中國(guó)人民大學(xué)《通信工程設(shè)計(jì)實(shí)施與網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《通信工程設(shè)計(jì)實(shí)施與網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化實(shí)踐》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30個(gè)小題，每小題1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、當(dāng)對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行圖像融合時(shí)，假設(shè)需要將多幅不同來(lái)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(jí)的融合，直接組合像素值B.基于特征級(jí)的融合，提取圖像特征后進(jìn)行組合C.基于決策級(jí)的融合，根據(jù)一定的規(guī)則選擇圖像內(nèi)容D.不進(jìn)行圖像融合，只展示單一的源圖像2、在數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)中，以下關(guān)于Roberts算子的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.Roberts算子是一種基于梯度的邊緣檢測(cè)算子，計(jì)算簡(jiǎn)單快速B.它對(duì)噪聲比較敏感，容易檢測(cè)出虛假邊緣C.Roberts算子在檢測(cè)斜向邊緣時(shí)效果較好，但對(duì)水平和垂直邊緣的檢測(cè)能力較弱D.Roberts算子適用于各種類型和分辨率的圖像，其檢測(cè)結(jié)果具有很高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性3、在數(shù)字圖像處理中，圖像增強(qiáng)是常見(jiàn)的操作之一。假設(shè)我們有一張曝光不足的夜景照片，需要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)以改善視覺(jué)效果。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.直方圖均衡化通過(guò)調(diào)整圖像的灰度分布，使像素灰度值更均勻地分布，從而增強(qiáng)圖像對(duì)比度B.灰度變換可以通過(guò)線性或非線性函數(shù)對(duì)像素灰度值進(jìn)行映射，改變圖像的亮度和對(duì)比度C.中值濾波是一種基于排序的非線性濾波方法，主要用于去除椒鹽噪聲，但會(huì)使圖像細(xì)節(jié)模糊D.圖像增強(qiáng)方法總是能夠在不引入任何失真或噪聲的情況下，完美地改善圖像質(zhì)量4、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)要去除一幅圖像中的椒鹽噪聲，同時(shí)盡量保留圖像的細(xì)節(jié)。以下關(guān)于濾波方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲有很好的去除效果，且能較好地保留邊緣B.均值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，并且不會(huì)使圖像模糊C.高斯濾波在去除噪聲的同時(shí)，會(huì)增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)D.以上濾波方法對(duì)椒鹽噪聲的去除效果都不理想，需要采用更復(fù)雜的方法5、數(shù)字圖像的頻域處理可以通過(guò)傅里葉變換實(shí)現(xiàn)。假設(shè)要對(duì)一幅圖像進(jìn)行頻域?yàn)V波以去除特定頻率成分，以下關(guān)于頻域處理的描述，正確的是：（）A.快速傅里葉變換（FFT）的計(jì)算效率低，不適合處理大規(guī)模圖像B.高通濾波器能夠保留圖像的低頻成分，使圖像變得模糊C.頻域?yàn)V波可以在不損失圖像細(xì)節(jié)的情況下有效地去除噪聲D.圖像的頻域特征與空域特征沒(méi)有關(guān)聯(lián)，頻域處理不能反映圖像的空域特性6、數(shù)字圖像處理中的圖像編碼是為了減少數(shù)據(jù)量。假設(shè)要對(duì)一系列連續(xù)的視頻幀進(jìn)行編碼，以下關(guān)于編碼策略的考慮，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.利用幀間的相關(guān)性，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償編碼B.對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立編碼，提高編碼效率C.只編碼關(guān)鍵幀，忽略其他幀的信息D.選擇高壓縮比的編碼算法，不考慮圖像質(zhì)量的損失7、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(lái)更清晰，以下哪種銳化方法可能更有效且不易產(chǎn)生過(guò)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8、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(guò)處理的圖像與原始圖像的相似度和視覺(jué)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9、在數(shù)字圖像的壓縮編碼中，預(yù)測(cè)編碼是一種常見(jiàn)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(cè)編碼的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.預(yù)測(cè)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(guò)預(yù)測(cè)當(dāng)前像素值來(lái)減少數(shù)據(jù)冗余B.幀內(nèi)預(yù)測(cè)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(cè)C.幀間預(yù)測(cè)編碼利用相鄰幀圖像之間的相關(guān)性進(jìn)行預(yù)測(cè)，適用于視頻序列的壓縮D.預(yù)測(cè)編碼總是能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)像素值，不會(huì)出現(xiàn)預(yù)測(cè)誤差10、在數(shù)字圖像的多尺度分析中，例如對(duì)一幅包含不同大小物體的圖像進(jìn)行分析，需要在不同尺度上提取特征和信息。以下哪種多尺度分析工具可能更適合這種需求？（）A.小波變換B.金字塔變換C.傅里葉變換D.以上都不是11、在數(shù)字圖像的復(fù)原處理中，假設(shè)要恢復(fù)一幅由于運(yùn)動(dòng)模糊而失真的圖像。以下關(guān)于復(fù)原方法的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的因素？（）A.對(duì)模糊核的準(zhǔn)確估計(jì)，以構(gòu)建合適的復(fù)原模型B.復(fù)原算法的計(jì)算復(fù)雜度，越低越好C.復(fù)原后的圖像質(zhì)量，以主觀視覺(jué)效果為準(zhǔn)D.能否使用通用的復(fù)原算法，而不針對(duì)具體的模糊類型進(jìn)行調(diào)整12、數(shù)字圖像的立體匹配用于獲取圖像的深度信息。假設(shè)要對(duì)一組立體圖像進(jìn)行匹配以生成深度圖，以下關(guān)于立體匹配方法的描述，正確的是：（）A.基于區(qū)域的立體匹配算法計(jì)算簡(jiǎn)單，但對(duì)弱紋理區(qū)域匹配效果差B.基于特征的立體匹配能夠準(zhǔn)確處理所有類型的圖像對(duì)，但特征提取過(guò)程復(fù)雜C.立體匹配的精度只取決于匹配算法，與相機(jī)參數(shù)和拍攝條件無(wú)關(guān)D.無(wú)論圖像的視差范圍和噪聲水平如何，一種立體匹配方法都能得到準(zhǔn)確的深度圖13、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(kāi)運(yùn)算D.閉運(yùn)算14、圖像的特征提取在模式識(shí)別和圖像理解中至關(guān)重要。假設(shè)要從一幅指紋圖像中提取特征用于身份識(shí)別，以下關(guān)于圖像特征提取方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理的特征提取方法對(duì)指紋圖像的旋轉(zhuǎn)和縮放不敏感，具有較好的魯棒性B.基于形狀的特征提取方法能夠準(zhǔn)確地描述指紋的細(xì)節(jié)特征，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.圖像的特征提取結(jié)果不受圖像質(zhì)量和噪聲的影響D.無(wú)論何種應(yīng)用場(chǎng)景，一種特征提取方法都能適用于所有類型的圖像15、在數(shù)字圖像的去霧處理中，假設(shè)要提高一張有霧圖像的清晰度。以下關(guān)于去霧方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于暗通道先驗(yàn)的方法通過(guò)分析圖像中的暗區(qū)域來(lái)估計(jì)霧的濃度B.可以通過(guò)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度來(lái)改善去霧效果C.去霧處理不會(huì)引入新的噪聲和失真D.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中表現(xiàn)出了良好的性能16、數(shù)字圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)在視頻處理中非常重要。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，以下關(guān)于運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.塊匹配算法簡(jiǎn)單直觀，但在復(fù)雜運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中容易出現(xiàn)誤差B.光流法能夠精確地估計(jì)物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，但計(jì)算復(fù)雜度高C.運(yùn)動(dòng)估計(jì)的結(jié)果不受視頻幀率和圖像分辨率的影響D.無(wú)論物體的運(yùn)動(dòng)模式如何，一種運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法都能準(zhǔn)確估計(jì)17、在數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)中，用于提取圖像中的物體輪廓。假設(shè)要檢測(cè)一幅電路板圖像中的線路邊緣，以下關(guān)于邊緣檢測(cè)算子的描述，正確的是：（）A.Sobel算子對(duì)噪聲比較敏感，容易檢測(cè)出虛假邊緣B.Canny算子能夠在檢測(cè)邊緣的同時(shí)有效地抑制噪聲，得到較為準(zhǔn)確的邊緣C.Roberts算子在檢測(cè)斜向邊緣時(shí)效果最佳，其他方向的邊緣檢測(cè)效果較差D.邊緣檢測(cè)算子的選擇對(duì)最終的邊緣檢測(cè)結(jié)果影響不大，可以隨意選擇18、數(shù)字圖像的濾波處理常用于去除噪聲和增強(qiáng)特定特征。假設(shè)要去除一幅磁共振成像（MRI）圖像中的高斯噪聲，以下關(guān)于濾波方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波能夠有效地去除高斯噪聲，但會(huì)使圖像變得模糊B.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的去除效果較好，但對(duì)高斯噪聲效果不佳C.高斯濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)D.濾波窗口的大小對(duì)濾波效果沒(méi)有影響，越大越好19、當(dāng)處理數(shù)字圖像的光照不均勻問(wèn)題時(shí)，以下哪種方法可以有效地校正光照？（）A.直方圖規(guī)定化B.同態(tài)濾波C.灰度變換D.以上都是。假設(shè)圖像由于光照條件的影響，部分區(qū)域過(guò)亮或過(guò)暗，需要一種方法來(lái)均衡光照，使整個(gè)圖像的亮度分布更加均勻，上述哪種方法能夠達(dá)到較好的校正效果，并分別闡述其原理和應(yīng)用20、圖像的特征提取在模式識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)中起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要從一幅人物圖像中提取特征用于人臉識(shí)別。以下關(guān)于圖像特征提取的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于形狀的特征提取可以通過(guò)提取圖像中物體的輪廓、邊界等形狀信息來(lái)描述物體B.紋理特征可以通過(guò)灰度共生矩陣、小波變換等方法提取，反映圖像的粗糙程度、方向性等C.局部特征描述子如SIFT和SURF對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有不變性，適用于圖像匹配和識(shí)別D.圖像特征提取的結(jié)果總是能夠準(zhǔn)確地反映圖像的內(nèi)容和語(yǔ)義，不受圖像質(zhì)量和噪聲的影響21、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。以下關(guān)于超分辨率重建方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于插值的方法通過(guò)計(jì)算相鄰像素的值來(lái)增加圖像的像素?cái)?shù)量B.基于學(xué)習(xí)的方法利用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)低分辨率到高分辨率的映射關(guān)系C.超分辨率重建能夠生成與真實(shí)高分辨率圖像完全相同的細(xì)節(jié)和信息D.結(jié)合多種先驗(yàn)知識(shí)可以提高超分辨率重建的效果22、當(dāng)對(duì)一幅包含文字和圖形的文檔圖像進(jìn)行處理，以分離出文字區(qū)域和圖形區(qū)域?？紤]到文字和圖形的特征差異，以下哪種方法可能有助于實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的分離？（）A.基于紋理的分割B.基于形狀的分割C.基于投影的分割D.基于連通區(qū)域的分割23、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(méi)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(guò)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24、數(shù)字圖像的復(fù)原旨在去除圖像中的退化因素，恢復(fù)原始圖像。假設(shè)圖像由于運(yùn)動(dòng)模糊而退化，要對(duì)其進(jìn)行復(fù)原。以下關(guān)于圖像復(fù)原方法的描述，正確的是：（）A.可以通過(guò)建立準(zhǔn)確的退化模型，然后進(jìn)行逆運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的完美復(fù)原B.圖像復(fù)原過(guò)程中，噪聲的存在不會(huì)對(duì)復(fù)原效果產(chǎn)生影響C.盲圖像復(fù)原不需要關(guān)于退化的先驗(yàn)知識(shí)，也能取得較好的效果D.圖像復(fù)原的效果受到多種因素的限制，通常無(wú)法完全恢復(fù)原始圖像25、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26、在數(shù)字圖像的生物特征識(shí)別中，例如指紋識(shí)別和虹膜識(shí)別。假設(shè)要提高識(shí)別系統(tǒng)的安全性和準(zhǔn)確性，以下關(guān)于生物特征圖像處理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.特征提取的準(zhǔn)確性至關(guān)重要B.圖像增強(qiáng)可以改善特征的可辨識(shí)度C.生物特征圖像的存儲(chǔ)和傳輸不需要加密D.多模態(tài)生物特征融合可以提高識(shí)別性能27、數(shù)字圖像的軍事應(yīng)用中，例如目標(biāo)識(shí)別和戰(zhàn)場(chǎng)偵察。假設(shè)要從衛(wèi)星圖像中快速識(shí)別出軍事目標(biāo)，以下哪種圖像處理技術(shù)可能需要結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)？（）A.圖像分類B.圖像融合C.圖像配準(zhǔn)D.圖像加密28、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(wú)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29、數(shù)字圖像的壓縮對(duì)于存儲(chǔ)和傳輸至關(guān)重要。假設(shè)我們有大量的高清圖像需要在有限的存儲(chǔ)空間中保存，同時(shí)要求在解壓縮時(shí)能夠較好地恢復(fù)圖像質(zhì)量。以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)通常能在保證較高壓縮比的情況下，提供較好的圖像保真度？（）A.JPEGB.PNGC.BMPD.GIF30、在數(shù)字圖像的幾何變換中，例如圖像的旋轉(zhuǎn)和縮放。如果在變換過(guò)程中不進(jìn)行插值處理，可能會(huì)導(dǎo)致圖像出現(xiàn)什么問(wèn)題？（）A.圖像失真B.圖像分辨率降低C.圖像顏色偏差D.圖像數(shù)據(jù)丟失二、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像去雨效果評(píng)估指標(biāo)。2、（本題5分）分析圖像的直方圖匹配的原理和應(yīng)用。3、（本題5分）研究圖像的基于主成分分析的圖像特征提取方法。4、（本題5分）對(duì)一幅絲綢織物圖像進(jìn)行紋理分析，評(píng)估分析方法的準(zhǔn)確性。5、（本題5分）分