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二、课程章节主要内容及学时分配第一章、数字图像处理方法概述讲课3课时了解本课程研究的对象、内容及其在培养软件编程高级人才中的地位、作用和任务；了解数字图像处理的应用；了解数字图像的基本概念、与设备相关的位图(DDB)、与设备无关的位图(DIB)；了解调色板的基本概念和应用；了解CDIB类与程序框架结构介绍；了解位图图像处理技术。
重点：CDIB类与程序框架结构介绍。
难点：调色板的基本概念和应用。
第二章、图像的特效显示讲课3课时、实验2学时了解扫描、移动、百叶窗、栅条、马赛克、渐显与渐隐、浮雕化特效显示。
重点：渐显与渐隐。
难点：马赛克。
第三章、图像的几何变换讲课2课时了解图像的缩放、平移、镜像变换、转置、旋转。
重点：镜像变换。
难点：旋转。
第四章、图像灰度变换讲课3课时、实验2学时了解非0元素取1法、固定阈值法、双固定阈值法的图像灰度变换；了解灰度的线性变换、窗口灰度变换处理、灰度拉伸、灰度直方图、灰度分布均衡化。
重点：灰度直方图。
难点：灰度分布均衡化。
第五章、图像的平滑处理讲课3课时了解二值图像的黑白点噪声滤波、消除孤立黑像素点、3*3均值滤波、N*N 均值滤波器、有选择的局部平均化、N*N中值滤波器、十字型中值滤波器、N*N最大值滤波器、产生噪声。
重点：消除孤立黑像素点、中值滤波器。
难点：有选择的局部平均化。
第六章、图像锐化处理及边缘检测讲课3课时、实验2学时了解梯度锐化、纵向微分运算、横向微分运算、双方向一次微分运算、二次微分运算、Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Krisch边缘检测、高斯-拉普拉斯算子。
重点：Roberts边缘检测算子、高斯-拉普拉斯算子。
难点：梯度锐化。
第七章、图像分割及测量讲课4课时了解图像域值分割、轮廓提取、轮廓跟踪、图像的测量。
重点：轮廓提取、轮廓跟踪。
难点：图像的测量。
包括：图像的区域标记、图像的面积测量及图像的周长测量。
第八章、图像的形态学处理讲课3课时了解图像腐蚀、图像的膨胀、图像开启与闭合、图像的细化、图像的粗化、中轴变化。
2025年招聘大数据分析师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析的核心技术不包括以下哪项？A、数据挖掘B、机器学习C、自然语言处理D、数据可视化2、在数据仓库中，以下哪个组件用于存储和管理大量的数据？A、数据立方体B、元数据仓库C、数据湖D、事实表3、在数据预处理阶段，为了处理缺失值，下列哪种方法不是通常采用的方法？A. 删除含有缺失值的记录B. 用特定值填充（如均值、中位数）C. 使用预测模型来估算缺失值D. 将缺失值标记为一个独立的类别4、假设你正在分析一个关于客户购买行为的数据集，该数据集包含了客户的年龄信息。
如果要将连续的年龄变量转换为分类变量，下面哪个区间划分方式可能是最合理的？A. 0-18, 19-30, 31-50, 51-70, 70+B. 0-20, 21-40, 41-60, 61-80, 81+C. 0-10, 11-20, 21-30, 31-40, 41-50, 51-60, 61-70, 71-80, 81-90, 91-100, 100+D. 0-15, 16-25, 26-35, 36-45, 46-55, 56-65, 66-75, 76-85, 86-95, 96-105, 105+5、某大型央企的数据仓库中存储了员工的基本信息、工作表现和绩效考核数据。
以下关于数据仓库的数据模型，哪一项描述是正确的？A、数据仓库是实时数据库，用于处理在线事务处理（OLTP）操作B、数据仓库是一个关系型数据库，用于存储历史数据，支持在线分析处理（OLAP）C、数据仓库是一个面向对象的数据库，主要用于存储复杂的数据结构D、数据仓库是一个文件系统，主要用于存储非结构化数据6、在数据分析中，以下哪种统计方法通常用于描述数据集中各个变量之间的线性关系强度？A、卡方检验B、方差分析（ANOVA）C、相关系数D、主成分分析（PCA）7、在数据仓库中，以下哪个阶段主要负责数据的集成和合并？A. 数据抽取阶段B. 数据清洗阶段C. 数据转换阶段D. 数据加载阶段8、在数据分析过程中，以下哪个指标通常用来评估数据集的完整性和一致性？A. 数据准确性B. 数据一致性C. 数据有效性D. 数据唯一性9、大数据分析师在处理数据时，以下哪种数据清洗方法适用于去除重复记录？A. 数据去重B. 数据排序C. 数据转换D. 数据采样 10、在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示不同类别数据之间的比较？A. 雷达图B. 柱状图C. 折线图D. 散点图二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、题号：1、题目：以下哪些工具或技术是大数据分析师在数据分析过程中常用的？（）A、HadoopB、PythonC、R语言D、SQLE、Excel2、题号：2、题目：大数据分析过程中，以下哪些步骤是数据清洗的常见内容？（）A、去除重复数据B、处理缺失值C、数据类型转换D、异常值处理E、数据标准化3、以下哪些工具和技术常用于大数据分析？（）A、HadoopB、SparkC、MySQLD、PythonE、R语言4、在大数据分析中，以下哪些概念是数据挖掘过程中常见的？（）A、关联规则挖掘B、聚类分析C、分类D、预测分析E、数据可视化5、以下哪些是大数据分析中的常见数据处理步骤？（）A、数据清洗B、数据集成C、数据探索D、数据可视化6、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术？（）A、聚类分析B、关联规则挖掘C、分类算法D、预测模型7、以下哪些是大数据分析中常用的数据挖掘技术？（）A. 关联规则挖掘B. 分类与预测C. 聚类分析D. 数据可视化E. 时间序列分析8、以下哪些是大数据分析中常用的数据处理技术？（）A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据存储D. 数据归一化E. 数据挖掘9、大数据分析师在进行数据挖掘时，以下哪些是常用的数据挖掘技术？（）A. 关联规则挖掘B. 聚类分析C. 分类算法D. 时序分析E. 机器学习 10、以下关于大数据平台架构的描述中，正确的是哪些？（）A. 大数据平台通常采用分布式架构B. 分布式文件系统如Hadoop的HDFS是大数据平台的核心组成部分C. 大数据平台中的数据处理引擎如Spark和Flink可以实现流处理和批处理D. 大数据平台通常包括数据存储、数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等模块E. 大数据平台中的数据采集模块负责从各种数据源收集数据三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据分析的核心任务是通过对海量数据的挖掘，提取有价值的信息和知识，进而支持企业的决策过程。
图像处理技术的发展与未来趋势展望随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
从早期的简单图像编辑到现在的机器视觉和深度学习，图像处理技术已经取得了巨大的发展。
本文将探讨图像处理技术的发展历程以及未来的趋势展望。
图像处理技术的发展历程图像处理技术的发展可以追溯到上个世纪60年代。
当时，研究人员开始尝试使用计算机来处理数字图像，以解决一些实际问题。
然而，由于当时计算机硬件和算法的限制，图像处理技术仍处于起步阶段。
在70年代，随着计算机技术的进步，图像处理技术取得了一些突破。
基于数学和工程原理的图像处理算法被提出，并应用于医学影像、遥感图像和视频处理等领域。
然而，由于当时计算机的性能限制，图像处理算法的应用还受到一定的限制。
到了80年代，计算机领域的飞速发展推动了图像处理技术的进一步发展。
计算机硬件性能的提升使得更复杂的图像处理算法可以在实际应用中得到应用，如边缘检测、图像增强和图像分析等。
此外，图像处理技术开始应用于更多的领域，如安全监控、工业控制和交通管理等。
随着21世纪的到来，图像处理技术迎来了一个全新的发展时期。
计算机处理能力的大幅提升和机器学习算法的发展使得图像处理技术在各个领域中得到了广泛应用。
计算机视觉和深度学习等领域的出现，使得图像处理技术在图像识别、目标跟踪和自动驾驶等领域取得了重大突破。
图像处理技术的未来趋势展望随着计算机技术的不断进步和人工智能的发展，图像处理技术在未来将有更广阔的应用前景。
以下是一些未来图像处理技术的发展趋势展望：1. 强化学习的应用：强化学习是一种机器学习的方法，通过观察和交互来进行决策学习。
在图像处理领域，强化学习可以用于自动图像分割、目标检测和图像生成等任务。
强化学习的应用将使得图像处理技术更加灵活和智能。
2. 大数据和云计算的影响：随着大数据和云计算技术的发展，图像处理技术可以利用庞大的图像数据集进行模型训练和优化。
此外，云计算可以提供更强大的计算能力，使得图像处理任务可以在云端进行，从而大大提高了图像处理的效率和性能。
第五章数据处理和可视化表达大单元教学设计二、课程标准及目标分析（一）课程标准及教材分析1. 本章对应课标的内容要求通过典型的应用实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。
根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据，完成分析报告，理解对数据进行保护的意义。
2. 本章对应的学业要求A1：能够描述数据与信息的特征。
（信息意识）A3：能够根据需要选用合适的数字化工具开展学习。
（数字化学习与创新）A4：了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。
（计算思维）A5：能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算与呈现，并能通过技术方法对数据进行保护。
（计算思维、信息社会责任）A6：在数据分析的基础上，完成分析报告。
（计算思维）3. 本章的地位和作用本章是本教科书的第五章，将带领学生学习“数据处理和可视化表达”的教学内容，也是学习选择性必修模块《数据管理与分析》和《人工智能初步》的基础知识与技能准备。
本章以培养信息素养为目标，以知识技能为载体，以项目学习活动为途径，开展自主、协作、探究学习，让学生了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。
本章以“典型城市空气质量变化研究”为项目范例，通过“典型城市空气质量变化研究”项目，让学生认识和了解大数据，学会选用恰当的软件工具或平台处理数据、发现信息，已逐步成为人们解决问题的一种重要方式；并通过对数据和大数据进行采集、存储、处理，以及从中发掘有价值的信息等过程，让学生全面了解数据与计算的重要意义，从而提升学生的信息素养。
（二）本章对应达成的学科核心素养（1）针对特定的信息问题，自觉、主动比较不同的信息源，能描述数据与信息的关系，确定合适的信息获取策略。
（信息意识 1）（2）依据特定任务需求，甄别不同信息获取方法的优劣，并能利用适当途径甄别信息。
（信息意识 1）（3）在日常生活中，根据实际解决问题的需要，恰当选择数字化工具，具备信息安全意识。
（信息意识1）（4）主动关注信息技术工具发展中的新动向和新趋势，有意识地使用新技术处理信息。
图像处理技术的发展：从几何变换到深度学习图像处理技术的发展：从几何变换到深度学习随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也随之不断更新。
从早期的几何变换到如今的深度学习，这些技术的发展和进步，为我们带来了越来越多的便利和能力。
本文将从技术发展趋势、技术演进历程以及技术应用场景等角度，深入解析图像处理技术的演化历程和未来的发展方向。
一、技术发展趋势在过去的几十年中，随着计算机的不断进步和发展，图像处理技术也经历了几个不同的发展阶段。
早期的图像处理技术采用的是几何变换的方法，通过改变图像的形状、大小、旋转或者倾斜等方式，来达到图像的处理和变换。
然而，这种基于几何变换处理的方式只能对图像进行低级别的处理，对于图像的高级别处理则无能为力。
此后，大量的研究和实践证明了图像处理技术需要更加高效且全面的方法来进行处理，于是出现了数字信号处理和模式识别等技术，为图像处理的规模和深度提供了更强有力的支持。
而近些年来，随着计算机算力和深度学习技术的发展，深度学习技术被广泛应用于图像处理领域。
深度学习技术不仅具备高效、准确、快速的特点，而且具有良好的可扩展性和泛化性能，极大地推动了图像处理技术水平的提高。
二、技术演进历程1、几何变换早期的图像处理技术使用的是基于几何变换（如旋转、平移、缩放、映射等）的处理方式，通过手动/自动的方式来改变图像的形状、大小、方向等信息。
这种处理方式虽然简单，但可操作性很强，可以实现很多基本的图片处理功能，如图像的旋转、放缩、平移等等。
但同时，这种处理方式也存在很多的局限性，无法处理像素级别的信息，对于高级别的图像处理效果有一定的局限性。
2、数字信号处理随着计算机处理速度和存储能力的逐步提高，人们逐渐开始将推进到了数字图像处理领域。
数字图像处理可以使用数字信号处理方法来直接处理图像信息，这种处理方式可以更加直接地对像素进行操作和处理，对于高级别的图像处理效果更加优秀。
数字信号处理还包括了多种基础处理方法，如灰度变换、傅里叶变换、边缘检测、滤波等方法。
分类号学号100160508003北京建筑工程学院硕士学位论文大规模深度图像和数字图像存储管理与可视化Database Management & Visualization ofHuge Range Images and Digital Images郭明指导教师姓名: 王晏民、教授、北京建筑工程学院测绘学院申请学位级别: 硕士专业名称:地图制图学与地理信息工程论文提交日期: 2007年12月论文答辩日期: 2008年1月3日学位授予单位和日期: 北京建筑工程学院/2008年3月答辩委员会主席: 过静珺评阅人: 过静珺、罗德安200 年月日北京建筑工程学院硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名：日期：年月日摘要在应用地面激光雷达获取大型建筑物的三维信息时会产生大量的深度图像数据，例如在对故宫太和殿进行数字化测量的过程中共扫描500多站数据，每站数据约为200MB，加上其他宫殿的深度图像数据，总数据量往往会高达几百个GB。
同时为了利用深度图像数据进行三维建模仿真，还须采集大型建筑物的高精度彩色数字图像数据，仅在太和殿就采集了约2000张数码图像，每张平均8MB。
由于两种数据的总数据量非常大，使用文件系统的管理方式显然已力不从心，因此如何应用对象关系数据库系统对大规模深度图像数据和数字图像数据进行有效的组织与管理，以实现高效调度与快速浏览，成为地面激光雷达技术应用中具有重大意义的一个课题。
应用C语言对文件操作的支持与面向对象的标准模板库STL相结合的办法快速高效地读取大规模深度图像数据，经分析与组织后按字节以数据块的形式存储在数据库的BLOB类型字段中，在数据读取的过程中同时将深度图像数据依其角度信息划分成大小不等的若干小块，每块均包含最小外包矩形体（Minimum Bounding Box, MBB），并依据每块数据的MBB属性建立三维R树空间索引，这是进行深度图像数据块的快速检索和可视化的基础。
在数据组织与大型深度图像数据可视化绘制方面，通过结合基于视点与MBB中心点距离的细节层次(Level Of Detail, LOD)控制技术和基于裁剪视窗体的内存与数据库数据调度的控制策略,实现大型深度图像数据交互性实时浏览。
在深度图像数据绘制之前，首先显示在某一精度下的各小块的采样数据，显示完成后根据屏幕中心点与数据块中心点距离刷新显示级别，通过裁剪视窗体和三维R树空间索引从数据库中检索出各块深度图像数据，实现有交互性的快速实时浏览。
对于数字图像数据，采用I/O数据流技术直接从磁盘上获取整块文件数据，将其作为一个大对象存储，同时从其头文件中解析出必要的属性信息与大对象一起存入数据库。
最后通过包含指向深度图像和数字图像表的指针、同名点坐标、方位元素和误差改正数等字段的表将深度图像和数字图像数据统一起来管理。
本文采用地面激光雷达扫描获取的中国故宫博物院某些大殿的室内外深度图像数据和数字图像数据作为实验数据，基于Oracle数据库及Oracle Objects for OLE (OO4O)连接方式，以VC作为开发平台，结合OpenGL图形库，对大规模深度图像数据和数字图像数据进行高效的存储组织和管理，实现了大型深度图像数据的实时交互绘制,为利用深度图像和数字图像进行三维建模仿真打下了坚实的基础。
关键词：激光雷达；深度图像；数字图像；流传输；基于视点的细节层次控制；基于裁剪视窗体的内存与数据库数据调度；三维R树空间索引；MBBManagement and visualization of huge range images and digital imagesABSTRACTGenerally speaking, a large number of range images data will begenerated in the process of collecting 3D structure information of huge building based on the 3D LIDAR scanning technology. For instance, morethan 500 range images data are collected in the project of digital surveyin Taihedian. Every range image data is at least in 60MB. In the end, thewhole size of range images data adding other palace are always more than several hundred GB. At the same time, for the modeling and computer simulation with range images data, accurate digital images data of huge building should be collected, too. Only in Taihedian, about 2000 pieces of photo are made, the size of every piece is about 8MB. It is obvious that it’s not feasible to manage so huge data in OS’file management system. How to organize and manage range images data and digital images data will be a very important task in using LIDAR technology.FILE structure and Standart Template Library technology are used in reading huge range images file, which is in order to parse known format rapidly and efficiently. After rearranging the parsed data, the rearranged blocks in Bytes are put into BLOB field in Oracle databases. A new algorithm for interactive rendering of huge range images data based on view-dependent level-of-detail（LOD）and clipping windows-dependent exchange between main memory and Oracle database techniques is presented. In the process of reading huge range images file，range images data are partitioned into small blocks with the different size according to angle information and its MBB. Meantime, 3D R-tree spatial index is created by means of MBB in main memory. In the interactive rendering, range images data outside the clipping windows are not rendered. That is, several small blocks that their MBBs intersect the clipping windows by searching in 3D R-tree spatial index should be shown on the screen. The distance scan of center point of screen to center point of MBB controls the resolution distribution of points on the screen, so that the small blocks are able to be searched and display fast. For the storage of digital images, generally, the whole file is considered as a block or BLOB to store in Oracle directly based on I/O data streaming transmission. At one time，some indispensable information should be analyzed into attribute field to store in Oracle with the block. At last, a table, which comprises range images and digital images table pointer field、corresponding points coordinate field、spatial attitude parameter field, will be created for uniform management in range images data and digital images data.The experiment system is developed in VC 6.0 program languageand OpenGL 3D graphic library. The range images and digital images data sampled from several great halls of Forbidden City are used in experiment.These data are stored in Oracle databases with Oracle Objects for OLE(OO4O). Experimental results show that our approach can not onlydesign to allow easy access to range images and digital images data stored in Oracle databases, but also realize real-time rendering for huge datasets. Those are the grounds for the modeling and computer simulation with range images and digital images data.Keywords:Lidar; huge point-sampled geometry; streaming transmission; distant-dependent LOD; clipping windows-dependent exchange between main memory and Oracle database; 3D R-tree spatial index; MBB目录摘要·························································································································································IABSTRACT···········································································································································II 目录····················································································································································IV 图索引····················································································································································VI 表和公式索引······································································································································VII第1章绪论······································································································································- 1 -1.1研究背景及意义··················································································································- 1 - 1.2国内外研究现状··················································································································- 2 - 1.3本文的研究内容与研究目标······························································································- 3 -1.3.1 研究的内容··················································································································- 3 -1.3.2 研究目标······················································································································- 4 - 1.4论文的组织与安排··············································································································- 4 -第2章大规模深度图像和数字图像数据存储与管理··································································- 5 -2.1基本概念······························································································································- 6 -2.1.1 深度图像与点云··········································································································- 6 -2.1.2 三维空间网格与最小外包盒······················································································- 7 - 2.2数据模型······························································································································- 8 -2.2.1 几种典型的原始数据文件格式··················································································- 8 -2.2.2 数据库概念模型········································································································- 10 - 2.3原始数据的存取与组织····································································································- 13 -2.3.1 深度图像数据存取与组织························································································- 13 -2.3.2 点云数据存取与组织································································································- 15 -2.3.3 数字图像数据存取与管理························································································- 16 - 2.4深度图像和数字图像数据的统一管理············································································- 19 - 2.5本章小结····························································································································- 21 -第3章大规模深度图像数据可视化····························································································- 22 -3.1大规模深度图像数据可视化技术路线············································································- 22 - 3.2基于MBB的R树视窗裁剪技术·····················································································- 23 -3.2.1 三维R树的构建与查询····························································································- 23 -3.2.2 视窗裁剪技术及其实现····························································································- 26 - 3.3基于MBB的LOD技术···································································································- 28 - 3.4其他高效技术应用············································································································- 31 -3.4.1 内存整体拷贝与虚拟内存技术················································································- 31 -3.4.2 内存映射文件技术····································································································- 32 - 3.5数据存储调度····················································································································- 34 -3.5.1 两种数据存储调度方案····························································································- 34 -3.5.2 两种方案的比较········································································································- 36 - 3.6本章小结····························································································································- 38 -。
