得益於之前17,18，19年的師兄做的分享，所以為了能夠繼續服務好下一屆的學弟學妹們，因為決定繼續寫下去。重要說明的一點就是試卷發下去，一定一定要先看看總共有幾道題。因為受之前試卷只有幾道題的影響，導致我習慣性認為只有9道題，結果最後5分鐘，在老師提醒要交卷的情況下，才發現最後一頁背面還有兩道大題；考完直接哭暈在廁所。。。
現在是距離考試結束過去4天，試題回憶如下（不按順序）
給出兩幅圖，讓你分別判斷是不是數字弦；
給出連通悖論的具體例子並解釋；
給出運算元讓你判斷是什麼運算元？（robert，prewitt,sobel）
說明sobel運算元為什麼比robert運算元更好？
說明檢測邊緣運算元canny運算元和susan運算元怎麼定義的邊緣；
說明susan運算元檢測邊緣步驟；
給出一幅圖，然後寫出這個的鏈碼及形狀數；
說出形狀數能夠對於起點不變性，旋轉不變形和尺度不變形，能夠保持什麼不變？
給了乙個有雜訊的灰度影象，問如何利用數值形態學來變成另一幅影象；
給出了乙個模板影象，乙個待測影象，求chammer distance；
令模板影象的中心位置放在待測影象的某乙個點上，問該點的數值是多少？
sift描述子如何實現平移，旋轉不變性，尺度不變性，亮度不變性；
反色變換對sift描述子的影響？
給出了乙個有缺陷的影象和影象增強的影象，問如何從它實現到它；
二維光流方程推導；
光流方程的二義性；
忘記了一題，不過那題應該是在之前的師兄寫的部落格試題裡面，應該 比較簡單否則我也不會忘記了
這個得需要看ppt，ppt上面有詳細的例子；不難，就是畫結構元沿著點走過的圖，然後連線原影象上任意的兩個點看看有沒有出圈；
連通悖論的例子在第三版的影象工程（中冊）書上有具體的例子；
判斷是什麼運算元，這個在ppt上面具體的對應的模板；
sobel運算元比其他運算元多考慮了畫素間位置關係的約束；
canny運算元利用的是邊緣檢測運算元（sobel）,所以認為極大值點為邊緣檢測點（可以看看影象邊緣模型就懂了）；susan運算元是利用核同值區來定義，認為usan（核同值區）最小的為邊緣或者角點；
邊緣檢測步驟：看之前師兄上面總結的即可；
求鏈碼數，有四方向的和八反向的，只要順著順序標上箭頭就可以了；（注意看是順時針還是逆時針），差分數是第i個數減去第i-1個數然後求餘即可，第乙個數減去最後乙個數；形狀數就是對差分數重新排列成自然數最小的值；
形狀數具有起點不變性，旋轉不變性
當時給出的從一種影象到另一種影象：首先是利用閉合運算去除閉合影象內的孔洞，然後利用開啟運算去除雜訊；最後就是提取邊界（a-(af腐蝕b)），這個都是在數值形態學實用演算法裡面的；個人認為這題下年不會再考，但是極有可能換個數值形態學的其他的實用領域；
主要就是求chamer distance，這個很靈活，主要就是把ppt上面的知識點看會就行；
這個sift不變性，師兄們總結的很詳細了；
師兄之前總結的很詳細；
這個是利用閾值分割來增強改善影象效果的；考察多閾值分割，灰度直方圖均衡化知識點；
10.光流方程推導和二義性，師兄們之前總結的很詳細了；
相關概念vs卷積概念
卷積運算需要對卷積核進行反轉操作；而相關不需要；但實際情況基本上模板都是對稱的，所以卷積核相關概念實際效果一樣；
梯度運算元和拉普拉斯運算元
梯度運算元是利用一階差分來近似代替；拉普拉斯運算元是二階分別求導；
bow和vlad
bow步驟：
1. 利用sift演算法從不同類別的影象中提取視覺詞彙向量，這些向量代表代表的是影象中區域性不變的特徵點；
2. 將所有特徵點向量集合到一塊，利用k-means演算法合併詞義相近的視覺詞彙，構造乙個包括k個詞彙的單詞表；
3. 統計單詞表中每個單詞在影象**現的次數，從而將影象表示為乙個k韋數值向量；
vlad步驟：
將影象分成若干塊，分別對每一塊進行統計特徵；
採用一種多尺度的分塊演算法，分塊的粒度越大越細，呈現出一種層次金字塔的結構；
數值形態學的對偶性證明
腐蝕和膨脹的對偶性；開啟和閉合的對偶性證明；
shape context 原理思想？
對於給定的 乙個形狀，通過邊緣檢測運算元(can』n』y運算元 )獲取輪廓邊緣，對輪廓邊緣取樣得到一組離散子集；
計算形狀上下文：以其中任意一點p為參考點，在以p為參考點，r為半徑局域內按照對數間隔建立乙個n個同心圓，再將此區域沿圓周方向m等方，連線圓心，形成靶狀模板，統計各個扇區的點分布數，形成統計直方圖；
比較直方圖是否相似，來判斷是否匹配；
susan運算元檢測步驟：
susan運算元採用一種近似圓形的模板，用圓形模板在影象上移動，模板內部每個影象畫素點的灰度值都和模板中心畫素灰度的差值小於一定的閾值，則認為該點與核具有相同的灰度，由這些畫素組成的區域稱為核同值區；在邊緣點或者角點的usan值最小；
haris coener角點檢測推導
在ppt上面；
相似度量準則
對於干擾和雜訊不敏感；
用來進行匹配的特徵向量，最好有位移，尺度，旋轉，關照不變性；
應有匹配速度快，匹配精度效能高
fourier變換實現不變性
因為全是符號，不太好寫；老師會在黑板上寫一遍的；
以上就是數字影象分析（李厚強，周文罡）-dia2019秋季考試試卷內容，希望對大家有所幫助
2019秋季PAT甲級考試心得
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PAT（甲級）2023年秋季考試
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PAT（乙級）2023年秋季考試
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