南京鐵道職業(yè)技術學院《圖像處理軟件》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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2分，共30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)字圖像的形態(tài)學處理中，對于一幅包含大量細小顆粒和噪聲的圖像，需要進行顆粒的合并和噪聲的去除。以下哪種形態(tài)學操作可能會發(fā)揮重要作用？（）A.膨脹B.腐蝕C.開運算D.閉運算2、數(shù)字圖像處理中的圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域。假設要對一張細胞圖像進行分割，以區(qū)分不同的細胞結(jié)構。以下關于圖像分割方法的選擇，哪一項是不合適的？（）A.閾值分割，基于像素值的閾值進行區(qū)域劃分B.區(qū)域生長法，從種子點開始逐步合并相似區(qū)域C.基于深度學習的分割方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.隨機分割，不考慮圖像的特征和結(jié)構3、在數(shù)字圖像的目標識別中，特征選擇和提取至關重要。假設要從一幅圖像中識別出特定的物體。以下關于特征選擇和提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征能夠準確地描述物體的特征，優(yōu)于自動學習的特征B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習的特征具有更強的表達能力和泛化能力C.特征的數(shù)量越多，目標識別的準確率就越高D.特征選擇和提取方法對目標識別的性能沒有顯著影響4、數(shù)字圖像的超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時要保證圖像的真實性和自然度，以下哪種超分辨率重建方法可能效果較好？（）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.基于模型的方法5、圖像的融合是將多幅圖像組合成一幅新的圖像。假設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6、圖像的匹配和識別是數(shù)字圖像處理的重要應用。假設要在一組圖像中找到與給定模板圖像相似的部分。以下關于圖像匹配方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.基于特征的匹配方法通過提取圖像的關鍵特征進行匹配B.基于灰度的匹配方法直接比較圖像的灰度值進行匹配C.模板匹配可以在整幅圖像上滑動模板，計算相似度D.圖像匹配的結(jié)果總是準確無誤的，不會受到圖像變形和光照變化的影響7、在數(shù)字圖像的去噪處理中，以下關于高斯噪聲和椒鹽噪聲的敘述，不準確的是（）A.高斯噪聲的概率密度函數(shù)服從高斯分布，其值在整個灰度范圍內(nèi)隨機出現(xiàn)B.椒鹽噪聲表現(xiàn)為圖像中出現(xiàn)的黑白斑點，對圖像的破壞較大C.去除高斯噪聲和椒鹽噪聲通常需要采用不同的濾波方法和參數(shù)D.對于一幅同時包含高斯噪聲和椒鹽噪聲的圖像，使用單一的濾波方法就能有效地去除兩種噪聲8、數(shù)字圖像的目標識別是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。假設要從一組衛(wèi)星圖像中識別出特定的建筑物，以下關于目標識別方法的描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的方法簡單直接，但對目標的旋轉(zhuǎn)和縮放變化適應性差B.特征提取和分類器結(jié)合的方法能夠準確識別目標，但特征的選擇對結(jié)果影響不大C.深度學習方法在目標識別中需要大量的標注數(shù)據(jù)，對于小樣本數(shù)據(jù)效果不佳D.目標識別的準確率只取決于圖像的分辨率，與目標的特征和背景無關9、假設要對一組不同光照條件下拍攝的人物面部圖像進行歸一化處理，以使它們在亮度和對比度上具有一致性，方便后續(xù)的人臉識別和分析。以下哪種方法可能是最有效的？（）A.全局直方圖均衡化B.局部自適應直方圖均衡化C.灰度標準化D.色彩空間轉(zhuǎn)換10、數(shù)字圖像的分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設要對一張細胞顯微鏡圖像進行分割，以準確分離出不同的細胞，同時要考慮細胞之間的粘連和模糊邊界。以下哪種圖像分割方法可能效果較好？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.分水嶺算法D.基于聚類的分割11、圖像的壓縮感知是一種新興的圖像壓縮技術。假設要對一幅圖像進行壓縮感知處理。以下關于壓縮感知的描述，正確的是：（）A.壓縮感知可以在遠低于奈奎斯特采樣率的情況下準確重構圖像B.壓縮感知的重構過程簡單快速，對計算資源要求低C.壓縮感知適用于所有類型的圖像，且壓縮比可以任意設定D.圖像經(jīng)過壓縮感知處理后，其質(zhì)量不會受到任何影響12、圖像壓縮對于數(shù)字圖像的存儲和傳輸至關重要。假設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。以下關于圖像壓縮技術的描述，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13、在數(shù)字圖像處理中，圖像濾波用于去除噪聲或平滑圖像。假設要對一張受到高斯噪聲污染的圖像進行濾波處理。以下關于圖像濾波的描述，哪一項是不正確的？（）A.均值濾波通過計算鄰域像素的平均值來代替中心像素值，能夠有效去除高斯噪聲，但會使圖像邊緣模糊B.高斯濾波是一種加權平均濾波，對去除高斯噪聲效果較好，同時能較好地保留圖像邊緣C.中值濾波對椒鹽噪聲有很好的去除效果，但對高斯噪聲效果不佳D.圖像濾波操作不會改變圖像的基本結(jié)構和特征，只去除噪聲14、圖像的超分辨率重建旨在從低分辨率圖像中恢復出高分辨率圖像。假設我們有一張低分辨率的衛(wèi)星圖像，想要提高其分辨率以獲取更多細節(jié)。以下哪種超分辨率重建方法通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)和強大的計算資源？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于濾波的方法15、在數(shù)字圖像處理中，邊緣檢測是一項重要任務。關于Sobel算子和Canny算子，以下說法不正確的是（）A.Sobel算子對水平和垂直邊緣檢測效果較好，但對噪聲比較敏感B.Canny算子具有較好的邊緣檢測性能，能夠檢測出弱邊緣并抑制噪聲C.Canny算子的計算復雜度高于Sobel算子，但檢測結(jié)果更精確D.在任何情況下，Sobel算子的邊緣檢測效果都不如Canny算子，應優(yōu)先選擇Canny算子二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明深度學習中圖像分割模型的發(fā)展。2、（本題5分）說明數(shù)字圖像在工業(yè)檢測中的應用。3、（本題5分）如何處理光照不均勻的圖像？三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析圖像的亮度標準化處理。2、（本題5分）分析圖像分割算法在復雜場景圖像中的效果。3、（本題5分）對一幅皮革圖像進行紋理分類，評估分類算法的效果。4、（本題5分）探討圖像的相位一致性特征提取方法。5、（本題5分）探討圖像的基于bandelet變換的圖像特征提取方法。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）設計一個程序?qū)崿F(xiàn)圖像的分割。使用閾