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一、代码题(10分)
(5分)1、给定图像的首地址data、rows、cols、steps,求点(x,y)的双线性插值。
(5分)2、给定积分图S和矩形区域r,求解均值。
二、简答题(50分)
(8分)1、写出Sobel算子滤波核,并比较与其他算子的优点。
(8分)2、角点检测Harris对光照变化和旋转、缩放变换的稳定性,并解释原因。
(8分)3、SIFT和SURF是如何考虑对齐误差的。
(8分)4、RANSAC的过程和终止条件。
(8分)5、视差的定义,如果两个相机光轴平行,图示视差和深度的关系。
(10分)6、深度学习算法和经典视觉算法的联系,并说明深度学习算法的优缺点。
三、应用分析题(40分)
(10分)1、已知滤波核K(大小和权重)和滤波后的图像I,求解原图像X
(1)介绍一种方法求X。
(2)如果图像I的分辨率很高(像素有千万个),上述方法有什么缺陷,给出解决方法。
(15分)2、已知n个对应的点对(pi,qi),给出了刚性变换矩阵A
(1)写出刚性变换的目标函数。
(2)求解上述过程,并优化。
(15分)3、已知图像一上的一点p,和两个图像的基础矩阵F,q在另一个图像上
(1)根据极线约束,如何确定q的极线。
(2)已知q的极线,可以在一维中搜索并匹配点,给出你的方法在不同情况下的过程。
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