Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (курс лекций, И.А.Матвеев)/Вопросы 1 семестр
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м (Новая: ====Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 7-ом семестре студентов 4 курса <br \> [[Интеллектуа...) |
м (/* Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 7-ом семестре студентов 4 курса специализации «Проектирование и организация систе) |
||
| (5 промежуточных версий не показаны.) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
====Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 7-ом семестре студентов 4 курса <br \> [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/О кафедре#Специализация «Проектирование и организация систем»|специализации «Проектирование и организация систем»]] [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)|кафедры «Интеллектуальные системы»]] [[ФУПМ]] [[МФТИ]]==== | ====Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 7-ом семестре студентов 4 курса <br \> [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/О кафедре#Специализация «Проектирование и организация систем»|специализации «Проектирование и организация систем»]] [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)|кафедры «Интеллектуальные системы»]] [[ФУПМ]] [[МФТИ]]==== | ||
| - | # Модели обработки изображения с системах ИИ. Первичная обработка изображения в сетчатке и зрительной коре головного мозга, структура глаза, спектральная чувствительность колбочек и палочек, | + | # Модели обработки изображения с системах ИИ. Путь сигнала при обработке в системах ИИ. Первичная обработка изображения в сетчатке и зрительной коре головного мозга, структура глаза, спектральная чувствительность колбочек и палочек, их пространственная организация и функции, рецептивное поле. Выделение признаков на изображении зрительной системой: в сетчатке и в первичной зрительной коре, математические модели рецептивных полей обрабатывающих нейронов. |
| - | # Первичная обработка изображений | + | # Первичная обработка изображений. Математическая модель и устройство видеокамеры. Изменения распределения сигнала при его преобразовании. Основные операции, производимые камерой. Типы сенсоров, получение цветных изображений. |
| - | + | ||
# Квантование аналогового видео сигнала сенсора в видеокамере, получение цифрового изображения. Математическая модель квантования значений непрерывной функции яркости, оптимальное квантование, квантователь Ллойда-Макса, равномерное и неравномерное квантование. | # Квантование аналогового видео сигнала сенсора в видеокамере, получение цифрового изображения. Математическая модель квантования значений непрерывной функции яркости, оптимальное квантование, квантователь Ллойда-Макса, равномерное и неравномерное квантование. | ||
| - | # Модели представления изображений. Функциональное, матричное, статистическое описание изображений. Представление цветных изображений, основания трех-цветовой модели, основные цветовые модели (RGB,HSI,HSV,YUV). | + | # Дискретизация аналогового сигнала сенсора в видеокамере, получение цифрового изображения. Математическая модель дискретизации двумерного непрерывного поля яркости, спектр дискретного изображения, условия восстановления непрерывного изображения (теорема Котельникова). |
| - | # Гистограмма, | + | # Модели представления изображений. Функциональное, матричное, статистическое описание изображений, статистические модели изображения. Представление цветных изображений, основания трех-цветовой модели, основные цветовые модели (RGB,HSI,HSV,YUV). |
| - | # Алгебраические преобразования изображения. Описание прозрачности областей с помощью маски. Усреднение изображений, дисперсия яркости в точках усредненного изображения с аддитивным нормальным шумом. Использование аддитивных моделей фона для контрастирования изображения | + | # Гистограмма яркости изображения. Статистические характеристики гистограмм, примеры гистограмм различных типов изображений, моды гистограмм. Изменение гистограммы при поэлементном преобразовании изображения. Адаптивная бинаризация изображения с использованием гистограммы. |
| - | # | + | # Линейные операции с гистограммой яркости и нелинейные эффекты, насыщение. Адаптивные линейные преобразования яркости изображения с параметрами, вычисленными по гистограмме, нормализация яркости и контрастности. |
| - | + | # Нелинейные операции с гистограммой яркости. Степенные, полиномиальные и кусочно-линейные преобразования яркости с параметрами, вычисленными по гистограмме. Адаптивная коррекция яркости и контрастности изображения. | |
| - | # | + | # Нелинейные операции с гистограммой яркости. Приведение гистограммы яркости к заданному распределению яркости, алгоритм построения такой функции преобразования с ограничениями на производную. Эквализация, эквализация бимодальной гистограммы. Коррекция искажений яркости на основе гистограммных преобразований. |
| - | # | + | # Алгебраические преобразования изображения. Описание прозрачности областей с помощью маски. Усреднение изображений, дисперсия яркости в точках усредненного изображения с аддитивным нормальным шумом. Использование аддитивных моделей фона для контрастирования изображения, фильтрации шума, оценки изображения фона. |
| - | # Понятие дискретной свертки. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) со сдвигом начала координат в центр изображения. Дискретная низкочастотная фильтрация: идеальный низкочастотный фильтр, НЧ фильтр Баттерворта, гауссов НЧ фильтр, усреднение. Дискретная высокочастотная фильтрация: идеальный низкочастотный фильтр, ВЧ фильтр Баттерворта, гауссов ВЧ фильтр. Лапласиан и повышение резкости. Режекторная, полосовая и узкополосная фильтрация. | + | # Модели систем обработки изображения. Характеристические функции системы: импульсная характеристика, переходная характеристика, передаточная функция. |
| + | # Фильтрация. Интеграл суперпозиции системы, интеграл свертки, свертка в пространственной области, ядро свертки. Интегральное преобразование Фурье, спектральная теорема о свертке и ее применение. | ||
| + | # Применение теоремы о свертке для непрерывного сигнала. Инверсная фильтрация, инверсная фильтрация с отсечением, винеровская фильтрация изображения. Фильтрация с регуляризацией по Тихонову. | ||
| + | # Модели искажений изображения и реконструкция изображения. Модели размытости вследствие движения камеры, турбулентности атмосферы. Прямое измерение функции рассеяния точки (ФРТ). | ||
| + | # Реконструкция изображения. Конструирование фильтра в частотной области. | ||
| + | # Фильтрация. Конструирование элементарных фильтров: сглаживание, взвешенное сглаживание, повышение четкости изображения. Пространственные ядра элементарных фильтров и их амплитудно-частотная характеристика. Работа фильтров в пространственной и частотной области. | ||
| + | # Понятие дискретной свертки. Линейная и циклическая свертка. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) со сдвигом начала координат в центр изображения. Дискретная низкочастотная фильтрация: идеальный низкочастотный фильтр, НЧ фильтр Баттерворта, гауссов НЧ фильтр, усреднение. | ||
| + | # Понятие дискретной свертки. Линейная и циклическая свертка. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) со сдвигом начала координат в центр изображения. Дискретная высокочастотная фильтрация: идеальный низкочастотный фильтр, ВЧ фильтр Баттерворта, гауссов ВЧ фильтр. Лапласиан и повышение резкости. | ||
| + | # Понятие дискретной свертки. Линейная и циклическая свертка. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) со сдвигом начала координат в центр изображения. Режекторная, полосовая и узкополосная фильтрация. Адаптивная фильтрация шума на основе оценивания его параметров. | ||
# Дискретное преобразование Фурье (ДПФ), его свойства, требование периодичности сигнала. Дискретная свертка, условия периодического дополнения изображения для корректного использования свертки в частотной области. Теорема о корреляции, применение ДПФ для поиска паттерна. | # Дискретное преобразование Фурье (ДПФ), его свойства, требование периодичности сигнала. Дискретная свертка, условия периодического дополнения изображения для корректного использования свертки в частотной области. Теорема о корреляции, применение ДПФ для поиска паттерна. | ||
| - | # Дискретное преобразование Фурье (ДПФ), его свойства, разделимость ядра, обратное преобразование. Быстрое преобразование Фурье (БПФ), схема реализации. | + | # Дискретное преобразование Фурье (ДПФ), его свойства, разделимость ядра, обратное преобразование, матричное представление. Быстрое преобразование Фурье (БПФ), схема реализации. |
| - | # Нелинейная фильтрация. Фильтры порядковых статистик. Влияние размера окна фильтрации, адаптивный медианный фильтр. | + | # Уравнение Винера-Хопфа. Винеровский фильтр, вывод для дискретного случая. Решения для линейной модели искажения, модели искажения с аддитивным шумом, соотношение сигнал/шум. |
| + | # Алгебраический подход к обработке изображений. Матричное представление задачи реставрации изображения. Обобщенно-обратная матрица, вывод решения для случая переопределенной и недоопределенной системы, сингулярное разложение для случая неполного ранга. | ||
| + | # Алгебраический подход к реставрации изображений. Регрессионная оценка для модели с аддитивным шумом, винеровской оценки в матричном виде, регуляризация обобщенно обратной матрицы с сглаживанием по Тихонову. | ||
| + | # Нелинейная фильтрация. Фильтры порядковых статистик. Влияние размера окна фильтрации. Понятие адаптивной фильтрации, адаптивный линейный и медианный фильтры. | ||
| + | # Оконная фильтрация. Локальная нормализация, эквализация. Билатеральный фильтр. | ||
| + | # Морфологические операции на дискретных изображениях, частные случаи бинарного и полутонового изображений. Понятие смежности и связности. Дилатация и эрозия, их двойственность. Операции Открытия и Замыкания, их двойственность. Морфологическая фильтрация, сглаживающий фильтр, морфологический градиент. | ||
| + | # Билинейная и кусочно билинейная интерполяции при преобразовании системы координат. Аффинное преобразование в однородных координатах, оценка параметров. Полиномиальное преобразование второго порядка, нахождение параметров преобразования. Интерполяция яркости по ближайшему соседу, билинейная интерполяция. | ||
| + | # Интерполяция яркости в преобразованной системе координат. Интерполяция яркости по ближайшему соседу, билинейная интерполяция. Интерполяция яркости на основе линейной свертки c ядрами В-cплайнов. Прямоугольное и треугольной ядро, их эквивалентность интерполяции по ближайшему соседу и билинейной интерполяции соответственно. Кубический B-сплайн и гауссовские ядра, их спектры. | ||
| + | # Интерполяция яркости на основе линейной свертки. Сверточные ядра полиномов Котельникова, Ланцоша. Условия идеальной интерполяции на основе спектральной модели и теоремы Котельникова. Сверточные ядра на основе В-cплайнов. | ||
| + | # Элементы теории информации, количество информации, формула Хартли и Шенона, вероятностная интерпретация информационной энтропии, достижимость максимальной энтропии. Выражение количества информации в изображении через условную энтропию элементов. Связь энтропии яркости пикселя и его окрестности на изображении. | ||
| + | # Понятие избыточности изображения, кодовая избыточность, межэлеменетная избыточность, визуальная избыточность. Марковская модель межэлементной избыточности, уменьшение избыточности элемента на основе разностных преобразований. Понятие информативных элементов. | ||
| + | # Понятие информативных элементов на основе Марковской модели межэлементной избыточности. Выделение информативных элементов на основе декоррелирующего линейного преобразования Карунена-Лоэва, остаточная ошибка разложения. Критерий выбора признаков на основе метода Главных компонент, случай нормального распределения ансамбля изображений. Связь метода Главных компонент и модели автоэнкодера. | ||
| + | # Выделение информативных элементов на основе декоррелирующего ортогонального преобразования. Преобразования Карунена-Лоэва для изображения как реализации стационарного процесса. Аппроксимация преобразования Карунена-Лоэва для марковского процесса. Ортогональные преобразования Фурье, преобразование Хаара, Адамара. | ||
| + | # Подходы к сжатию и реконструкции изображения на основе перераспределения энтропии путем уменьшения межэлементной, визуальной и кодовой избыточности. Основные элементы алгоритмов JPEG, MPEG/H.26x. | ||
| + | |||
| + | <!-- | ||
# Морфологические операции на дискретных изображениях, частные случаи бинарного и полутонового изображений. Понятие смежности и связности. Дилатация и эрозия, их двойственность. Операции Открытия и Замыкания, их двойственность. Морфологическая фильтрация, сглаживающий фильтр, выделение границ, заполнение областей, утончение, утолщение, построение остова. | # Морфологические операции на дискретных изображениях, частные случаи бинарного и полутонового изображений. Понятие смежности и связности. Дилатация и эрозия, их двойственность. Операции Открытия и Замыкания, их двойственность. Морфологическая фильтрация, сглаживающий фильтр, выделение границ, заполнение областей, утончение, утолщение, построение остова. | ||
| + | # Интегральное преобразование Фурье, пространственная частота. Принцип неопределенности, теорема об оптимально локализованной функции. Примеры ядер фильтров в пространственной и частотной областях, низкочастотные и высокочастотные фильтры. Сглаживающие и повышающие резкость фильтры, их описание в пространственной и частотной областях, примеры. | ||
# Многомасштабный анализ изображения, проблема локализации масштаба сигнала для оптимальной фильтрации. Пирамида изображений, пирамида Гаусса и Лапласа. Многомасштабная фильтрация по пирамиде. | # Многомасштабный анализ изображения, проблема локализации масштаба сигнала для оптимальной фильтрации. Пирамида изображений, пирамида Гаусса и Лапласа. Многомасштабная фильтрация по пирамиде. | ||
# Краткопространственный анализ изображения, проблема локализации положения сигнала для оптимальной фильтрации. Интегральное оконное преобразование Фурье (ОПФ). Функция окна, ее локализация в пространственной и временной областях. Функция Габора. Обратное ОПФ. | # Краткопространственный анализ изображения, проблема локализации положения сигнала для оптимальной фильтрации. Интегральное оконное преобразование Фурье (ОПФ). Функция окна, ее локализация в пространственной и временной областях. Функция Габора. Обратное ОПФ. | ||
| Строка 23: | Строка 46: | ||
# Кратномасштабный анализ (КМА). Вложенность масштабирующих подпространств, масштабирующая и вейвлетные функции. Дуальные функции и биортогональное разложение пространства функций. Субполосное кодирование. | # Кратномасштабный анализ (КМА). Вложенность масштабирующих подпространств, масштабирующая и вейвлетные функции. Дуальные функции и биортогональное разложение пространства функций. Субполосное кодирование. | ||
# Дискретное вейвлет-преобразование (ДВП). Быстрое вейвлет-преобразование (БВП). Вейвлет-пакеты. | # Дискретное вейвлет-преобразование (ДВП). Быстрое вейвлет-преобразование (БВП). Вейвлет-пакеты. | ||
| - | + | --> | |
''' См. также ''' | ''' См. также ''' | ||
Текущая версия
Перечень контрольных вопросов для сдачи экзамена в 7-ом семестре студентов 4 курса
специализации «Проектирование и организация систем» кафедры «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ
- Модели обработки изображения с системах ИИ. Путь сигнала при обработке в системах ИИ. Первичная обработка изображения в сетчатке и зрительной коре головного мозга, структура глаза, спектральная чувствительность колбочек и палочек, их пространственная организация и функции, рецептивное поле. Выделение признаков на изображении зрительной системой: в сетчатке и в первичной зрительной коре, математические модели рецептивных полей обрабатывающих нейронов.
- Первичная обработка изображений. Математическая модель и устройство видеокамеры. Изменения распределения сигнала при его преобразовании. Основные операции, производимые камерой. Типы сенсоров, получение цветных изображений.
- Квантование аналогового видео сигнала сенсора в видеокамере, получение цифрового изображения. Математическая модель квантования значений непрерывной функции яркости, оптимальное квантование, квантователь Ллойда-Макса, равномерное и неравномерное квантование.
- Дискретизация аналогового сигнала сенсора в видеокамере, получение цифрового изображения. Математическая модель дискретизации двумерного непрерывного поля яркости, спектр дискретного изображения, условия восстановления непрерывного изображения (теорема Котельникова).
- Модели представления изображений. Функциональное, матричное, статистическое описание изображений, статистические модели изображения. Представление цветных изображений, основания трех-цветовой модели, основные цветовые модели (RGB,HSI,HSV,YUV).
- Гистограмма яркости изображения. Статистические характеристики гистограмм, примеры гистограмм различных типов изображений, моды гистограмм. Изменение гистограммы при поэлементном преобразовании изображения. Адаптивная бинаризация изображения с использованием гистограммы.
- Линейные операции с гистограммой яркости и нелинейные эффекты, насыщение. Адаптивные линейные преобразования яркости изображения с параметрами, вычисленными по гистограмме, нормализация яркости и контрастности.
- Нелинейные операции с гистограммой яркости. Степенные, полиномиальные и кусочно-линейные преобразования яркости с параметрами, вычисленными по гистограмме. Адаптивная коррекция яркости и контрастности изображения.
- Нелинейные операции с гистограммой яркости. Приведение гистограммы яркости к заданному распределению яркости, алгоритм построения такой функции преобразования с ограничениями на производную. Эквализация, эквализация бимодальной гистограммы. Коррекция искажений яркости на основе гистограммных преобразований.
- Алгебраические преобразования изображения. Описание прозрачности областей с помощью маски. Усреднение изображений, дисперсия яркости в точках усредненного изображения с аддитивным нормальным шумом. Использование аддитивных моделей фона для контрастирования изображения, фильтрации шума, оценки изображения фона.
- Модели систем обработки изображения. Характеристические функции системы: импульсная характеристика, переходная характеристика, передаточная функция.
- Фильтрация. Интеграл суперпозиции системы, интеграл свертки, свертка в пространственной области, ядро свертки. Интегральное преобразование Фурье, спектральная теорема о свертке и ее применение.
- Применение теоремы о свертке для непрерывного сигнала. Инверсная фильтрация, инверсная фильтрация с отсечением, винеровская фильтрация изображения. Фильтрация с регуляризацией по Тихонову.
- Модели искажений изображения и реконструкция изображения. Модели размытости вследствие движения камеры, турбулентности атмосферы. Прямое измерение функции рассеяния точки (ФРТ).
- Реконструкция изображения. Конструирование фильтра в частотной области.
- Фильтрация. Конструирование элементарных фильтров: сглаживание, взвешенное сглаживание, повышение четкости изображения. Пространственные ядра элементарных фильтров и их амплитудно-частотная характеристика. Работа фильтров в пространственной и частотной области.
- Понятие дискретной свертки. Линейная и циклическая свертка. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) со сдвигом начала координат в центр изображения. Дискретная низкочастотная фильтрация: идеальный низкочастотный фильтр, НЧ фильтр Баттерворта, гауссов НЧ фильтр, усреднение.
- Понятие дискретной свертки. Линейная и циклическая свертка. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) со сдвигом начала координат в центр изображения. Дискретная высокочастотная фильтрация: идеальный низкочастотный фильтр, ВЧ фильтр Баттерворта, гауссов ВЧ фильтр. Лапласиан и повышение резкости.
- Понятие дискретной свертки. Линейная и циклическая свертка. Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) со сдвигом начала координат в центр изображения. Режекторная, полосовая и узкополосная фильтрация. Адаптивная фильтрация шума на основе оценивания его параметров.
- Дискретное преобразование Фурье (ДПФ), его свойства, требование периодичности сигнала. Дискретная свертка, условия периодического дополнения изображения для корректного использования свертки в частотной области. Теорема о корреляции, применение ДПФ для поиска паттерна.
- Дискретное преобразование Фурье (ДПФ), его свойства, разделимость ядра, обратное преобразование, матричное представление. Быстрое преобразование Фурье (БПФ), схема реализации.
- Уравнение Винера-Хопфа. Винеровский фильтр, вывод для дискретного случая. Решения для линейной модели искажения, модели искажения с аддитивным шумом, соотношение сигнал/шум.
- Алгебраический подход к обработке изображений. Матричное представление задачи реставрации изображения. Обобщенно-обратная матрица, вывод решения для случая переопределенной и недоопределенной системы, сингулярное разложение для случая неполного ранга.
- Алгебраический подход к реставрации изображений. Регрессионная оценка для модели с аддитивным шумом, винеровской оценки в матричном виде, регуляризация обобщенно обратной матрицы с сглаживанием по Тихонову.
- Нелинейная фильтрация. Фильтры порядковых статистик. Влияние размера окна фильтрации. Понятие адаптивной фильтрации, адаптивный линейный и медианный фильтры.
- Оконная фильтрация. Локальная нормализация, эквализация. Билатеральный фильтр.
- Морфологические операции на дискретных изображениях, частные случаи бинарного и полутонового изображений. Понятие смежности и связности. Дилатация и эрозия, их двойственность. Операции Открытия и Замыкания, их двойственность. Морфологическая фильтрация, сглаживающий фильтр, морфологический градиент.
- Билинейная и кусочно билинейная интерполяции при преобразовании системы координат. Аффинное преобразование в однородных координатах, оценка параметров. Полиномиальное преобразование второго порядка, нахождение параметров преобразования. Интерполяция яркости по ближайшему соседу, билинейная интерполяция.
- Интерполяция яркости в преобразованной системе координат. Интерполяция яркости по ближайшему соседу, билинейная интерполяция. Интерполяция яркости на основе линейной свертки c ядрами В-cплайнов. Прямоугольное и треугольной ядро, их эквивалентность интерполяции по ближайшему соседу и билинейной интерполяции соответственно. Кубический B-сплайн и гауссовские ядра, их спектры.
- Интерполяция яркости на основе линейной свертки. Сверточные ядра полиномов Котельникова, Ланцоша. Условия идеальной интерполяции на основе спектральной модели и теоремы Котельникова. Сверточные ядра на основе В-cплайнов.
- Элементы теории информации, количество информации, формула Хартли и Шенона, вероятностная интерпретация информационной энтропии, достижимость максимальной энтропии. Выражение количества информации в изображении через условную энтропию элементов. Связь энтропии яркости пикселя и его окрестности на изображении.
- Понятие избыточности изображения, кодовая избыточность, межэлеменетная избыточность, визуальная избыточность. Марковская модель межэлементной избыточности, уменьшение избыточности элемента на основе разностных преобразований. Понятие информативных элементов.
- Понятие информативных элементов на основе Марковской модели межэлементной избыточности. Выделение информативных элементов на основе декоррелирующего линейного преобразования Карунена-Лоэва, остаточная ошибка разложения. Критерий выбора признаков на основе метода Главных компонент, случай нормального распределения ансамбля изображений. Связь метода Главных компонент и модели автоэнкодера.
- Выделение информативных элементов на основе декоррелирующего ортогонального преобразования. Преобразования Карунена-Лоэва для изображения как реализации стационарного процесса. Аппроксимация преобразования Карунена-Лоэва для марковского процесса. Ортогональные преобразования Фурье, преобразование Хаара, Адамара.
- Подходы к сжатию и реконструкции изображения на основе перераспределения энтропии путем уменьшения межэлементной, визуальной и кодовой избыточности. Основные элементы алгоритмов JPEG, MPEG/H.26x.
См. также
