专栏首页AI算法与图像处理一文囊括图像处理25个高频考点

一文囊括图像处理25个高频考点

重磅干货,第一时间送达

来源:深度学习与计算机视觉

介绍

从非结构化数据中提取有用的信息一直是研究界极为关注的话题。图像就是一种这样的非结构化数据,图像数据分析在商业的各个方面都有应用。

此技能测试是专门为你设计的,旨在测试你如何处理图像数据的知识,重点是图像处理。300多人报名参加了考试,如果你是错过这项技能测试的人之一,那么这篇文章为你介绍了问题和对应的解决方案。

这是参加考试的参与者的排行榜。

  • https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/image-skilltest/lb

有用的资源

这里有一些资源可以深入了解该主题。

  • 机器学习算法的要点(带有Python和R代码)
    • https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/
  • Python图像处理的基础
    • https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/12/image-processing-python-basics/

技能测试问答

1)将以下图像格式匹配到正确的通道数

  • 灰度
  • RGB

I. 1个通道 II. 2个通道 III. 3个通道 IV. 4个通道

A)RGB-> I,灰度-> III B)RGB-> IV,灰度-> II C)RGB-> III,灰度-> I D)RGB-> II,灰度-> I

解决方案:C

灰度图像每个像素有一个数字,并以m×n矩阵形式存储,而彩色图像每个像素有3个数字——红色,绿色和蓝色(RGB)

2)

假设你必须旋转图像。图像旋转不过是图像乘以特定矩阵以获得新的变换图像而已。

为简单起见,我们考虑将图像中的一个点以(1,0)的坐标旋转到(0,1)的坐标,我们必须将以下哪个矩阵相乘?

A)

B)

C)

D)

解决方案:C

此计算是这样的:[ [0],[1] ] = [ [0,-1],[1,0] ] x [1,0]

3)[对或错]要使图像模糊,可以使用线性滤波器

A)对 B)错

解决方案:B

模糊比较滤波器中相邻像素并使其平滑,因此不能使用线性滤波器。

4)以下哪项是处理计算机视觉问题时可能遇到的挑战?

A)由于几何变化(如姿势,比例等)而引起的变化 B)由于光度因数(如照明,外观等)而引起的变化 C)图像遮挡 D)以上全部

解决方案:D

上述所有选项都是计算机视觉中的挑战

5)假设下面有一张图片。

我们的任务是分割图像中的对象。一种简单的方法是用像素的强度表示图像,然后根据值对它们进行聚类。通过这样做,我们得到了这种类型的结构。

假设我们选择k-均值聚类来解决问题,直接观察,检查强度图,k的值是多少比较合适?

A)1 B)2 C)3 D)4

解决方案:C

将形成三个集群,圆中的点,方形中的点以及不包括这两个对象的点

6)

在此图像中,你可以找到标记为红色区域的边。哪种不连续形式会产生这种优势?

A)深度不连续 B)表面颜色不连续 C)照明不连续 D)以上都不是

解决方案:A

椅子和墙壁离得很远,造成了图像的边缘。

7)图像处理中的有限差分滤波器非常容易受到噪声的影响,为了解决这个问题,可以使用以下哪种方法使噪声造成的失真最小?

A)对图像进行下采样 B)将图像从RGB转换为灰度 C)平滑图像 D)以上都不是

解决方案:C

平滑通过迫使像素更像其邻居来帮助减少噪声

8)考虑将图像的宽度和高度设置为100×100,图像中的每个像素可以具有灰度的颜色。该图像需要多少空间存储?

注意:不执行压缩。

A)2,56,00,000 B)25,60,000 C)2,56,000 D)8,00,000 E)80,000 F)8,000

解决方案:E

答案将是8x100x100,因为需要8位代表0-256之间的数字

9)[对或错]量化图像会减少存储所需的内存量。

A)对 B)错

解决方案:A

给出的陈述是正确的。

10)假设我们有一个灰度图像,大多数像素值是相同的,我们可以使用什么来压缩图像的大小?

A)在字典中对具有相同值的像素进行编码 B)对像素的值序列进行编码 C)无法进行压缩

解决方案:A

编码相同的像素值将大大减小存储空间

11)[对或错] JPEG是一种有损图像压缩技术

A)对 B)错

解决方案:A

JPEG之所以成为有损压缩技术,是因为使用了量化。

12)给定一个只有2个像素和每个像素3个可能值的图像,可以形成的图像直方图的数量是多少?

A)3 B)6 C)9 D)12

解决方案:C

直方图的可能排列为9。

13)假设我们有一维图像,其值为[2、5、8、5、2]

现在,我们对该尺寸为3的图像应用平均滤波器,最后第二个像素的值是多少?

A)值将保持不变 B)值将增加2 C)值将减少2 D)以上都不是

解决方案:A

(8 + 5 + 2)/ 3将变为5,因此不会有任何变化。

14)fMRI(功能磁共振成像)是一项技术,在受试者随时间执行某些认知任务时,可以获取大脑的容积扫描。fMRI输出信号的维数是多少?

A)1D B)2D C)3D D)以上都不是

解决方案:D

该问题本身提到了随着时间的推移“容积扫描”,因此它将是一系列3D扫描

15)以下哪种方法用作边缘检测的模型拟合方法?

A)SIFT B)高斯检测器的差异 C)RANSAC D)以上都不是

解决方案:C

RANSAC用于在边缘检测中找到最佳拟合线

16)假设我们有一个嘈杂的图像,图像中的这种噪声称为椒盐噪声

[对或错]中值滤波技术是对图像进行去噪的最佳方法 A)对 B)错

解决方案:A

中值滤波技术有助于将噪声充分降低

17)如果将图像与下面给出的矩阵卷积,则原始图像和修改后的图像之间的关系是什么?

A)图像将向右移动1个像素 B)图像将向下移动1个像素 C)图像将向左移动1个像素 D)图像将向上移动1个像素

解决方案:A

我建议你自己尝试一下,看看结果!

18)以下哪一种是锐化图像的正确方法?

A)

  1. 用单位矩阵对图像进行卷积
  2. 从原始图像中减去此结果图像
  3. 将此减去的结果加回原始图像

B)

  1. 平滑图像
  2. 从原始图像中减去此平滑图像
  3. 将此减去的结果加回原始图像

C)

  1. 平滑图像
  2. 将此平滑后的图像添加回原始图像

D)以上都不是

解决方案:B

选项B提供了一种锐化图像的正确方法

19)下面给出的图像是对信号执行的两项操作,你能识别出哪个?

A) 操作1是信号f和信号g之间的互相关,而操作2是应用于信号f和信号g的卷积函数 B) 操作2是信号f和信号g之间的互相关,而操作1是应用于信号f和信号g的卷积函数

解决方案:A

相关和卷积是两种不同的方法,结果不同。卷积定义了信号重叠的程度,而相关则试图找到信号之间的关系

20)[对与错]通过使用模板匹配和互相关,可以构建用于电视遥控器的视觉系统

A)对 B)错

解决方案:

这是计算机视觉中互相关的一个很好的例子。参见论文“Computer Vision for Interactive Computer Graphics”,W.Freeman et al,IEEE计算机图形学和应用。

21)假设你正在野外创建一个面部检测器,你将选择以下哪些功能来创建强大的面部检测器?

  1. 虹膜,眉毛和下巴的位置
  2. 布尔特征:该人是否在微笑
  3. 脸部方位角
  4. 人是坐着还是站着

A)1,2 B)1,3 C)1,2,3 D)1,2,3,4

解决方案:B

选项1、3是解决该问题的相关功能,但是2、4可能不是

22)以下哪个是图像特征提取中的低层次特征的示例?

A)HOG B)SIFT C)HAAR D)以上所有

解决方案:D

以上都是低级特征的示例

23)在RGBA模式的色彩表示中,A代表什么?

A)图像深度 B)颜色强度 C)图像不透明度 D)以上都不是

解决方案:C

不透明度可以通过将其作为RGB中的第四个参数来引入

24)在Otsu阈值化技术中,通过对不相关的点进行阈值化并保留不代表噪声的点来消除噪声。

在给定的图像中,你会在哪一点启动阈值?

A)A B)B C)C D)D

解决方案:B

线B将捕获图像中的大部分噪声。

25)对于目标识别问题,你希望使用以下哪种数据增强技术?

A)水平翻转 B)重新缩放 C)放大图像 D)以上全部

解决方案:D

所有提到的技术都可以用于数据扩充。

总体分布

以下是参与者的分数分布:

你可以在此处(https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/image-skilltest/lb) 访问分数。参加技能测试的不只一个受挫的人,而且得分最高是22分。你呢?

参考链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/image-skilltest/

本文分享自微信公众号 - AI算法与图像处理(AI_study)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-08-21

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