国科大图像处理期末考试复习攻略

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了国科大图像处理期末考试复习攻略。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

国科大彭思龙等老师图像处理课程期末考试快速复习策略,能确保在期末考试中快速达到及格的目标。

面向人群:由于部分同学在考前对图像处理课程的理解并没能达到非常深的水平,或者部分同学并非是计算机相关的专业,故需要在短时间内通过一个复习的思路达到及格的目标是非常必要的(此攻略仅仅面向考试,不可作为学习期间的参考)。

考试构成

按照往年的情况,全卷为8道大题(若非特殊情况不会有小题的,不要抱有能靠小题蒙的心理,开课多年一直是只有大题),一般为杨戈老师出前4题,彭思龙老师出后4题,题目中包含计算,证明,以及概念描述。

注意:考试内容与平时作业的关系并不大,请勿去复习平时的编程作业。

复习策略

  1. 第一题往往是一个比较简单的题目,如:给出位深度求图像灰度级;给出物理芯片像素的尺寸和与被拍摄物体的所占像素数量,计算物体的尺寸,对频率的理解,对几种颜色显示模式的理解。例子如下(第一题往往较为简单,理解例子即可)

国科大图像处理,图像处理作业,人工智能,图像处理,Powered by 金山文档
  1. 采样定理以及其证明(重要,除非明确说了不考,不然全部要记住)

国科大图像处理,图像处理作业,人工智能,图像处理,Powered by 金山文档

证明过程:https://blog.csdn.net/u013346007/article/details/53422356

  1. 纯证明题,重点掌握卷积的过程

国科大图像处理,图像处理作业,人工智能,图像处理,Powered by 金山文档

例题(证明题多变,需要好的数学功底):

(1)证明两个高斯卷积后仍然为高斯(考过,而且如果是第一次见往往比较难证出)

证明过程: https://blog.csdn.net/liguan843607713/article/details/42215965

(2)证明二维傅里叶变换是一个线性变换:

证明过程如下:

国科大图像处理,图像处理作业,人工智能,图像处理,Powered by 金山文档
  1. 形态学处理,寻找连通分量的具体步骤需要附带公式

国科大图像处理,图像处理作业,人工智能,图像处理,Powered by 金山文档

上图为公式,表述为: 在原二值图像中选取一个初始点X0,用结构元B对其进行膨胀,再与原图像求交集,将膨胀的结果限制在原始图像内,重复膨胀和求交集的过程,直到Xk = Xk-1,最后的Xk就是要求的连通分量。(考时公式和表述都写上)

  1. 直方图均衡化的主要步骤以及公式

国科大图像处理,图像处理作业,人工智能,图像处理,Powered by 金山文档
  1. 自适应中值滤波主要流程以及公式

国科大图像处理,图像处理作业,人工智能,图像处理,Powered by 金山文档
  1. canny算子的主要步骤

国科大图像处理,图像处理作业,人工智能,图像处理,Powered by 金山文档
  1. 小波域硬阈值去噪的方法和流程

国科大图像处理,图像处理作业,人工智能,图像处理,Powered by 金山文档

补充: 对于寻找全局阈值的方法也需要掌握(资料有)

资料:复习笔记:

链接:https://pan.baidu.com/s/1IC6OMIDoua-muobGt8FAvA

提取码:z462

本文作者实测,大约要2-3天时间(因人而异,不过多复习点肯定更为稳妥)才可掌握文章中的内容,望大家控制好复习时间。掌握文章中列出来的要点以及看看笔记的内容已经足够应付考试的大多数题目,但希望仍然要认真做平时的编程题目,那些更贴近实际的应用。

攻略制作不易,望大家在觉得有帮助的情况下可以进行点赞。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-767248.html

到了这里,关于国科大图像处理期末考试复习攻略的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数字图像处理(期末自救!!!)

    图1-4(a)是一幅包含简单图形的模拟图像。如果用间隔相等的栅格将图像横向、 纵向各均分成8等份, 则图像被分割成许多小方格, 每一个小方格称为像素(Pixel)。然后, 测量每一个像素的平均灰度值, 并赋以灰度级中某个整数值, 就成为图1-4(b)所示的用数字表示的图像。然

    2024年02月05日
    浏览(26)
  • 数字图像处理复习

    了解图像与图形的区别。 在存储结构和表示方式上有根本区别,图形是矢量结构的储存形式,图像栅格结构的储存形式 了解数字图像的形成过程,尤其是连续图像数字化的好处。 掌握衡量数字图像的精度的指标: 空间分辨率 和 灰度级分辨率 。 (1)比较下列两组图像, 从视

    2024年02月08日
    浏览(36)
  • 数字图像处理期末大作业-美图秀秀

    本项目是以matlab为主语言并设计GUI界面的一款简易美图秀秀,包含基础的图像处理和一些常见美颜算法 对于一些matlab较难实现的算法采用C++或python来实现 ⭐️ github地址:https://github.com/mibbp/MeituShow 里面有我完整的代码,你想直接运行记得看readme配置一下环境,本博客更多的

    2024年02月09日
    浏览(36)
  • Python图像处理库之Scikit-Image(skimage)的介绍、安装和使用攻略

    Python图像处理库之Scikit-Image(skimage)的介绍、安装和使用攻略 Scikit-image是一个Python图像处理库, 包含了一些基本的图像处理功能, 比如图像缩放、旋转、图像变换、阈值化处理等等。此外,它还包含了众多高级图像处理算法,比如边缘检测、形态学操作、直线和圆检测等等。

    2024年02月07日
    浏览(66)
  • 图像处理复习———像素间的基本关系(邻域,邻接性,通路,连通性,距离)

    目录 邻域 相邻像素——4邻域 相邻像素——D邻域 相邻像素——8邻域 邻接性 像素间的邻接性——4邻接 像素间的邻接性——8邻接 像素间的邻接性——m邻接 判断题助理解 通路 通路判断题——加深理解 连通性 连通分量 D邻域( diagonal )定义:像素p(x,y)的D邻域是: 对角上的

    2024年01月22日
    浏览(31)
  • 国科大软件安全原理期末复习笔记

    1.软件的三大特性: 复杂性、互连性、可扩展性 ; 2.基本概念:缺陷、漏洞、风险 缺陷(bug): 软件在设计和实现上的错误 ; 漏洞(vulnerability): 漏洞是可以导致系统安全策略被违反的缺陷 ; 软件漏洞挖掘 Software Vulnerability Analysis (VA):软件漏洞挖掘是通过测试、代码分

    2024年01月15日
    浏览(28)
  • 国科大.模式识别与机器学习.期末复习笔记手稿+复习大纲

    这是博主复习《模式识别与机器学习》这门课程时的手稿。本文基本覆盖了这门课程的所有知识点,认真复习的话90分以上没有什么问题,如果有哪里的字体难以辨认,请评论区留言。 另外,需要历年考试真题的同学可以在评论区留言,祝考试顺利! 第二章统计判别 贝叶斯

    2024年02月02日
    浏览(24)
  • 云计算期末考试复习

    我们正站在波澜壮阔的云计算时代前沿,云计算与新信息通信技术、大数据技术、人工智能技术等技术的深度融合,正引发国民经济、国计民生、国家安全等领域技术、模式与业态的重大变革,将支持各个领域构成新的数字化、网络化、云化、智能化的技术手段,构成一种“

    2024年02月05日
    浏览(28)
  • JavaWeb期末考试复习资料

    1、名词解释(20分) 5分一个 2、选择题(20分)     2分一个 3、填空题(30分)     2分一个 4、论述题(30分)     10分一个 1、Web概念知识点 2、前端(Html、CSS 少量JS) 3、后端(JSP、Servlet、JDBC、Spring MVC封装的内容、SSM) 4、SQL(JDBC的步骤、语句) 5、论述题:讲解优缺

    2024年02月10日
    浏览(64)
  • JSP期末考试复习习题及答案

    以下习题是对于平时小测的整理, 如有错误敬请指正! 知识点可查看文章:JSP期末考试复习要点大纲 欢迎一起交流~ 预祝各位小伙伴们考试顺利! 一. 单选题 – 1.(单选题)当用户请求jsp页面时,JSP引擎就会 执行该页面的字节码文件 响应客户的请求,执行字节码文件的结果是

    2024年02月07日
    浏览(33)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包