石家莊鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院《圖像分析技術(shù)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁石家莊鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院《圖像分析技術(shù)及應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、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2、在數(shù)字圖像的水印技術(shù)中，用于版權(quán)保護(hù)和信息隱藏。假設(shè)我們要在一幅圖像中嵌入不可見的水印信息，同時不影響圖像的視覺質(zhì)量。以下哪種水印嵌入方法通常對圖像的修改較??？（）A.空間域水印嵌入B.變換域水印嵌入C.基于壓縮的水印嵌入D.基于加密的水印嵌入3、在數(shù)字圖像處理中，圖像增強(qiáng)是一種常見的操作。假設(shè)要對一幅對比度較低的灰度圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以突出圖像中的細(xì)節(jié)。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化通過擴(kuò)展圖像的動態(tài)范圍來增強(qiáng)對比度，但可能導(dǎo)致某些細(xì)節(jié)丟失B.中值濾波可以有效地增強(qiáng)圖像對比度，同時去除噪聲C.均值濾波在增強(qiáng)圖像的同時能夠很好地保留圖像的邊緣信息D.伽馬校正只能用于校正過亮或過暗的圖像，對對比度低的圖像效果不佳4、當(dāng)進(jìn)行數(shù)字圖像的多尺度分析時，例如使用小波變換。假設(shè)需要同時分析圖像在不同尺度下的細(xì)節(jié)和概貌信息，以下關(guān)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(diǎn)B.小波變換的計(jì)算復(fù)雜度非常高，不適合處理大規(guī)模圖像C.小波變換會導(dǎo)致圖像信息的丟失，不建議使用D.不需要進(jìn)行多尺度分析，只關(guān)注原始圖像的單一尺度5、當(dāng)對一幅醫(yī)學(xué)X光圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以突出骨骼結(jié)構(gòu)和病變區(qū)域，同時不引入過多的噪聲和偽影。以下哪種增強(qiáng)方法可能更適合這種特殊類型的圖像？（）A.自適應(yīng)直方圖均衡化B.對數(shù)變換C.指數(shù)變換D.分段線性變換6、在數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)處理中，包括腐蝕、膨脹等操作。假設(shè)要對一幅二值圖像進(jìn)行處理，以去除小的噪聲區(qū)域。以下關(guān)于形態(tài)學(xué)操作的順序，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.先腐蝕后膨脹，實(shí)現(xiàn)開運(yùn)算，去除小的突出部分B.先膨脹后腐蝕，實(shí)現(xiàn)閉運(yùn)算，填充小的孔洞C.隨機(jī)選擇腐蝕或膨脹的順序，效果沒有差異D.同時進(jìn)行腐蝕和膨脹操作，提高處理速度7、數(shù)字圖像的水印嵌入是一種版權(quán)保護(hù)手段。假設(shè)要在一幅數(shù)字圖像中嵌入不可見的水印信息，以下關(guān)于水印的魯棒性，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.水印在圖像經(jīng)過常見的處理操作（如壓縮、濾波）后仍能被檢測到B.水印的嵌入不影響圖像的視覺質(zhì)量C.水印的嵌入和提取過程簡單快速D.水印信息的容量足夠大，能夠包含豐富的版權(quán)信息8、假設(shè)要對一段視頻中的每一幀圖像進(jìn)行相似性比較，以檢測是否存在重復(fù)或相似的場景。以下哪種圖像相似性度量方法可能更適合用于視頻幀的比較？（）A.歐式距離B.余弦相似度C.哈希函數(shù)D.以上都是9、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)要跟蹤一個在復(fù)雜背景中運(yùn)動的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的適應(yīng)性，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.對物體的形狀變化具有魯棒性B.能夠快速適應(yīng)光照的變化C.在物體被部分遮擋時仍能準(zhǔn)確跟蹤D.以上三個方面都需要重點(diǎn)考慮10、數(shù)字圖像的分割后處理常用于優(yōu)化分割結(jié)果。假設(shè)對一張分割后的圖像進(jìn)行處理，以消除小的孤立區(qū)域和填補(bǔ)空洞，以下哪種后處理方法可能最為有效？（）A.形態(tài)學(xué)開運(yùn)算和閉運(yùn)算B.區(qū)域合并和分裂C.邊界平滑和細(xì)化D.以上方法結(jié)合使用11、在數(shù)字圖像的頻域處理中，傅里葉變換是重要的工具。假設(shè)要分析圖像的周期性紋理特征，以下關(guān)于傅里葉變換的應(yīng)用，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過傅里葉變換的頻譜可以判斷圖像中紋理的方向和周期B.對傅里葉變換后的頻譜進(jìn)行濾波操作，可以去除或增強(qiáng)特定頻率的成分C.傅里葉變換只能用于處理灰度圖像，不能用于彩色圖像D.快速傅里葉變換（FFT）可以提高計(jì)算效率12、在數(shù)字圖像的復(fù)原處理中，用于恢復(fù)由于各種原因而退化的圖像。假設(shè)一幅圖像由于相機(jī)抖動而模糊，以下關(guān)于圖像復(fù)原方法的描述，正確的是：（）A.逆濾波方法可以完全恢復(fù)由于運(yùn)動模糊造成的圖像退化，效果理想B.維納濾波考慮了噪聲的影響，在存在噪聲的情況下比逆濾波效果更好C.圖像復(fù)原過程中不需要對退化模型進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)，也能得到較好的結(jié)果D.圖像的退化程度對復(fù)原方法的選擇沒有影響，任何方法都可以嘗試13、在數(shù)字圖像的多分辨率分析中，例如小波變換。假設(shè)要對一幅醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行多分辨率分析以提取不同尺度的特征，以下關(guān)于多分辨率分析方法的描述，正確的是：（）A.小波變換能夠在不同分辨率下準(zhǔn)確地表示圖像的細(xì)節(jié)和輪廓B.多分辨率分析會導(dǎo)致圖像信息的丟失，不適合用于醫(yī)學(xué)圖像處理C.無論圖像的內(nèi)容和特點(diǎn)如何，一種小波基函數(shù)都能適用于所有的多分辨率分析D.多分辨率分析的結(jié)果對后續(xù)的圖像診斷和分析沒有幫助14、在數(shù)字圖像的分割中，基于深度學(xué)習(xí)的方法表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分割。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)圖像分割模型訓(xùn)練簡單，不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)B.這些模型對圖像的大小和分辨率沒有要求，可以處理任意尺寸的圖像C.深度學(xué)習(xí)圖像分割方法能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征，適應(yīng)不同類型的圖像分割任務(wù)D.深度學(xué)習(xí)圖像分割模型一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化15、在數(shù)字圖像的壓縮感知領(lǐng)域，通過少量測量值恢復(fù)原始圖像。假設(shè)要對一個大型的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行壓縮感知處理，以減少存儲空間和傳輸帶寬，以下哪種壓縮感知算法可能更具優(yōu)勢？（）A.隨機(jī)投影B.匹配追蹤C(jī).正交匹配追蹤D.壓縮采樣匹配追蹤二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明數(shù)字圖像客觀質(zhì)量評價指標(biāo)有哪些。2、（本題5分）簡述數(shù)字圖像分割的定義和主要方法。3、（本題5分）解釋如何借助數(shù)字圖像處理進(jìn)行藝術(shù)作品創(chuàng)新。4、（本題5分）簡述如何運(yùn)用數(shù)字圖像處理管理租賃物品。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討圖像的基于bandelet變換的圖像特征提取方法。2、（本題5分）探討圖像配準(zhǔn)技術(shù)在多幅圖像融合中的重要性。3、（本題5分）探討圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像去霧的模型壓縮。4、（本題5分）分析圖像分割算法在復(fù)雜場景圖像中的效果。5、（本題5分）探討圖像的基于活動輪廓模型的圖像分割改進(jìn)算法。四、編程題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）編寫程序進(jìn)行圖像的平滑處理與噪聲去除的組合操作。結(jié)合平滑算法和去噪算法，提高圖像質(zhì)量。2、（本題10分）使用Python和OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對一張彩色圖像的灰度化處理，并顯示原始圖像和灰度化后的圖像。要求采用平均值法進(jìn)行灰度化，即灰度值為RGB三個通道值的平均值。3