78、从 http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/tld.html 下载 TLD 软件，并在你自己选择的视频上运行它，探究模型在丢失之前可能会变得多么扭曲或被遮挡。
此问题需实际操作完成，可按以下步骤进行：
打开链接 http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/tld.html 下载 TLD 软件； 准备自己选择的视频； 运行 TLD 软件并在该视频上进行测试； 观察并记录模型在丢失之前变得扭曲或被遮挡的程度。
79、JPEG压缩标准中有哪四种压缩模式？请描述每种模式所采用的算法。
JPEG压缩标准的四种压缩模式及对应算法
顺序DCT（离散余弦变换）压缩
对图像进行离散余弦变换，然后进行量化和熵编码。
渐进式DCT压缩
与顺序DCT类似，但分多次扫描传输图像数据，逐步提高图像质量。
顺序无损预测压缩
使用简单的预测压缩算法和霍夫曼编码对预测差值进行编码。
分层有损或无损压缩
创建图像金字塔，每个低分辨率图像作为下一个更高分辨率图像的预测，可使用顺序DCT、渐进式DCT或无损模式对低分辨率图像进行编码。
80、使用静态相机，创建由十帧图像组成的图像序列，这些图像描绘了在非均匀背景上分别有一个、三个和五个移动物体的场景。为你创建的序列开发一个用于运动检测的程序。如果该方法基于差分图像分析，请特别注意自动阈值的确定。
开发程序完成任务，可使用基于帧间差分的方法，在实现差分图像分析时使用自适应阈值算法（如 Otsu 算法 ）来确定自动阈值。
81、在你所在的当地城镇四处走走，找出五个现在公开可见或正在使用数字图像，但在10 – 15年前不会出现的场景。
街边店铺的电子广告屏展示数字图像； 公共交通工具内的数字显示屏播放图像； 社区的智能公告栏展示数字图片； 景区的电子导览图； 餐厅内的电子菜单展示菜品图片。
82、在你所在的大学或当地的一所大学，确定图像处理、图像分析或计算机视觉课程的开设时长。尝试确定过去1年、5年以及（如果可能的话）10年里，这些课程的主要教学大纲或课程设置的重大变化。
可通过联系学校教务处、相关专业学院或授课教师获取课程开设时长及大纲变化等信息。
也可查阅学校的历史档案、课程记录、教学评估报告等资料。
83、找出计算机科学中除视觉之外，启发式方法常用的一个主题领域。
常见使用启发式方法的计算机科学领域有搜索算法（如A*搜索算法）、机器学习中的特征选择等。
84、找出计算机科学中除视觉领域外，通常会使用先验信息的一个主题领域。
在机器学习的贝叶斯分类器中会经常使用先验信息。
85、找出计算机科学中除视觉外，通常使用语法的一个主题领域。
常见的计算机科学中除视觉外使用语法的领域有编程语言领域，编程语言有严格的语法规则来定义代码的结构和格式。
86、找出计算机科学中除视觉之外，语义学常被使用的一个主题领域。
自然语言处理领域常使用语义学，用于理解文本的含义和上下文信息。
87、在技术或学术图书馆中，找到计算机视觉相关区域。查看那里的书籍，记录出版日期和章节标题。总结出哪些主题（或者至少是标题）是固定不变的，哪些是近期发展起来的。
需在图书馆按照题目要求操作后得出结论。
88、从一些期刊参考文献中随机选取部分，构建其出版年份的直方图。
列出的期刊参考文献及其出版年份如下：
- 1974年（Feldman J. A. and Yakimovsky Y.）
- 1977年（Barrow H. G., Tenenbaum J. M., Bolles R. C., and Wolf H. C.）
- 1981年（Fischler M. A. and Bolles R. C.）
- 1982年（Elfving T. and Eklundh J. O.）
- 1990年（Fung P. W., Grebbin G., and Attikiouzel Y.）
- 1993年（Fisher R. B.）
- 1994年（Duta N., Sonka M., and Jain A. K.）
- 1994年（Elms A. J. and Illingworth J.）
- 1995年（Freeman W. T. and Roth M.）
- 1996年（Fletcher S., Bulpitt A., and Hogg D.）
- 1998年（Duta N. and Sonka M.）
- 1999年（Duta N., Sonka M., and Jain A. K.）
- 2002年（Figueiredo M. and Jain A.）
- 2002年（Frangi A., Rueckert D., Schnabel J., and Niessen W.）
- 2004年（Barrett H. H. and Myers K. J.）
- 2005年（Ferrarini L., Olofsen H., Reiber J. H. C., and Admiraal-Behloul F.）
- 2005年（Frey B. and Jojic N.）
- 2010年（Everingham M., Van Gool L., Williams C. K. I., Winn J., and Zisserman A.）
根据这些数据，可构建出版年份的直方图，横轴为出版年份，纵轴为对应年份的文献数量。各年份文献数量如下：
- 1974年：1篇
- 1977年：1篇
- 1981年：1篇
- 1982年：1篇
- 1990年：1篇
- 1993年：1篇
- 1994年：2篇
- 1995年：1篇
- 1996年：1篇
- 1998年：1篇
- 1999年：1篇
- 2002年：2篇
- 2004年：1篇
- 2005年：2篇
- 2010年：1篇
89、使用Matlab或类似软件生成极低对比度的图像，确定人类可察觉的对比度。
可使用Matlab或类似软件生成不同对比度的图像，通过实验让人类观察以确定可察觉的对比度。
90、开发一个程序，读取输入图像并在空间和灰度域中处理其分辨率；针对一系列图像（合成图像、人造物体图像、自然场景图像等），进行实验以确定使图像仍可识别的最小分辨率。对一系列主题进行此类实验。
以下是一个大致的实现思路：可以使用 Python 结合 OpenCV 库来开发程序。首先读取输入图像，然后通过改变图像的尺寸来调整 空间分辨率 ，通过改变像素值的范围来调整 灰度分辨率 。对于不同类型的图像，逐步降低分辨率并让人判断图像是否仍可识别，记录下最小分辨率。
代码示例如下：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')
# 调整空间分辨率
def adjust_spatial_resolution(image, scale_percent):
width = int(image.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(image.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
resized = cv2.resize(image, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA)
return resized
# 调整灰度分辨率
def adjust_gray_resolution(image, levels):
factor = 255 / (levels - 1)
new_image = (image // factor) * factor
return new_image.astype('uint8')
# 进行实验，逐步降低分辨率
scale_percent = 100
while scale_percent > 10:
resized_image = adjust_spatial_resolution(image, scale_percent)
gray_resized_image = adjust_gray_resolution(resized_image, 8)
# 显示图像并让人判断是否可识别
cv2.imshow('Resized Image', gray_resized_image)
cv2.waitKey(0)
scale_percent -= 10
cv2.destroyAllWindows()
此代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。
91、在矩形网格上实现倒角算法，并在由指定形状（黑色）子集和白色背景组成的合成图像上进行测试。需基于欧几里得度量、城市街区度量、棋盘度量这三种度量标准，针对一系列形状显示倒角算法的测试结果。
可按以下步骤实现：
生成合成图像，包含指定形状的黑色子集和白色背景。 分别基于欧几里得、城市街区和棋盘度量在矩形网格上实现倒角算法。 对一系列形状应用算法并显示结果。
可使用Python的NumPy和OpenCV库实现，示例代码如下：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成合成图像
def generate_synthetic_image(shape, size=(200, 200)):
img = np.ones(size, dtype=np.uint8) * 255
if shape == 'circle':
cv2.circle(img, (size[0]//2, size[1]//2), 50, 0, -1)
elif shape == 'rectangle':
cv2.rectangle(img, (50, 50), (150, 150), 0, -1)
return img
# 实现倒角算法
def chamfering(img, metric):
if metric == 'euclidean':
dist_transform = cv2.distanceTransform(img, cv2.DIST_L2, 5)
elif metric == 'cityblock':
dist_transform = cv2.distanceTransform(img, cv2.DIST_L1, 5)
elif metric == 'chessboard':
dist_transform = cv2.distanceTransform(img, cv2.DIST_C, 5)
return dist_transform
# 测试不同形状和度量
metrics = ['euclidean', 'cityblock', 'chessboard']
shapes = ['circle', 'rectangle']
for shape in shapes:
img = generate_synthetic_image(shape)
for metric in metrics:
dist_transform = chamfering(img, metric)
plt.imshow(dist_transform, cmap='gray')
plt.title(f'{shape} - {metric}')
plt.show()
92、在六边形网格上实现倒角处理并展示结果。
实现六边形网格倒角处理的步骤
确定算法
– 根据六边形网格的特性，确定合适的距离度量方式；
– 设计适用于六边形网格的倒角处理算法。
编程实现
– 使用编程语言实现上述算法；
– 对算法进行调试和优化，确保其在六边形网格上的有效性。
结果展示
– 利用绘图工具将处理结果可视化；
– 分析倒角处理后的效果，验证算法的正确性与实用性。
93、对于字母表中的每个大写印刷字母，确定其湖和湾的数量。这里的“湖”指字母中完全封闭的区域，“湾”指字母中部分封闭且开口向外的区域。根据湖和湾的数量，推导一个列出候选字母的查找表。评价该特征作为字母识别符的质量。
首先，依次分析字母表中每个大写印刷字母的湖和湾的数量。例如：
字母“O”有1个湖，0个湾； 字母“A”有0个湖，2个湾；
等等。
然后，根据分析得到的湖和湾的数量组合，制作一个查找表，表中列出不同湖和湾数量组合对应的候选字母。
评价该特征作为字母识别符的质量可以从以下方面进行：
区分度方面 ：若不同字母的湖和湾数量组合差异较大，能较好地区分不同字母，则该特征区分度高； 稳定性方面 ：无论字母的字体、大小等如何变化，湖和湾的数量相对稳定，那么该特征稳定性好； 独特性方面 ：若每个字母的湖和湾数量组合是唯一的，那么该特征作为识别符的质量就高。
94、编写一个计算图像直方图的程序，要求能够绘制单张图像的灰度直方图，同时绘制该彩色图像在RGB、YIQ、HSI三种表示形式下三个分量的直方图。
可使用Python结合OpenCV和Matplotlib库实现。示例代码如下：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_image_histogram(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
# 计算并绘制灰度图像直方图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hist = cv2.calcHist([gray_image], [0], None, [256], [0, 256])
plt.figure()
plt.title('Grayscale Histogram')
plt.xlabel('Bins')
plt.ylabel('# of Pixels')
plt.plot(hist)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()
# 绘制RGB分量直方图
color = ('b', 'g', 'r')
for i, col in enumerate(color):
histr = cv2.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256])
plt.plot(histr, color = col)
plt.xlim([0, 256])
plt.title('RGB Histogram')
plt.show()
# 转换为YIQ并绘制分量直方图
yiq_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
for i in range(3):
histr = cv2.calcHist([yiq_image], [i], None, [256], [0, 256])
plt.plot(histr)
plt.xlim([0, 256])
plt.title('YIQ Histogram')
plt.show()
# 转换为HSI并绘制分量直方图
hsi_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
for i in range(3):
histr = cv2.calcHist([hsi_image], [i], None, [256], [0, 256])
plt.plot(histr)
plt.xlim([0, 256])
plt.title('HSI Histogram')
plt.show()
# 调用函数并传入图像路径
plot_image_histogram('your_image.jpg')
上述代码定义了一个
plot_image_histogram
'your_image.jpg'
95、实现直方图平滑；确定需要进行多少平滑处理，以抑制由于噪声或小尺度图像效应导致的直方图转折点。
直方图平滑方法
有两种直方图平滑的方法：
局部平滑
通过对相邻直方图元素进行局部平均来计算新的直方图，公式为
$$
h’ {f}(z) = frac{1}{2K + 1} sum {j = -K}^{K} h_{f}(z + j)
$$
其中 $ K $ 是用于平滑的邻域大小的常数。该算法需要进行边界调整，且不能保证去除所有局部最小值。
高斯模糊
对于直方图而言，这是二维高斯模糊的一维简化形式。
可通过不断调整平滑参数（如上述公式中的 $ K $），观察直方图转折点的变化，直到达到满意的抑制效果。
96、对于一系列图像，实现以下步骤：首先，对于每对水平相邻像素(x, y)和(x, y + 1)，生成一对范围在[0, 1]的独立随机数r, φ；计算z1 = σ cos(2πφ)√(-2 ln r)和z2 = σ sin(2πφ)√(-2 ln r)；设置f ′(x, y) = g(x, y)+z1和f ′(x, y + 1) = g(x, y + 1)+z2，其中g是输入图像；根据f ′(x, y)和f ′(x, y + 1)的值进行截断处理得到f(x, y)和f(x, y + 1)，重复上述计算和设置、截断步骤直到扫描完所有像素。然后，绘制不同σ值下f(x, y) – g(x, y)的分布。最后，测量该分布与‘完美’零均值高斯分布的偏差。
需要首先按照以下步骤进行代码实现：
对于每对水平相邻像素 $(x, y)$ 和 $(x, y + 1)$，生成一对范围在 $[0, 1]$ 的独立随机数 $r, varphi$。 计算
z1=σcos(2πφ)−2lnr−−−−−−√z1=σcos(2πφ)−2lnr
和
z2=σsin(2πφ)−2lnr−−−−−−√。z2=σsin(2πφ)−2lnr。 设置
f′(x,y)=g(x,y)+z1f′(x,y)=g(x,y)+z1
和
f′(x,y+1)=g(x,y+1)+z2，f′(x,y+1)=g(x,y+1)+z2，
其中 $g$ 是输入图像。 根据 $f’(x, y)$ 和 $f’(x, y + 1)$ 的值进行截断处理得到 $f(x, y)$ 和 $f(x, y + 1)$。 重复步骤 2 – 4 直到扫描完所有像素。
然后编写代码遍历一系列图像，针对不同的 $sigma$ 值计算 $f(x, y) – g(x, y)$，绘制其分布。最后，可以使用统计方法（如 K-S 检验等）来测量该分布与零均值高斯分布的偏差。
97、对于一系列图像和一系列噪声干扰，计算信噪比（信噪比的计算公式为总观测信号的平方值除以总噪声贡献的平方值）。对什么是“坏”噪声得出一些主观结论。
可先计算总噪声贡献的平方值 E 和总观测信号的平方值 F ，再用 F 除以 E 得到信噪比。
“坏”噪声可能是使信噪比显著降低，导致图像模糊、细节丢失、出现明显噪声斑点等影响图像质量的噪声，如：
盐椒噪声 ：会在图像中出现黑白像素点，严重干扰视觉效果； 高斯噪声 ：在标准差较大时会使图像变得模糊不清。
98、定义光度学。
光度学简介
光度学是研究可见光的计量学科，主要研究光在发射、传播、吸收和散射等过程中的光量、发光强度、照度、亮度等参量的定义和计量方法。
99、陈述卷积定理。
卷积定理通常指在傅里叶变换下，两个函数卷积的傅里叶变换等于它们各自傅里叶变换的乘积，即：
若 $ f(t) $ 和 $ g(t) $ 的傅里叶变换分别为 $ F(omega) $ 和 $ G(omega) $，则
$$
mathcal{F}[f(t) g(t)] = F(omega)G(omega)
反之反之
mathcal{F}^{-1}[F(omega)G(omega)] = f(t) g(t)
$$
100、你如何理解混叠现象？
在信号处理领域， 混叠 是指信号在采样或处理过程中，由于 采样频率不足 ，导致 高频信号 被错误地表示为 低频信号 ，从而产生 失真 的现象。
101、可以免费找到许多高效的傅里叶变换实现：如果你手头没有，就去找一个并下载。在一系列特意选择的简单图像上运行它，研究其输出结果。给定一幅图像的变换结果，你能猜出原图像的一些特征吗？
通常是可以根据图像的傅里叶变换结果猜出原图像的一些特征的。例如，傅里叶变换的低频部分对应图像的平滑区域和整体亮度信息，高频部分对应图像的边缘、细节和纹理信息。
低频部分 ：对应图像的平滑区域和整体亮度信息 高频部分 ：对应图像的边缘、细节和纹理信息
如果变换结果中：
低频分量较强 ：说明原图像可能整体比较平滑，细节较少 高频分量较强 ：则原图像可能包含较多的边缘和纹理
此外，通过分析频谱的对称性、幅度分布等，还可以推测原图像的对称性、周期性等特征。
102、为什么图像函数的高频部分可能会引起关注？为什么傅里叶变换在分析这些高频部分时会有用？
图像函数的高频部分可能对应图像中的边缘、细节和纹理等信息，这些信息对于图像识别、特征提取等应用非常重要，所以会引起关注。
傅里叶变换能将图像从空间域转换到频率域，使高频部分在频率域中清晰呈现，便于对其进行增强、滤波等操作，因此在分析高频部分时很有用。
103、利用二维傅里叶变换，开发一个用于高通、低通和带通图像滤波的程序。
以下是开发该程序的步骤简述：
读取图像。 对图像进行二维傅里叶变换。 设计低通滤波器：
– 根据低通滤波器定义，在频率域中，远离坐标原点的点设置小值，靠近原点的点设置大值。
– 实现时，可根据公式生成低通滤波器的频率传递函数，如二维低通巴特沃斯滤波器公式。 设计高通滤波器：
– 可由低通滤波器生成，将低通滤波器的傅里叶频谱垂直翻转，即高通滤波器频谱等于 1 减去低通滤波器频谱。 设计带通滤波器：
– 选择特定频率范围进行增强，在频率域中设置相应频率范围的值，其他范围设置为小值。 进行滤波操作：
– 将图像的傅里叶变换结果与滤波器频谱进行逐元素相乘。 对滤波后的频谱进行二维逆傅里叶变换，得到滤波后的图像。 显示和保存滤波后的图像。
在 Python 中可使用 NumPy 和 OpenCV 库实现上述步骤。
104、找到一个能计算矩阵特征系统的软件包（有很多免费的）。针对你所选的一些矩阵，观察其特征值，以及当你对矩阵、矩阵的某一列或其中一个元素进行扰动时，特征值是如何变化的。
可使用 Python 的 NumPy 库来完成此任务。示例代码如下：
import numpy as np
# 定义一个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
print("原始矩阵的特征值:", eigenvalues)
# 对矩阵进行扰动
perturbed_A = A + 0.1 * np.eye(2)
perturbed_eigenvalues, _ = np.linalg.eig(perturbed_A)
print("扰动后矩阵的特征值:", perturbed_eigenvalues)
# 对矩阵的一列进行扰动
A_perturbed_col = A.copy()
A_perturbed_col[:, 0] += 0.1
col_perturbed_eigenvalues, _ = np.linalg.eig(A_perturbed_col)
print("一列扰动后矩阵的特征值:", col_perturbed_eigenvalues)
# 对矩阵的一个元素进行扰动
A_perturbed_element = A.copy()
A_perturbed_element[0, 0] += 0.1
element_perturbed_eigenvalues, _ = np.linalg.eig(A_perturbed_element)
print("一个元素扰动后矩阵的特征值:", element_perturbed_eigenvalues)
运行上述代码，即可观察特征值的变化。
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