视觉检测技术习题参考答案docxWord下载.docx
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光学成像、影象摄取或采集、影象信号的传输、影象信号、信息处理。
2-3分别举出一个证明视觉空间分辨率和时间分辨率的实例。
并解释视觉区域时间分辨率不同的生理机制（生物物理原因）。
2-4两种感受野的什么特性有利于检测影像的边缘？
2-5何为马赫带？
其形成的生物学基础是什么？
2-6在夜间观赏烟火时，观察到得什么现象可以用视觉动态响应特性进行
解释。
2-7一粉笔沿轴向快速从眼前掠过留下的是什么影像，为什么？
第三章习题（图象的基本知识）
3-1物体表面上某一点（小区域）的灰度（或亮度）与那些因素或分量有关？
是什么关系？
一语言陈述，列写公式
3-2伪彩色图象处理的目的是什么？
为什么该处理方法可以实现这样一个
目的？
一从人类视觉对灰度和彩色的分辩能力谈起一一。
3-3假彩色图像处理的目的和任务是什么？
概括：
1）降低人类对对彩色区域的分辩难度；
2）开展人类视觉的光谱范围。
3-4请给出灰度直方图的两种应用。
①用于判断图像量化是否恰当。
②用于确定图像二值化的阈值。
③用于区域分割和面积计算。
3-5黑白图像、普通灰度图像的灰度取值范围是多少？
彩色图像中一个象
素的颜色需要用多少个bit来表示？
--每两个F表示一种基色，--24位，-
3-6结合三相CCD电荷包转移过程图，补充画出在满足t2<
t2.5<
t3的切.5时刻的电荷转移示意图。
3-7何为帧转移过程？
面阵CCD中，信号电荷转移输出的三个阶段是什
么？
三个关键词：
影像信号电荷；
光敏区一暂存区；
一次性;
三个阶段：
3-8现准备采用型号为TCD142D的线阵
CCD图像传感器测量一个300毫米长的零件尺寸，请问该测量方法的量化误差大约是多少？
要点：
a正确的成像假设；
b按整像素处理量化物差
3-9在电荷包的转移过程中，单侧传输和双侧传输各有什么优缺点？
2点：
结构，效率
3-10CCD传感器的输入和输出是什么物理量，这种传感器需要解决的3个技术问题是什么？
光信号一电荷一；
信号电荷的生成、传输和输出。
3-11在输出栅高电平期间，信号电荷的多少与输出管V2的工作状态是什么关系？
V2—放大工作状态，一一决定了输出管V2的导通深度，
3-12SCCD和BCCD的各有什么优点？
1.传输效率，2.噪声,3.电荷容量
3—13什么是CCD的转移效率？
转移效率和时钟频率是什么关系？
3-14CCD摄像器件的分辨率是指什么？
该技术参数可以用什么概念或术语来表示？
—对细节的分辩
3-15什么是CMOS图像传感器？
一一由感光单元和基于CMOS晶体管过程的多路集成在一个硅片上
3—16与CCD相比CMOS图像传感器在结构组成和功能方面有何特点？
3—17何为主动像敏单元结构？
这种结构带来了那些性能的改善？
3-18CMOS图像传感器的主要缺点是什么？
3-19分析预测CCD和CMOS两种图像传感器的发展前景，为公司的中短期研发和经营规划提供依据。
3-20CCD和CMOS图像传感器是如何读取感光单元的信息电荷值的？
（可按照信息电荷的传输方式、输出方式的不同进行陈述）一经过帧、行、位间的传输转移通过输出机构实现信息电荷值的读取；
通过二维寻址方式，经过列放大器放大后读出。
3-21
物体表面上某一点（小区域）的灰度（或亮度）与那些因素或分量有
关？
该点、入射光、反射光、写出公式--
3-22
3-23
3-24
数字图像的坐标系约定及点位图表示（pl9-20）；
实际应用中RGB的取值和HIS彩色空间中三个参数之间关系的验证。
黑白图像、普通灰度图像的灰度取值范围是多少？
彩色图像中一个象素的颜色需要用多少个bit来表示？
二值图像，灰度图像和彩色图像的象素值及其提取；
在一般的数字图像处理中，都用彩色模式表示，
即FFFFFF,其提取方式为：
一一关键是理解彩
色RGB值的分离，其它补充问题。
3-25请根据右图给出品红、青色的配色方程
F=r[R]+g[G]+b[B]
第四章习题（二值图像分析）
4-1采用二值图像处理方法的原因是什么？
3个：
1】一够用；
2】可利用已有算法，3］数据量小。
4-2给出矩肱（0,0）和肱（1,0）的具体计算表达式，说明比值的物理意义。
4-3请计算数字0,4,8和文字“串”，“茴”的欧拉数。
4-4图像分割的定义和意义是什么？
是指依据特征将目标从背景中分离出来的一种数字图像处理技术。
一讲义给出的详细单不够精练
4-5给出判别分析法中组间方差,组内方差的计算公式,说明阈值t的确
定过程。
匠=禹
品房-勇
4-6简述自适应阈值确定方法适用的图像类型是什么？
解决问题的两个主
要技术措施是什么？
3个要点：
各区域的平均灰度有差异；
子区域划分及原则；
子区域间的阈值选取
第五章习题（图像预处理）
5-1已知分段灰度变换的定性关系如
右图所示，请分别给出a<
f<
b
和。
<
fMe范围内两段线性变
换的数学琶Q。
z'
-Zi_g-z1
万二云—TT7整理得到：
g
5-2对监视器进行伽马校正的目的是什么？
请确定校正用伽马函数表达式并说明原因。
一一避免灰度失真，校正显示屏荧光粉的非线性变换一一
5-3直方图均衡化处理的目的和经常发生的问题分别是什么？
5-4给出直方图均衡化采用的灰度变换函数，若已知：
Po（气）=°
2Pi（q）=0.17,P2（弓）=0.21,P3G）=°
・12请列写S2&
勺计算公式其加麦值。
5-7请定性lEl出：
1）一幅看上去明黄;
，胃:
区缺乏层次的模拟图像的概率密度函数曲线；
2）一幅看上去灰暗的数字图像的灰度分布的直方图。
5-8伪彩色图像处理采用的两种技术方法是什么？
分别要解决什么问题?
5-9已知某伪彩色数字图象处理中采用如右图所示的灰度一彩色变换函数，请问当灰度级为戋和时，输出图
84
象在相应灰度级上将呈现什么颜色？
并给出它们的配色方程。
只是比例计算
6-1按照图像灰度函数的波形不同，通常将图像中的边缘分为那两种边缘?
请画出它们的函数和一阶导数图形。
6-2
6-3
一个完整的边缘检测包括那几项内容?
4项内容：
平滑滤波；
增强；
检测；
定位（见PPT）已知某一局部图像的灰度分布和Sobel算子在x方向的梯度分量模板如图所示，请画出y方向模板，列写梯度计算式并给出结果。
列写梯度计算式S]=（%+2%+a4）-（%+2a7+%）=
6-4LoG边缘检测中采用了什么滤波？
目的是什么？
6-5请说明Canny边缘检测算法中采用非极大值抑制技术的目的实现步骤。
6-6Canny边缘检测算法中基于双阈值的边缘检测方法具有那些优点？
见讲义一一起说明这3个题目。
6-7霍夫变化中，已知在Q-e直角坐标系中一点的坐标值为Q=0.8,o=30°
，请问该点在x-y坐标中为何种图形，给出其具体数学表达式。
关键：
霍夫变化的基本原理一一
6-8请画出霍夫变化中，x-y坐标（&
兀）的点的直线族在Q-。
坐标系中的图形。
（其中无=1,y0=0）
霍夫变化的基本原理一一采用数学关系进行说明
7-1何为图像匹配？
给出任意两种图像匹配的应用实例。
7-2各种块匹配算法的差异主要体现在那三个方面？
7-3给出互相关系数相似性测度计算公式，说明分子中任意三个量值符号
所表示的内容。
解释该测度值等于1时的物理意义。
7-4什么是亚像素位移？
亚像素位移检测中拟合曲面的驻点及其位置的物
理意义是什么？
在数字图像处理中，当能够分辩的位移小于1个像素单位时，例如1/5,1/10像素，这个位移量
称为亚象素位移。
7-5请说明匹配准则和搜索方式影响图像匹配速度的原因。
8-1请给出双目视觉技术中世界坐标Z的求算公式，分析较小视差可能引起较大误差的原因。
8-2双目视觉技术中小视差时将很可能带来较大误差，为避免这种情况可能采用的措施有那些？
8-3已知世界坐标Z,请参考双目视觉原理图推导求解世界坐标X的计算公式。
1原理示意图；
2推导
8-4已知原始标定图像如图，请给出求取激光圆斑直径的技术过程一依次列写采用的数字图像技术方法。
若己知光斑像素为800个，实际物理直径为12mm，请计算检测图中每个像
素代表的真实尺寸。
一、试题类型及所占比例
满分100分，各种题型的大约比例为：
概念或术语解答30%；
问题解答60%,理论计
算与推导30%o
二、考试方式
开卷。
三、开卷、考题类型
内蒙古工业大学2009—2010学年第1学期
《视觉检测技术》期末考试试卷（课程代码：
010205011）
试卷审核人：
考试时间：
2009-12-18
注意事项：
1.本试卷适用于2007级测控技术与仪器专业学生使用。
2.本试卷共5页，满分100分。
答题时间90分钟。
班级：
姓名：
学号：
题号
―'
二
三
总分
评分
得分
评卷人
解答
一、概念或术语解答（共10道小题，每小题3分，共30分）
1.二值图象（灰度图象，假彩色图象）
解答：
2.欧拉数（亚象素匹配，八连通，灰度直方图）
二、问题解答（本大题共5道小题，每小题8分，共40分）
1.杆状细胞的功能特点是什么？
2.请给出数字图像增强处理的两类方法。
3.双目视觉技术中小视差很可能带来较大误差，为避免这种情况可能采用的措施有那些?
4.（说明p-参数法进行二值化处理的原理）
三、理论计算与推导（本大题共3道小题，每小题10分，共30分）
1.已知世界坐标Z，请参考双目视觉原理图推导求解世界坐标X的计算公式。
2,已知某数字图像的灰度级是0〜7共8级，各个象素的灰度值如图所示，请分别用下面的两种方法求取R点处理后的灰度值,然后将新的灰度值标写在图11223
中。
（要求列出算式）①用邻域平均法求取R2点的灰度值；
②用罗伯特梯度法求取R1点的梯度值。
（采用g（x,y）=G[f（x,y）]处理）（8分）
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