上课注意力集中训练题（一） 1、下面每行中都有一些两两相邻、其和等于10的成对数字，在每对相加等于10数字的下 方画上线.例如：564367822691 2、每答对一对数字，则得1分，例如：孩子答对下面共130对，则得分130分。 3、小学生在10分钟内，初中生在7分钟内做完，从一开始做，就一直到做完为止，中间 不能停顿。 A 918569467883234567898765437 B 915321986543421521621728194 C 285689124567521631746135124 D 467382915673429123198265190 E 198274675379880283820324659 F 377089574974550553554465505 G 642876378298245786401825864 H 554744668831345178313141561 I 283212312543782923723632437 J 987868276570198684743289619 K 197382645591842345684567946 L 468246869181944555666677738 M 365917379437676655443322199 N 918273645537291082074567923 O 734855647237802675675676457 P 386918764382928754654543232 Q 754354682546857463529664534 R 439473682474636475697283728 S 619846328764284876597151682 T 542896643682675469457342891 U 654769847389647467647647346 V 738690128537823281817161564 W 642864962818365283607788991 X 829163837846528663377488559 Y 827463961984832845591826437
图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
第2章视觉注意机制理论分析 2.1 引言 随着信息技术的快速发展，数字图像、视频成为信息的重要载体。如何高效地处理和分析图像数据，理解图像内容已经成为当前的研究热点。众所周知，人类可以从复杂的场景中快速地找到我们感兴趣的区域，容易地完成对场景的理解。这是因为人类视觉系统(Human Visual System/HVS)的信息选择策略，利用视觉注意机制引导人眼在海量数据中注视到显著的区域，并分配资源对重要区域优先进行处理[10]。多数情况下，当我们的眼睛接收到来自外界的大量的视觉信息，大脑并不能对所有的视觉信息进行同时，而是删除大部分无用信息，筛选出少许感兴趣的重要信息，优先对这些视觉信息进行处理。 计算机作为目前处理信息最快的工具之一，在计算机图像处理中引入视觉注意机制，不仅可以提高数据筛选能力和计算机的运算速度，还在物体识别、目标跟踪、图像分析与理解等领域具有重要的应用价值，这就为汽车车牌的快速处理提供了一个很好的解决方法。但是目前的计算机视觉与人类的视觉在能力上存在着巨大的差异。视觉注意机制是涉及生物视觉处理等学科交叉领域，生物视觉与计算机视觉进行的学科交流为理论创新带来了新的思路：一个可行的方法是从研究人类的视觉系统(大脑)如何感知和识别外界视觉刺激出发，模拟人的视觉注意机制，建立一种有效的视觉注意计算模型，使计算机拥有人类所具备的观察和理解世界的能力，并将其应用于静态场景、动态场景的感兴趣区域检测及场景分类中。 2.2 人类视觉感知系统 关于人类的视觉感知系统，尤其是人类自身的视觉神经系统，心理学等相关领域专家已经进行了长期的探索和研究。通过深入研究探索，人们发现人类视觉神经系统中的视觉感官信息在人脑中是按照某一固定路径来进行传递的，其输入的是视觉刺激，输出的是视觉感知，主要是由视觉感官、视觉通路、视感觉中枢组织和视知觉中枢组织组成的，其分别负责视觉信息的生成、传送和分析。其中视觉信息分析过程可分为视感觉分析和视知觉分析，如图 2.1所示。
小学生注意力训练方法（视觉版） 适合对象：三年级至四年级 训练目的:训练学习能力，让学生上课专心听讲，考试不粗心，提高学习成绩。 训练要求:每次训练5-10分钟，家长监督训练结果，坚持训练，效果明显。 第一关考试不粗心题 训练目的: 提高学习注意力，减少粗心现象。 训练方法: 在下面字母行中找出字母”u”,并用圆圈圈起来 w r t y u t y h t u e x v I y g s x I u m o r e u c v t r s a I u r t u c w y y t u e c s x n w d t t e y t w c b n x y u e t c v u n m I t i o w b q u y e t x c I j k e r t u n c r e e u g e r y u z e u t n c I l p q u d u n v w u t u y e o u e g u s x I o u e r t z p r s a u y r b c u e n o d p o u t r t u o I u y e r t v b t m g e x s w e a I u e t b t u e r k d u I o e y t u I p o e r t 第二关上课不走神题 训练目的: 训练视觉注意力，提高学习效率。 训练方法: 找出每行中与其他不一样的字母或汉字，用圆圈圈起来，并记录下来。 BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBBDBBBDBBB 共( )个 YYYYVYYYVYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYYYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYVYYYV 共( )个 亏亏弓亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏共( )个 少少小少少小少少少少小少少少少小少少少小少少少小少少少共( )个 大太大大大太大大太大大大大太大大大太大大大太大大大大太共( )个 友友友支友友支友友支友支友支友友友支友友支友支友友支友共( )个 第三关细心写作业题 训练目的: 提高视觉集中能力，培养认真学习态度。 训练方法: 从下面的数字行中把所有2332圈出来。 2332 3322 2332 3223 3232 2323 3322 2332 3232 2332 2233 3322 2323 3232 2332 2323 3223 2323 3322 2332 2332 3232 2233 3232 3322 3223 2332 2233 3322 2233 2323 2332 2233 2332 3223 3322 2332 3223 3322 2233
视觉注意力训练方法是什么 孩子的视觉和注意力是比较关键的部分，在孩子的成长发育期间家长可以对孩子进行视觉和注意力的训练，平时可以跟孩子一起做手工或者是观看图画，做亲子游戏等活动，需要长期坚持才能使孩子的视觉和注意力更加集中，对孩子的大脑发育也很好。 ★视觉和注意力的训练方法 ★针对性训练才有效果：健知注意力提升课程先通过一个评估量表初始定制课程方案，再根据训练结果反馈动态调整方案，为每个学员个性化定制最高效的训练提升方案。 ★家庭训练容易坚持：注意力训练就像锻炼身体一样，每天30-40分钟就足够但需要长期坚持，健知训练课程随时随地可以进行，并且趣味性高，依从性好课程完成率很高。 ★不只是提升注意力：注意力不足的孩子往往在学习相关的感知觉功能和读写能力方面存在落后，训练课程包含注意力提升、感知觉提升和读写力提升三大部分，全方位提升注意力和学习能
力。 ★在线训练+教材训练+家庭教育指导科学搭配：在线训练采用计算机小游戏的形式，主要进行需要控制素材呈现时长，记录反应时间的训练任务;教材训练主要进行需要动手动笔，动脑筋 规划执行的训练任务;家庭教育指导主要围绕孩子在日常学习和 生活中的注意力问题的教养方法、辅导方法和亲子关系进行指导。 1、注意力与学习相关的感知觉功能训练，分为五大训练模块：注意力，记忆力，视知觉，协调性，执行力。每个模块下面又分列为若干不同的训练模式和难度阈值。 研究表明，注意力与感知觉功能与多种学习进程相关，训练课程通过个性化的注意力与感知觉功能训练，提升注意力与学习相关的感知觉功能。主要包括：主动注意力(注意察觉、注意维持、注意瞬脱、注意广度、选择注意、分配注意;打开学习的知 觉门户);视觉记忆、听觉记忆、工作记忆(增强信息的存取);视 空间感知和运动整合(阅读、书写、视听转化的基础);协调性(手眼协调、感觉统合;阅读、书写的基础);执行力(策略、排序、逻辑;文意理解和数学思维的基础)。通过训练后注意力缺陷与读写
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 一、机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
第2章机器视觉系统与数字图像处理 2.1机器视觉系统 2.1．1机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力地推动了机器视觉的发展。机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去；在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。机器视觉系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和
2012年第12期 吉林省教育学院学报 No.12，2012 第28卷JOURNAL OF EDUCATIONAL INSTITUTE OF JILIN PROVINCE Vol .28（总288期） Total No .296 收稿日期：2012—10—18 作者简介：陈梦泽（1984—），男，吉林长春人，长春师范学院数学学院，助教，硕士。研究方向：图像处理，视频图像水印，计算视觉等。 人类视觉注意力的发展与分析 陈梦泽 （长春师范学院数学学院，吉林长春130000） 摘要：人类视觉在面对复杂场景时，会迅速将注意力集中在显著性区域，从而发现其感兴趣的目标。由于注意力选择机制的存在，这种处理的精确性和速度会超过机器视觉。因此如何设计出能够模拟人类视觉注意力的模型是现在我们亟待解决的问题。 关键词：视觉注意；显著图；视觉特征中图分类号：TP391．41 文献标识码：A 文章编号：1671—1580（2012）12—0139—02 人类进行视觉信息的处理主要通过人类视觉注意这一重要的心理调节机制， 在信息爆炸的社会，有大量视觉信息输入的时候做有机筛选变得非常有必要，视觉注意力提供了这样的功能。人类视觉系统可以帮助我们过滤一些不相关的信息，更加关注感 兴趣的事物， 通过及时分析视频中主要的信息（颜色、亮度、轮廓、运动等），从而快速地提取关键目标对象。将这种机制引入到图像分析领域可以大大提高图像处理的效率。它主要应用在下面几个主要领域：图像和视频的压缩及编码、信息隐藏和数字水 印、 目标分割和检测识别、图像检索、场景分析等 。 一、静态图像影响视觉注意程度的主要因素 图1观察图像 最基本的视觉信息包括：颜色、亮度、轮廓、位置 等。根据人类视觉处理信息的流程， 对于静止的图像，底层视觉特征是影响视觉注意程度的首要因素：物体的亮度越高越容易被关注、物体的边缘有较高的对比度可以得到更多的注意，颜色越鲜艳则在图片中更突出。例如我们在看到图1时，我们会在第 一时间注意到鱼，两只鱼在视觉上是显著的，它们的 颜色和形状都和背景不一样， 在水中很明显。这种明确的视觉特性差异是由物理刺激形成的。同时高层信息对注意力也有较大影响：例如人们会更注意 尺寸大的或者细长条的物体， 位于区域中央25%的区域比其余部分注意度高，例如图1中鱼的位置在图片的中央，就单一物体来说在画面中最大；前景比 背景包含更多的语义信息， 则具有更高的注意程度，例如在包含有人物的图像中，人物尤其是面部及面部器官更容易吸引注意。 对于静态图像的视觉注意力的研究有很多经典的模型。最早的Treisman 提出的特征整合理论，把视觉信息处理过程分为前注意阶段和集中注意阶段，在前注意阶段提出各种视觉特征，并在注意阶段 以串行方式整合为视觉客体。在此基础上， 1990年，Wolfe 提出了指向性搜索理论，对一幅图像，通过滤波得到各个视觉特征的特征图，然后通过不同 的加权方式将其综合成一张特征图， 图像中幅度大的地方就是感兴趣的区域。1998年， Itti 等在Koch 的理论框架基础上提出了显著性的视觉注意模型，它的目标选择是基于自底向上数据驱动的，通过特征提取、显著图生成和注意焦点的转移三个过程来选取目标对象。 二、动态图像影响视觉注意程度的主要因素在视频中除了有静态图像影响视觉注意程度的因素外，最引人注意的是运动特征，高速行驶的汽车总要比静止的路标更吸引人的注意。随着时间的推 9 31
机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
题目：注意力模型的当前发展水平 作者：Ali Borji, and Laurent Itti 摘要：视觉注意力的建模，特别是刺激驱动的，基于显著性的注意力，在过去25年内已经是一个非常活跃的研究领域。现在有很多不同的模型，除了给其他领域带来理论贡献以外，这些模型已经在计算机视觉，移动机器人，和认知系统展示出成功的应用。这里我们从计算角度综述应用在这些模型的基本概念。我们提出了对大概65个模型的分类，提供了一个方法、性能和缺点的关键的比较。特别是，提出了从行为研究和计算研究得出的13个标准，来量化笔记注意力模型。并且，我们解决了一些具有挑战的模型问题，包括计算模型的生理解释，与眼动数据库的关系，自上而下和自下而上的分离，以及构建有意义的性能指标。最后，我们突出注意力模型的今后研究方向，为未来提出见解。 1，介绍 每秒钟有大量的视觉信息进入人们的眼睛[1][2]。如果没有一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据，实时处理这些数据将是一个非常恐怖的事情。高层次的认知和复杂处理，比如物体认知或者场景理解，都依赖这些经过这种方式【注：一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据】转换过的易处理的数据。本文将讨论的这个机制就是视觉注意力，他的核心在于选择机制的思想以及相关的概念。对人类来说，注意力通过已经进化为高分辨率的中央凹的视网膜【注：中央凹（central fovea）：是眼球后极视网膜上一个浅黄色的区域，称为黄斑。其中央有一椭圆形小凹，称为中央凹】和一个底分辨率的周围区域实现的。尽管视觉注意力将这些解剖学组织指向场景中的重要部分来采集更具体的信息，（视觉注意力模型的）主要问题是基于这个指向的计算机制。 近年来，科学研究的很多方面已经旨在回答这个问题。心理学家研究了视觉注意力的相关行为，比如变化盲点[3][4]【注：变化盲点Change blindness 是一个心理学现象，当刺激发生变化时，人们往往无法注意到】，无注意力盲点[5]【注：无注意力盲点inattentional blindness是我们无法注意到一些显而易见的激励】和注意瞬脱[6]【注：注意瞬脱attenional blink是指在一个连续的注视过程中，我们会短时间内无法注意到一些显著的物体或者其他东西】。神经生理学家证明了神经元是如何适应自己来更好的感知感兴趣的物体 [27][28]。计算神经科学家已经构建了现实的神经网络模型来模拟和解释注意力行为（比如[29][30]）。受这些研究的鼓励，机器人学家和计算机视觉科学家已经试图解决计算复杂度的内在问题来构建能够实时工作的系统（比如[14][15]）。尽管现在在以上提及的研究领域已经有很多模型，这里我们仅讨论能够计算图像或者视频的显著图的模型（见下节的定义）。对于计算视觉注意力的计算模型的一般综合，包括偏向竞争[10]，选择调节[15]，注意力模型的规范化[181]，和其他模型，参考[8]。从心理学、神经生理学以及计算角度出
小学生学习能力教育训练 适合对象：五年级至六年级 时间:____月____日第____周星期______ 学生姓名__________ 训练目的:训练学生学习能力,能使学生上课专心听讲,考试不粗心,提高学习成绩 训练要求:每天训练10分钟,由家长监督训练结果,必须每天坚持训练,效果明显 第一关考试不粗心题 训练目的:提高考试注意力和视觉分辨能力 训练方法:找出每组中与其他不一样的数字字母和汉字，用圆圈把它们圈起来并记录下来99899 共( )个YTYTTYTTTYTTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTTTYTYTTTT 共( )个bbpbbbbpbbbbbpbbbbpbbbbpbbbbbpbbbbbpbbbbbpbbbbpbbbbpb 共( )个BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBBDBBBBB 共( )个 人人人人八人人人八人人八人人八人人人人八人人人八人人共( )个 正正正五正正正正五正正正正正正五正正正正五正正五正正共( )个 天天天天无天天天无天天天天无天天天天无天天天无天天天共( )个 第二关细心写作业题 训练目的:提高学习注意力和细心态度 训练方法:查下面的数字表,看“23”共出现多少次,如“03023”算有一个“23”,“23523”算有两个“23”,找找下面到底有多少个“23” 26876 23456 32455 56432 45445 52344 65454 54375 23568 23468 97865 56423 67432 23345 25236 42353 54908 52387 54323 23695 57232 31685 76439 35785 42356 94232 91423 58653 28943 68234 72134 43678 62345 51243 62345 25723 43234 65465 34363 56523 94232 46556 91423 58653 28943 23345 25236 42353 52344 52354
数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸，注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分，共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:
a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象，若每像元用,bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1，则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分，共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。
视觉专注力训练一（5分钟） 1、WVWWVVWWVWVWWVVWWVWWVWVVWWWVVWVWV W 共有（ ）个；V 共有（ ）个 2、DBBDDBDBDBDDBBDDBDBDBDDDBBDBDDBDDDBDDBDB D 共有（ ）个；B 共有（ ）个 3、MNNMMNMNMMMNNMNMNNNMMNMNMNMMMNNMNMN M 共有（ ）个；N 共有（ ）个 4、OCOCCOOCOCOCCOCOCOOOCCCCOCOCOCOOCCCOOOCOC O 共有（ ）个；C 共有（ ）个 5、GCGCGCCCGGGCCGCGCGCCCGCCGCGGCGGGGCCGCGCGC G 共有（ ）个；C 共有（ ）个 6、EFEFFEFFEFFEFEFEFFFEEEFFEFEFEFFEFEFEEFFEFEFFEFFEF E 共有（ ）个； F 共有（ ）个 7、XYXYXYXYXYXYXXYYXYXXXXXXYYYXYXYXYYYXYXY X 共有（ ）个；Y 共有（ ）个 8、HLHLHLHHLLLHLHLHLHLHHHLHLLLLHLHHLHLHLHLLHLH H 共有（ ）个；L 共有（ ）个 9、TFFTFTTTFTFTTFTTFTTFTTFTTTTFTFFFFTFTFTTFTFTFTFTF T 共有（ ）个；F 共有（ ）个 10、RKKRRKRKKKRKRKRRKRRKRKRKRKKKRKKKRRRRKRKK R 共有（ ）个；K 共有（ ）个 《全脑教育研究室》专注力训练 学员姓名：
1、&##&&##$#$#$&&$#&&##$#&$&$$&#&$&#$&&$$#$#$&$##& #共有（）个；$共有（）个；&共有（）个2、@%&%@&@%%&%&&%%@%@%&%@&%@%@&%&&@@ @共有（）个；%共有（）个；&共有（）个3、bdccdbcdbdbcdbbccbcdbdbbdbcbddbcdbdbddcbdbdbcdcdbbccbdbcdbd b共有（）个；c共有（）个；d共有（）个4、pqgpqgqgqppqgqpgqgqpqgqpgqpqqgpqpgqpggpqgpqqgpgqpggpqggpq p共有（）个；q共有（）个；g共有（）个5、ceoecceoeoooeccecocoeecoeoccoeceoceoceoooecceocoeoceocoecoeeo c共有（）个；e共有（）个；o共有（）个6、uvvuwuvwuvvwuvuuuvwwuvwvuvwuvuuwvuvwuvuwuvuwuwvvwuv u共有（）个；v共有（）个；w共有（）个7、nmmhhnmnhmnhmnmnnmhmhmnmhmnhmhmmmhnnhmhnnmhhhnm n共有（）个；m共有（）个；h共有（）个8、kxvxkxkxxxkvkkvxvkxvvxkkxvxvxkvkkkvvxvxkvkxvxxkvvkvxkvvkx k共有（）个；x共有（）个；v共有（）个9、×÷+××+÷+÷+×++÷+÷+×÷+×+÷+××+×++×+÷÷+ ×共有（）个；÷共有（）个；+共有（）个10、≥＜≥＞＜＜≥＜＞≥＜≥＞≥＜＜≥＞＞≥＞≥＜≥≥＞＜＞ ＞共有（）个；＜共有（）个；≥共有（）个
第一章概述 点运算：在图像处理中，只输入该像素本身的灰度的运算方式。 领域运算：在图像处理中，不仅输入该像素f0本身的灰度，还要以该像素f0为中心的某局部领域(即邻域)中的一些像素的灰度进行运算的方式。 对比度/清晰度：画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。【维基百科，课件上没找到】 第二章图像预处理 一、灰度变换（点运算） 目的：改善图像的灰度对比度或满足图像上灰度的某些特殊要求（问题：灰度偏暗或偏亮；范围不足；局部层次差） 1、灰度范围移动处理 g(i,j)=f(i,j)+d 当d>0时，灰度范围向高端移动，图像变亮； 当d<0时，灰度范围向低端移动，图像变暗； 2、灰度线性变换 （1）整体灰度线性变换 （g a=0,g b=255） （2）局部灰度线性变换 a. 限幅灰度拉伸-局部感兴趣（局部灰度拉伸到最大限度，而无用信息被抑制为黑色 或白色的单一灰度） b. 锯齿形灰度拉伸 将输入图像中不同灰度区间[f1,f2]、[f2,f3]、[f3,f4] 进行同样的灰度拉伸，使各个灰度区间都扩展到 允许的整个灰度范围[g a,g b]。 使输入图像中原来是缓慢变化的灰度，经变换后 在这些区间的f1、f2、f3等分割点的两端灰度发生 了突变。 c. 阈值灰度拉伸-二值图像
3、灰度非线性变化 （1）对数变化 g(i,j)=log[f(i,j)] 变换后的图像中低灰度区的灰度值 得到了拉伸，即对比度增强，而高灰度区 的灰度值被压缩，并且高低灰度区的灰度 过度平滑。 （2）连续函数变化 （3）二次变化 G(x,y)=f(x,y)2，0 一、视觉敏捷力测试 1．训练方法:找出每组中与第一个字母或汉字不一样的，用圆圈把它们圈起来并记录下来。BBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBBDBBBDBBBBBDBBBBDBBBDBBBDBDBB共()个YYYYVYYYVYVYYYYVYYYVYVYYYYVYYYYVYYYYVYYYVYVYVYYVY共()个 亏亏弓亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏亏亏弓亏亏弓共()个 少少小少少小少少少少小少少少少小少少少小少少少小少少少小共()个 大太大大大太大大太大大大大太大大大太大大大太大大大大太大共()个 友友友支友友支友友支友支友支友友友支友友支友支友友支友支共()个测试目标：培养学生视觉的敏捷性、分辨性、专注性。利用眼睛来完成分辨的任务，必须在注意力高度集中的基础上才能完成，通过不同的视觉任务可以有效的进行专注力的训练。 测试要求：每组数只准看一遍，不能回读。 测试结果评定：如果学生在2分钟之内完成，说明视觉敏捷性已经达到很“专注”的水平了；如果是在2到5分钟之内完成，说明视觉敏捷性“比较一般”；如果5分钟之后完成或未完成，说明视觉敏捷性“很差”。 二、测试说明：下面的100个数字是打乱顺序后排列的，请你按照顺序在里面找出15个数字来，例如从1～15或从2～16或30～44等，记录下你找到这15个连续数字所花的时间。 12 33 40 97 94 57 22 19 49 60 27 98 79 870 13 61 680 99 541 95 14 76 81 59 48 93 28 20 96 34 62 50 368 16 78 39 86 742 11 82 85 38 87 24 47 63 32 77 51 71 21 52 4969 35 58 18 43 26 75 30 67 64 88 17 46 53 172 15 54 10 37 23 83 73 84 90 44 89 66 91 74 92 25 36 55 65 31 045 29 56 2 测试目标：测试你在集中注意力时的记忆程度与视觉注意的广度。 测试要求：测试前可看一遍，目视完成，不能回做。 测试结果评定：如果学生在30～40秒内就找到了15个连续数字，那集中注意力时的记忆程度就属于“优等”了，大约只有5%的人有这样的能力；如果有的学生只用了40～ 视觉注意力训练 让孩子看一些照片或动物图片，并且提出一些问题。比如给孩子看一张照片，让他说说照里都有什么人，几个男的、几个女的、几个大人、几个小孩儿、他们每个人都在干什么、手里拿的是什么等等。再比如让孩子观察桌子上的水果，然后让他说出它们的名称、颜色等等，不过让孩子观察的东西要不断的变换，不然孩子就会感到没兴趣了。 2 听觉注意力训练 给孩子讲故事，事先说好了，故事讲完了之后要提出问题让他回答，如果能够在讲故事之前就把要问他的问题提前告诉他（假如这些问题能够引起他的兴趣），相信效果会更好。这就好比我们听老师讲课一样，如果事先做好了预习，找出了自己有疑问的地方，在听讲时就会特别心，因为是带着要寻找答案的愿望去听的。当然这样做，一开始孩子可能会只顾找答案而忽略了其他内容，不过训练的次数多了，提的问题也增多了，这样孩子就会把注意力放在整个故事上了。 3 动作注意力训练 就是通过让孩子完成特定的动作来达到训练注意力的目的。比如教他做一些体操动作、舞蹈动作或一些游戏动作，都能达到这种效果。可以进行“请你跟我这样做”这个游戏，大家围一个圈，前一个人做什么动作，紧挨着他的人就学着做这个动作，第三个人又学第二个人的动作，以此类推，谁要是跟不上就要罚唱歌，可以让小朋友们一起来做这个游戏，也可以全家人一起来做。 4 混合型注意力训练 实际上就是把眼睛看、耳朵听和做动作结合起来，既训练了视觉和听觉，又训练了动作，这种混合型注意力的训练难度大，注意力稍不集中就可能乱套，所以做这种类型训练要从最简单的动作开始，不能操之过急，可以边说边示范给孩子看，让孩子跟着做，比如说出一种物品的名称，让孩子把它指出来等。 5 除了对孩子进行注意力训练之外，还有一点也不能忽略，那就是找出孩子注意力不能集中的原因，这样就可以对症下药，根据孩子的弱点，一方面帮助他排除和解决一些防碍他集中注意力的因素，另一方面配合注意力的训练，提高孩子的自我控制能力。其实有时孩子对于和学习没有关系的一些动作、行为不能够做到自我控制，这说明他还不能够分清楚哪些是在上 《图像处理与机器视觉》 作业 姓名： 学号： 专业：测试计量技术及仪器 时间：2016年4月 作业一：图像增强 1、图像灰度变换。 对图像（见图1）进行对比度拉伸，通过直方图获取灰度分布的最小、最大值。 图1 灰度拉伸 算法描述： 直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，它广泛应用在图像增强处理中。可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展了像素取值的动态范围。由于许多图像的灰度值是非均匀分布的，而且灰度值集中在一个小区间内的图像也是很常见的。直方图均衡化就是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法。直方图均衡化处理是以累积分布函数（Cumulative Distri-bution Function- CDF ）为基础的直方图修改法。直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像。 源程序： clear;clc;close; I=imread('E:\学习\图像处理与机器视觉\灰度变换.bmp');%读取图像 [m,n,o]=size(I); grayPic=rgb2gray(I); figure,imshow(I); figure,imshow(grayPic); gp=zeros(1,256); %计算各灰度出现的概率 for i=1:256 gp(i)=length(find(grayPic==(i-1)))/(m*n); end figure,bar(0:255,gp); title('原图像直方图'); xlabel('灰度值'); ylabel('出现概率'); newGp=zeros(1,256); %计算新的各灰度出现的概率 S1=zeros(1,256);视觉注意力
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