廣西現(xiàn)代職業(yè)技術(shù)學(xué)院《體育統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與賽事分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁廣西現(xiàn)代職業(yè)技術(shù)學(xué)院《體育統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與賽事分析》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在數(shù)字圖像處理中，圖像增強(qiáng)是常見的操作之一。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得灰暗的室內(nèi)圖像，需要增強(qiáng)其對比度和亮度，以使圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰可見。以下哪種方法可能是最有效的？（）A.直接線性拉伸圖像的灰度值范圍B.使用直方圖均衡化，重新分布灰度級C.對圖像進(jìn)行中值濾波，去除噪聲后再調(diào)整亮度D.降低圖像的分辨率，減少數(shù)據(jù)量來突出主要信息2、圖像的壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)在圖像存儲和傳輸中起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要選擇一種適合網(wǎng)絡(luò)視頻傳輸?shù)膱D像壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)，以下關(guān)于壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)的描述，正確的是：（）A.JPEG標(biāo)準(zhǔn)適合動態(tài)視頻的壓縮，能夠提供高壓縮比和良好的圖像質(zhì)量B.MPEG系列標(biāo)準(zhǔn)專為視頻壓縮設(shè)計(jì)，能夠滿足網(wǎng)絡(luò)視頻傳輸?shù)膶?shí)時性要求C.H.264標(biāo)準(zhǔn)的壓縮效率低，逐漸被新的標(biāo)準(zhǔn)所取代D.壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)的選擇只取決于圖像的分辨率，與圖像內(nèi)容和傳輸帶寬無關(guān)3、在數(shù)字圖像的銳化處理中，增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。假設(shè)要對一張模糊的人物照片進(jìn)行銳化。以下關(guān)于圖像銳化的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過高通濾波、微分運(yùn)算等方法實(shí)現(xiàn)圖像銳化B.銳化處理可以增強(qiáng)圖像的清晰度，但過度銳化可能會導(dǎo)致噪聲放大和偽邊緣出現(xiàn)C.圖像銳化能夠在不改變圖像整體亮度和對比度的情況下，突出邊緣和細(xì)節(jié)D.圖像銳化總是能夠改善圖像的質(zhì)量，不會產(chǎn)生任何負(fù)面效果4、在數(shù)字圖像的智能安防系統(tǒng)中，例如門禁系統(tǒng)中的人臉驗(yàn)證。假設(shè)要提高人臉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率和速度，以下關(guān)于圖像處理和算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法可以自動學(xué)習(xí)有效的人臉特征B.圖像預(yù)處理可以減少光照和姿態(tài)的影響C.特征匹配的計(jì)算復(fù)雜度越低，驗(yàn)證速度越快D.單一的算法可以適用于所有的安防場景5、圖像的分割后處理可以提高分割結(jié)果的準(zhǔn)確性和完整性。假設(shè)我們通過閾值分割得到了初步的分割結(jié)果，存在一些孔洞和不連續(xù)的區(qū)域。以下哪種后處理方法可以填充這些孔洞并連接不連續(xù)的區(qū)域？（）A.形態(tài)學(xué)膨脹B.形態(tài)學(xué)腐蝕C.區(qū)域填充D.邊界跟蹤6、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7、圖像的配準(zhǔn)是將不同時間或視角獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的人臉圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法對光照變化和噪聲不敏感，配準(zhǔn)精度高B.直接使用灰度值的相似性度量進(jìn)行配準(zhǔn)能夠快速得到準(zhǔn)確的結(jié)果C.圖像配準(zhǔn)不需要考慮圖像的變形和扭曲，只關(guān)注特征點(diǎn)的匹配D.配準(zhǔn)算法的選擇對配準(zhǔn)結(jié)果沒有顯著影響，任何算法都能達(dá)到較好的效果8、在數(shù)字圖像的幾何變換中，比如需要對一幅圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作。假設(shè)圖像包含復(fù)雜的內(nèi)容和精細(xì)的結(jié)構(gòu)，為了在旋轉(zhuǎn)后盡量減少圖像的失真和信息丟失，以下哪種插值方法通常是較好的選擇？（）A.最近鄰插值，直接使用最鄰近像素的值B.雙線性插值，基于相鄰四個像素的線性組合C.雙三次插值，考慮更多鄰域像素的三次函數(shù)插值D.不進(jìn)行插值，直接旋轉(zhuǎn)圖像導(dǎo)致像素缺失9、數(shù)字圖像的色彩校正用于調(diào)整圖像的色彩偏差。假設(shè)一張照片的色彩存在偏差，需要進(jìn)行校正。以下關(guān)于色彩校正方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過調(diào)整白平衡來校正圖像的色溫偏差B.色彩曲線調(diào)整可以對圖像的不同色彩通道進(jìn)行非線性調(diào)整C.基于直方圖的色彩均衡能夠自動校正圖像的色彩偏差D.色彩校正不會改變圖像的整體色調(diào)和風(fēng)格10、在數(shù)字圖像的多尺度分析中，例如對一幅包含不同大小物體的圖像進(jìn)行分析，需要在不同尺度上提取特征和信息。以下哪種多尺度分析工具可能更適合這種需求？（）A.小波變換B.金字塔變換C.傅里葉變換D.以上都不是11、圖像的融合是將多幅圖像組合成一幅新的圖像。假設(shè)我們要將一張紅外圖像和一張可見光圖像融合，以同時獲取場景的溫度信息和細(xì)節(jié)信息。以下哪種圖像融合方法通?；诙喑叨确纸夂腿诤喜呗裕浚ǎ〢.基于像素的融合B.基于區(qū)域的融合C.基于小波變換的融合D.基于特征的融合12、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)算簡單，但對弱紋理區(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，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13、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在圖像中發(fā)生了變形和部分遮擋。以下哪種跟蹤算法可能能夠更好地適應(yīng)這種情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于MeanShift的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法14、當(dāng)對數(shù)字圖像進(jìn)行圖像融合時，假設(shè)需要將多幅不同來源的圖像融合成一幅具有更豐富信息的圖像。以下哪種融合策略可能產(chǎn)生更好的效果？（）A.基于像素級的融合，直接組合像素值B.基于特征級的融合，提取圖像特征后進(jìn)行組合C.基于決策級的融合，根據(jù)一定的規(guī)則選擇圖像內(nèi)容D.不進(jìn)行圖像融合，只展示單一的源圖像15、在數(shù)字圖像的立體匹配中，以下哪種約束條件可以減少匹配的歧義性？（）A.唯一性約束B.相容性約束C.視差連續(xù)性約束D.以上都是。假設(shè)需要從一對立體圖像中準(zhǔn)確地計(jì)算出每個像素的視差，以恢復(fù)場景的三維結(jié)構(gòu)，上述哪種約束條件能夠有效地限制匹配的可能性，提高匹配的準(zhǔn)確性，并詳細(xì)闡述其在立體匹配中的作用和應(yīng)用16、數(shù)字圖像的色彩校正用于調(diào)整圖像的色彩偏差。假設(shè)要對一幅偏色的風(fēng)景照片進(jìn)行色彩校正，以下關(guān)于色彩校正方法的描述，正確的是：（）A.白平衡方法能夠有效地校正由于光照條件導(dǎo)致的色彩偏差，但對復(fù)雜的偏色情況效果有限B.色彩空間轉(zhuǎn)換可以解決所有的色彩校正問題，無需其他操作C.色彩校正不需要考慮圖像的拍攝設(shè)備和拍攝環(huán)境D.無論圖像的偏色程度如何，一種色彩校正方法都能完美解決17、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C.邊緣檢測分割D.基于聚類的分割18、圖像的形態(tài)學(xué)處理常用于圖像的簡化和特征提取。關(guān)于膨脹和腐蝕操作，以下說法不正確的是（）A.膨脹操作可以使圖像中的目標(biāo)區(qū)域變大，填充小孔和狹窄的縫隙B.腐蝕操作則會使目標(biāo)區(qū)域變小，消除細(xì)小的突出部分C.先膨脹后腐蝕的操作稱為開運(yùn)算，能夠去除噪聲并保持目標(biāo)形狀基本不變D.形態(tài)學(xué)操作對所有類型的圖像都能產(chǎn)生相同的效果，且不會改變圖像的主要結(jié)構(gòu)19、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20、圖像的特征提取在模式識別和目標(biāo)檢測中起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要從一幅人物圖像中提取特征用于人臉識別。以下關(guān)于圖像特征提取的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(zhǔn)確地反映圖像的內(nèi)容和語義，不受圖像質(zhì)量和噪聲的影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述圖像檢索的基本原理。2、（本題5分）解釋數(shù)字圖像的分辨率概念。3、（本題5分）簡述彩色圖像增強(qiáng)的方法。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）實(shí)現(xiàn)圖像的亮度自動調(diào)整與對比度手動調(diào)整的智能結(jié)合優(yōu)化。進(jìn)一步優(yōu)化智能結(jié)合自動調(diào)整亮度和手動調(diào)整對比度的算法，輸入圖像并展示優(yōu)化后的效果。2、（本題5分）用OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像的霍夫變換。檢測圖像中的直線或圓等幾何形狀，顯示霍夫變換后的結(jié)果圖像。3、（本題5分）使用Python實(shí)現(xiàn)圖像的