第一次作業(yè) 鏡頭透視后的攝像機(jī)坐標(biāo)和圖像平面坐標(biāo)

1、第一次作業(yè)2.01100 ST0 0 0 00 0 1 10 0 1 00 0 1 00 1 1 10 1 1 10 1 0 01 1 0 00 0 0 00 0 1 101001 1空間點(diǎn)(1,2,3)經(jīng)=0.5的鏡頭透視后的攝像機(jī)坐標(biāo)和圖像平面坐標(biāo)應(yīng)是什么?2.2設(shè)有2個(gè)圖像子集如圖所示，如果v=1:子集S和子集T是否：4連通 8連通 m連通2.3 1 2 1（q）2 2 0 21 2 1 1（p）1 0 1 23考慮如圖所示的圖像子集：（1）令v=0，1，計(jì)算p和q之間通路的D4 ，D8 和Dm長(zhǎng)度（2）令v=1，2，計(jì)算p和q之間通路的D4 ，D8 和Dm長(zhǎng)度2.4給出將圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)

2、45o的變換矩陣，并利用該矩陣旋轉(zhuǎn)圖像點(diǎn)(x,y)=(1,0)。2.5. 設(shè)給定如下平移變換矩陣T和尺度變換矩陣S，分別計(jì)算對(duì)空間點(diǎn)(1,2,3)先平移變換后尺度變換和先尺度變換后平移變換所得到的結(jié)果，并進(jìn)行比較討論。2.6給出一個(gè)失真圖上的三角形區(qū)域和校正圖上與其對(duì)應(yīng)的三角形區(qū)域，這兩個(gè)三角形的頂點(diǎn)作為對(duì)應(yīng)控制點(diǎn)，建立在線(xiàn)性失真情況下相對(duì)應(yīng)的校正幾何形變的空間變換式。第二次作業(yè)3.1為什么一般情況下對(duì)離散圖像的直方圖均衡化并不能產(chǎn)生完全平坦的直方圖？3.2設(shè)已用直方圖均衡化技術(shù)對(duì)一幅數(shù)字圖像進(jìn)行了增強(qiáng)，試證明再用這個(gè)方法對(duì)所得結(jié)果增強(qiáng)并不會(huì)改變其結(jié)果。3.3設(shè)一幅圖像有如下圖(a)所示的直方

3、圖，擬對(duì)其進(jìn)行規(guī)定直方圖變換，所需規(guī)定直方圖如下圖(b)所示，使用SML方法，列表給出直方圖規(guī)定化計(jì)算結(jié)果。3.4編一個(gè)程序?qū)崿F(xiàn)nn中值濾波器。當(dāng)模板中心移過(guò)圖像中每個(gè)位置時(shí)，設(shè)計(jì)一種簡(jiǎn)便地更新中值的方法。（要求給出編程思想）第三次作業(yè)4.1證明式和式成立。4.2證明f(x)的自相關(guān)函數(shù)的傅里葉變換就是f(x)的功率譜|F(u)|2 。 4.3證明離散傅里葉變換和反變換都是周期函數(shù)（為簡(jiǎn)便可以用1-D函數(shù)為例）。第四次作業(yè)5.1討論用于空間濾波的平滑濾波器和銳化濾波器的相同點(diǎn)、不同點(diǎn)以及聯(lián)系。5.2在什么條件下式的巴特沃思低通濾波器變成理想低通濾波器？5.3證明可以通過(guò)在頻域內(nèi)用原始圖減去低通

4、濾波圖得到高通濾波的結(jié)果。5.4從巴特沃思低通濾波器出發(fā)推導(dǎo)它對(duì)應(yīng)的高通濾波器。5.5有一種常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)是將高頻增強(qiáng)和直方圖均衡化結(jié)合起來(lái)以達(dá)到使邊緣銳化的反差增強(qiáng)效果，以上兩個(gè)操作的先后次序?qū)υ鰪?qiáng)效果有影響嗎，為什么？第五次作業(yè)6.1設(shè)一幅圖像的模糊是由物體在x和y方向上任意的勻速運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的，求轉(zhuǎn)移函數(shù)H(u，v)。6.2設(shè)一幅圖像的模糊是由物體在x方向的勻加速運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的，當(dāng)t0時(shí)，物體靜止，在t0到tT間物體加速度x0(t)=at2/2，求轉(zhuǎn)移函數(shù)H(u，v)，并討論勻速運(yùn)動(dòng)和勻加速運(yùn)動(dòng)所造成的模糊的不同特點(diǎn)。6.3成像時(shí)由于長(zhǎng)時(shí)間曝光受到大氣干擾而產(chǎn)生的圖像模糊可以用轉(zhuǎn)移函數(shù)H(u

5、，v)exp（u2v2）/2 2表示。設(shè)噪聲可忽略，求恢復(fù)這類(lèi)模糊的維納濾波的方程。第六次作業(yè)7.1.（1）請(qǐng)說(shuō)明是否能用變長(zhǎng)編碼壓縮一幅已直方圖均衡化的具有2n級(jí)灰度的圖？（2）這樣的圖像中包含像素間冗余嗎？7.2.（1）計(jì)算下表中給出符號(hào)概率的信源的熵；（2）對(duì)信源符號(hào)構(gòu)造哈夫曼碼，解釋這樣構(gòu)造的碼與表中第2種碼的區(qū)別；（3）構(gòu)造最優(yōu)的B1碼；（4）構(gòu)造最優(yōu)的2bit二元平移碼；（5）將所有符號(hào)分成2組，每組4個(gè)，然后構(gòu)造最優(yōu)的哈夫曼平移碼；（6）對(duì)每個(gè)碼計(jì)算平均字長(zhǎng)，并將它們與（1）中算得的熵進(jìn)行比較。7.3已知符號(hào)a,e,i,o,u,x的出現(xiàn)概率分別是0.2,0.3,0.1,0.2,0

6、.1,0.1，對(duì)0.23355進(jìn)行算術(shù)解碼。7.4 將下面給定的圖像分解成3個(gè)位面，然后用游程編碼方法逐行編碼，給出碼字，計(jì)算編碼效率。10004400100744001207654322226600第七次作業(yè)8.1 一幅圖像背景部分的均值為25、方差為625，在背景上分布著一些互不重疊的均值為150、方差為400的小目標(biāo)。設(shè)所有目標(biāo)合起來(lái)約占圖像總面積的20%，提出一個(gè)閾值分割算法將這些目標(biāo)分割出來(lái)。8.2 一幅圖像背景部分的均值為25、方差為625，在背景上分布著一些互不重疊的均值為150、方差為400的小目標(biāo)。設(shè)所有目標(biāo)合起來(lái)約占圖像總面積的20%，提出一種基于區(qū)域生長(zhǎng)的方法將這些目標(biāo)分割出來(lái)。 第八次作業(yè)9.1（1）解釋為什么利用鏈碼起點(diǎn)歸一化方法可使所得鏈碼與邊界的起點(diǎn)無(wú)關(guān)？（2）求出對(duì)鏈碼11076765543322進(jìn)行起點(diǎn)歸一化后的起點(diǎn)和鏈碼。9.2（1）解釋為什么利用鏈碼旋轉(zhuǎn)歸一化方法可使所得鏈碼與邊界的旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)？（2）求出鏈碼0101030303323232212111的循環(huán)