830デジタル画像処理(ゴンザレス版)大学院ノート(1):概要と質問の種類

序文


    先週末、2020年入試は終了しました。私自身、物足りないところも多いのですが、それぞれの段階で何か残っているものがあるといつも感じています。大きな打撃。私は各研究を自分の将来の知識システムを構築するレンガであると考えています。私はレンガを鋳造し続け、レンガを鋳造し続けます。いつか十分な力を持ち、これらのレンガを使用してアイデアの建物を構築するのではなく、レンガを鋳造する方法を学んだのは、建物を建てる必要があった時からです。ここでは、前の段階で学んだことを整理したメモや気持ちを紹介しますが、もちろん、自分の言葉が困っている友達にも役立つことを願っています。


試験


    結局これは試験であり、誰もが試験自体について最も心配しています。

    830デジタル画像処理リファレンスブック:Gonzalez。デジタル画像処理。第3版

    830デジタル画像処理の合計スコア:150

    830デジタル画像処理試験時間:大学院入学試験の2日目の午後14:00〜17:00

    830のデジタル画像処理の質問タイプ:名詞の説明(過去10年間テストされていない)、短い回答の質問(実際には、名詞の説明のアップグレードバージョン)、分析の質問、計算の質問、証明の質問、設計の質問。過去数年間で、9問、合計45点、今年は10問、合計50点でした。次に、合計9問、今年は合計100点を分析、計算、証明、および設計します。

    830デジタル画像処理試験の概要:概要は毎年ほぼ同じです

    1、基本概念
        1)数字图像处理的概念
        2)数字图像处理的基本步骤
    2、数字图像处理基础
        1)图像感知和获取
        2)图像取样与量化
        3)像素间的一些基本关系
        4)数字图像处理中所用的基本操作
    3、灰度变换与空间滤波
        1)灰度变换与空间滤波基础
        2)基本的灰度变换函数
        3)直方图处理
        4)空间滤波基础
        5)平滑空间滤波器
        6)锐化空间滤波器
        7)混合空间增强法
    4、频率域滤波
        1)傅立叶变换的基本知识
        2)使用频率域滤波器平滑图像
        3)使用频率域滤波器增强图像
        4)实现
    5、图像复原
        1)图像退化/复原过程的模型
        2)噪声模型
        3)只存在噪声的复原——空间滤波
    6、彩色图像处理
        1)彩色基础
        2)彩色模型
        3)伪彩色图像处理
        4)全彩色图像处理基础
        5)彩色变换
        6)平滑和锐化
    7、形态学图像处理
        1)膨胀与腐蚀
        2)开闭运算
        3)基本形态学算法,包括:边界提取、孔洞填充、连通分量的提取
    8、图像分割
        1)点、线和边缘检测
        2)阈值处理
        3)基于区域的分割
        4)基于形态学分水岭的分割
    9、表示与描述
        1)表示,包括:链码、骨架
        2)边界描绘子,包括:傅里叶描绘子、统计矩
        3)区域描绘子,包括:拓扑描绘子、纹理
        4)使用主分量进行描绘

    830デジタル画像処理レビューブループリント:今年経験した試験から、過去数年の本当の質問は依然として最良のガイドです。アイデアの繰り返しを数えると、今年の繰り返し率は90%以上です。そして今年は、10年以上前に実際の質問で非常に人気のない質問を調査しました。これは、絶対的な寒さや絶対的な暑さがないことを示しています。良い結果を得るには、完全に見直す必要があります。長年見ていないので、受験しないと思いますので、一目見て、25点と思った質問を2回受けました。


実際の質問の質問タイプと知識ポイント


概要の各章は、短い回答の質問でテストできます

第1章(★★)

シンプルなコンセプト、短い答え

第2章(★★★)

人間の目の明るさの適応、サンプリングの定量化、解像度などが短い答えの形で現れました

アフィン変換+補間、平行移動、回転、スケーリングなどは、10年前の実際の質問によく出てきますが、基本的にはテストに合格せず、計算問題を分析するために前年にテストを受けました

この章の多くの操作は、後で学習するための基礎となります

第3章(★★★★★)

灰色のレイヤー、短い答え

グレースケール変換:

2つのグレースケール変換関数の効果を比較します。一般的な記述問題です。

区分関数のコントラストストレッチ、一般的な計算分析の質問、今年の試験(2013年の4番目の質問と同様

ヒストグラム処理:

ヒストグラムの概念、ヒストグラムと元のグラフの関係、ヒストグラムの等化の概念、そしてヒストグラムの等化とヒストグラムのマッチングの関係、複数のヒストグラムの等化の効果(今年テスト済み、2013年の短い回答の質問7と同じ)など。一般的な短い回答の質問

ヒストグラム均等化操作:計算問題の分析、長年にわたって実際の問題にはほとんど存在せず、基本的にすべて15ポイントです。もちろん今年は不在はありません(2014の質問6と同様)

ヒストグラム等化伝達関数は、ヒストグラム指定変換関数導出導出され、多くの年のため10年前に、愛のテスト、テストを、今年の試験(2012年と7タイトル

空間フィルタリング:

テンプレート演算の演算は、実際には10以内の加算、減算、乗算、および除算であり、分析計算問題です。

畳み込みと関連操作、前年度に登場、分析と計算

アンシャープシールド、分析+短い回答(今年の短い回答がテストされ、基本的な手順は2016の短い回答の質問6と同じです

第4章(★★★★)

フーリエ変換の原理、フーリエ変換のいくつかの応用原理、周波数領域フィルタリング手順、いくつかのハイパスローパスフィルターなど、一般的な短い答えの質問

リンギング効果、準同型フィルタリング(今年の短い解答、基本的な手順、2016年の短い解答の質問9と同じ)、高周波強調今年、周波数領域表現演繹における空間領域1次シャープニング演算子、分析および計算証明の質問。

第5章(★★★★★)

画像の劣化の理由、劣化プロセス、復元プロセス、個別回答、組み合わせ分析

空間フィルタリング:

一般的なノイズ、およびそれらが使用するフィルターは、一般的に短い回答です今年、ソルトアンドペッパーとガウスノイズに対する中央値フィルタリングの効果をテストしました。短い回答、2013年の短い回答の質問の5番目の質問と同様です

一般的に使用されるフィルター、その原理、利点と欠点、一般的な短い答え

さまざまなフィルターの操作プロセス、つまりテンプレートの計算、分析、計算の質問、過去数年の本当の質問はほとんどなく、分析と計算の質問には今年はありません。しかし、今年は2014年の8番目の質問と同じ5X5および9X9フィルターを使用して、誤ってこのポイントを記述式の10番目の質問で誤って取り上げました

第6章(★★★)

カラー画像、グレースケール画像、バイナリ画像の概念の違い、記述問題

カラー画像モデルとアプリケーション、短い答え

偽色、偽色、真の色のコンセプト、短い答え

一般にグレースケール画像処理に変換されるカラー画像処理は、設計問題の要素として現れることがあります。

第7章(★★★★)

概要、短い回答+分析と計算の知識ポイント

膨張と腐食

開閉操作

境界抽出、穴埋め、関連コンポーネント抽出

8章(★★★★★)

ポイントとエッジの検出:

ラプラス演算子の導出と周波数領域の式、短い答え+ 分析計算

勾配演算子+ 共通フィルター、短い解答+ 分析の計算(今年、ロバートとプレウィットの長所と短所を分析するか、短い解答を忘れました

ログの導出と使用、分析

Cannyオペレーター、私はこれまでテストしたことがありません。今年は短い回答を取り、その手順に答えました

エッジ接続:

テストは、ハフ変換、短い答え+ 分析に関するものです

しきい値処理:

ヒストグラムを観察してしきい値を取得し、分析します

最小のエラー推定、分析、計算のしきい値(何年もテストされていません)

グローバル自動しきい値推定および分析

大津(大津)、私はめったに前の年に、私たちはこの知識を調べ、これを見ていない、短い回答の試験を今年の試験手順を

エッジ改善しきい値、分析+短い回答(2015年の質問8と同じ、今年は短い回答の質問がテストされました

移動平均、分析今年、この時点でテスト済み、2016年の8番目の質問と同じ

局所特性の可変しきい値、分析

地域セグメンテーション:

領域成長、短い答え+ポイント分析

地域の分割と集計(今年、この時点でテスト済み、検査手順)、分析

流域、短い回答+ 分析

チャプターナイン(★★★★)

長年にわたる本当の質問のほとんどは、短い回答の質問です

テクスチャ+共生行列(今年、2016年の質問6と同様にテストされましたが、位置演算子が画像サイズと異なる点が異なります)、チェーンコード、主成分分析、分析計算の質問があります

設計問題(15点)

ナンバープレートの位置の分割、電話番号の位置の分割、フォグ、ライトなどの追加

動体検知

カラー画像の色を削除し、暗すぎる画像の一部と明るすぎる画像の一部を追加します(今年のテストは2016年の質問10に類似しています)。

第VIII章または第VII章の知識によると、地域の成長や丸太などの以前の領域で設計の問題が発生しています。

オブジェクトのサイズと色に応じてオブジェクトの種類を判断する

設計問題と分析問題は素晴らしい関係にあり、筆者は、設計問題は、複数の分析問題のテストポイントともう1つのなじみのないシーンの合成であると考えています。


おわりに


    上記は個人的な体験の一部、または私が重要だと思うことの整理に過ぎませんが、体験を体験と呼んでいるのは、誰もが見られるようにするためです。具体的には、あなたの気持ち次第ですが、上記の分析が一方的だったり、不完全だったり、間違っていたりした場合は、一緒に前進していきたいと思います。最後に言いたいのは、絶対的な寒さや絶対的な暑さはないということですが、良い結果を得るためには総合的な見直しが必要です。

 

 

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転載: blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/103743934