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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁山東師范大學(xué)
《數(shù)字圖像處理》2020-2021學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、對(duì)于數(shù)字圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì),假設(shè)要在視頻序列中估計(jì)物體的運(yùn)動(dòng)軌跡和速度。以下哪種方法可能在存在噪聲和遮擋的情況下更可靠?()A.基于塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法B.基于光流的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法C.不考慮物體的運(yùn)動(dòng),只處理每一幀獨(dú)立的圖像D.隨機(jī)猜測(cè)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)2、在數(shù)字圖像的復(fù)原中,假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而模糊。以下關(guān)于圖像復(fù)原方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過建立圖像的退化模型,反推出原始清晰圖像B.維納濾波是一種常用的圖像復(fù)原方法,能夠根據(jù)噪聲和圖像的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行復(fù)原C.圖像復(fù)原能夠完全恢復(fù)出原始清晰的圖像,不存在任何誤差D.正則化方法可以在圖像復(fù)原中引入先驗(yàn)知識(shí),提高復(fù)原效果3、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)我們有一張細(xì)胞圖像,需要將不同的細(xì)胞從背景中分割出來。以下哪種圖像分割方法通?;谙袼氐幕叶戎迪嗨菩詠磉M(jìn)行分割?()A.閾值分割B.區(qū)域生長(zhǎng)C.邊緣檢測(cè)分割D.基于聚類的分割4、數(shù)字圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)于評(píng)估圖像處理算法的效果非常重要。假設(shè)要評(píng)價(jià)一幅經(jīng)過處理的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的描述,正確的是:()A.峰值信噪比(PSNR)越高,圖像質(zhì)量越好,能夠準(zhǔn)確反映人眼的主觀感受B.結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(SSIM)只考慮圖像的結(jié)構(gòu)信息,對(duì)圖像的亮度和對(duì)比度變化不敏感C.均方誤差(MSE)越小,圖像質(zhì)量越高,是最可靠的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)D.不同的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)各有優(yōu)缺點(diǎn),需要結(jié)合使用來全面評(píng)估圖像質(zhì)量5、圖像的頻域處理可以實(shí)現(xiàn)一些特定的效果。假設(shè)要對(duì)一張圖像進(jìn)行高通濾波,以增強(qiáng)圖像的邊緣信息。以下關(guān)于圖像頻域處理的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.傅里葉變換將圖像從空域轉(zhuǎn)換到頻域,便于進(jìn)行頻域處理B.高通濾波通過保留圖像的高頻分量,突出圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.頻域處理后的圖像可以通過逆傅里葉變換轉(zhuǎn)換回空域D.圖像的頻域處理比空域處理計(jì)算復(fù)雜度低,效率更高6、在數(shù)字圖像的去馬賽克處理中,假設(shè)圖像傳感器采集的原始數(shù)據(jù)是經(jīng)過顏色濾波陣列(CFA)采樣的,需要恢復(fù)出全彩色圖像。以下哪種去馬賽克算法可能更能準(zhǔn)確地恢復(fù)顏色信息?()A.基于鄰域的去馬賽克算法B.基于邊緣的去馬賽克算法C.基于深度學(xué)習(xí)的去馬賽克模型D.不進(jìn)行去馬賽克處理,直接使用采樣后的圖像7、圖像的立體匹配是獲取圖像深度信息的關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一對(duì)立體圖像,需要計(jì)算每個(gè)像素的視差。以下哪種立體匹配算法通?;谌謨?yōu)化的思想?()A.基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的立體匹配B.基于圖割的立體匹配C.基于特征的立體匹配D.基于區(qū)域的立體匹配8、數(shù)字圖像的立體匹配用于獲取圖像的深度信息。假設(shè)要對(duì)一組立體圖像進(jìn)行匹配以生成深度圖,以下關(guān)于立體匹配方法的描述,正確的是:()A.基于區(qū)域的立體匹配算法計(jì)算簡(jiǎn)單,但對(duì)弱紋理區(qū)域匹配效果差B.基于特征的立體匹配能夠準(zhǔn)確處理所有類型的圖像對(duì),但特征提取過程復(fù)雜C.立體匹配的精度只取決于匹配算法,與相機(jī)參數(shù)和拍攝條件無關(guān)D.無論圖像的視差范圍和噪聲水平如何,一種立體匹配方法都能得到準(zhǔn)確的深度圖9、當(dāng)對(duì)一幅包含復(fù)雜紋理的織物圖像進(jìn)行缺陷檢測(cè),例如檢測(cè)出斷絲、污漬和孔洞等缺陷。由于紋理的干擾和缺陷的多樣性,以下哪種檢測(cè)方法可能更有效?()A.基于紋理分析的方法B.基于模型的方法C.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法D.以上都是10、在數(shù)字圖像的圖像拼接中,假設(shè)要將多幅具有重疊區(qū)域的圖像拼接成一幅全景圖像。以下關(guān)于拼接效果的評(píng)估,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.拼接處的過渡自然,沒有明顯的拼接痕跡B.拼接后的圖像整體色彩和亮度一致C.拼接后的圖像具有高分辨率和清晰度D.以上三個(gè)方面都很重要,共同決定拼接效果11、數(shù)字圖像的目標(biāo)識(shí)別是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要從一組衛(wèi)星圖像中識(shí)別出特定的建筑物,以下關(guān)于目標(biāo)識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于模板匹配的方法簡(jiǎn)單直接,但對(duì)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)和縮放變化適應(yīng)性差B.特征提取和分類器結(jié)合的方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo),但特征的選擇對(duì)結(jié)果影響不大C.深度學(xué)習(xí)方法在目標(biāo)識(shí)別中需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù),對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)效果不佳D.目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于圖像的分辨率,與目標(biāo)的特征和背景無關(guān)12、對(duì)于數(shù)字圖像的隱私保護(hù),以下哪種技術(shù)可以在不泄露圖像內(nèi)容的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)共享和處理?()A.加密技術(shù)B.匿名化技術(shù)C.差分隱私技術(shù)D.以上都是。假設(shè)需要在保護(hù)數(shù)字圖像中個(gè)人隱私信息的同時(shí),實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的有效利用和分析,上述哪種技術(shù)能夠在保障隱私的前提下進(jìn)行安全的數(shù)據(jù)處理和共享,并分別闡述其原理和應(yīng)用場(chǎng)景13、數(shù)字圖像的光照校正用于改善不均勻的光照條件。假設(shè)要對(duì)一張光照不均的面部圖像進(jìn)行校正,使面部亮度均勻,以下哪種光照校正方法可能效果較好?()A.直方圖均衡化光照校正B.同態(tài)濾波光照校正C.基于物理模型的光照校正D.以上方法結(jié)合使用14、數(shù)字圖像的去霧處理用于改善有霧圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一幅有霧的風(fēng)景圖像進(jìn)行去霧,以下關(guān)于圖像去霧方法的描述,正確的是:()A.基于暗通道先驗(yàn)的去霧方法對(duì)濃霧的去除效果不佳B.圖像去霧會(huì)導(dǎo)致圖像的色彩失真和細(xì)節(jié)丟失C.去霧算法的性能不受圖像的拍攝場(chǎng)景和霧的濃度分布的影響D.無論霧的類型和濃度如何,一種去霧方法都能取得理想的效果15、對(duì)于數(shù)字圖像的平滑處理,以下哪種濾波器在去除噪聲的同時(shí)能較好地保留圖像邊緣?()A.均值濾波器B.中值濾波器C.高斯濾波器D.雙邊濾波器。假設(shè)圖像受到椒鹽噪聲的干擾,同時(shí)圖像中的邊緣信息對(duì)后續(xù)處理至關(guān)重要,在這種情況下,上述哪種濾波器能夠在平滑噪聲的同時(shí)最大程度地保護(hù)邊緣,并解釋其原因和效果二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)說明深度學(xué)習(xí)中圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練技巧。2、(本題5分)簡(jiǎn)述彩色圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換。3、(本題5分)如何處理光照不均勻的圖像?4、(本題5分)簡(jiǎn)述Marr-Hildreth算子在邊緣檢測(cè)中的特點(diǎn)。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像加密算法。2、(本題5分)分析基于分水嶺算法的圖像分割原理。3、(本題5分)分析圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法。4、(本題5分)分析圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像風(fēng)格遷移效果評(píng)估方法。5、(本題5分)分析圖像的高斯濾波在去除噪聲中的性能。四、編程題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)實(shí)現(xiàn)圖像的幾何校正與彩色增強(qiáng)的循環(huán)處理。多次進(jìn)行幾何校正和彩色增強(qiáng),觀察效果變化。2、(本題10分)創(chuàng)建一個(gè)程序
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