青島科技大學(xué)《數(shù)字圖像處理技術(shù)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)青島科技大學(xué)《數(shù)字圖像處理技術(shù)》

2022-2023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2分，共30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、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆＜僭O(shè)要從一幅復(fù)雜的衛(wèi)星遙感圖像中分割出特定的地物類(lèi)型，如森林、水域和建筑區(qū)域。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.閾值分割基于圖像的灰度值，通過(guò)選擇合適的閾值將圖像分為前景和背景B.區(qū)域生長(zhǎng)法從種子點(diǎn)開(kāi)始，根據(jù)像素的相似性逐步合并相鄰像素，形成區(qū)域C.邊緣檢測(cè)通過(guò)檢測(cè)圖像中像素灰度值的突變來(lái)確定物體的邊緣，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)分割D.圖像分割算法可以在任何情況下都能準(zhǔn)確無(wú)誤地分割出所有目標(biāo)區(qū)域，不受圖像噪聲和復(fù)雜背景的影響2、當(dāng)處理數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像，例如X光片或者M(jìn)RI圖像時(shí)，假設(shè)需要突出顯示圖像中的特定組織或病變區(qū)域。以下哪種圖像處理技術(shù)可能是最有用的？（）A.圖像增強(qiáng)，調(diào)整對(duì)比度和亮度B.圖像分割，分離出感興趣的區(qū)域C.圖像配準(zhǔn)，與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行對(duì)比D.不進(jìn)行任何處理，直接由醫(yī)生觀察原始圖像3、數(shù)字圖像的分割后處理用于優(yōu)化分割結(jié)果。假設(shè)已經(jīng)得到了一幅初步分割的細(xì)胞圖像，以下關(guān)于分割后處理方法的描述，正確的是：（）A.形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算可以去除分割區(qū)域中的小噪聲和孤立點(diǎn)，使分割結(jié)果更平滑B.區(qū)域合并算法總是能夠?qū)⒄_的區(qū)域合并，不會(huì)導(dǎo)致過(guò)度合并C.分割后處理對(duì)最終的圖像分析和理解沒(méi)有作用D.無(wú)論分割結(jié)果的質(zhì)量如何，不需要進(jìn)行后處理，直接使用即可4、在數(shù)字圖像處理的應(yīng)用中，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng)可以提高病變區(qū)域與正常組織的對(duì)比度，有助于醫(yī)生的診斷B.增強(qiáng)操作需要考慮醫(yī)學(xué)圖像的特殊性質(zhì)，如灰度范圍和噪聲特點(diǎn)C.過(guò)度的增強(qiáng)可能會(huì)引入虛假信息或掩蓋重要的細(xì)節(jié)，影響診斷的準(zhǔn)確性D.任何一種圖像增強(qiáng)方法都適用于所有類(lèi)型的醫(yī)學(xué)圖像，且效果都是一致的5、圖像的色彩空間在數(shù)字圖像處理中有著重要作用。假設(shè)要對(duì)一張彩色圖像進(jìn)行處理，以突出特定顏色的物體。以下關(guān)于色彩空間的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.RGB色彩空間是最常見(jiàn)的用于顯示設(shè)備的色彩空間B.HSV色彩空間將顏色的信息分為色調(diào)、飽和度和明度，便于顏色的提取和處理C.YUV色彩空間常用于電視信號(hào)的傳輸和處理D.不同的色彩空間可以相互轉(zhuǎn)換，且轉(zhuǎn)換過(guò)程不會(huì)引入任何誤差6、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(guò)調(diào)整白平衡來(lái)校正圖像的色溫偏差B.色彩曲線調(diào)整可以對(duì)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(dòng)校正圖像的色彩偏差D.色彩校正不會(huì)改變圖像的整體色調(diào)和風(fēng)格7、在數(shù)字圖像的加密處理中，保障圖像的安全性和隱私性至關(guān)重要。假設(shè)要對(duì)一幅機(jī)密圖像進(jìn)行加密傳輸。以下關(guān)于圖像加密的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用對(duì)稱(chēng)加密算法如AES對(duì)圖像進(jìn)行加密，加密和解密使用相同的密鑰B.非對(duì)稱(chēng)加密算法如RSA可以用于數(shù)字簽名和密鑰交換，保障加密的安全性C.圖像加密后完全變成無(wú)意義的隨機(jī)噪聲，無(wú)法從中獲取任何關(guān)于原始圖像的信息D.圖像加密技術(shù)可以完全防止圖像被非法破解和竊取，不需要其他安全措施8、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，需要在連續(xù)的圖像幀中定位和跟蹤特定的目標(biāo)。假設(shè)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中發(fā)生了變形和光照變化，以下哪種目標(biāo)跟蹤算法能夠較好地適應(yīng)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(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤9、在數(shù)字圖像處理中，圖像增強(qiáng)是常見(jiàn)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(duì)比度和亮度，以使圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰可見(jiàn)。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(jí)C.對(duì)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(lái)突出主要信息10、在數(shù)字圖像的頻域處理中，假設(shè)需要對(duì)圖像的高頻部分進(jìn)行抑制以平滑圖像，同時(shí)保留低頻部分的主要信息。以下哪種濾波器可能是最適用的？（）A.低通濾波器，允許低頻通過(guò)，阻止高頻B.高通濾波器，允許高頻通過(guò)，阻止低頻C.帶通濾波器，允許特定頻段通過(guò)D.不使用濾波器，直接處理原始圖像11、數(shù)字圖像的紋理分析可以用于圖像分類(lèi)和識(shí)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12、在數(shù)字圖像的光照校正中，對(duì)于一幅因光照不均勻?qū)е虏糠謪^(qū)域過(guò)亮或過(guò)暗的圖像，需要進(jìn)行光照均衡處理。以下哪種方法可能更有效地校正光照？（）A.基于Retinex理論的方法B.基于直方圖規(guī)定化的方法C.基于梯度域的方法D.以上都是13、在數(shù)字圖像的超分辨率重建中，假設(shè)要從一幅低分辨率圖像生成高分辨率圖像，并恢復(fù)丟失的細(xì)節(jié)。以下哪種方法可能會(huì)產(chǎn)生更逼真的高分辨率結(jié)果？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型，如SRCNNC.直接對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行銳化處理D.不進(jìn)行超分辨率重建，使用原始低分辨率圖像14、在數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)中，用于提取圖像中的物體輪廓。假設(shè)要檢測(cè)一幅電路板圖像中的線路邊緣，以下關(guān)于邊緣檢測(cè)算子的描述，正確的是：（）A.Sobel算子對(duì)噪聲比較敏感，容易檢測(cè)出虛假邊緣B.Canny算子能夠在檢測(cè)邊緣的同時(shí)有效地抑制噪聲，得到較為準(zhǔn)確的邊緣C.Roberts算子在檢測(cè)斜向邊緣時(shí)效果最佳，其他方向的邊緣檢測(cè)效果較差D.邊緣檢測(cè)算子的選擇對(duì)最終的邊緣檢測(cè)結(jié)果影響不大，可以隨意選擇15、在數(shù)字圖像的去馬賽克處理中，假設(shè)圖像傳感器采集的原始數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)顏色濾波陣列（CFA）采樣的，需要恢復(fù)出全彩色圖像。以下哪種去馬賽克算法可能更能準(zhǔn)確地恢復(fù)顏色信息？（）A.基于鄰域的去馬賽克算法B.基于邊緣的去馬賽克算法C.基于深度學(xué)習(xí)的去馬賽克模型D.不進(jìn)行去馬賽克處理，直接使用采樣后的圖像二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)字圖像在電子商務(wù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)字圖像在軍事中的應(yīng)用場(chǎng)景。3、（本題5分）說(shuō)明數(shù)字圖像在養(yǎng)老服務(wù)中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究圖像的盲去卷積算法。2、（本題5分）研究圖像的直方圖均衡化在圖像增強(qiáng)中的優(yōu)缺點(diǎn)。3、（本題5分）探討圖像的基于Gabor濾波器的紋理特征提取方法。4、（本題5分）分析圖像的色彩空間轉(zhuǎn)換（如RGB到HSV）的用途。5、（本題5分）分析基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法（如FasterR-CNN）。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測(cè)與顏色量化的組合應(yīng)用。先