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文档简介

1. 什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的目的之一就是要寻找人类视觉规律，从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。2. 机器视觉系统一般由哪几个部分组成？试详细论述之。3. 试论述机器视觉技术的现状和发展前景。4. 机器视觉技术在很多领域已得到广泛应用，给出机器视觉应用的三个实例并叙述之。5. 什么是傅里叶变换？分别给出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅里叶变换的基本概念，作用和目的。答：傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。某些数字图像处理的算法经傅里叶变换后在频域上进行分析，可以得到更深入更具体的结论。傅里叶变换可以应用于图像特征提取、空间频域滤波、图像恢复、纹理分析等。6. 图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用？答：1.全域线性变换：2.分段线性变换：3.灰度非线性变换：7. 什么是图像直方图？直方图均衡化有什么作用？答：直方图是图像窗口中，多种不同灰度的像素分布的概率统计。作用：为了改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，有一种不改变图像像元灰度结构的技术，就是将灰度层次拉宽，直方图不再偏于低端，也不再偏于高端，而是变成比较均匀的分布。8. 什么是图像滤波?图像滤波有何作用？答：即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。9. 图像空间域低通滤波有何作用？答：由于图像中噪声空间相关性弱的性质，它们的频谱一般是位于空间频率较高的区域，而图像本身的频率分量则处于较低的空间频率区域之内，因此可以用低通滤波的方法来实现平滑。10. 空间域图像锐化有哪些方法?论述其特点。答：1.梯度法2.空域高通滤波法3.掩模匹配法：与梯度算子相比较，掩模匹配除了能锐化图像以外11. 简述频域图像的平滑和锐化方法。12. 什么是图像分割？13. 图像灰度阀值分割常见的三种方法是哪些？分别论述其特点。14. 试论述图像灰度最大方差自动阀值求取法。15. 试论述图像恢复的基本概念。16. 论述图像识别的基本概念，常见的判别函数有哪些？17. 论述贝叶斯分类器的基本概念。18. 论述神经网络识别方法的基本概念。19
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