華北理工大學(xué)輕工學(xué)院《數(shù)字圖像處理一》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《數(shù)字圖像處理一》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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)字圖像的多分辨率分析中，小波變換是一種常用的工具。假設(shè)我們要對一張圖像進行壓縮，同時保留重要的細(xì)節(jié)信息。以下關(guān)于小波變換在圖像壓縮中的優(yōu)勢，哪一項是不正確的？（）A.能夠提供不同分辨率下的圖像表示B.對圖像的邊緣和紋理有較好的處理能力C.計算復(fù)雜度低，壓縮效率高D.不需要考慮圖像的內(nèi)容和特點2、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，實時跟蹤圖像中的特定目標(biāo)。假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中跟蹤一個移動的車輛，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述，正確的是：（）A.基于均值漂移的目標(biāo)跟蹤算法對目標(biāo)的變形和遮擋具有較好的適應(yīng)性B.粒子濾波方法在目標(biāo)快速運動時容易丟失跟蹤C.目標(biāo)跟蹤不需要考慮目標(biāo)的外觀變化和背景干擾D.無論視頻的質(zhì)量和場景復(fù)雜度如何，一種目標(biāo)跟蹤方法都能可靠工作3、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4、對于數(shù)字圖像的特征提取，假設(shè)需要從圖像中提取能夠有效描述圖像內(nèi)容的特征，用于圖像識別和分類任務(wù)。以下哪種特征可能具有較好的區(qū)分能力和魯棒性？（）A.圖像的顏色直方圖特征B.圖像的邊緣方向特征C.圖像的紋理特征，如灰度共生矩陣D.隨機選擇一些像素值作為特征5、在數(shù)字圖像的特征匹配中，找到不同圖像中相似的特征。假設(shè)要在兩張相似場景的街景圖像中進行特征匹配，以下關(guān)于特征匹配方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性，在特征匹配中表現(xiàn)出色，但計算量大B.SURf特征比SIFT特征更快速，但在準(zhǔn)確性上略遜一籌C.特征匹配只需要考慮特征的描述子，不需要考慮特征的位置和方向D.無論圖像的視角和光照變化如何，一種特征匹配方法都能穩(wěn)定工作6、在數(shù)字圖像的運動估計中，用于分析圖像序列中的物體運動。假設(shè)我們要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下哪種運動估計方法通?；趬K匹配的思想？（）A.光流法B.塊匹配法C.相位相關(guān)法D.特征跟蹤法7、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(yīng)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8、數(shù)字圖像的質(zhì)量評價對于評估圖像處理算法的效果至關(guān)重要。假設(shè)要評價一幅經(jīng)過增強處理后的圖像質(zhì)量，以下關(guān)于圖像質(zhì)量評價指標(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)量評價指標(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)量評價指標(biāo)都能全面評價圖像質(zhì)量9、數(shù)字圖像的特征匹配中，為了提高匹配的準(zhǔn)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10、數(shù)字圖像的運動估計用于在視頻序列中估計物體的運動。假設(shè)要在一段視頻中估計人物的運動軌跡。以下關(guān)于運動估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.塊匹配法將圖像分成若干塊，通過在相鄰幀中尋找匹配塊來估計運動B.光流法通過計算圖像中像素的運動速度來估計物體的運動C.運動估計可以準(zhǔn)確地估計出物體的復(fù)雜運動，包括旋轉(zhuǎn)、變形等D.運動估計不受視頻幀率、圖像噪聲和物體遮擋的影響11、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)要在一系列連續(xù)的圖像幀中跟蹤一個移動的物體。物體可能會發(fā)生變形、被遮擋或者光照變化，以下哪種跟蹤方法可能更具有適應(yīng)性？（）A.基于特征的跟蹤，提取物體的顯著特征進行匹配B.基于模板的跟蹤，使用固定的模板匹配圖像C.基于區(qū)域的跟蹤，關(guān)注物體所在的整個區(qū)域D.不進行目標(biāo)跟蹤，只對每一幀獨立處理12、數(shù)字圖像的水印技術(shù)用于保護圖像的版權(quán)和完整性。假設(shè)要在一幅數(shù)字圖像中嵌入不可見水印。以下關(guān)于圖像水印技術(shù)的描述，哪一項是不正確的？（）A.水印可以是圖像、文本或其他數(shù)字信息，通過一定的算法嵌入到原始圖像中B.水印應(yīng)該具有魯棒性，即在圖像經(jīng)過常見的處理操作如壓縮、濾波、旋轉(zhuǎn)等后仍然能夠被檢測和提取C.嵌入水印不會對原始圖像的質(zhì)量和視覺效果產(chǎn)生任何影響D.圖像水印技術(shù)可以完全防止圖像的盜版和非法篡改13、在圖像增強中，限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）的優(yōu)點是（）A.避免過度增強B.增強效果更明顯C.計算速度快D.以上都不是14、圖像平滑處理常用于去除圖像中的噪聲。假設(shè)我們有一張醫(yī)學(xué)圖像，其中存在一些椒鹽噪聲。在這種情況下，以下哪種平滑濾波器在去除噪聲的同時，能夠較好地保留圖像的邊緣信息？（）A.均值濾波器B.中值濾波器C.高斯濾波器D.雙邊濾波器15、當(dāng)對數(shù)字圖像進行圖像融合時，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.不進行圖像融合，只展示單一的源圖像16、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，對噪聲比較敏感，通常需要先進行平滑處理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17、在數(shù)字圖像的特征匹配中，找到兩幅圖像之間的對應(yīng)特征點。假設(shè)要對兩張視角不同的街景圖像進行特征匹配，以下哪種特征描述子和匹配算法的組合可能更準(zhǔn)確？（）A.SIFT特征和最近鄰匹配B.SURF特征和比率測試匹配C.ORB特征和暴力匹配D.以上組合根據(jù)圖像特點選擇18、數(shù)字圖像的運動估計在視頻處理中非常重要。假設(shè)要估計一段視頻中物體的運動軌跡，以下關(guān)于運動估計方法的描述，正確的是：（）A.塊匹配算法簡單直觀，但在復(fù)雜運動場景中容易出現(xiàn)誤差B.光流法能夠精確地估計物體的運動速度和方向，但計算復(fù)雜度高C.運動估計的結(jié)果不受視頻幀率和圖像分辨率的影響D.無論物體的運動模式如何，一種運動估計方法都能準(zhǔn)確估計19、在數(shù)字圖像處理中，當(dāng)需要對一幅包含大量細(xì)節(jié)和紋理的自然風(fēng)景圖像進行增強，以突出山脈的輪廓、樹木的紋理和水流的動態(tài)，同時避免過度增強導(dǎo)致的噪聲和失真。以下哪種圖像增強方法可能最為有效？（）A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.平滑濾波20、數(shù)字圖像的紋理分析可以提取圖像中的紋理特征。假設(shè)要分析一幅具有復(fù)雜紋理的圖像。以下關(guān)于紋理分析方法的描述，正確的是：（）A.灰度共生矩陣能夠有效地描述圖像的紋理方向和周期性B.紋理分析只能用于定性描述，無法進行定量分析C.基于濾波的紋理分析方法對噪聲非常敏感，容易導(dǎo)致錯誤的結(jié)果D.所有的紋理分析方法對各種類型的紋理都能提供準(zhǔn)確和一致的描述二、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旋轉(zhuǎn)中心的確定。2、（本題5分）圖像去噪中的基于字典學(xué)習(xí)的方法是怎樣的？3、（本題5分）解釋高通濾波和低通濾波在圖像中的效果。4、（本題5分）簡述數(shù)字圖像在寵物行業(yè)中的用途。5、（本題5分）簡述圖像壓縮中的預(yù)測編碼方法。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計一個程序?qū)崿F(xiàn)圖像的對比度自動調(diào)整與亮度手動調(diào)整的智能結(jié)合。結(jié)合智能自動調(diào)整對比度和手動調(diào)整亮度，輸入圖像并展示智能結(jié)合后的效果。2、（本題5分）實現(xiàn)圖像的銳化處理。讀取一幅圖像，通過增強圖像的高頻成分來實現(xiàn)銳化效果，可采用拉普拉斯算子等方法，最后展示銳化后的圖像。3、（本題5分）編寫一個程序，使用OpenCV實現(xiàn)特征點的匹配。對兩幅圖像的特征點進行匹配，并顯示匹配結(jié)果。4、（本題5