學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁楊凌職業(yè)技術學院

《數(shù)字圖像處理及應用》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、數(shù)字圖像的特征提取對于圖像識別和分類至關重要。假設要對一組人物面部圖像進行特征提取，以用于人臉識別系統(tǒng)，以下哪種特征提取方法可能具有較好的性能？（）A.基于紋理的特征提取B.基于形狀的特征提取C.基于主成分分析（PCA）的特征提取D.基于深度學習的特征提取2、圖像的特征提取在模式識別和目標檢測中起著關鍵作用。假設要從一幅人物圖像中提取特征用于人臉識別。以下關于圖像特征提取的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于形狀的特征提取可以通過提取圖像中物體的輪廓、邊界等形狀信息來描述物體B.紋理特征可以通過灰度共生矩陣、小波變換等方法提取，反映圖像的粗糙程度、方向性等C.局部特征描述子如SIFT和SURF對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有不變性，適用于圖像匹配和識別D.圖像特征提取的結(jié)果總是能夠準確地反映圖像的內(nèi)容和語義，不受圖像質(zhì)量和噪聲的影響3、數(shù)字圖像的目標識別是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。假設要從一組衛(wèi)星圖像中識別出特定的建筑物，以下關于目標識別方法的描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的方法簡單直接，但對目標的旋轉(zhuǎn)和縮放變化適應性差B.特征提取和分類器結(jié)合的方法能夠準確識別目標，但特征的選擇對結(jié)果影響不大C.深度學習方法在目標識別中需要大量的標注數(shù)據(jù)，對于小樣本數(shù)據(jù)效果不佳D.目標識別的準確率只取決于圖像的分辨率，與目標的特征和背景無關4、當處理彩色數(shù)字圖像時，需要進行顏色空間的轉(zhuǎn)換。假設要對一張RGB格式的圖像進行處理，以突出特定顏色的特征，以下哪種顏色空間轉(zhuǎn)換可能有助于實現(xiàn)這一目標？（）A.RGB到HSVB.RGB到Y(jié)UVC.RGB到CMYKD.RGB到Lab5、圖像的邊緣檢測是圖像處理的重要任務之一。假設要檢測一幅自然風景圖像中的物體邊緣。以下關于邊緣檢測算子的描述，哪一項是不正確的？（）A.Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子都是基于梯度的邊緣檢測算子，對水平和垂直邊緣有較好的檢測效果B.Canny算子是一種性能較好的邊緣檢測算子，具有較好的信噪比和定位精度C.拉普拉斯算子是一種二階導數(shù)算子，對噪聲比較敏感，通常需要先進行平滑處理D.不同的邊緣檢測算子在任何情況下都能得到相同的邊緣檢測結(jié)果6、在數(shù)字圖像的邊緣檢測中，有多種算法可供選擇。假設我們要檢測一張包含復雜物體的圖像的邊緣，需要一種對噪聲不太敏感且能檢測到較細邊緣的算法。以下哪種邊緣檢測算法可能更適合？（）A.Roberts算子B.Sobel算子C.Prewitt算子D.Canny算子7、在數(shù)字圖像的復原處理中，假設圖像由于運動模糊或者散焦而變得模糊不清。為了恢復圖像的清晰程度，需要知道圖像的退化模型和一些先驗知識。以下哪種方法可能更有助于圖像的復原？（）A.逆濾波，直接對模糊圖像進行反卷積B.維納濾波，考慮噪聲和信號的功率譜C.盲目去卷積，不依賴精確的退化模型D.不進行圖像復原，保留模糊的圖像8、圖像平滑處理常用于去除圖像中的噪聲。假設我們有一張醫(yī)學圖像，其中存在一些椒鹽噪聲。在這種情況下，以下哪種平滑濾波器在去除噪聲的同時，能夠較好地保留圖像的邊緣信息？（）A.均值濾波器B.中值濾波器C.高斯濾波器D.雙邊濾波器9、圖像的形態(tài)學處理常用于圖像的簡化和特征提取。假設要對一幅二值圖像進行膨脹操作，以連接斷開的部分。以下關于形態(tài)學操作的描述，正確的是：（）A.膨脹操作會使圖像中的物體變大，填充細小的空洞和間隙B.形態(tài)學操作只對二值圖像有效，對灰度圖像沒有任何作用C.多次進行膨脹操作可以不斷增加圖像中物體的面積，沒有上限D(zhuǎn).膨脹操作會破壞圖像中物體的原有形狀，導致無法恢復10、圖像的銳化處理可以增強圖像的邊緣和細節(jié)。假設要對一張模糊的圖像進行銳化。以下關于圖像銳化方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過一階導數(shù)算子，如羅伯特算子，檢測圖像的邊緣B.二階導數(shù)算子，如拉普拉斯算子，對噪聲比較敏感，一般需要先進行平滑處理C.反銳化掩蔽是一種基于原始圖像和模糊圖像差值的銳化方法D.圖像銳化處理不會增強圖像中的噪聲11、在數(shù)字圖像的圖像融合中，以下哪種融合規(guī)則能夠在保留源圖像重要信息的同時避免產(chǎn)生明顯的拼接痕跡？（）A.基于像素的融合B.基于區(qū)域的融合C.基于特征的融合D.以上都是。假設需要將多幅具有不同特征和信息的圖像融合成一幅綜合的圖像，上述哪種融合規(guī)則能夠?qū)崿F(xiàn)信息的有效整合和過渡的自然平滑，并解釋其在融合過程中的策略和效果12、在數(shù)字圖像的目標檢測中，假設要在一幅復雜的城市街景圖像中檢測車輛。以下關于檢測算法的實時性要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠在短時間內(nèi)處理大量圖像，滿足實時監(jiān)控的需求B.檢測結(jié)果的準確性高，即使處理速度較慢C.算法的模型參數(shù)少，便于在資源受限的設備上運行D.能夠適應不同的光照和天氣條件，保證檢測的穩(wěn)定性13、在數(shù)字圖像的加密中，混沌加密是一種常見的方法。假設要使用混沌系統(tǒng)對圖像進行加密。以下關于混沌加密的描述，哪一項是不準確的？（）A.混沌系統(tǒng)具有對初始條件敏感和偽隨機性的特點，適合用于圖像加密B.混沌加密的密鑰空間大，增加了破解的難度C.混沌加密后的圖像在視覺上完全不可理解，無法從中獲取任何信息D.混沌加密算法的安全性只取決于混沌系統(tǒng)的參數(shù)，與加密過程無關14、數(shù)字圖像處理中的圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域。假設要對一張細胞圖像進行分割，以區(qū)分不同的細胞結(jié)構。以下關于圖像分割方法的選擇，哪一項是不合適的？（）A.閾值分割，基于像素值的閾值進行區(qū)域劃分B.區(qū)域生長法，從種子點開始逐步合并相似區(qū)域C.基于深度學習的分割方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.隨機分割，不考慮圖像的特征和結(jié)構15、當進行數(shù)字圖像的多尺度分析時，例如使用小波變換。假設需要同時分析圖像在不同尺度下的細節(jié)和概貌信息，以下關于小波變換的說法哪個是正確的？（）A.小波變換能夠有效地捕捉圖像的局部特征和奇異點B.小波變換的計算復雜度非常高，不適合處理大規(guī)模圖像C.小波變換會導致圖像信息的丟失，不建議使用D.不需要進行多尺度分析，只關注原始圖像的單一尺度16、在數(shù)字圖像的目標跟蹤中，實時準確地跟蹤目標是關鍵。假設要在一段視頻中跟蹤一個移動的車輛。以下關于目標跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于特征的跟蹤方法通過提取目標的特征，如顏色、形狀、紋理等，來實現(xiàn)跟蹤B.基于模型的跟蹤方法通過建立目標的數(shù)學模型，預測目標的位置和狀態(tài)C.粒子濾波是一種基于概率的跟蹤方法，通過大量的粒子來表示目標的可能狀態(tài)D.目標跟蹤方法在任何復雜的場景和光照條件下都能穩(wěn)定準確地跟蹤目標17、在數(shù)字圖像的去霧處理中，假設要提高一張有霧圖像的清晰度。以下關于去霧方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于暗通道先驗的方法通過分析圖像中的暗區(qū)域來估計霧的濃度B.可以通過增強圖像的對比度來改善去霧效果C.去霧處理不會引入新的噪聲和失真D.深度學習方法在圖像去霧中表現(xiàn)出了良好的性能18、在數(shù)字圖像的多分辨率分析中，小波變換具有獨特的優(yōu)勢。假設要對一張大尺寸的圖像進行多分辨率表示。以下關于小波變換的描述，哪一項是不正確的？（）A.小波變換可以將圖像分解為不同尺度和方向的子帶B.可以通過對小波系數(shù)進行閾值處理，實現(xiàn)圖像的壓縮C.小波變換在圖像壓縮和去噪中表現(xiàn)出色，但在圖像增強中效果不佳D.不同的小波基函數(shù)對圖像的分解效果會有所不同19、圖像的銳化處理可以增強圖像的邊緣和細節(jié)。假設我們有一張稍微模糊的人物照片，想要使其看起來更清晰。以下哪種銳化方法通?；谖⒎诌\算來實現(xiàn)？（）A.拉普拉斯銳化B.梯度銳化C.Sobel銳化D.以上都是20、圖像的投影變換常用于校正圖像的幾何變形。假設要對一張?zhí)菪问д娴膱D像進行校正。以下關于投影變換的描述，哪一項是不正確的？（）A.投影變換可以通過求解線性方程組來確定變換參數(shù)B.可以通過多個控制點來約束投影變換的結(jié)果C.投影變換只能校正線性的幾何變形，對于非線性變形無能為力D.變換后的圖像可能會出現(xiàn)像素缺失或重疊的情況，需要進行插值處理21、對于數(shù)字圖像的特征提取，以下哪種特征對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性？（）A.顏色特征B.紋理特征C.形狀特征D.空間關系特征。假設需要對不同姿態(tài)和尺寸的同一物體進行識別和匹配，上述哪種特征能夠在圖像發(fā)生幾何變換時保持穩(wěn)定性，并解釋其不變性的原理和實現(xiàn)方式22、數(shù)字圖像的視頻處理中，幀間預測是視頻壓縮的重要技術。假設要對一段視頻進行壓縮，以下關于幀間預測的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以利用相鄰幀之間的相關性減少數(shù)據(jù)量B.運動估計的精度越高，壓縮效果越好C.幀間預測只適用于固定攝像頭拍攝的視頻D.雙向預測可以進一步提高壓縮效率23、在數(shù)字圖像的質(zhì)量評價中，有主觀評價和客觀評價兩種方法。假設我們要評估一個圖像處理算法對圖像質(zhì)量的影響，以下哪種客觀評價指標主要基于圖像的像素差異？（）A.峰值信噪比（PSNR）B.結(jié)構相似性指數(shù)（SSIM）C.均方誤差（MSE）D.以上都是24、當處理數(shù)字圖像的光照不均勻問題時，以下哪種方法可以有效地校正光照？（）A.直方圖規(guī)定化B.同態(tài)濾波C.灰度變換D.以上都是。假設圖像由于光照條件的影響，部分區(qū)域過亮或過暗，需要一種方法來均衡光照，使整個圖像的亮度分布更加均勻，上述哪種方法能夠達到較好的校正效果，并分別闡述其原理和應用25、圖像的形態(tài)學梯度運算可以突出圖像的邊緣和輪廓。假設要對一張細胞圖像進行處理。以下關于形態(tài)學梯度的描述，哪一項是不正確的？（）A.形態(tài)學梯度是膨脹圖像和腐蝕圖像的差值B.形態(tài)學梯度可以增強圖像中目標的邊緣C.形態(tài)學梯度對噪聲不敏感，能夠準確地提取邊緣信息D.不同的結(jié)構元素對形態(tài)學梯度的結(jié)果有影響26、在數(shù)字圖像的圖像復原中，以下哪種先驗知識可以幫助估計退化函數(shù)？（）A.圖像的平滑性B.圖像的邊緣信息C.圖像的統(tǒng)計特性D.以上都是。假設圖像由于模糊、噪聲等原因發(fā)生退化，需要利用先驗知識來恢復原始清晰的圖像，上述哪種先驗知識能夠為退化函數(shù)的估計提供有價值的線索，并解釋其在圖像復原中的作用和應用27、在數(shù)字圖像處理中，圖像增強是常見的操作。假設要處理一張曝光不足的風景照片，使其細節(jié)更加清晰，色彩更加鮮艷，同時要避免引入過多的噪聲。以下哪種圖像增強方法最為合適？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.拉普拉斯變換28、在數(shù)字圖像的質(zhì)量評價中，假設需要評估一幅經(jīng)過處理后的圖像相對于原始圖像的質(zhì)量變化。以下哪種評價指標可能更全面和準確？（）A.均方誤差（MSE），衡量像素值的差異B.峰值信噪比（PSNR），基于信號和噪聲的比例C.結(jié)構相似性指數(shù)（SSIM），考慮圖像的結(jié)構信息D.隨機選擇一些像素進行比較，作為質(zhì)量評價依據(jù)29、在數(shù)字圖像的生物特征識別中，例如指紋識別和虹膜識別。假設要提高識別系統(tǒng)的安全性和準確性，以下關于生物特征圖像處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.特征提取的準確性至關重要B.圖像增強可以改善特征的可辨識度C.生物特征圖像的存儲和傳輸不需要加密D.多模態(tài)生物特征融合可以提高識別性能30、圖像的特征提取在圖像識別和分析中起著關鍵作用。關于SIFT（尺度不變特征變換）特征，以下說法錯誤的是（）A.SIFT特征具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性，對圖像的縮放和旋轉(zhuǎn)具有較好的適應性B.它能夠在不同的光照條件下提取穩(wěn)定的特征點C.SIFT特征的計算復雜度較低，適用于實時處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)D.SIFT特征在圖像匹配、目標識別等任務中表現(xiàn)出色二、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析圖像的顏色量化方法及應用。2、（本題5分）探討圖像的形態(tài)學重建在圖像修復中的應用。3、（本題5分）分析圖像的基于深度學習的圖像去噪算法。4、（本題5分）研究圖像的基于深度學習的圖像去雨技術。5、（本題5分）分析圖像的基于深度學習的圖像去霧算法改進。