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文档简介
2024机器视觉试卷与答案题1:图像分割
如下图所示:

a)使用阈值分割方法对上述图像进行处理,请给出最佳的阈值分割结果,并说明你的选择原因。
b)使用边缘检测方法对上述图像进行处理,请给出最佳的边缘检测结果,并说明你的选择原因。
c)基于图像分割结果,使用区域生长算法对上述图像进行处理,请给出最终的图像分割结果。
答案:
a)最佳的阈值分割结果为:我选择阈值为150的原因是通过观察原始图像,发现目标物体(圆形)的像素值大部分都在该阈值以上。
b)最佳的边缘检测结果为:我选择边缘检测算法Sobel算子的原因是该算子能够较好地捕捉到图像中的边缘信息。
c)基于图像分割结果,使用区域生长算法得到的最终图像分割结果为:区域生长算法根据像素的相似性将相邻的像素合并为一个区域,从而得到了最终的图像分割结果。题2:特征提取与描述
下图为一幅含有多个物体的图像,请回答以下问题:

a)请说明使用SIFT算法进行特征提取的步骤,并给出提取到的关键点的数量。
b)使用SURF算法对上述图像进行特征提取,请给出提取到的关键点的数量。
c)选择一种合适的特征描述子,并对提取到的关键点进行描述。
答案:
a)SIFT算法的特征提取步骤包括:
-尺度空间极值点检测:在不同尺度下,通过高斯差分金字塔寻找图像的极值点。
-关键点定位:对极值点进行精确定位,通过拟合尺度空间中的极值点,确定特征点的位置和尺度。
-方向分配:为每一个关键点指定主方向,提高特征的旋转不变性。
-描述子生成:根据关键点周围的梯度方向,生成128维的描述子向量。
提取到的关键点数量为30个。
b)SURF算法的特征提取步骤包括:
-尺度空间构建:采用Hessian矩阵的行列式来检测尺度空间中的局部极值点。
-关键点定位:在尺度空间中进行关键点的定位,通过Hessian矩阵的曲率来判断是否为关键点。
-方向分配:为关键点分配主方向,使得特征具备旋转不变性。
-描述子生成:构建特定尺度下的区域划分网格,通过计算Haar小波特征来生成描述子。
提取到的关键点数量为40个。
c)选择一种合适的特征描述子是关键点的描述过程,常用的特征描述子有SIFT描述子和SURF描述子。考虑到图像中的物体较为复杂,选择使用SIFT描述子进行描述。
SIFT描述子会对关键点周围的图像区域进行划分,并计算每个子区域内的梯度直方图。将所有子区域内的梯度直方图串联起来,生成最终的128维特征向量。通过
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