光电图像处理技术期末试卷

试卷基本信息

• 课程名称：光电图像处理技术
• 学期：[具体学期]
• 考试时间：[时长,如120分钟]
• 总分：[满分分数,如100分]
• 考试方式：闭卷（或开卷,根据实际情况填写）

本试卷涵盖光电图像处理技术的核心知识点,包括但不限于：

1. 光电转换原理：光电传感器的工作原理、特性及应用。
2. 图像数字化：采样、量化过程,数字图像的表示方法。
3. 图像增强：空间域与频率域增强技术，如直方图均衡化、滤波等。
4. 图像复原：退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法。
5. 图像分割：阈值分割、边缘检测、区域生长等分割技术。
6. 特征提取与匹配：形状、纹理、颜色等特征的提取与描述,以及特征匹配算法。
7. 图像融合：多源图像融合的基本原理与方法。
8. 图像识别基础：模式识别的基本概念,基于特征的图像识别方法。

题型与分值分布

答题要求

1. 选择题：请在答题卡上对应选项处作答,注意涂卡清晰。
2. 填空题：答案需简洁准确,书写工整。
3. 简答题：要求条理清晰，要点齐全,适当展开说明。
4. 计算题：需列出主要计算步骤,最终结果准确。
5. 论述题/综合题：结合理论知识，分析问题并提出解决方案,论述完整。

时间分配建议

• 选择题与填空题：建议不超过[时间比例，如30%]的考试时间。
• 简答题与计算题：根据难度适中分配时间，约占[时间比例，如50%]。
• 论述题/综合题：留足时间思考与作答，建议占[时间比例，如20%]以上。

评分标准

• 客观题（选择、填空）：答案唯一,按正确率给分。
• 主观题（简答、计算、论述）：根据要点得分，逻辑清晰、表述准确者可获满分或加分；要点缺失、逻辑混乱者酌情扣分。

注意事项

1. 请仔细阅读题目要求,按要求作答。
2. 保持卷面整洁，字迹清晰,以便阅卷。
3. 合理安排时间，先易后难,确保完成所有题目。

相关问题与解答

问题1：图像增强中直方图均衡化的基本原理是什么？

解答：直方图均衡化是一种通过调整图像灰度分布，使图像对比度增强的技术，其基本原理是将原始图像的灰度直方图变换为均匀分布的形式，使得像素灰度值的动态范围扩大，从而增强图像的整体对比度，具体实现时，通过计算原始图像的灰度直方图，构建累积分布函数（CDF），然后将原始灰度值映射到新的灰度值,使得输出图像的灰度直方图尽可能接近均匀分布。

问题2：在图像分割中，如何选择合适的阈值进行阈值分割？

解答：选择合适的阈值是阈值分割的关键,常用的方法包括：

1. 直方图谷底法：观察图像灰度直方图,选择两个峰值之间的谷底作为阈值。
2. Otsu法：一种自动选择阈值的方法,通过最大化类间方差来确定最佳阈值。
3. 迭代法：通过不断迭代优化阈值,直到满足收敛条件。
4. 熵法：基于信息熵的理论，选择使图像信息熵最大的阈值。
   选择时需考虑图像的特点、分割目标以及实际应用需求，有时还需结合多种方法进行综合