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什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。
答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，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、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。
答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采集物体影像。
图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答：。
机器视觉技术的现状：机器视觉是近20〜30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
机器视觉常见问题解答（作者：李军单位:无锡创视新科技有限公司）1.应该怎样选择相机或者说是选择相机应该注意哪些?以上说的多是相机的原理和一些关键技术，对于接触机器视觉技术者熟悉这些可能需要一个过程，但选择相机却往往刻不容缓的摆在面前。
因此，选择相机最简单的方法是您将您检测或测量的要求告知专业机器视觉系统集成商，他们应该能帮到您。
通常您首先需要知道系统精度要求和相机分辨率，可以通过公式：X方向系统精度(X方向像素值)=视野范围(X方向)/CCD芯片像素数量(X方向); Y方向系统精度(Y方向像素值)=视野范围(Y方向)/CCD 芯片像素数量( Y方向)来获得。
当然理论像素值的得出，要由系统精度及亚像素方法综合考虑;接着您要知道系统速度要求与相机成像速度，系统单次运行速度=系统成像(包括传输)速度+系统检测速度，虽然系统成像(包括传输)速度可以根据相机异步触发功能、快门速度等进行理论计算，最好的方法还是通过软件进行实际测试;再接着您要将相机与图像采集卡一并考虑，因为这涉及到两者的匹配：视频信号的匹配。
对于黑白模拟信号相机来说有两种格式，CCIR和RS170(EIA)，通常采集卡都同时支持这两种相机; 分辨率的匹配。
每款板卡都只支持某一分辨率范围内的相机;特殊功能的匹配。
如要是用相机的特殊功能，先确定所用板卡是否支持此功能，比如，要多部相机同时拍照，这个采集卡就必须支持多通道，如果相机是逐行扫描的，那么采集卡就必须支持逐行扫描;接口的匹配。
确定相机与板卡的接口是否相匹配。
如CameraLink、Firewire139 4等。
最后才应该是价格的比较。
2.什么是亚像素?一般用分辨率这个名词来描述CCD芯片上的行列数。
实际上，CCD芯片是一个抽样器件，它的最大抽样率由抽样定律决定，即抽样率必须高于奈奎斯特频率的2倍。
抽样理论在一维时间信号中得到了广泛的使用，但并没有被完全的应用到C CD芯片的信号采样中。
机器人视觉算法参考答案1.什么是机器视觉【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。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于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；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
正是由于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，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
【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)影像撷取卡(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【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。
机器视觉技术试题及答案1. 下列哪项不属于机器视觉应用的分类( )A. 视觉引导与定位、B. 产品外观检测、C. 精准测量测距、D. 自然语言处理。
2. 下列哪项不是机器视觉的优点( )A. 不会疲劳，持久工作、B. 不受主观影响、C. 不受情绪影响、D. 对温度湿度空气质量有要求3. 人工视觉的特点是( )A. 适应性差、B. 精度低、C. 效率低、D. 成本高4. 机器视觉产业结构不包括( )A. 提供数据采集服务、B. 自动驾驶、C. 计算算力服务、D. 算法及应用服务5. 知识图谱技术不适合应用在( )A. 专家系统、B. 故障排查、C. 交通管理、D. 根因分析6. A 技术是将简单的智能场景，迁移到边缘端执行，提升智能应用的执行效率。
A:边缘计算B:大数据C:云计算7. 机器视觉的应用已经从最初的 A ，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域。
A:汽车制造领域B:军事领域C:实验室8. 自然语言处理的研究可以分为基础性研究和应用性研究两部分，语音和文本是两类研究的重点。
A:理论B:应用性C:实践二、填空题1. 计算机视觉是计算机科学的分支，是指用 ( ) 和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量。
2. 优化机械臂的活动路径，提升执行精度和效率应当使用 ( ) 技术。
(答案：请设置答案)1. 机器视觉在交通、安防、医疗、体育赛事等多个领域都有应用对错2. 机器视觉是计算机视觉在工业场景中的应用，目的是替代传统的人工对错3. 在人工智能各行业的应用程度中，工业领域的应用价值最高对错4. 2002年至今。
我们称之为机器视觉萌芽期，可以按到中国机器视觉的快速增长趋势对错5. 越来越多的本地公司开始在他们业务中引入机器视觉，一些是普通工控产品的代理商，一些事自动化系统集成商对错6. 机器视觉边缘计算基数是对获取的图像信息进行处理的关键步骤，也是视觉控制系统的重要基础对错7. 在自动化汽车生产线中，视觉系统必要时需要同机器人匹配应用，并与生产线的PLC控制系统建立连接，以实现测量、检测、定位和识别的功能对错8. 视觉检测系统的特点之一是适合在安全风险高、人机工程恶劣和环境差区域工作对错9. 传统安全巡检主要依靠人工，在巡检确定性、效率、及时性等方面都存在一定优势对错10. 在质量检测场景中，通过机器视觉等技术，对零部件的实时监控对错。
计算机视觉考试题库及答案计算机视觉是人工智能领域的重要分支，它致力于使计算机具备类似人类视觉系统的能力，从图像或视频中理解和解释信息。
随着计算机视觉的发展和应用日益广泛，许多机构和个人都对该领域的知识和技能进行考核。
为了帮助考生更好地准备和备考计算机视觉考试，本文将提供一份计算机视觉考试题库及答案，供学习和参考。
题目一：1. 请简要解释计算机视觉的定义和作用。
答案一：计算机视觉是一种模拟和复制人类视觉系统的技术与科学。
它利用计算机和相应的算法来获取、处理、分析和理解图像和视频数据，从而让计算机具备类似人类视觉系统的能力。
计算机视觉的作用包括目标检测与跟踪、图像识别与分类、场景理解与解释、三维重构与建模等。
题目二：2. 请列举计算机视觉中常用的图像处理技术，并简要说明其原理和应用场景。
答案二：（1）灰度变换：通过对图像的亮度进行变换，改变图像的对比度和亮度，常用的灰度变换包括直方图均衡化和伽马校正。
应用场景包括图像增强和色彩校正等。
（2）图像滤波：通过对图像进行空域或频域滤波，实现图像平滑或增强。
常用的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
应用场景包括图像去噪和边缘检测等。
（3）边缘检测：通过检测图像中的边缘和轮廓，获得图像的结构信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
应用场景包括目标检测和图像分割等。
（4）图像分割：将图像分成若干个具有独立意义的区域。
常用的图像分割算法包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
应用场景包括目标提取和图像分析等。
题目三：3. 请简要介绍计算机视觉中的机器学习方法，并说明其在物体识别中的应用。
答案三：计算机视觉中的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习通过提供标记的训练样本来训练模型，从而实现对未知样本的判别和分类。
无监督学习通过从未标记数据中学习数据的统计特性和结构，进行数据聚类和降维等任务。
机器视觉基础知识题库单选题100道及答案解析1. 机器视觉系统中，用于采集图像的设备通常是（）A. 传感器B. 相机C. 镜头D. 光源答案：B解析：相机是机器视觉系统中用于采集图像的主要设备。
2. 以下哪种光源在机器视觉中常用于检测物体表面的缺陷？（）A. 环形光源B. 条形光源C. 同轴光源D. 点光源答案：C解析：同轴光源能突出物体表面的不平整，常用于检测表面缺陷。
3. 机器视觉中，图像分辨率的单位通常是（）A. dpiB. ppiC. lpiD. mpi答案：B解析：ppi（Pixels Per Inch）是图像分辨率的常用单位。
4. 图像的灰度级通常用（）来表示A. 二进制数B. 十进制数C. 十六进制数D. 八进制数答案：A解析：图像的灰度级一般用二进制数表示。
5. 机器视觉中，用于提取图像特征的算法属于（）A. 图像增强B. 图像分割C. 图像识别D. 图像压缩答案：C解析：图像识别的过程包括提取图像特征。
6. 以下哪种图像滤波算法可以有效去除椒盐噪声？（）A. 中值滤波B. 均值滤波C. 高斯滤波D. 双边滤波答案：A解析：中值滤波对椒盐噪声有较好的去除效果。
7. 在机器视觉中，边缘检测常用的算法是（）A. Sobel 算子B. Laplacian 算子C. Canny 算子D. 以上都是答案：D解析：Sobel 算子、Laplacian 算子和Canny 算子都常用于边缘检测。
8. 机器视觉系统的精度主要取决于（）A. 相机分辨率B. 镜头精度C. 图像处理算法D. 以上都是答案：D解析：相机分辨率、镜头精度和图像处理算法都会影响机器视觉系统的精度。
9. 以下哪种颜色空间在机器视觉中常用于颜色检测？（）A. RGBB. HSVC. YUVD. CMYK答案：B解析：HSV 颜色空间更适合颜色检测。
10. 图像二值化处理中，常用的阈值选取方法是（）A. 固定阈值B. 自适应阈值C. 手动阈值D. 以上都是答案：D解析：这几种阈值选取方法在不同场景中都有应用。
机器视觉基础智慧树知到课后章节答案2023年下青岛滨海学院青岛滨海学院绪论单元测试1.中国的机器视觉技术起步较晚，且发展缓慢。
（）答案:错2.机器视觉技术被广泛的应用在工业、农业、医药、军事、交通、气象等等国民经济的诸多领域。
（）答案:对3.机器视觉技术可进行颜色的识别、字符的识别、图形的识别、人脸的识别，甚至很相似的动物的识别。
（）答案:对4.在不适合人工作业的危险生产环境，可以考虑使用机器视觉技术代替人眼。
（）答案:对5.本课程的内容包括（）。
答案:图像处理基本操作;图像的采集;图像的几何变换、图像的特效处理、图像的美化;浅谈深度学习模块一测试1.分辨率和像素深度共同决定了图像的大小。
（）答案:对2.常用的国外相机有（）。
答案:AVT;康耐视;达尔萨3.线阵相机芯片为线状，相机一次拍出来的图像是一条线，线阵相机需要多次成像后，将所成的“线”拼成一幅完整的图像。
（）答案:对4.当光线不足时，应该把光圈调大，让更多光线进入相机，反之亦然。
（）答案:对5.合适的光源系统能够对整个机器视觉检测项目起到事半功倍的作用，光源的具体作用（）。
答案:照亮目标，提高亮度;克服环境光的干扰，保证图像的稳定性;用做测量的工具或参照物;提高需要检测目标与背景的对比度模块二测试1.人眼看起来连续的视频，其帧速率至少要达到（）答案:15fps2.下列像素值中代表黑色的是（）答案:RGB(0,0,0)3.图像直方图的横坐标的数值从0-255。
（）答案:对4.OpenCV中保存图片的函数是（）。
答案:cv2.imwrite()5.OpenCV中将图片写入视频的函数是（）答案:cv2.VideoWriter()模块三测试1.图片的竖直镜像是将图像上半部分和下半部分以图像水平中轴线为中心轴进行对换。
（）答案:对2.图像的几何变换包括（）。
答案:缩放;移位;镜像和旋转;剪切3.图片的镜像dst[height,i] = (0,0,255)中(0,0,255)表示是（）。
机械视觉考试题目及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 机械视觉系统中，用于捕捉图像的设备是：A. 传感器B. 相机C. 显示器D. 存储器答案：B2. 在图像处理中，边缘检测的目的是：A. 提高图像对比度B. 检测图像中的直线和曲线C. 识别图像中的特定颜色D. 增强图像的纹理特征答案：B3. 以下哪个算法常用于图像的去噪处理？A. 拉普拉斯算子B. 高斯滤波C. 霍夫变换D. 直方图均衡化答案：B4. 在机器视觉中，色彩空间转换通常不包括以下哪种颜色空间？A. RGB到HSVB. HSV到RGBC. RGB到CMYKD. HSV到LAB答案：C5. 以下哪个术语描述的是图像中像素值的分布情况？A. 分辨率B. 对比度C. 色彩空间D. 直方图答案：D6. 机器视觉中，用于测量物体尺寸的常用方法是：A. 边缘检测B. 特征匹配C. 模板匹配D. 轮廓跟踪答案：A7. 在图像分割中，阈值分割法是基于以下哪种属性？A. 颜色B. 纹理C. 亮度D. 形状答案：C8. 以下哪个算法是用于图像特征点检测的？A. 拉普拉斯算子B. SIFTC. 直方图均衡化D. 高斯滤波答案：B9. 在机器视觉中，用于识别和跟踪运动物体的技术是：A. 目标跟踪B. 目标检测C. 目标分割D. 目标分类答案：A10. 以下哪个术语描述的是图像中局部区域的亮度变化？A. 边缘B. 纹理C. 噪声D. 斑点答案：A二、简答题（每题5分，共30分）1. 简述机器视觉系统的基本组成。
答案：机器视觉系统的基本组成包括图像采集单元、图像处理单元、图像分析单元和执行单元。
2. 描述图像增强的目的及其常用的方法。
答案：图像增强的目的是提高图像的视觉效果或提取图像特征以便于后续处理。
常用的方法包括直方图均衡化、滤波、对比度增强等。
3. 解释什么是图像的边缘检测，并举例说明其应用。
答案：图像的边缘检测是指识别图像中亮度变化显著的区域，这些区域通常对应于物体的边界。
计算机视觉试题及答案解析计算机视觉是计算机科学领域中的一个重要分支，旨在使计算机具有理解和解释图像和视频的能力。
本文将为您提供一些计算机视觉的试题，并对每个试题的答案进行解析。
希望通过本文的学习，您能更好地理解计算机视觉的知识和应用。
1. 在计算机视觉中，什么是图像分割？答：图像分割是将图像划分为若干个具有独立语义的区域的过程。
其目标是将图像中的每个像素归类到特定的区域，以实现对图像的语义理解和分析。
解析：图像分割是计算机视觉中的一个基础任务，常用于目标识别、图像分析等领域。
通过图像分割，可以将图像中的不同物体或区域分离开来，便于后续的处理和分析。
2. 什么是特征提取？在计算机视觉中有哪些常用的特征提取方法？答：特征提取是指从图像或视频中提取出具有代表性的特征，用于描述和表达图像的某些重要属性或结构。
常用的特征提取方法有颜色直方图、纹理特征、边缘检测等。
解析：特征提取是计算机视觉中非常重要的一步，它能提取图像中的关键信息，帮助计算机进行图像分类、目标识别、图像匹配等任务。
不同的特征提取方法适用于不同类型的图像和应用场景。
3. 请解释卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的作用。
答：卷积神经网络是一种深度学习算法，它模拟了人脑中视觉皮层的工作原理，并在计算机视觉中取得了极大的成功。
CNN在计算机视觉中主要用于图像识别、目标检测和图像分割等任务。
解析：卷积神经网络通过多层的卷积和池化操作，可以有效地提取图像的特征，并进行图像分类和目标识别。
它具有良好的特征提取能力和自动学习能力，能够自动学习到图像中的重要特征，并进行高效准确的图像处理和分析。
4. 请简要介绍图像识别中的目标检测算法。
答：目标检测是指在图像中定位和识别出物体或目标的算法。
常用的目标检测算法有基于深度学习的 Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
1、机器视觉是一项综合技术包括_图像处理_、机械工程技术、_控制__、电光源照明、光学成像、传感器、_模拟与数字视频技术_、__计算机软硬件技术_等。
2、相对人类视觉，机器视觉在_速度_、感光范围_、观测精度_、环境要求等方面都存在显著优势，特别在有害环境下或_重复性工作_下。
3、机器视觉是机器人_自主行动_的前提，能够实现计算机系统对于外界环境的观察_、_识别_以及_判断_等功能，对于_人工智能_的发展具有极其重要的作用。
4、从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：_图像的采集_、_图像的处理和分析_、_输出或显示_。
5、—个典型的机器视觉系统应该包括_光源__、_光学系统_、_图像捕捉系统_、图像数字化模块、_数字图像处理模块_、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
6、机器视觉是一项综合技术。
其中包括_数字图像处理技术_、机械工程技术、控制技术、_光源照明技术_、光学成像技术、__传感器技术_、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
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答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，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、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
2.机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。
答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是 CCD 和 CMOS）采集物体影像。
图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、1/ 19平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 设备。
3.试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答：。
机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
4.机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。
请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。
答：一、在激光焊接中的应用。
通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。
二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。
三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。
3/ 195.什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。
论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。
答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信 ? j 2? ux F ? f ? x ?? ? F ? u ? ? ? ?? dx 号或余弦函数叠加之和。
f ? x ? e---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为： F ? u ? ?, u ? 0,1, 2, N ? 1 ? f ? x ?eM ?1 N ? ? ux vy ? 1 ? j 2? ? ? ?1 ?M N ? 二维连续函数的傅里叶变换为： F ? u, v ? f x , y e ? vy )? ? ? ? ? ? ? j 2? ( ux ?MN F ? f ? x, y ?? ? F ? u , v ? ? ? ?? dxdy x ?0 y ?0 ?? ? f ? x , y ? ex ?01 NN ?1? j 2? ux N二维离散傅里叶变换为：u ? 0,1, 2,M ? 1; v ? 0,1, 2,N ?1图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。
作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。
6.图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。
灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。
灰度变换分为线性变换和非线性变换。
5/ 19线性变换的灰度区变换时线性拉伸或压缩的。
非线性变换的灰度区变换时非线性的。
常用的灰度变换形式有:一、全域线性变换，在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能局限在一个很小的范围内。
这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。
用一个线性单值函数，对帧内的每一个像素做线性扩展，将有效的改善图像的视觉效---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 果。
二、分段线性变换：将灰度区间分成两段乃至多段分别做线性变换。
分段线性变换的优点是可以根据用户的需要，拉伸特征物体的灰度细节，相对抑制不感兴趣的灰度级。
三、非线性变换：可以实现图像灰度的非线性变换，例如，对数变换，当希望对图像的低灰度区有较大的扩展而高灰度区压缩时，可以采用此变换。
它能使图像灰度的分布均匀，与人的视觉特性相匹配。
7.什么是图像直方图？直方图均衡化有什么用？答：图像直方图描述图像中各灰度级出现的相对频率. 其横坐标是灰度值、纵坐标是概率密度（连续图像）或概率值（离散图像）。
灰度直方图可以得到诸如总体明亮程度、对比度、对象可分性等与图像质量有关的灰度分布概貌。
例如,一些图象由于其灰度分布集中在较窄的区间，对比度很弱,图象细节看不清楚.此时,可采用图像灰度直方图均衡化处理。
直方图均衡化就是通过变换函数将原图的直方图调整为平坦的直方图，然后用此直方图校正图像，通过均衡化是图像灰度间隔拉大，加大了图像反差，改善视觉效果,达到增强目的。
从而有利于图像的分析和识别，并且每个灰度级有大致相同的像素点。
7/ 198.什么是图像滤波？图像滤波有何用？答：图像滤波，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。
通过图像滤波抑制噪声除，可以得到比较干净清晰的图像，但会使得边缘模糊。
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标像的噪声---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 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。
图像滤波的作用在于：一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；二是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时混入的噪声。
9.图像空间域低通滤波有何作用？答：直观上看，它会使图像变的模糊，平滑。
使不同颜色或灰度间有一定的过度，棱角分明的图像模糊化由于图像噪声空间相关性弱，他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内，因此可以用低通滤波的方法来实现图像的平滑，去除噪声干扰。
图像空间域低通滤波可以消除噪声，减小“抖动”现象，提高信噪比，增加图象的清晰度，并能提取图象的特征作用为识别目标的模式。
10.空间域图像锐化有哪些方法？论述其特点。
答：边缘模糊是图像常见的质量问题，由此造成图像轮廓不清晰，线条不鲜明，使图像特征提取、识别和理解难以进行。
增强图像轮廓和线条使图像边缘变得清晰的处理称为图像锐化。
常见的图像锐化有，梯度法、空域高通滤波法，微分法，反锐化掩模法等。
梯度法：最简单的方法是令（x，y）点锐化后图像函数 g（x，y）值等于原始图像 f（x，y）在该点的梯度值，进而使图像轮廓突出。
9/ 19高通滤波法：图像边缘与高频分量相对应，高通滤波器让高频分量畅通无阻，而对低频分量则充分限制，从而达到锐化的目的。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 微分法有：一阶微分处理处理，这种方法一般对灰度阶梯有较强的响应，会产生较宽的边缘。
二阶微分处理对细节有较强的响应，如细线和孤立点，对灰度阶梯变化产生双响应。
在图像中灰度值变化相似时，对线的相应比对阶梯强，且点比线响应强。
总的来说二阶微分处理比一阶微分好一些，因为形成增强细节的能力好一些。
11.简述频域图像的平滑和锐化方法。
答：图像的平滑方法：频域低通滤波法，在频域中，图像的噪声和边缘在傅里叶变换中对应高频分量，我们可以移植或衰减它们以达到图像平滑的作用。
图像的锐化方法：频域高通滤波法，因为边缘及灰度级中其他的急剧变化都与高频分量有关，在频域中用高通滤波器处理，能够获得图像尖锐化。
高通滤波器衰减傅立叶变换中的低频分量，而无损傅立叶变换中的高频信息。
12.什么是图像分割？答：在图像分析中,通常需要将所关心的目标物从图像中提取出来, 这种从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的处理,就是图像分割。
图像分割就是依据图像的灰度、颜色、纹理、边缘等特征，把图像11/ 19分成各自满足某种相似性准则或具有某种同质特征的连通区域的集合的过程。
