華南理工大學《圖像處理與機器視覺》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁華南理工大學

《圖像處理與機器視覺》2023-2024學年第一學期期末試卷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1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在數(shù)字圖像的紋理分析中，假設(shè)要描述一幅織物圖像的紋理特征。以下關(guān)于紋理特征的描述，哪一項是最全面的？（）A.紋理的方向、頻率和周期性B.紋理的粗糙度、對比度和均勻性C.紋理的統(tǒng)計特征，如均值和方差D.以上三個方面的特征結(jié)合起來，全面描述紋理2、在數(shù)字圖像處理中，圖像濾波用于去除噪聲或平滑圖像。假設(shè)要去除一幅圖像中的椒鹽噪聲，同時盡量保留圖像的細節(jié)。以下關(guān)于濾波方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波對椒鹽噪聲有很好的去除效果，且能較好地保留邊緣B.均值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，并且不會使圖像模糊C.高斯濾波在去除噪聲的同時，會增強圖像的邊緣和細節(jié)D.以上濾波方法對椒鹽噪聲的去除效果都不理想，需要采用更復雜的方法3、在數(shù)字圖像的水印嵌入技術(shù)中，以下哪種嵌入位置能夠在保證水印不可見性的同時具有較好的魯棒性？（）A.圖像的高頻部分B.圖像的低頻部分C.圖像的邊緣部分D.圖像的平滑部分。假設(shè)需要在一幅數(shù)字圖像中嵌入水印信息，使其在不影響圖像視覺質(zhì)量的前提下，能夠抵抗常見的圖像處理操作和攻擊，上述哪個嵌入位置能夠滿足這一要求，并解釋其原因和實現(xiàn)方式4、在數(shù)字圖像的去霧處理中，假設(shè)要提高一張有霧圖像的清晰度。以下關(guān)于去霧方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于暗通道先驗的方法通過分析圖像中的暗區(qū)域來估計霧的濃度B.可以通過增強圖像的對比度來改善去霧效果C.去霧處理不會引入新的噪聲和失真D.深度學習方法在圖像去霧中表現(xiàn)出了良好的性能5、當進行數(shù)字圖像的多分辨率分析時，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)需要對圖像進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，同時說明其在多分辨率分析中的特點和應用6、數(shù)字圖像的色彩空間有多種，如RGB、HSV、CMYK等。假設(shè)要對一幅圖像進行顏色調(diào)整和分析。以下關(guān)于色彩空間的描述，哪一項是不正確的？（）A.RGB色彩空間常用于顯示器和數(shù)字圖像的表示，通過紅、綠、藍三個通道的組合來表示顏色B.HSV色彩空間將顏色分為色調(diào)、飽和度和明度三個屬性，更符合人類對顏色的感知，便于顏色調(diào)整C.CMYK色彩空間主要用于印刷行業(yè)，通過青、品紅、黃和黑四種顏色的混合來產(chǎn)生各種顏色D.不同的色彩空間之間可以隨意轉(zhuǎn)換，不會導致顏色信息的丟失或偏差7、數(shù)字圖像的濾波操作常用于去除噪聲和平滑圖像。假設(shè)有一張受到椒鹽噪聲污染的圖像，以下哪種濾波方法在去除噪聲的同時，可能會導致圖像邊緣模糊？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.雙邊濾波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)要對一組立體圖像進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確處理所有類型的圖像對，但特征提取過程復雜C.立體匹配的精度只取決于匹配算法，與相機參數(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確的深度圖9、數(shù)字圖像的紋理分析可以用于圖像分類和識別。假設(shè)要分析一張織物圖像的紋理特征，以下哪種紋理分析方法可能提供更有區(qū)分度的特征？（）A.灰度共生矩陣B.紋理頻譜C.小波變換紋理分析D.以上方法結(jié)合使用10、數(shù)字圖像的特征匹配中，為了提高匹配的準確性和魯棒性，通常會采用一些約束條件。假設(shè)我們在進行特征點匹配時，除了考慮特征描述符的相似性，還會考慮以下哪個約束條件？（）A.距離約束B.方向約束C.尺度約束D.以上都是11、圖像壓縮對于數(shù)字圖像的存儲和傳輸至關(guān)重要。假設(shè)需要對大量的高分辨率醫(yī)學圖像進行壓縮存儲，同時要盡量保證圖像質(zhì)量。以下關(guān)于圖像壓縮技術(shù)的描述，哪一項是不正確的？（）A.無損壓縮算法可以完全恢復原始圖像，沒有任何信息損失，但壓縮比相對較低B.有損壓縮算法通過舍棄一些不太重要的圖像信息來實現(xiàn)較高的壓縮比，但會導致一定程度的圖像質(zhì)量下降C.基于變換的壓縮方法，如離散余弦變換（DCT），將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，便于去除冗余信息D.圖像壓縮比越高越好，不需要考慮壓縮算法對圖像質(zhì)量的影響12、在數(shù)字圖像的目標跟蹤中，需要在連續(xù)的圖像幀中定位和跟蹤特定的目標。假設(shè)目標在運動過程中發(fā)生了變形和光照變化，以下哪種目標跟蹤算法能夠較好地適應這些變化？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤13、假設(shè)要對一組低分辨率的圖像進行超分辨率重建，以獲得更清晰、更詳細的圖像?？紤]到圖像的特征和先驗知識，以下哪種超分辨率方法可能產(chǎn)生更逼真的效果？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于學習的方法D.以上都不是14、數(shù)字圖像的超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設(shè)要從低分辨率圖像生成高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和清晰度，以下關(guān)于超分辨率重建的方法，哪一項是不正確的？（）A.基于插值的方法簡單快速，但可能會導致圖像模糊B.基于深度學習的方法可以學習到圖像的特征和模式，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)C.超分辨率重建無法從根本上增加圖像的信息量D.多幀圖像融合的方法一定能獲得比單幀圖像更好的超分辨率效果15、在數(shù)字圖像的多尺度分析中，假設(shè)要對一幅圖像進行不同尺度的特征提取。以下關(guān)于多尺度方法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.小波變換，能夠在不同尺度上分解圖像的頻率成分B.金字塔算法，通過逐步下采樣構(gòu)建圖像的多尺度表示C.高斯金字塔，結(jié)合高斯濾波和下采樣實現(xiàn)多尺度分析D.以上三種方法都可以，根據(jù)具體需求選擇16、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)于傅里葉變換的應用，哪一項是不正確的？（）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行濾波操作，可以去除或增強特定頻率的成分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）可以提高計算效率17、在數(shù)字圖像的特征提取中，角點是一種重要的特征。假設(shè)要從一幅圖像中檢測出顯著的角點。以下關(guān)于角點檢測方法的描述，正確的是：（）A.Harris角點檢測算法對圖像的旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.SUSAN角點檢測算法計算復雜度高，檢測速度慢C.基于邊緣的角點檢測方法能夠準確檢測出所有類型的角點D.角點檢測算法的性能只取決于圖像的分辨率，與圖像內(nèi)容無關(guān)18、在數(shù)字圖像的加密技術(shù)中，以下哪種加密算法能夠提供較高的安全性？（）A.DES加密算法B.AES加密算法C.RSA加密算法D.以上都是。假設(shè)需要對一幅包含敏感信息的數(shù)字圖像進行加密傳輸，要求加密后的圖像在沒有正確密鑰的情況下難以被破解，上述哪種加密算法能夠滿足這一高安全性的需求，并解釋其加密強度和安全性保障機制19、在數(shù)字圖像的壓縮中，有損壓縮和無損壓縮是兩種常見的方式。假設(shè)要對一幅醫(yī)學圖像進行壓縮存儲，同時要保證圖像的診斷信息不丟失。以下關(guān)于圖像壓縮方式的選擇，正確的是：（）A.選擇有損壓縮，因為可以大大減小圖像文件的大小，而對醫(yī)學診斷影響不大B.無損壓縮是最佳選擇，雖然壓縮比相對較低，但能完整保留圖像的所有信息C.由于醫(yī)學圖像對精度要求不高，有損壓縮和無損壓縮效果相同，可以任意選擇D.為了節(jié)省存儲空間，應優(yōu)先選擇有損壓縮，然后在需要時再進行還原20、在數(shù)字圖像的邊緣檢測中，需要準確地提取出圖像中物體的邊緣信息。假設(shè)要檢測一張具有復雜紋理和低對比度邊緣的圖像，以下哪種邊緣檢測算子能夠提供更準確和清晰的邊緣？（）A.Roberts算子B.Sobel算子C.Prewitt算子D.Canny算子二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述圖像幾何變換中的透視變換。2、（本題5分）解釋如何通過數(shù)字圖像處理改善餐廳服務質(zhì)量。3、（本題5分）如何在虛擬現(xiàn)實中創(chuàng)建逼真的數(shù)字圖像場景？4、（本題5分）如何處理光照不均勻的圖像？5、（本題5分）數(shù)字圖像中目標分類的常用算法有哪些？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）編寫程序進行圖像的銳化與平滑的智能動態(tài)平衡優(yōu)化。優(yōu)化智能動態(tài)平衡銳化和平滑的算法，輸入圖像并展示優(yōu)化后的效果。2、（本題5分）實現(xiàn)圖像的亮度調(diào)整與邊緣檢測的循環(huán)處理。不斷調(diào)整亮度并進行邊緣檢測，觀察邊緣的變化。3、（本題5分）編寫一個程序，實現(xiàn)圖像的超分辨率重建的基于深度學習的強化學習方法。使用強化學習模型對低分辨率圖像進行超分辨率重建，并顯示原始圖像和重建后的圖像。4、