廣東文理職業(yè)學(xué)院《數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁廣東文理職業(yè)學(xué)院《數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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、當(dāng)對(duì)一幅包含文字和圖形的文檔圖像進(jìn)行處理，以分離出文字區(qū)域和圖形區(qū)域?？紤]到文字和圖形的特征差異，以下哪種方法可能有助于實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的分離？（）A.基于紋理的分割B.基于形狀的分割C.基于投影的分割D.基于連通區(qū)域的分割2、對(duì)于數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤，以下哪種特征在目標(biāo)發(fā)生形變和光照變化時(shí)具有較好的穩(wěn)定性？（）A.顏色特征B.紋理特征C.形狀特征D.角點(diǎn)特征。假設(shè)需要在視頻序列中跟蹤一個(gè)不斷運(yùn)動(dòng)和變化的目標(biāo)，上述哪種特征能夠在復(fù)雜的環(huán)境變化中保持對(duì)目標(biāo)的有效描述和跟蹤，同時(shí)說明其在應(yīng)對(duì)目標(biāo)變化時(shí)的魯棒性和適應(yīng)性3、圖像分割是將圖像劃分為不同區(qū)域的過程。以下關(guān)于閾值分割方法的描述，不正確的是（）A.閾值分割通過選擇合適的灰度閾值，將圖像分為前景和背景兩部分B.可以通過手動(dòng)設(shè)定閾值或使用自動(dòng)閾值選擇算法來確定分割閾值C.閾值分割方法簡單高效，但對(duì)于灰度分布復(fù)雜或存在噪聲的圖像效果不佳D.閾值分割能夠適用于所有類型的圖像，并且總是能夠準(zhǔn)確地分割出目標(biāo)區(qū)域4、在數(shù)字圖像的處理中，圖像的分辨率轉(zhuǎn)換經(jīng)常被需要。假設(shè)我們要將一張低分辨率圖像放大為高分辨率圖像，同時(shí)避免出現(xiàn)明顯的鋸齒和模糊。以下哪種分辨率轉(zhuǎn)換方法通常能夠結(jié)合圖像的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)信息？（）A.最近鄰插值B.雙線性插值C.雙三次插值D.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率方法5、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6、在數(shù)字圖像的色彩校正中，以下哪種方法可以根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)色卡或參考圖像來調(diào)整圖像的色彩？（）A.手動(dòng)調(diào)整B.自動(dòng)白平衡C.基于顏色查找表的校正D.以上都是。假設(shè)圖像的色彩由于拍攝條件或設(shè)備原因出現(xiàn)偏差，需要一種準(zhǔn)確有效的方法來校正色彩，使其符合真實(shí)的顏色表現(xiàn)，上述哪種方法能夠基于參考標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)精確的色彩調(diào)整，并分別說明其操作過程和效果7、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(duì)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(shí)進(jìn)行腐蝕和膨脹操作，提高處理速度8、當(dāng)進(jìn)行數(shù)字圖像的多分辨率分析時(shí)，以下哪種變換常用于分解圖像的不同頻率成分？（）A.傅里葉變換B.小波變換C.離散余弦變換D.拉普拉斯變換。假設(shè)需要對(duì)圖像進(jìn)行多尺度的處理和分析，以提取不同層次的特征和信息，上述哪種變換能夠?qū)D像分解為不同分辨率的子帶，同時(shí)說明其在多分辨率分析中的特點(diǎn)和應(yīng)用9、在數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)中，有多種算法可供選擇。假設(shè)我們要檢測(cè)一張包含復(fù)雜物體的圖像的邊緣，需要一種對(duì)噪聲不太敏感且能檢測(cè)到較細(xì)邊緣的算法。以下哪種邊緣檢測(cè)算法可能更適合？（）A.Roberts算子B.Sobel算子C.Prewitt算子D.Canny算子10、數(shù)字圖像的分類是將圖像劃分到不同的類別中。假設(shè)要對(duì)一組動(dòng)物圖像進(jìn)行分類。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持向量機(jī)（SVM）可以在高維特征空間中尋找最優(yōu)分類超平面B.決策樹通過一系列的判斷條件對(duì)圖像進(jìn)行分類C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類任務(wù)中具有強(qiáng)大的能力D.圖像分類的準(zhǔn)確率只取決于所使用的分類算法，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征無關(guān)11、在數(shù)字圖像的光照校正中，需要消除光照不均勻?qū)D像的影響。假設(shè)要對(duì)一張光照不均勻的面部圖像進(jìn)行校正。以下關(guān)于光照校正方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過建立光照模型，估計(jì)光照分布，然后對(duì)圖像進(jìn)行校正B.直方圖均衡化也可以在一定程度上改善光照不均勻的情況C.基于Retinex理論的方法能夠分離圖像的光照和反射成分，實(shí)現(xiàn)光照校正D.光照校正能夠完全消除圖像中的所有光照問題，使圖像在任何光照條件下都表現(xiàn)一致12、數(shù)字圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)用于在視頻序列中估計(jì)物體的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要在一段視頻中估計(jì)人物的運(yùn)動(dòng)軌跡。以下關(guān)于運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.塊匹配法將圖像分成若干塊，通過在相鄰幀中尋找匹配塊來估計(jì)運(yùn)動(dòng)B.光流法通過計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)速度來估計(jì)物體的運(yùn)動(dòng)C.運(yùn)動(dòng)估計(jì)可以準(zhǔn)確地估計(jì)出物體的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)，包括旋轉(zhuǎn)、變形等D.運(yùn)動(dòng)估計(jì)不受視頻幀率、圖像噪聲和物體遮擋的影響13、數(shù)字圖像的去噪方法有多種。假設(shè)要去除一幅圖像中的高斯噪聲，同時(shí)盡量保持圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。以下關(guān)于去噪方法的描述，正確的是：（）A.雙邊濾波在去除高斯噪聲的同時(shí)，能夠較好地保護(hù)邊緣和細(xì)節(jié)B.維納濾波適用于去除強(qiáng)噪聲，對(duì)高斯噪聲效果不佳C.小波閾值去噪能夠完全去除高斯噪聲，且不會(huì)引入任何失真D.所有的去噪方法在去除高斯噪聲時(shí)都會(huì)導(dǎo)致圖像的邊緣模糊14、在數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)中，以下關(guān)于Roberts算子的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.Roberts算子是一種基于梯度的邊緣檢測(cè)算子，計(jì)算簡單快速B.它對(duì)噪聲比較敏感，容易檢測(cè)出虛假邊緣C.Roberts算子在檢測(cè)斜向邊緣時(shí)效果較好，但對(duì)水平和垂直邊緣的檢測(cè)能力較弱D.Roberts算子適用于各種類型和分辨率的圖像，其檢測(cè)結(jié)果具有很高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性15、在數(shù)字圖像的特征提取中，紋理特征是重要的一類。假設(shè)我們有一組布料圖像，需要根據(jù)紋理特征來區(qū)分不同的布料材質(zhì)。以下哪種方法常用于提取圖像的紋理特征？（）A.灰度共生矩陣B.邊緣直方圖C.顏色直方圖D.形狀特征描述二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）數(shù)字圖像直方圖均衡化的原理是什么？2、（本題5分）簡述數(shù)字圖像的壓縮編碼的必要性。3、（本題5分）說明數(shù)字圖像客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)有哪些。4、（本題5分）如何利用數(shù)字圖像處理監(jiān)測(cè)電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)？三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討圖像的多閾值分割方法。2、（本題5分）探討圖像的基于shearlet變換的圖像特征提取方法。3、（本題5分）分析圖像的高斯混合模型在圖像分割中的應(yīng)用。4、（本題5分）探討圖像的二值化處理在文檔圖像分析中的應(yīng)用。5、（本題5分）分析圖像的對(duì)比度擴(kuò)展的算法優(yōu)化。四、編程題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）用OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像的老照片效果處理。模擬老照片的顏色和紋理，對(duì)圖像進(jìn)行處理并顯示結(jié)果。2、（本題10分）編寫一個(gè)程序，實(shí)現(xiàn)圖像的對(duì)比度增強(qiáng)。讀取一幅圖像，通過調(diào)整圖像的對(duì)比度參數(shù)來增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，并顯示