2024 机器视觉试卷与答案_第1页
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2024机器视觉试卷与答案题1：图像分割

如下图所示：

![](example.jpg)

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：![](threshold.jpg)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：![](edge.jpg)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：![](segmented.jpg)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：

![](image.jpg)

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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