Appendix 考点
- 图像的成像方式（可见光、X光、红外线）
- 导致blur的因素
- 图像格式（压缩/不压缩，有损压缩/无损压缩，举例子）
- bmp文件结构，分了几个部分，信息头存了什么，调色板、data存的什么
- 位图存到时候是倒立的，每一行存的字节数是4的倍数，不满要补齐
- 光圈的大小，大小光圈的利弊，对景深的影响，为什么要加透镜，有什么影响
- 单反相机的结构，光路
- 数码相机从光到图像的成像过程
- 色彩是怎么出来的（反射、散射……）
- 彩色的有哪些，消色的有那些（编码）
- 视网膜（棒状细胞和锥状细胞）
- 人对颜色的感知能力服从Weber’s Law
- 人对色彩感知的优先级：色调，饱和度，亮度
- 人对色彩的灵敏度，对亮度的敏感度更高
- 设备依赖的颜色模型，设备不依赖的颜色模型
- 加色和减色指的是什么，相应的设备
- 颜色空间的简称，如HSV各个字母是什么意思
- JPEG 离散余弦变换，基本思想（压缩比从高到低砍频率），有什么好处，有什么局限性和缺点
- TIFF 格式的应用场景（CAD、扫描仪、GIS地理信息系统）
- 行程编码（一行记录哪几段是1）
- 如何实现图像二值化，大津算法（阈值、全局大津算法、局部自适应）
- 形态学（腐蚀/膨胀/开运算/闭运算）给定结构元和图像，给出结果
- 腐蚀膨胀的对偶性
- 如何通过对数操作增强灰度图像的对比度
- 直方图概念是什么，直方图的特点
- 如何进行直方图均衡化（离散、连续），为什么均衡化后还是不均匀
- 什么是直方图匹配，有哪几步操作
- 直方图变换
- 切成小块后进行直方图变换
- 有哪些简单变换
- 最近邻插值是怎么做的
- 双线性插值是怎么做的（中间某个位置是多少）
- 变形morph的式子
- ERI 的式子，成立前提，分了几步，分别做什么，变量是什么含义？
- 如何进行对齐（中心坐标，不需要记住式子）
- 平滑滤波（均值滤波）统计滤波（中值滤波，不一定是偶数长宽和中心）
- 拉普拉斯图像增强
- 双边滤波的基本思想，每一个符号的含义
- 快速双边滤波（看总结为什么能实现加速）
- Guided Filter，思想是什么样的，为什么梯度的保持比双边滤波更好
- Guided Filter 比双边滤波有什么优势
- sparse norm filter 保边保梯度
- 离散的卷积是怎么做的
- FFT 公式推导
- 相位和幅值
- Harris 角点检测，数学基础（用泰勒展开推出）
- 为什么确定角点取决于小的 lambda（可能在edge上）
- 角点检测对尺度是敏感的，如何解决
- Harris 拉普拉斯，怎么做
- SIFT 特征怎么算，为什么具有旋转不变性
- 怎么用 SIFT 做图像分类
- SURF 重点掌握 detector 和 descriptor，积分图是怎么算特征的
- SURF为什么比SIFT好
- 图像拼接的步骤（重点掌握 RANSAC）需要采样多少次
- BP 的基本步骤
- 卷积神经网络为什么能跑起来，怎么做的
- Pooling 操作有哪两类（空间域、特征域）
- 给了一个输入和卷积核，stride，步长，那么特征体有多大
- 交叉熵损失怎么起作用的