青島科技大學《數字圖像處理技術》2022-2023學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁青島科技大學《數字圖像處理技術》

2022-2023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、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或對象。假設要從一幅復雜的衛(wèi)星遙感圖像中分割出特定的地物類型，如森林、水域和建筑區(qū)域。以下關于圖像分割方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.閾值分割基于圖像的灰度值，通過選擇合適的閾值將圖像分為前景和背景B.區(qū)域生長法從種子點開始，根據像素的相似性逐步合并相鄰像素，形成區(qū)域C.邊緣檢測通過檢測圖像中像素灰度值的突變來確定物體的邊緣，進而實現分割D.圖像分割算法可以在任何情況下都能準確無誤地分割出所有目標區(qū)域，不受圖像噪聲和復雜背景的影響2、當處理數字醫(yī)學圖像，例如X光片或者MRI圖像時，假設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可能是最有用的？（）A.圖像增強，調整對比度和亮度B.圖像分割，分離出感興趣的區(qū)域C.圖像配準，與標準模板進行對比D.不進行任何處理，直接由醫(yī)生觀察原始圖像3、數字圖像的分割后處理用于優(yōu)化分割結果。假設已經得到了一幅初步分割的細胞圖像，以下關于分割后處理方法的描述，正確的是：（）A.形態(tài)學開運算可以去除分割區(qū)域中的小噪聲和孤立點，使分割結果更平滑B.區(qū)域合并算法總是能夠將正確的區(qū)域合并，不會導致過度合并C.分割后處理對最終的圖像分析和理解沒有作用D.無論分割結果的質量如何，不需要進行后處理，直接使用即可4、在數字圖像處理的應用中，以下關于醫(yī)學圖像增強的描述，不準確的是（）A.醫(yī)學圖像增強可以提高病變區(qū)域與正常組織的對比度，有助于醫(yī)生的診斷B.增強操作需要考慮醫(yī)學圖像的特殊性質，如灰度范圍和噪聲特點C.過度的增強可能會引入虛假信息或掩蓋重要的細節(jié)，影響診斷的準確性D.任何一種圖像增強方法都適用于所有類型的醫(yī)學圖像，且效果都是一致的5、圖像的色彩空間在數字圖像處理中有著重要作用。假設要對一張彩色圖像進行處理，以突出特定顏色的物體。以下關于色彩空間的描述，哪一項是不準確的？（）A.RGB色彩空間是最常見的用于顯示設備的色彩空間B.HSV色彩空間將顏色的信息分為色調、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的傳輸和處理D.不同的色彩空間可以相互轉換，且轉換過程不會引入任何誤差6、數字圖像的色彩校正用于調整圖像的色彩偏差。假設一張照片的色彩存在偏差，需要進行校正。以下關于色彩校正方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過調整白平衡來校正圖像的色溫偏差B.色彩曲線調整可以對圖像的不同色彩通道進行非線性調整C.基于直方圖的色彩均衡能夠自動校正圖像的色彩偏差D.色彩校正不會改變圖像的整體色調和風格7、在數字圖像的加密處理中，保障圖像的安全性和隱私性至關重要。假設要對一幅機密圖像進行加密傳輸。以下關于圖像加密的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用對稱加密算法如AES對圖像進行加密，加密和解密使用相同的密鑰B.非對稱加密算法如RSA可以用于數字簽名和密鑰交換，保障加密的安全性C.圖像加密后完全變成無意義的隨機噪聲，無法從中獲取任何關于原始圖像的信息D.圖像加密技術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9、在數字圖像處理中，圖像增強是常見的操作之一。假設我們有一張由于光照不足而顯得灰暗的室內圖像，需要增強其對比度和亮度，以使圖像中的細節(jié)更加清晰可見。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C.對圖像進行中值濾波，去除噪聲后再調整亮度D.降低圖像的分辨率，減少數據量來突出主要信息10、在數字圖像的頻域處理中，假設需要對圖像的高頻部分進行抑制以平滑圖像，同時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，阻止高頻B.高通濾波器，允許高頻通過，阻止低頻C.帶通濾波器，允許特定頻段通過D.不使用濾波器，直接處理原始圖像11、數字圖像的紋理分析可以用于圖像分類和識別。假設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.以上方法結合使用12、在數字圖像的光照校正中，對于一幅因光照不均勻導致部分區(qū)域過亮或過暗的圖像，需要進行光照均衡處理。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、在數字圖像的超分辨率重建中，假設要從一幅低分辨率圖像生成高分辨率圖像，并恢復丟失的細節(jié)。以下哪種方法可能會產生更逼真的高分辨率結果？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于深度學習的超分辨率模型，如SRCNNC.直接對低分辨率圖像進行銳化處理D.不進行超分辨率重建，使用原始低分辨率圖像14、在數字圖像的邊緣檢測中，用于提取圖像中的物體輪廓。假設要檢測一幅電路板圖像中的線路邊緣，以下關于邊緣檢測算子的描述，正確的是：（）A.Sobel算子對噪聲比較敏感，容易檢測出虛假邊緣B.Canny算子能夠在檢測邊緣的同時有效地抑制噪聲，得到較為準確的邊緣C.Roberts算子在檢測斜向邊緣時效果最佳，其他方向的邊緣檢測效果較差D.邊緣檢測算子的選擇對最終的邊緣檢測結果影響不大，可以隨意選擇15、在數字圖像的去馬賽克處理中，假設圖像傳感器采集的原始數據是經過顏色濾波陣列（CFA）采樣的，需要恢復出全彩色圖像。以下哪種去馬賽克算法可能更能準確地恢復顏色信息？（）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.基于深度學習的去馬賽克模型D.不進行去馬賽克處理，直接使用采樣后的圖像二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述數字圖像在電子商務中的應用。2、（本題5分）簡述數字圖像在軍事中的應用場景。3、（本題5分）說明數字圖像在養(yǎng)老服務中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，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中的優(yōu)缺點。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換（如RGB到HSV）的用途。5、（本題5分）分析基于深度學習的目標檢測算法（如FasterR-CNN）。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）實現圖像的邊緣檢測與顏色量化的組合應用。先