Preguntas-febrero

Posibles preguntas examen teórico febrero 2005
Introducción
1- Estructura de un sistema de proceso de la imagen digital.
2- Estructura de un sistema de visión por computador.
3- En el contexto de la calibración fotométrica de un sensor (cámara) ¿En que consiste el
ajuste del nivel de negro y el balance de blanco?
4- Definir muestreo y cuantización. ¿Cómo afectan la resolución de la imagen?
5- Dibujar las dos geometrías básicas del modelo puntual de cámara con proyección
central y dar las ecuaciones de proyección de un punto (XYZ) en un punto (xy) de la
imagen.
6- Definir la proyección ortográfica o paralela.
7- Definir el proceso de calibración geométrica de la cámara. Describir los diferentes
procesos computacionales que entran en juego: diseño del objeto de calibración,
proceso de la imagen, resolución de las ecuaciones, efecto del numero de puntos de
calibración.
8- Describir la geometría básica de dos cámaras estéreo coplanares (con planos imagen
coplanares). Dar la relación que permite calcular la profundidad (eje Z) de un punto en
el espacio conocidos los puntos correspondientes en las imágenes estereo.
9- Definir los dos espacios de color RGB y HSI.
10- Describir los componentes de un sistema de visión por computador en un caso práctico:
reconocimiento de caracteres, proceso de documentos, fabricación e inspección.
Imágenes binarias
1- Definir los 4 vecinos, 8-vecinos y 6-vecinos de un pixel. ¿Cual es el problema de la
envolvencia en el etiquetado de regiones binarias? ¿Cómo se resuelve este problemas?
2- Definir un componente conectado en una imagen binaria. Dar un algoritmo sencillo de
etiquetado de componentes conectadas.
3- Definir la orientación de un objeto en una imagen binaria. Dar las relaciones que
permiten calcularla a partir de una imagen. ¿De que modo puede servir la transformada
en componentes principales en relación a la orientación de un objeto?
4- ¿Cuales son los valores característicos (propiedades geométricas) más sencillos de un
objeto en una imagen binaria?
5- ¿Qué son la proyecciones de una imagen binaria? ¿Cuáles son las mas utilizadas en
nuestro trabajo? Como se pueden calcular los momentos a partir de las proyecciones.
6- Utilización de las proyecciones (signaturas) para la segmentación de objetos en
imágenes binarias. Ejemplos y limitaciones (cuándo no podemos segmentar la imagen).
7- Dar un criterio de circularidad que pueda ser calculado a partir de las proyecciones
horizontales, verticales y diagonales.
8- ¿Qué es el número de Euler y cómo se calcular?
9- Definición de los puntos extremos de una región binaria. Cómo se determina si el
objeto es una línea, si es un triángulo o si es un rectángulo. ¿Como se calcula la
longitud y anchura del rectángulo a partir de los puntos extremos?
Transformadas y filtrado lineal
1. A que corresponden las altas y las bajas frecuencias en una imagen. Dónde están
situados sus correspondientes coeficientes en el plano de las frecuencias espaciales
(u,v).
2. Describir el teorema del muestreo gráficamente.
3. Qué significa la afirmación de que toda señal discreta finita puede considerarse como
una señal peródica de periodo el intervalo observado de la señal. Porqué la
transformada discreta de una señal discreta es tambien periódica.
4. ¿Qué ocurre cuando se aplica una ventana a una señal para observar un periodo finito
de esta señal? ¿Cómo afecta esto a su transformada?
5. Describir los distintos tipos de filtros en el dominio frecuencial. Definir su relación
aproximada con las máscaras de convolución que realizan operaciones con propiedades
similares. ¿Qué propiedades tienen que cumplir las máscaras de convolución de
suavizado? ¿Idem para las de deteccion de discontinuidades?
6. ¿Cuál es la aplicación más importante de la transformada discreta del coseno (DCT)?
¿Por qué es preferida a la transformada de Fourier?
7. Dar la definiciòn de la transformada en componentes principales (Hollerit, KarhunenLoeve) y comentar su aplicación en procesos de reconocimiento (por ejemplo en
reconocimiento de caracteres).
8. ¿Que procesos hay que realizar para visualizar correctamente el espectro como una
imagen?.
9. ¿Qué significa que una transformada sea separable y cual es la implicación práctica en
términos de cálculo?
10. Describir el proceso de eliminación de ruido coherente.
11. ¿Por qué son muy utilizados y significativos los filtros y máscaras de convolución
gausianas?.
12. Definición de los filtros de Butterworth y su diferencia fundamental respecto de los
filtros ideales.
13. Describir la operación del filtrado homomorfico.
Preproceso y mejora de la imagen (PMRI)
1- ¿En que consiste la ecualización del histograma de la imagen?
2- ¿Cuál es la propiedad que debe cumplir una trasnsformación de los niveles de gris para
que se preserve la interpretación de los niveles de gris de la imagen, esto es, para que
exista constancia perceptual?
3- Definición del algoritmo de binarización de minima varianza.
4- En que consiste el estiramiento de contraste y cuál es el caso límite.
5- En que consisten las transformaciones puntuales de la imagen, y cuál es su efecto en el
histograma de la imagen.
6- ¿En que casos está indicado realizar el promediado de las imágenes capturadas y para
que sirve?
7- Comentar el efecto de la iluminación en los resultados de los procesos de segmentación
de los objetos en la imagen mediante la binarización.
8- Definir la cuantización del color y dar un algoritmo de cálculo de los representantes de
color.
9- Describir el algoritmo de Heckbert de cuantización del color de minima varianza.
Detección de bordes.
1- Definir el gradiente de la imagen y su utilización en la detección de bordes. Definir la
orientación de un borde en un pixel en función del gradiente.
2- Método de Marr-Hildreth para la detección de bordes (LoG). ¿Cómo se consiguen
detalles a diversas escalas con este método?
3- Métodos de continuación de bordes basados en la orientación de los bordes.
4- Describir la transformada de Hough y su aplicación en la continuación de bordes.
5- ¿En que consiste un operador derivada de la gausiana (DoG) para la detección de
bordes?
Morfología
1. Definición e ilustración sobre imágenes binarias de los operadores básicos: erosión,
dilatación, apertura y cierre.
2. Aplicación de operadores morfológicos a la reducción de ruido en imágenes binarias.
3. Detección de fronteras en imágenes binarias, influencia del objeto estructural,
4. Transformada de Hit-or-Miss en imágenes binarias
5. Operadores sobre imágenes monocromas, en niveles de gris. Detección de bordes sobre
imágenes en grises.
6. Transformaciones basadas en operadores morfológicos: envolvente convexo,
adelgazamiento y engorde, esqueletos.
7. Definición del esqueleto de la imagen y algoritmo morfológico de cálculo.