智能圖像處理與機(jī)器視覺(jué)知到智慧樹(shù)章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋山東交通學(xué)院

智能圖像處理與機(jī)器視覺(jué)知到智慧樹(shù)章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋山東交通學(xué)院第一章單元測(cè)試

圖像是對(duì)物體的一種完全的、精確的描述。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)根據(jù)圖像的連續(xù)性，可以分為（）。

A:模擬圖像

B:物理圖像

C:虛擬圖像

D:數(shù)字圖像

答案:模擬圖像

；數(shù)字圖像

我們平時(shí)常用的PS技術(shù)屬于圖像處理中的（）。

A:圖像分類

B:目標(biāo)檢測(cè)

C:圖像到非圖像的處理

D:圖像到圖像的處理

答案:圖像到圖像的處理

數(shù)字圖像處理系統(tǒng)包括（）。

A:輸出設(shè)備

B:圖像處理器

C:存儲(chǔ)器

D:圖像傳感器

答案:輸出設(shè)備

；圖像處理器

；存儲(chǔ)器

；圖像傳感器

使用CT圖像判斷患者是否感染新冠肺炎屬于圖像處理中的（）。

A:圖像分類

B:目標(biāo)檢測(cè)

C:圖像語(yǔ)義分割

D:目標(biāo)跟蹤

答案:圖像分類

數(shù)字圖像坐標(biāo)系中坐標(biāo)原點(diǎn)在圖像的（）。

A:左下角

B:左上角

C:右下角

D:右上角

答案:左上角

我們?nèi)粘Ｉ钪兴f(shuō)的黑白照片實(shí)際上是指（）。

A:灰度圖像

B:都不是

C:二值圖像

D:彩色圖像

答案:灰度圖像

手機(jī)指紋、人臉解鎖技術(shù)使用了圖像處理中的生物特征識(shí)別技術(shù)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)圖像生成技術(shù)生成的是實(shí)際存在的物理圖像。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)常見(jiàn)的數(shù)字圖像處理技術(shù)的前沿應(yīng)用有（）。

A:目標(biāo)檢測(cè)

B:圖像分類

C:圖像風(fēng)格化

D:圖像生成

答案:目標(biāo)檢測(cè)

；圖像分類

；圖像風(fēng)格化

；圖像生成

第二章單元測(cè)試

圖像的數(shù)字化不包括以下哪個(gè)步驟（）。

A:采樣

B:濾波

C:光電轉(zhuǎn)換

D:量化

答案:濾波

一般來(lái)說(shuō)，采樣間距越大，圖像數(shù)據(jù)量越少，質(zhì)量越差。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)掃描儀分辨率的單位是：（）。

A:像素

B:bit

C:厘米

D:dpi

答案:dpi

目前非特殊用途的圖像通常采用的量化等級(jí)是：（）。

A:8bit

B:16bit

C:3bit

D:4bit

答案:8bit

量化是將各個(gè)像素所含的位置信息離散化后，用數(shù)字來(lái)表示。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)如果圖像的量化等級(jí)在____個(gè)灰度級(jí)以下，會(huì)發(fā)生偽輪廓現(xiàn)象。（）。

A:2

B:256

C:4

D:8

答案:8

索引色模式圖像數(shù)據(jù)區(qū)保存的是：（）。

A:顏色索引值

B:調(diào)色板

C:RGB值

D:坐標(biāo)值

答案:顏色索引值

真彩色模式圖像數(shù)據(jù)區(qū)保存一個(gè)像素需要：（）。

A:24bit

B:4bit

C:1bit

D:8bit

答案:24bit

真彩色模式圖像信息頭中的biBitCount的值應(yīng)該是：（）。

A:24

B:4

C:1

D:8

答案:24

一幅800*600的灰度圖像，灰度級(jí)范圍在[0，255]，則存儲(chǔ)該圖像數(shù)據(jù)需要：（）。

A:480000bit

B:255bit

C:255Byte

D:480000Byte

答案:480000Byte

第三章單元測(cè)試

Python的設(shè)計(jì)哲學(xué)不包括：（）。

A:優(yōu)雅

B:簡(jiǎn)單

C:高效

D:明確

答案:高效

Python是自由軟件之一，是免費(fèi)、開(kāi)源的。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)Python使用｛｝來(lái)表示程序中的嵌套關(guān)系。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)Python只能用來(lái)進(jìn)行人工智能開(kāi)發(fā)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)Python使用變量不需要提前定義。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)Anaconda科學(xué)計(jì)算工具中默認(rèn)的開(kāi)發(fā)工具：（）。

A:Jupyternotebook

B:IDLE

C:PyCharm

D:Spyder

答案:Spyder

OpenCV采用C/C++語(yǔ)言編寫(xiě)，只有采用C/C++語(yǔ)言的接口。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)OpenCV可以運(yùn)行的平臺(tái)有（）。

A:Windows

B:Linux

C:Android

D:MacOS

答案:Windows

；Linux

；Android

；MacOS

Anaconda創(chuàng)建新環(huán)境后Python語(yǔ)言的版本不可以修改。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)OpenCV中顯示圖像使用的函數(shù)是：（）。

A:cv2.imread

B:cv2.resize

C:cv2.cvtcolor

D:cv2.imshow

答案:cv2.imshow

第四章單元測(cè)試

以下算法可以檢測(cè)同一場(chǎng)景兩幅圖象之間變化的是（）。

A:加法運(yùn)算

B:乘法運(yùn)算

C:減法運(yùn)算

D:除法運(yùn)算

答案:減法運(yùn)算

圖像邏輯運(yùn)算必須保證2幅圖或者圖與矩陣具有相同行、列像素?cái)?shù)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)點(diǎn)運(yùn)算是對(duì)一幅圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行計(jì)算的方法。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)以下運(yùn)算可以去除白色“疊加性”噪音的是（）。

A:除法運(yùn)算

B:減法運(yùn)算

C:加法運(yùn)算

D:乘法運(yùn)算

答案:加法運(yùn)算

幾何運(yùn)算運(yùn)算包括（）。

A:仿射變換

B:尺寸變換

C:位置變換。

D:透視變換

答案:仿射變換

；位置變換。

按照?qǐng)D像高度、寬度等比例或者不等比例方式，對(duì)圖像中像素進(jìn)行等間隔或者不等間隔挑選，進(jìn)行圖像縮小后，出現(xiàn)下面哪個(gè)問(wèn)題（）。

A:圖像尺寸放大

B:部分細(xì)節(jié)信息丟失

C:圖像亮度增加

D:圖像尺寸不變

答案:部分細(xì)節(jié)信息丟失

在待求象素的四鄰像素中，將距離待求象素最近的鄰像素灰度賦給待求像素，進(jìn)行圖像放大，該方法稱為（）。

A:單線性插值

B:雙線性插值

C:平均臨域插值

D:最近鄰插值

答案:最近鄰插值

利用待求象素四個(gè)鄰像素的灰度在兩個(gè)方向上作線性內(nèi)插，進(jìn)行圖像放大，該方法稱為（）。

A:平均臨域插值

B:最近鄰插值

C:雙線性插值

D:單線性插值

答案:最近鄰插值

仿射變換，可以保持原來(lái)的線共點(diǎn)、點(diǎn)共線的關(guān)系不變。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)透視變換的本質(zhì)是將圖像投影到一個(gè)新的視平面。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

第五章單元測(cè)試

灰度直方圖描述了圖像中灰度分布情況，能夠很直觀的展示出圖像中各個(gè)灰度級(jí)像素?cái)?shù)量及對(duì)比關(guān)系。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)灰度直方圖不僅統(tǒng)計(jì)各灰度級(jí)像素多少，也能統(tǒng)計(jì)各灰度級(jí)像素在圖像中所處的位置。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)以下表述正確的是（）。

A:直方圖均衡化改變了像素間灰度值的大小關(guān)系

B:直方圖均衡化是對(duì)原圖像像素灰度值進(jìn)行線性變換

C:直方圖均衡化就是對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使一定灰度范圍內(nèi)的像素?cái)?shù)量大致相同。

D:直方圖均衡化利用了灰度直方圖計(jì)算累計(jì)概率

答案:直方圖均衡化就是對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使一定灰度范圍內(nèi)的像素?cái)?shù)量大致相同。

；直方圖均衡化利用了灰度直方圖計(jì)算累計(jì)概率

偽彩色增強(qiáng)方法大致可以分為以下三類：（）。

A:密度分層法。

B:基于頻域的偽彩色方法

C:高斯濾波法

D:基于空域灰度級(jí)變換的偽彩色方法

答案:密度分層法。

；基于頻域的偽彩色方法

；基于空域灰度級(jí)變換的偽彩色方法

頻域偽彩色增強(qiáng)法是把灰度圖像經(jīng)過(guò)傅立葉變換到頻域，然后采用三個(gè)不同傳遞特性的濾波器，在頻域?qū)⒃瓐D像的頻譜分離成三個(gè)獨(dú)立分量，分別對(duì)這三個(gè)獨(dú)立分量再進(jìn)行傅立葉逆變換，從而得到三幅代表不同頻率分量的單色圖像，將這三幅單色圖像分別作為紅、綠、藍(lán)三個(gè)分量進(jìn)行合成，得到偽彩色圖像。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)圖像噪聲，按功率譜是否為常數(shù)，可以分為白噪聲和有色噪聲。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)圖像噪聲按概率分布分類，可以分為（）。

A:加性噪聲

B:高斯噪聲

C:白色噪聲

D:泊松噪聲

答案:高斯噪聲

；泊松噪聲

圖像噪聲，按噪聲與圖像信號(hào)的疊加關(guān)系，分為加性噪聲和乘性噪聲。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)圖像去噪，通常處理的是白色、高斯、加性噪聲。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)為圖像指定目標(biāo)直方圖形狀（灰度分布），這一操作稱為（）。

A:直方圖平均化

B:直方圖規(guī)定化

C:直方圖均衡化

D:加權(quán)濾波

答案:直方圖規(guī)定化

第六章單元測(cè)試

圖像分割是把圖像分成互不重疊的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)幾種邊緣檢測(cè)算子的優(yōu)缺點(diǎn)描述正確的是（）。

A:Sobel算子，它是二階微分算子

B:Roberts算子：邊緣定位精度高，但容易丟失一部分邊緣

C:Canny算子對(duì)圖像邊緣不敏感

D:log算子使圖像邊緣增強(qiáng)了

答案:Roberts算子：邊緣定位精度高，但容易丟失一部分邊緣

Canny邊緣檢測(cè)的主要步驟有（）。

A:抑制弱邊緣

B:計(jì)算梯度

C:應(yīng)用NMS算法（非極大值算法）

D:消除噪聲

E:檢測(cè)強(qiáng)邊緣

答案:抑制弱邊緣

；計(jì)算梯度

；應(yīng)用NMS算法（非極大值算法）

；消除噪聲

；檢測(cè)強(qiáng)邊緣

當(dāng)一個(gè)像素滿足（）條件時(shí)，則被認(rèn)為是圖像的邊緣點(diǎn)。

A:都是。

B:該點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度大于沿該點(diǎn)梯度方向的兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度計(jì)算梯度

C:以該點(diǎn)為中心的3×3鄰域中的邊緣強(qiáng)度極大值小于某個(gè)閾值

D:與該點(diǎn)梯度方向上相鄰兩點(diǎn)的方向差小于45°

答案:都是。

；該點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度大于沿該點(diǎn)梯度方向的兩個(gè)相鄰像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度計(jì)算梯度

；以該點(diǎn)為中心的3×3鄰域中的邊緣強(qiáng)度極大值小于某個(gè)閾值

；與該點(diǎn)梯度方向上相鄰兩點(diǎn)的方向差小于45°

根據(jù)圖像不同區(qū)域情況不同選取不同閾值的方法稱為自適應(yīng)閾值方法。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)常用的區(qū)域分割方法有（）。

A:局部閾值法

B:分裂—合并法。

C:全局閾值法

D:區(qū)域生長(zhǎng)法

答案:分裂—合并法。

；區(qū)域生長(zhǎng)法

分裂—合并法，基于二叉樹(shù)思想，把原圖像作為樹(shù)根或零層，把一幅圖像R分成不重疊的2塊。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)如圖1所示，在圖像二維矩陣中，數(shù)字表示像素點(diǎn)的灰度級(jí)，相似準(zhǔn)則采取鄰近點(diǎn)的灰度級(jí)與區(qū)域內(nèi)的平均灰度級(jí)的差小于2，以9為生長(zhǎng)點(diǎn)，其生長(zhǎng)結(jié)果為（

）。

A:B:C:D:

答案:在閾值分割法中，選取閾值的方法有（

）。

A:全局閾值法

B:自適應(yīng)閾值法。C:最小誤差法D:局部閾值法

答案:全局閾值法

；自適應(yīng)閾值法。；最小誤差法；局部閾值法

如圖1所示，在圖像二維矩陣中，數(shù)字表示像素點(diǎn)的灰度級(jí)，相似準(zhǔn)則采取鄰近點(diǎn)的灰度級(jí)與區(qū)域內(nèi)的平均灰度級(jí)的差小于2，以9為生長(zhǎng)點(diǎn)，其生長(zhǎng)結(jié)果為（

）。5586489722832222

A:5586489722832222

B:5586489722832222

C:5586489722832222

D:5586489722832222

答案:5586489722832222

第七章單元測(cè)試

區(qū)域可以認(rèn)為是圖像中具有相互連通、一致屬性的像素集合。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)在圖像連接性概念中，圖像的連接成分主要有（）。

A:孤立點(diǎn)

B:孔

C:單連接成分

D:多連接成分

答案:孤立點(diǎn)

；孔

；單連接成分

；多連接成分

在圖像矩陣中，點(diǎn)P是內(nèi)部點(diǎn)，則P點(diǎn)的連接數(shù)是（）。

A:0

B:1

C:2

D:4

答案:0

對(duì)屬于同一個(gè)1像素連接成分的所有像素分配相同的編號(hào)，對(duì)不同的連接成分分配不同的編號(hào)的操作，叫做連接成分的標(biāo)記。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)膨脹的效果是給圖像中的對(duì)象邊界加像素，而腐蝕則是刪除邊界的某些像素。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)在腐蝕運(yùn)算中，圖像矩陣邊緣處不能被結(jié)構(gòu)元素覆蓋的部分只能作為背景。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)在開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算中，進(jìn)行的腐蝕和膨脹運(yùn)算時(shí)可以選擇不同的結(jié)構(gòu)元素。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)在開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算中，進(jìn)行的腐蝕和膨脹運(yùn)算時(shí)可以選擇不同的結(jié)構(gòu)元素。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)閉運(yùn)算可以在合并斷裂目標(biāo)物的同時(shí)，基本保持原目標(biāo)物的大小。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)7、在閾值分割法中，選取閾值的方法有（

）。

A:最小誤差法B:局部閾值法C:全局閾值法D:自適應(yīng)閾值法。

答案:最小誤差法；局部閾值法；全局閾值法；自適應(yīng)閾值法。

第八章單元測(cè)試

在彩色圖像處理中，常使用HIS模型，它適于做圖像處理的原因主要有（）。

A:都是

B:色調(diào)與飽和度的概念與人眼的感知聯(lián)系緊密。

C:HIS模型適于顯示

D:在HIS模型中亮度分量與色度分量是分開(kāi)的

答案:色調(diào)與飽和度的概念與人眼的感知聯(lián)系緊密。

；在HIS模型中亮度分量與色度分量是分開(kāi)的

色譜可分為6個(gè)寬的區(qū)域：紫色、藍(lán)色、綠色、黃色、橙色和紅色（）。

A:紫色、黑色、綠色、黃色

B:紫色、藍(lán)色、綠色、黃色

C:紫色、藍(lán)色、青色、黃色

D:黑色、藍(lán)色、綠色、黃色

答案:紫色、藍(lán)色、綠色、黃色

視覺(jué)顏色模型是指與人眼對(duì)顏色感知的視覺(jué)模型相似的模型，它主要用于彩色的理解，常見(jiàn)的有（）。

A:都是

B:HSV模型

C:HSL模型

D:HSI模型

答案:都是

；HSV模型

；HSL模型

；HSI模型

RGB模型中，表示黑色灰度模型的是（）。

A:（255，255，255）

B:0

C:（0，0，0）

D:255

答案:（0，0，0）

當(dāng)R=3，G=4，B=5時(shí)，在HIS模型中，S=0.25。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)在RGB模型下，彩色圖像的直方圖方法有（）。

A:單變量直方圖

B:分通道直方圖

C:近彩色直方圖

D:都是

答案:單變量直方圖

；分通道直方圖

；近彩色直方圖

；都是

在近彩色直方圖方法中，直方圖的級(jí)別只有43=64級(jí)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)通過(guò)分別對(duì)彩色圖像的R、G、B三個(gè)分量進(jìn)行處理可以對(duì)單色圖像進(jìn)行彩色增強(qiáng)從而達(dá)到對(duì)彩色圖像進(jìn)行彩色增強(qiáng)的目的。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)在HSI顏色模型中:分量(I):可以不看作是單一圖像，而是包含在色調(diào)和飽和度分量中的彩色信息，常被不加改變地保留下來(lái)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)可以利用灰度圖像的銳化方法，對(duì)彩色圖像的每個(gè)通道進(jìn)行銳化處理，達(dá)到彩色圖像的銳化效果。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

第九章單元測(cè)試

CNN的基本結(jié)構(gòu)不包括：（）。

A:全連接層

B:卷積層

C:前向池化層

D:反向池化層

答案:反向池化層

卷積核的尺寸是由人為指定的。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)卷積核的參數(shù)值是人為指定的。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)池化層可以降低特征圖的分辨率。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)CNN中用來(lái)完成分類的是：（）。

A:池化層

B:全連接層

C:ReLu函數(shù)

D:卷積層

答案:全連接層

TensorFlow是哪個(gè)公司開(kāi)發(fā)的：（）。

A:亞馬遜

B:FaceBook

C:微軟

D:谷歌

答案:谷歌

TensorFlow中用來(lái)表示對(duì)數(shù)據(jù)的運(yùn)算和操作的是：（）。

A:graph圖

B:tensor張量

C:node節(jié)點(diǎn)

D:edge邊

答案:node節(jié)點(diǎn)

TensorFlow中用來(lái)進(jìn)行矩陣運(yùn)算的算子是：（）。

A:Arrayoperations

B:Matrixoperations

C:Statefuloperations

D:Checkpointingoperations

答案:Matrixoperations

Session擁有并管理Tensor