上海建橋?qū)W院《數(shù)字音頻處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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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、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(duì)一張圖像進(jìn)行壓縮,同時(shí)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(xiàng)是不正確的?()A.能夠提供不同分辨率下的圖像表示B.對(duì)圖像的邊緣和紋理有較好的處理能力C.計(jì)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(diǎn)2、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3、數(shù)字圖像處理中的圖像融合是將多幅圖像的信息綜合在一起。假設(shè)要將一幅紅外圖像和一幅可見光圖像融合,以獲得更全面的場景信息。以下關(guān)于融合策略的選擇,哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的?()A.確定融合的權(quán)重,平衡不同圖像的貢獻(xiàn)B.選擇合適的融合算法,如基于像素、區(qū)域或特征的融合C.對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理,如配準(zhǔn)和增強(qiáng)D.以上三個(gè)方面都很關(guān)鍵,需要綜合考慮4、數(shù)字圖像的色彩空間有多種,如RGB、HSV、CMYK等。假設(shè)要對(duì)一幅圖像進(jìn)行顏色調(diào)整和分析。以下關(guān)于色彩空間的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.RGB色彩空間常用于顯示器和數(shù)字圖像的表示,通過紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道的組合來表示顏色B.HSV色彩空間將顏色分為色調(diào)、飽和度和明度三個(gè)屬性,更符合人類對(duì)顏色的感知,便于顏色調(diào)整C.CMYK色彩空間主要用于印刷行業(yè),通過青、品紅、黃和黑四種顏色的混合來產(chǎn)生各種顏色D.不同的色彩空間之間可以隨意轉(zhuǎn)換,不會(huì)導(dǎo)致顏色信息的丟失或偏差5、數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算常用于突出圖像的邊緣。假設(shè)要對(duì)一幅二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算。以下關(guān)于形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算的描述,正確的是:()A.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算可以通過膨脹圖像減去腐蝕圖像來實(shí)現(xiàn),能夠清晰地突出物體的邊緣B.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算對(duì)噪聲非常敏感,容易產(chǎn)生錯(cuò)誤的邊緣信息C.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算的結(jié)果與原圖像的大小和形狀完全相同,只是邊緣得到了增強(qiáng)D.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算只適用于簡單的二值圖像,對(duì)復(fù)雜的灰度圖像效果不佳6、數(shù)字圖像的銳化處理可以增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。假設(shè)要對(duì)一張模糊的圖像進(jìn)行銳化,使其看起來更清晰,以下哪種銳化方法可能更有效且不易產(chǎn)生過度增強(qiáng)的現(xiàn)象?()A.梯度銳化B.高通濾波銳化C.反銳化掩模D.以上方法結(jié)合使用7、數(shù)字圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)于衡量圖像處理效果至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)價(jià)一張經(jīng)過處理的圖像與原始圖像的相似度和視覺質(zhì)量,以下哪種圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)可能更準(zhǔn)確?()A.均方誤差(MSE)B.峰值信噪比(PSNR)C.結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(SSIM)D.信息熵8、在數(shù)字圖像的紋理分析中,提取和描述圖像的紋理特征。假設(shè)要分析一幅織物圖像的紋理,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紋理的方向和周期性,但計(jì)算復(fù)雜度高B.小波變換在紋理分析中無法提取紋理的局部特征C.紋理分析結(jié)果對(duì)圖像的分類和識(shí)別沒有幫助D.圖像的紋理特征不受圖像的旋轉(zhuǎn)和縮放的影響9、對(duì)于數(shù)字圖像的加密處理,假設(shè)需要對(duì)一幅重要的圖像進(jìn)行加密,以防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和篡改。以下哪種加密方法可能提供較高的安全性?()A.對(duì)稱加密算法,如AESB.非對(duì)稱加密算法,如RSAC.簡單的位運(yùn)算加密D.不進(jìn)行圖像加密,直接存儲(chǔ)明文圖像10、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)要將一幅低分辨率圖像重建為高分辨率圖像。以下關(guān)于超分辨率重建方法的描述,正確的是:()A.基于插值的超分辨率重建方法簡單高效,能夠生成非常清晰的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的超分辨率重建模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),且對(duì)圖像內(nèi)容有一定的限制C.超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率,不受硬件和物理?xiàng)l件的約束D.所有的超分辨率重建方法都能夠完美恢復(fù)出低分辨率圖像丟失的細(xì)節(jié)信息11、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12、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(jìn)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(jì)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13、在數(shù)字圖像的加密和解密中,假設(shè)要對(duì)一張重要的圖像進(jìn)行加密保護(hù)。以下關(guān)于圖像加密方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過置亂圖像的像素位置來實(shí)現(xiàn)加密B.可以使用混沌系統(tǒng)生成加密密鑰,增加加密的安全性C.圖像加密后,其統(tǒng)計(jì)特性與原始圖像完全相同,無法被攻擊者分析D.圖像解密是加密的逆過程,能夠準(zhǔn)確恢復(fù)原始圖像14、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15、圖像的分割后處理可以提高分割結(jié)果的準(zhǔn)確性和完整性。假設(shè)我們通過閾值分割得到了初步的分割結(jié)果,存在一些孔洞和不連續(xù)的區(qū)域。以下哪種后處理方法可以填充這些孔洞并連接不連續(xù)的區(qū)域?()A.形態(tài)學(xué)膨脹B.形態(tài)學(xué)腐蝕C.區(qū)域填充D.邊界跟蹤16、數(shù)字圖像的加密可以采用多種方式。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一種對(duì)圖像內(nèi)容具有高度保密性的加密方法,同時(shí)加密和解密速度要快,以下哪種加密方式可能更符合要求?()A.對(duì)稱加密B.非對(duì)稱加密C.流加密D.塊加密17、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要從一幅復(fù)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(guān)于圖像分割方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(diǎn)開始,根據(jù)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(jìn)而實(shí)現(xiàn)分割D.圖像分割算法可以在任何情況下都能準(zhǔn)確無誤地分割出所有目標(biāo)區(qū)域,不受圖像噪聲和復(fù)雜背景的影響18、當(dāng)對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行壓縮感知處理時(shí),假設(shè)需要在采集少量數(shù)據(jù)的情況下重構(gòu)出原始圖像。以下關(guān)于壓縮感知的說法哪個(gè)是正確的?()A.壓縮感知可以大大減少數(shù)據(jù)采集量,同時(shí)保證重構(gòu)質(zhì)量B.壓縮感知只適用于簡單的圖像,對(duì)于復(fù)雜圖像效果不佳C.壓縮感知的重構(gòu)過程非常簡單,不需要復(fù)雜的算法D.不建議使用壓縮感知,采用傳統(tǒng)的壓縮方法即可19、假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的車輛進(jìn)行跟蹤和計(jì)數(shù),由于視頻中存在光照變化、車輛遮擋和背景復(fù)雜等情況。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的跟蹤和計(jì)數(shù),以下哪種方法可能是首選?()A.基于特征的跟蹤B.基于區(qū)域的跟蹤C(jī).基于模型的跟蹤D.基于光流的跟蹤20、圖像的配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,正確的是:()A.基于特征的配準(zhǔn)方法通過提取圖像中的顯著特征進(jìn)行匹配,對(duì)圖像的變形適應(yīng)性強(qiáng)B.基于灰度的配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值,計(jì)算簡單,但精度較低C.圖像配準(zhǔn)過程中,初始估計(jì)的配準(zhǔn)參數(shù)對(duì)最終配準(zhǔn)結(jié)果沒有影響D.無論圖像的差異有多大,都可以通過一次配準(zhǔn)操作達(dá)到完美的對(duì)齊效果21、數(shù)字圖像的視頻處理中,幀間預(yù)測是視頻壓縮的重要技術(shù)。假設(shè)要對(duì)一段視頻進(jìn)行壓縮,以下關(guān)于幀間預(yù)測的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以利用相鄰幀之間的相關(guān)性減少數(shù)據(jù)量B.運(yùn)動(dòng)估計(jì)的精度越高,壓縮效果越好C.幀間預(yù)測只適用于固定攝像頭拍攝的視頻D.雙向預(yù)測可以進(jìn)一步提高壓縮效率22、在數(shù)字圖像處理中,圖像的幾何變換經(jīng)常被使用。假設(shè)要對(duì)一張傾斜的文檔圖像進(jìn)行校正。以下關(guān)于圖像幾何變換的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.平移變換可以將圖像在水平和垂直方向上移動(dòng)B.旋轉(zhuǎn)變換可以圍繞指定的中心點(diǎn)旋轉(zhuǎn)圖像C.縮放變換可以改變圖像的大小,同時(shí)保持圖像的內(nèi)容不變D.圖像的幾何變換不會(huì)導(dǎo)致圖像的信息丟失和失真23、在數(shù)字圖像的超分辨率重建中,假設(shè)要從一幅低分辨率圖像生成高分辨率圖像,并恢復(fù)丟失的細(xì)節(jié)。以下哪種方法可能會(huì)產(chǎn)生更逼真的高分辨率結(jié)果?()A.基于插值的方法,如雙線性插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型,如SRCNNC.直接對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行銳化處理D.不進(jìn)行超分辨率重建,使用原始低分辨率圖像24、在數(shù)字圖像的水印嵌入技術(shù)中,以下哪種嵌入位置能夠在保證水印不可見性的同時(shí)具有較好的魯棒性?()A.圖像的高頻部分B.圖像的低頻部分C.圖像的邊緣部分D.圖像的平滑部分。假設(shè)需要在一幅數(shù)字圖像中嵌入水印信息,使其在不影響圖像視覺質(zhì)量的前提下,能夠抵抗常見的圖像處理操作和攻擊,上述哪個(gè)嵌入位置能夠滿足這一要求,并解釋其原因和實(shí)現(xiàn)方式25、在數(shù)字圖像的分割中,例如將一幅細(xì)胞顯微鏡圖像中的不同細(xì)胞個(gè)體分割出來,由于細(xì)胞形狀不規(guī)則、邊界模糊且存在粘連情況。以下哪種分割算法可能更適合處理這種復(fù)雜的圖像?()A.閾值分割B.邊緣檢測分割C.基于聚類的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的分割二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)常見的邊緣檢測算子有哪些?2、(本題5分)如何處理光照不均勻的圖像?3、(本題5分)解釋如何運(yùn)用數(shù)字圖像處理分析材料微觀結(jié)構(gòu)。4、(本題5分)數(shù)字圖像有哪些常見的顏色模型?三、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)程序,對(duì)圖像進(jìn)行直方圖匹配。讀取兩幅圖像,將其中一幅圖像的直方圖調(diào)整為與另一幅圖像相似,實(shí)現(xiàn)直方圖匹配,并顯示原始圖像和匹配后的圖像。2、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)程序,對(duì)圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)的基于深度學(xué)習(xí)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,并顯示原始圖像和增強(qiáng)后的圖像。3、(本題5分)編寫一個(gè)程序,讀取兩幅圖像,

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