)道路圖像的分割22. 結(jié)構(gòu)模式識(shí)別的主要思想。補(bǔ)充：數(shù)字圖像處理研究的主要內(nèi)容？（1） 圖像數(shù)字化（2） 圖像變換（3） 圖像增強(qiáng)（4） 圖像復(fù)原（5） 圖像數(shù)據(jù)壓縮典型的低通、高通濾波器有哪些？工作原理是什么？同態(tài)濾波器的工作原理？對(duì)彩色圖像如何進(jìn)行平滑處理？令Sxy表示在RGB彩色圖像中定義一個(gè)中心在（x，y）的鄰域的坐標(biāo)集，在該鄰域中RGB分量的平均值為：可以得出結(jié)論：用鄰域平均值平滑可以在每個(gè)彩色平面的基礎(chǔ)上進(jìn)行,其結(jié)果與用RGB彩色向量執(zhí)行平均是相同的。平滑濾波可以使圖像模糊化，從而減少圖像中的噪聲。 偽彩色圖像處理的基本原理及方法。原理：將灰度圖像或者單色圖像的各個(gè)灰度級(jí)匹配到彩色空間中的一點(diǎn)，從而使單色圖像映射成彩色圖像。方法：強(qiáng)度分層（亮度切割） 灰度級(jí)到彩色變換 頻域?yàn)V波敘述幾何畸變圖像的恢復(fù)的算法步驟。算術(shù)編碼的原理及方法?* 算術(shù)編碼原理及方法是將被編碼的信源消息表示成01之間的一個(gè)間隔，即小數(shù)區(qū)間，消息越長，編碼表示它的間隔就越小。* 以小數(shù)表示間隔，表示的間隔越小所需的二進(jìn)制位數(shù)就越多，碼字就越長。反之，間隔越大，編碼所需的二進(jìn)制位數(shù)就少，碼字就短。* 算術(shù)編碼將被編碼的圖像數(shù)據(jù)看作是由多個(gè)符號(hào)組成的字符序列，對(duì)該序列遞歸地進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算后，成為一個(gè)二進(jìn)制分?jǐn)?shù)。* 接收端解碼過程也是算術(shù)運(yùn)算，由二進(jìn)制分?jǐn)?shù)重建圖像符號(hào)序列。 JPEG圖像壓縮的過程。連續(xù)幀圖像壓縮的基本思想。在各連續(xù)幀之間存在簡單的相關(guān)性平移運(yùn)動(dòng)。一個(gè)特定畫面上的像素量值： 1）可以根據(jù)同幀附近像素來加以預(yù)測，被稱為：幀內(nèi)編碼技術(shù) 2）可以根據(jù)附近幀中的像素來加以預(yù)測，被稱為：幀間編碼技術(shù)通過減少幀間圖像數(shù)據(jù)冗余，來達(dá)到減少數(shù)據(jù)量、壓縮連續(xù)幀圖像體積的目的。將連續(xù)幀圖像序列，分為參考幀和預(yù)測幀，參考幀用靜止圖像壓縮方法進(jìn)行壓縮，預(yù)測幀對(duì)幀差圖像進(jìn)行壓縮。由于幀差圖像的數(shù)據(jù)量大大小于參考幀的數(shù)據(jù)量，從而可以達(dá)到很高的壓縮比。圖像分割的基本策略基于灰度值的兩個(gè)基本特性 基于邊界的算法：基于灰度的不連續(xù)性檢測邊界間斷分割（非連續(xù)性分割） 邊緣連接法2基于區(qū)域的算法：基于灰度的相似性進(jìn)行聚類 閾值分割法 基于區(qū)域的分割邊緣檢測的原理及方法邊緣檢測基本思想：邊緣檢測首先檢出圖像局部特性的不連續(xù)性，然后再將這些不連續(xù)的邊緣像素連接成完整的邊界。邊緣的特性是沿邊緣走向的像素變化平緩，而垂直于邊緣方向的像素變化劇烈，同時(shí)檢出符合邊緣特性的邊緣像素的數(shù)學(xué)算子。 方法：邊緣算子法和模板匹配法（不太確定）點(diǎn)和線檢測的方法n 點(diǎn)：如果一個(gè)孤立點(diǎn)（此點(diǎn)的灰度級(jí)別和其背景的差別相當(dāng)大，并且其所在的區(qū)域是一個(gè)均勻的或近似均勻的區(qū)域）與周圍的點(diǎn)不同，用模板檢測。n 線檢測：閾值分割法的特點(diǎn)及基本思想、特點(diǎn)：基本思想：（1）確定一個(gè)合適的閾值T（閾值選定的好壞是此方法成敗的關(guān)鍵。（2）將大于等于閾值的像素作為物體或背景，生成一個(gè)二值圖像。閾值的確定方法及原理a) 交互方式基本思想：以交互方式獲取對(duì)象的灰度值(也稱樣點(diǎn)值)f(x0,y0), 滿足下式的像素(x,y)組成對(duì)象區(qū)域： |f(x,y) – f(x0,y0)| 163。 R（其中R 是容忍度，可通過試探獲得）b) 利用灰度直方圖選閾值A(chǔ). 狀態(tài)法（the mode method ）（雙峰法）基本思想：邊界點(diǎn)的灰度值出現(xiàn)次數(shù)較少。取值的方法：取直方圖谷底(最小值)的灰度值為閾值T。分水嶺分割算法的基本思想 圖像等效為地貌的三維模型，像素的灰度值表示該點(diǎn)的海拔高度，每一個(gè)局部極小值及其影響區(qū)域稱為集水盆， 集水盆的邊界則形成分水嶺。區(qū)域生長算法的思想1）根據(jù)圖像的特點(diǎn)選擇一個(gè)或一組種子，最亮、最暗或位于點(diǎn)簇中心的點(diǎn)。2）選擇一個(gè)描述符（條件）。3）從種子開始向外擴(kuò)張，首先把種子像素加入結(jié)果集合，然后不斷將與結(jié)果集合中各個(gè)像素連通、且滿足描述符的像素加入集合。4）以上過程進(jìn)行到不再有滿足條件的新結(jié)點(diǎn)加入集合為止。利用灰度直方圖進(jìn)行區(qū)域合并的方法？傅里葉描述子描述邊界的思想和過程。關(guān)系描述子的基本思想及種類。
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