貴州城市職業(yè)學(xué)院《數(shù)字圖像處理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《數(shù)字圖像處理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行車牌識(shí)別時(shí)，以下哪個(gè)步驟是關(guān)鍵的預(yù)處理操作？（）A.圖像傾斜校正B.圖像二值化C.字符分割D.以上都是。假設(shè)需要從車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼，上述哪個(gè)預(yù)處理步驟能夠?yàn)楹罄m(xù)的字符識(shí)別提供良好的基礎(chǔ)，提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，并分別說明其在車牌識(shí)別中的重要性和處理方法2、圖像的超分辨率重建旨在從低分辨率圖像中恢復(fù)出高分辨率圖像。假設(shè)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(xì)節(jié)。以下哪種超分辨率重建方法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)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(xué)習(xí)的方法D.基于濾波的方法3、在數(shù)字圖像的幾何變換中，例如將一幅矩形圖像旋轉(zhuǎn)一定角度并保持圖像內(nèi)容的完整性和清晰度?？紤]到圖像中的像素分布和插值計(jì)算，以下哪種插值方法可能在圖像質(zhì)量和計(jì)算效率之間取得較好的平衡？（）A.最近鄰插值B.雙線性插值C.雙三次插值D.樣條插值4、在數(shù)字圖像的幾何變換中，例如旋轉(zhuǎn)和縮放。假設(shè)要對(duì)一幅包含精細(xì)細(xì)節(jié)的建筑圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，以下關(guān)于幾何變換的描述，正確的是：（）A.直接使用最近鄰插值進(jìn)行圖像旋轉(zhuǎn)可以保持圖像的清晰度和細(xì)節(jié)B.雙線性插值在圖像縮放時(shí)能夠產(chǎn)生更平滑的效果，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.幾何變換不會(huì)導(dǎo)致圖像的信息丟失和失真，無論變換的程度如何D.圖像的幾何變換只需要考慮變換的角度和比例，不需要考慮圖像的內(nèi)容5、在數(shù)字圖像的特征匹配中，假設(shè)需要在兩幅不同的圖像中找到相同或相似的特征點(diǎn)。以下哪種特征描述子可能具有更好的魯棒性和區(qū)分性？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）特征描述子B.SURF（加速穩(wěn)健特征）特征描述子C.ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征描述子D.不使用特征描述子，直接比較像素值6、在數(shù)字圖像的壓縮感知領(lǐng)域，通過少量測量值恢復(fù)原始圖像。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行壓縮感知處理，以減少存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬，以下哪種壓縮感知算法可能更具優(yōu)勢？（）A.隨機(jī)投影B.匹配追蹤C(jī).正交匹配追蹤D.壓縮采樣匹配追蹤7、在數(shù)字圖像的水印嵌入和提取中，要保證水印的不可見性和魯棒性。假設(shè)要在一張數(shù)字圖像中嵌入版權(quán)信息水印，以下哪種水印嵌入方法可能在抵抗常見圖像處理操作時(shí)表現(xiàn)更好？（）A.空間域水印嵌入B.變換域水印嵌入C.基于深度學(xué)習(xí)的水印嵌入D.以上方法根據(jù)需求選擇8、在數(shù)字圖像的分割中，基于深度學(xué)習(xí)的方法表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分割。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)圖像分割模型訓(xùn)練簡單，不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)B.這些模型對(duì)圖像的大小和分辨率沒有要求，可以處理任意尺寸的圖像C.深度學(xué)習(xí)圖像分割方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征，適應(yīng)不同類型的圖像分割任務(wù)D.深度學(xué)習(xí)圖像分割模型一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化9、圖像的邊緣檢測是圖像處理的重要任務(wù)之一。假設(shè)要檢測一幅自然風(fēng)景圖像中的物體邊緣。以下關(guān)于邊緣檢測算子的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子都是基于梯度的邊緣檢測算子，對(duì)水平和垂直邊緣有較好的檢測效果B.Canny算子是一種性能較好的邊緣檢測算子，具有較好的信噪比和定位精度C.拉普拉斯算子是一種二階導(dǎo)數(shù)算子，對(duì)噪聲比較敏感，通常需要先進(jìn)行平滑處理D.不同的邊緣檢測算子在任何情況下都能得到相同的邊緣檢測結(jié)果10、數(shù)字圖像的壓縮編碼中，哈夫曼編碼是一種常用的方法。假設(shè)要對(duì)一組圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行哈夫曼編碼。以下關(guān)于哈夫曼編碼的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.哈夫曼編碼根據(jù)字符出現(xiàn)的頻率生成可變長度的編碼，頻率高的字符編碼短B.編碼過程需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行分析C.哈夫曼編碼是一種無損編碼方法，解碼后能夠完全恢復(fù)原始數(shù)據(jù)D.哈夫曼編碼的壓縮效率不受圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布影響11、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(dòng)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12、假設(shè)要對(duì)一組不同光照條件下拍攝的人物面部圖像進(jìn)行歸一化處理，以使它們在亮度和對(duì)比度上具有一致性，方便后續(xù)的人臉識(shí)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(yīng)直方圖均衡化C.灰度標(biāo)準(zhǔn)化D.色彩空間轉(zhuǎn)換13、數(shù)字圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)于評(píng)估圖像處理算法的效果具有重要意義。假設(shè)要評(píng)價(jià)一幅經(jīng)過增強(qiáng)處理后的圖像質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.主觀評(píng)價(jià)方法通過人的觀察和判斷來評(píng)估圖像質(zhì)量，如平均意見得分（MOS）B.客觀評(píng)價(jià)方法基于圖像的某些統(tǒng)計(jì)特征或數(shù)學(xué)模型來計(jì)算圖像質(zhì)量指標(biāo)，如峰值信噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）C.客觀評(píng)價(jià)方法總是能夠準(zhǔn)確地反映人的主觀感受，與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果完全一致D.綜合使用主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)方法可以更全面地評(píng)估圖像質(zhì)量14、數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)處理常用于圖像的簡化和特征提取。假設(shè)要去除圖像中的細(xì)小噪聲和孤立點(diǎn)，以下哪種形態(tài)學(xué)操作可能最為有效？（）A.腐蝕B.膨脹C.開運(yùn)算D.閉運(yùn)算15、在數(shù)字圖像的邊緣檢測中，有多種算法可供選擇。假設(shè)要檢測一幅自然風(fēng)景圖像中物體的邊緣，以下關(guān)于邊緣檢測算法的性能評(píng)估，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.檢測出的邊緣應(yīng)連續(xù)、清晰，且定位準(zhǔn)確B.對(duì)噪聲具有較強(qiáng)的抗干擾能力，避免誤檢測C.算法的計(jì)算復(fù)雜度越低越好，以提高處理速度D.只關(guān)注檢測出的邊緣數(shù)量，越多越好16、在數(shù)字圖像的多尺度分析中，小波變換是常用的工具。假設(shè)要對(duì)一幅圖像進(jìn)行多尺度分解和分析。以下關(guān)于小波變換的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.小波變換能夠?qū)D像分解為不同尺度和方向的子帶，便于分析圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)B.相比于傅里葉變換，小波變換在時(shí)頻域都具有較好的局部化特性C.選擇合適的小波基函數(shù)對(duì)小波變換的效果有重要影響D.小波變換的結(jié)果總是能夠清晰地展示圖像的所有特征和信息，無需進(jìn)一步處理和分析17、在數(shù)字圖像處理的實(shí)際應(yīng)用中，圖像拼接是常見的操作。假設(shè)要將多張具有重疊區(qū)域的圖像拼接成一幅全景圖像。以下關(guān)于圖像拼接的描述，正確的是：（）A.只需簡單地將圖像按照順序拼接在一起，無需考慮重疊區(qū)域的處理B.圖像拼接過程中，亮度和色彩的差異不會(huì)對(duì)拼接效果產(chǎn)生影響C.特征匹配和圖像融合是圖像拼接中的關(guān)鍵步驟，直接決定拼接質(zhì)量D.圖像拼接只適用于拍攝場景固定、光照均勻的情況18、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(duì)一幅醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行壓縮存儲(chǔ)，同時(shí)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?yàn)榭梢源蟠鬁p小圖像文件的大小，而對(duì)醫(yī)學(xué)診斷影響不大B.無損壓縮是最佳選擇，雖然壓縮比相對(duì)較低，但能完整保留圖像的所有信息C.由于醫(yī)學(xué)圖像對(duì)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(chǔ)空間，應(yīng)優(yōu)先選擇有損壓縮，然后在需要時(shí)再進(jìn)行還原19、在數(shù)字圖像的圖像復(fù)原中，假設(shè)圖像受到了高斯噪聲的污染。以下關(guān)于去噪方法的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.中值濾波，去除孤立的噪聲點(diǎn)B.均值濾波，平滑噪聲區(qū)域C.高斯濾波，與噪聲模型匹配D.小波閾值去噪，在去除噪聲的同時(shí)保留細(xì)節(jié)20、假設(shè)要對(duì)一段視頻中的每一幀圖像進(jìn)行相似性比較，以檢測是否存在重復(fù)或相似的場景。以下哪種圖像相似性度量方法可能更適合用于視頻幀的比較？（）A.歐式距離B.余弦相似度C.哈希函數(shù)D.以上都是21、在數(shù)字圖像的壓縮編碼中，預(yù)測編碼是一種常見的方法。假設(shè)要對(duì)一段視頻序列進(jìn)行壓縮編碼。以下關(guān)于預(yù)測編碼的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.預(yù)測編碼基于圖像數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上的相關(guān)性，通過預(yù)測當(dāng)前像素值來減少數(shù)據(jù)冗余B.幀內(nèi)預(yù)測編碼利用同一幀圖像內(nèi)像素之間的相關(guān)性進(jìn)行預(yù)測C.幀間預(yù)測編碼利用相鄰幀圖像之間的相關(guān)性進(jìn)行預(yù)測，適用于視頻序列的壓縮D.預(yù)測編碼總是能夠準(zhǔn)確地預(yù)測像素值，不會(huì)出現(xiàn)預(yù)測誤差22、數(shù)字圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)于評(píng)估圖像處理算法的效果至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)價(jià)一幅經(jīng)過增強(qiáng)處理后的圖像質(zhì)量，以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.峰值信噪比（PSNR）能夠準(zhǔn)確反映人眼對(duì)圖像質(zhì)量的主觀感受B.結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）考慮了圖像的結(jié)構(gòu)信息，比PSNR更符合人眼視覺特性C.圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)只適用于特定類型的圖像處理算法，不具有通用性D.無論圖像的內(nèi)容和應(yīng)用場景如何，一種質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)都能全面評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量23、數(shù)字圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)于評(píng)估圖像處理算法的效果非常重要。假設(shè)要評(píng)價(jià)一幅經(jīng)過處理的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.峰值信噪比（PSNR）越高，圖像質(zhì)量越好，能夠準(zhǔn)確反映人眼的主觀感受B.結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）只考慮圖像的結(jié)構(gòu)信息，對(duì)圖像的亮度和對(duì)比度變化不敏感C.均方誤差（MSE）越小，圖像質(zhì)量越高，是最可靠的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)D.不同的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)各有優(yōu)缺點(diǎn)，需要結(jié)合使用來全面評(píng)估圖像質(zhì)量24、圖像的立體匹配是獲取圖像深度信息的關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一對(duì)立體圖像，需要計(jì)算每個(gè)像素的視差。以下哪種立體匹配算法通常基于全局優(yōu)化的思想？（）A.基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的立體匹配B.基于圖割的立體匹配C.基于特征的立體匹配D.基于區(qū)域的立體匹配25、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(duì)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(huì)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(duì)后續(xù)的圖像診斷和分析沒有幫助二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說明圖像融合中的像素級(jí)融合和特征級(jí)融合的差異。2、（本題5分）如何利用數(shù)字圖像處理保障航海安全？3、（本題5分）簡述數(shù)字圖像在寵物行業(yè)中的用途。4、（本題5分）說明圖像分割中的分水嶺算法的基本思想。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python編寫程序，對(duì)圖像進(jìn)行基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割。2、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，讀取一幅圖像，對(duì)其進(jìn)行圖像分割和目標(biāo)識(shí)別的高效優(yōu)化處理。采用高效的分割和識(shí)別算法，進(jìn)行優(yōu)化，顯示處理后的圖像。3、（本題5分）通過C語言編程，對(duì)灰度圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)的粗化操作，并觀察圖像變化。4、（本題5分）利用OpenCV對(duì)圖像進(jìn)行開運(yùn)算、閉運(yùn)算、腐