这份文档包含了2020年1月山东大学计算机学院人工智能班级在计算机视觉课程中的期末考试题目，涵盖了该领域的重要知识点与实践应用。
### 计算机视觉期末考试知识点解析
#### 一、代码题目
1. **直方图统计**
- **知识点**：直方图用于描述图像中灰度值的分布情况，常被应用于预处理阶段以增强对比度。
- **实现**：
统计每个灰度值在图像中的出现频率，并绘制出相应的直方图。通过操作如直方图均衡化来提升图像清晰度。
2. **透视矩阵变换**
- **知识点**：利用透视变换模拟不同视角下的效果，比如将平面图像转换为倾斜或俯视的视觉体验。
- **实现**：
使用特定的透视变换矩阵对图像坐标进行调整。此技术常见于拼接和校正等应用中。
3. **背景相减**
- **知识点**：通过比较当前帧与先前建立好的背景模型来识别运动物体，是一种常用的视频分析方法。
- **公式**: 新背景模型C = alpha * 当前帧F + (1-alpha) * 旧背景B
其中alpha为更新权重系数。
- **应用场景**：包括但不限于监控系统和动作检测。
4. **Sobel算子的滤波**
- **知识点**：一种广泛使用的边缘检测工具，通过计算图像梯度来突出边界特征。
- **实现**：
使用Sobel模板对每个像素点进行水平及垂直方向上的卷积运算。结合所得梯度大小和角度确定具体边界的定位。
#### 二、理论题目
1. **计算机视觉的主要任务及其与数字图像处理的区别和联系**
- **主要任务**：包括目标识别，场景理解以及运动分析等。
- **区别**：
数字图像处理注重于改善或压缩原始的图象数据；而计算机视觉则侧重于从这些数据中提取有意义的信息来实现对现实世界的认知。
- **联系**：两者都需要依赖基础的技术如滤波和分割。
2. **尺度不变性及其实现原理**
- **知识点**：算法在处理不同尺寸的对象时保持一致的性能称为尺度不变性。
- **实现**：
利用多级金字塔结构，或是采用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）或SURF（Speeded-Up Robust Features）等技术。
3. **RANSAC算法的应用及具体步骤**
- **应用场景**：适用于包含大量异常值的数据集。
- **步骤**：
随机选取一组数据作为初始样本，用这些样本来估计模型参数。然后计算所有点到该模型的距离，并根据阈值确定内点集合。重复上述过程多次以选择最佳的模型。
4. **全景拍摄中相机仅绕中心旋转的原因**
- **原因**：限制镜头畸变对图像质量的影响，从而提高拼接效果的质量。
5. **直方图的优点和缺点及其在特定场景中的应用**
- **优点**：直观且易于理解和实施。
- **缺点**：可能会丢失一些细节信息。
- **应用场景**：如目标跟踪、交互式分割中用于快速匹配或调整区域边界等场合。
6. **基元检测与霍夫变换的局限性及优化方法**
- **局限性**：对噪声敏感，可能无法准确识别复杂环境中的直线。
- **优化方法**：增加更多的约束条件或者使用累积投票机制来改善性能。
#### 三、综合题目
1. **线性滤波器描述及其核求解**
- **线性滤波器**：一种通过卷积操作处理信号的方法，常用于图像的平滑或锐化。
- **滤波核求解**：给定原始图象I和经过滤后的结果I，可以利用最小二乘法等数学方法来确定3×3大小的线性滤波器。
2. **透视变换矩阵求解**
- **最少点对需求**：需要至少四组对应点以唯一地定义一个透视变换。
- **最优矩阵求解**：当有足够多的数据时，可以通过最小化重投影误差来获得最佳透视变化矩阵。
5星
