南京鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院《圖像處理軟件》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024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、在數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)處理中，對(duì)于一幅包含大量細(xì)小顆粒和噪聲的圖像，需要進(jìn)行顆粒的合并和噪聲的去除。以下哪種形態(tài)學(xué)操作可能會(huì)發(fā)揮重要作用？（）A.膨脹B.腐蝕C.開運(yùn)算D.閉運(yùn)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(shè)要對(duì)一張細(xì)胞圖像進(jìn)行分割，以區(qū)分不同的細(xì)胞結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于圖像分割方法的選擇，哪一項(xiàng)是不合適的？（）A.閾值分割，基于像素值的閾值進(jìn)行區(qū)域劃分B.區(qū)域生長(zhǎng)法，從種子點(diǎn)開始逐步合并相似區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的分割方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.隨機(jī)分割，不考慮圖像的特征和結(jié)構(gòu)3、在數(shù)字圖像的目標(biāo)識(shí)別中，特征選擇和提取至關(guān)重要。假設(shè)要從一幅圖像中識(shí)別出特定的物體。以下關(guān)于特征選擇和提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征能夠準(zhǔn)確地描述物體的特征，優(yōu)于自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和泛化能力C.特征的數(shù)量越多，目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率就越高D.特征選擇和提取方法對(duì)目標(biāo)識(shí)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(shè)要將一張低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時(shí)要保證圖像的真實(shí)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(xué)習(xí)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(shè)我們要將一張紅外圖像和一張可見光圖像融合，以同時(shí)獲取場(chǎng)景的溫度信息和細(xì)節(jié)信息。以下哪種圖像融合方法通常基于多尺度分解和融合策略？（）A.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(shí)別是數(shù)字圖像處理的重要應(yīng)用。假設(shè)要在一組圖像中找到與給定模板圖像相似的部分。以下關(guān)于圖像匹配方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.基于特征的匹配方法通過提取圖像的關(guān)鍵特征進(jìn)行匹配B.基于灰度的匹配方法直接比較圖像的灰度值進(jìn)行匹配C.模板匹配可以在整幅圖像上滑動(dòng)模板，計(jì)算相似度D.圖像匹配的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，不會(huì)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(guān)于高斯噪聲和椒鹽噪聲的敘述，不準(zhǔn)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(gè)灰度范圍內(nèi)隨機(jī)出現(xiàn)B.椒鹽噪聲表現(xiàn)為圖像中出現(xiàn)的黑白斑點(diǎn)，對(duì)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(duì)于一幅同時(shí)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(biāo)識(shí)別是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要從一組衛(wèi)星圖像中識(shí)別出特定的建筑物，以下關(guān)于目標(biāo)識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的方法簡(jiǎn)單直接，但對(duì)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)和縮放變化適應(yīng)性差B.特征提取和分類器結(jié)合的方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)，但特征的選擇對(duì)結(jié)果影響不大C.深度學(xué)習(xí)方法在目標(biāo)識(shí)別中需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)效果不佳D.目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于圖像的分辨率，與目標(biāo)的特征和背景無(wú)關(guān)9、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?cè)诹炼群蛯?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(shè)要對(duì)一張細(xì)胞顯微鏡圖像進(jìn)行分割，以準(zhǔn)確分離出不同的細(xì)胞，同時(shí)要考慮細(xì)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(zhǎng)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(shù)。假設(shè)要對(duì)一幅圖像進(jìn)行壓縮感知處理。以下關(guān)于壓縮感知的描述，正確的是：（）A.壓縮感知可以在遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣率的情況下準(zhǔn)確重構(gòu)圖像B.壓縮感知的重構(gòu)過程簡(jiǎn)單快速，對(duì)計(jì)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(shè)定D.圖像經(jīng)過壓縮感知處理后，其質(zhì)量不會(huì)受到任何影響12、圖像壓縮對(duì)于數(shù)字圖像的存儲(chǔ)和傳輸至關(guān)重要。假設(shè)需要對(duì)大量的高分辨率醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行壓縮存儲(chǔ)，同時(shí)要盡量保證圖像質(zhì)量。以下關(guān)于圖像壓縮技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.無(wú)損壓縮算法可以完全恢復(fù)原始圖像，沒有任何信息損失，但壓縮比相對(duì)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(lái)實(shí)現(xiàn)較高的壓縮比，但會(huì)導(dǎo)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(duì)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(shè)要對(duì)一張受到高斯噪聲污染的圖像進(jìn)行濾波處理。以下關(guān)于圖像濾波的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值濾波通過計(jì)算鄰域像素的平均值來(lái)代替中心像素值，能夠有效去除高斯噪聲，但會(huì)使圖像邊緣模糊B.高斯濾波是一種加權(quán)平均濾波，對(duì)去除高斯噪聲效果較好，同時(shí)能較好地保留圖像邊緣C.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲有很好的去除效果，但對(duì)高斯噪聲效果不佳D.圖像濾波操作不會(huì)改變圖像的基本結(jié)構(gòu)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(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15、在數(shù)字圖像處理中，邊緣檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。關(guān)于Sobel算子和Canny算子，以下說法不正確的是（）A.Sobel算子對(duì)水平和垂直邊緣檢測(cè)效果較好，但對(duì)噪聲比較敏感B.Canny算子具有較好的邊緣檢測(cè)性能，能夠檢測(cè)出弱邊緣并抑制噪聲C.Canny算子的計(jì)算復(fù)雜度高于Sobel算子，但檢測(cè)結(jié)果更精確D.在任何情況下，Sobel算子的邊緣檢測(cè)效果都不如Canny算子，應(yīng)優(yōu)先選擇Canny算子二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說明深度學(xué)習(xí)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(cè)中的應(yīng)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(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析圖像的亮度標(biāo)準(zhǔn)化處理。2、（本題5分）分析圖像分割算法在復(fù)雜場(chǎng)景圖像中的效果。3、（本題5分）對(duì)一幅皮革圖像進(jìn)行紋理分類，評(píng)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(gè)小題，共30分)1、（本題10分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序?qū)崿F(xiàn)圖像的分割。使用閾