2025春季学期-中科大DIA数字图像分析-回忆版考试题目

超级无敌漫长的上课时间和考试日期……

2025 春 DIA考题回忆

以下没有按顺序:

  1. 距离函数的定义,欧式距离为什么是距离函数?
  2. 二值填充原图。
  3. 双边滤波器的数学形式以及为什么是保边滤波器?
  4. 光流法及二义性。
  5. 图像分割的定义。主动轮廓模型,效果不好的原因,水平集的思想。
  6. 马尔可夫无向图模型因子分解,信念传播算法。
  7. 霍夫变换检测直线以及改进。
  8. 运动恢复结构的定义以及优化方程。
  9. LBP的描述,在什么条件下不变。HOG怎么求的,分析线性变换对HOG的影响。
  10. 深度学习中的梯度消失是什么,和缓解梯度消失的办法

请搜索往年学期的考题回忆,时间不够的话对照一下看PPT就可以了。

其他

两次大作业,布置的时间都非常接近课程结束,这点不太好。

  1. 球面哈希的图像检索
  2. cs231n的一部分
    总的来说不算难,但是还是需要花一部分时间。
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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