Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м (/* Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 7-ом семестре студентов 4 курса специализации «Проектирование и организация систе) |
м (/* Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 7-ом семестре студентов 4 курса специализации «Проектирование и организация систе) |
||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
# Модели систем обработки изображения. Характеристические функции системы: импульсная характеристика, переходная характеристика, передаточная функция. | # Модели систем обработки изображения. Характеристические функции системы: импульсная характеристика, переходная характеристика, передаточная функция. | ||
# Фильтрация. Интеграл суперпозиции системы, интеграл свертки, свертка в пространственной области, ядро свертки. Интегральное преобразование Фурье, спектральная теорема о свертке и ее применение. | # Фильтрация. Интеграл суперпозиции системы, интеграл свертки, свертка в пространственной области, ядро свертки. Интегральное преобразование Фурье, спектральная теорема о свертке и ее применение. | ||
| - | # Применение теоремы о свертке. Инверсная фильтрация, инверсная фильтрация с отсечением, | + | # Применение теоремы о свертке. Инверсная фильтрация, инверсная фильтрация с отсечением, венеровская фильтрация изображения. Фильтрация с регуляризацией по Тихонову. |
# Модели искажений изображения и реконструкция изображения. Модели размытости вследствие движения камеры, турбулентности атмосферы. Прямое измерение функции рассеяния точки (ФРТ). | # Модели искажений изображения и реконструкция изображения. Модели размытости вследствие движения камеры, турбулентности атмосферы. Прямое измерение функции рассеяния точки (ФРТ). | ||
# Реконструкция изображения. Конструирование фильтра в частотной области. | # Реконструкция изображения. Конструирование фильтра в частотной области. | ||
Версия 01:09, 21 декабря 2020
Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 7-ом семестре студентов 4 курса
специализации «Проектирование и организация систем» кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ
- Модели обработки изображения с системах ИИ. Путь сигнала при обработке в системах ИИ. Первичная обработка изображения в сетчатке и зрительной коре головного мозга, структура глаза, спектральная чувствительность колбочек и палочек, их пространственная организация и функции, рецептивное поле. Выделение признаков на изображении зрительной системой.
- Первичная обработка изображений. Математическая модель и устройство видеокамеры. Изменения распределения сигнала при его преобразовании. Основные операции, производимые камерой. Типы сенсоров, получение цветных изображений.
- Квантование аналогового видео сигнала сенсора в видеокамере, получение цифрового изображения. Математическая модель квантования значений непрерывной функции яркости, оптимальное квантование, квантователь Ллойда-Макса, равномерное и неравномерное квантование.
- Дискретизация аналогового сигнала сенсора в видеокамере, получение цифрового изображения. Математическая модель дискретизации двумерного непрерывного поля яркости, спектр дискретного изображения, условия восстановления непрерывного изображения (теорема Котельникова).
- Модели представления изображений. Функциональное, матричное, статистическое описание изображений, статистические модели изображения. Представление цветных изображений, основания трех-цветовой модели, основные цветовые модели (RGB,HSI,HSV,YUV).
- Гистограмма яркости изображения. Статистические характеристики гистограмм, примеры гистограмм различных типов изображений, моды гистограмм. Изменение гистограммы при поэлементном преобразовании изображения. Адаптивная бинаризация изображения с использованием гистограммы.
- Линейные операции с гистограммой яркости и нелинейные эффекты, насыщение. Адаптивные линейные преобразования яркости изображения с параметрами, вычисленными по гистограмме, нормализация яркости и контрастности.
- Нелинейные операции с гистограммой яркости. Степенные, полиномиальные и кусочно-линейные преобразования яркости с параметрами, вычисленными по гистограмме. Адаптивная коррекция яркости и контрастности изображения.
- Нелинейные операции с гистограммой яркости. Приведение гистограммы яркости к заданному распределению яркости, алгоритм построения такой функции преобразования с ограничениями на производную. Эквализация, эквализация бимодальной гистограммы. Коррекция искажений яркости на основе гистограммных преобразований.
- Алгебраические преобразования изображения. Описание прозрачности областей с помощью маски. Усреднение изображений, дисперсия яркости в точках усредненного изображения с аддитивным нормальным шумом. Использование аддитивных моделей фона для контрастирования изображения, фильтрации шума, оценки изображения фона.
- Геометрические преобразования изображения. Аффинное преобразование, полиномиальное преобразование второго порядка. Интерполяция значений яркости, интерполяция по ближайшему соседу, билинейная интерполяция, интерполяционные сверточные ядра.
- Модели систем обработки изображения. Характеристические функции системы: импульсная характеристика, переходная характеристика, передаточная функция.
- Фильтрация. Интеграл суперпозиции системы, интеграл свертки, свертка в пространственной области, ядро свертки. Интегральное преобразование Фурье, спектральная теорема о свертке и ее применение.
- Применение теоремы о свертке. Инверсная фильтрация, инверсная фильтрация с отсечением, венеровская фильтрация изображения. Фильтрация с регуляризацией по Тихонову.
- Модели искажений изображения и реконструкция изображения. Модели размытости вследствие движения камеры, турбулентности атмосферы. Прямое измерение функции рассеяния точки (ФРТ).
- Реконструкция изображения. Конструирование фильтра в частотной области.
- Фильтрация. Конструирование элементарных фильтров: сглаживание, взвешенное сглаживание, повышение четкости изображения. Пространственные ядра элементарных фильтров и их амплитудно-частотная характеристика. Работа фильтров в пространственной и частотной области.
См. также
