華中師范大學(xué)《數(shù)字圖像處理與模式識別》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁華中師范大學(xué)《數(shù)字圖像處理與模式識別》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷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、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)動模糊而失真的圖像。以下關(guān)于復(fù)原方法的選擇，哪一項是最關(guān)鍵的因素？（）A.對模糊核的準(zhǔn)確估計，以構(gòu)建合適的復(fù)原模型B.復(fù)原算法的計算復(fù)雜度，越低越好C.復(fù)原后的圖像質(zhì)量，以主觀視覺效果為準(zhǔn)D.能否使用通用的復(fù)原算法，而不針對具體的模糊類型進(jìn)行調(diào)整2、數(shù)字圖像的復(fù)原旨在去除圖像中的失真和降質(zhì)。假設(shè)要對一張因運(yùn)動模糊而失真的圖像進(jìn)行復(fù)原。以下關(guān)于圖像復(fù)原的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過建立圖像的退化模型，反推原始圖像，實現(xiàn)圖像的復(fù)原B.維納濾波是一種常見的圖像復(fù)原方法，通過估計圖像的功率譜來恢復(fù)圖像C.圖像復(fù)原能夠完全恢復(fù)出原始清晰的圖像，不受模糊程度和噪聲的影響D.在進(jìn)行圖像復(fù)原時，需要對先驗知識和參數(shù)進(jìn)行合理估計，以提高復(fù)原效果3、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，實時準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)是關(guān)鍵。假設(shè)要在一段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，哪一項是不正確的？（）A.基于特征的跟蹤方法通過提取目標(biāo)的特征，如顏色、形狀、紋理等，來實現(xiàn)跟蹤B.基于模型的跟蹤方法通過建立目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測目標(biāo)的位置和狀態(tài)C.粒子濾波是一種基于概率的跟蹤方法，通過大量的粒子來表示目標(biāo)的可能狀態(tài)D.目標(biāo)跟蹤方法在任何復(fù)雜的場景和光照條件下都能穩(wěn)定準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)4、在數(shù)字圖像的彩色空間轉(zhuǎn)換中，例如從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間，以更方便地進(jìn)行顏色處理和分析。對于特定的圖像分析任務(wù)，如顏色提取和匹配，以下哪種顏色空間可能更具優(yōu)勢？（）A.HSVB.YUVC.CMYKD.Lab5、在數(shù)字圖像的邊緣檢測中，需要準(zhǔn)確地檢測出圖像中物體的邊緣。假設(shè)圖像中的邊緣具有不同的強(qiáng)度和方向，以下哪種邊緣檢測算子可能會提供最準(zhǔn)確和清晰的邊緣結(jié)果？（）A.Roberts算子，計算對角方向的差分B.Sobel算子，基于梯度的大小和方向C.Prewitt算子，類似于Sobel但計算更簡單D.不使用任何邊緣檢測算子，通過肉眼觀察判斷邊緣6、在數(shù)字圖像的目標(biāo)檢測中，假設(shè)要在一幅復(fù)雜的城市街景圖像中檢測車輛。以下關(guān)于檢測算法的實時性要求，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.能夠在短時間內(nèi)處理大量圖像，滿足實時監(jiān)控的需求B.檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性高，即使處理速度較慢C.算法的模型參數(shù)少，便于在資源受限的設(shè)備上運(yùn)行D.能夠適應(yīng)不同的光照和天氣條件，保證檢測的穩(wěn)定性7、圖像的壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)在圖像存儲和傳輸中起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要選擇一種適合網(wǎng)絡(luò)視頻傳輸?shù)膱D像壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)，以下關(guān)于壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)的描述，正確的是：（）A.JPEG標(biāo)準(zhǔn)適合動態(tài)視頻的壓縮，能夠提供高壓縮比和良好的圖像質(zhì)量B.MPEG系列標(biāo)準(zhǔn)專為視頻壓縮設(shè)計，能夠滿足網(wǎng)絡(luò)視頻傳輸?shù)膶崟r性要求C.H.264標(biāo)準(zhǔn)的壓縮效率低，逐漸被新的標(biāo)準(zhǔn)所取代D.壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)的選擇只取決于圖像的分辨率，與圖像內(nèi)容和傳輸帶寬無關(guān)8、在數(shù)字圖像處理的實際應(yīng)用中，醫(yī)學(xué)圖像處理有著重要地位。假設(shè)要對一張X光片進(jìn)行分析和診斷。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.圖像增強(qiáng)可以提高X光片的對比度，幫助醫(yī)生更清晰地觀察病變部位B.圖像分割可以將病變區(qū)域從正常組織中分離出來，便于定量分析和診斷C.三維重建技術(shù)可以將多個二維的醫(yī)學(xué)圖像構(gòu)建成三維模型，提供更直觀的信息D.醫(yī)學(xué)圖像處理的結(jié)果完全依賴于圖像處理算法，不需要醫(yī)生的專業(yè)知識和經(jīng)驗進(jìn)行判斷9、在數(shù)字圖像的復(fù)原處理中，用于恢復(fù)由于各種原因而退化的圖像。假設(shè)一幅圖像由于相機(jī)抖動而模糊，以下關(guān)于圖像復(fù)原方法的描述，正確的是：（）A.逆濾波方法可以完全恢復(fù)由于運(yùn)動模糊造成的圖像退化，效果理想B.維納濾波考慮了噪聲的影響，在存在噪聲的情況下比逆濾波效果更好C.圖像復(fù)原過程中不需要對退化模型進(jìn)行準(zhǔn)確估計，也能得到較好的結(jié)果D.圖像的退化程度對復(fù)原方法的選擇沒有影響，任何方法都可以嘗試10、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)動估計的精度越高，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11、在數(shù)字圖像的幾何變換中，包括縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等操作。假設(shè)要對一幅數(shù)字地圖進(jìn)行縮放，以適應(yīng)不同的顯示需求。以下關(guān)于幾何變換的精度要求，哪一項是最為重要的？（）A.變換后的圖像應(yīng)保持清晰，沒有明顯的失真B.計算速度要快，能夠?qū)崟r完成變換C.能夠精確地控制縮放比例，保持地圖的比例關(guān)系D.對圖像的色彩沒有影響12、圖像的特征提取在模式識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.無論何種應(yīng)用場景，一種特征提取方法都能適用于所有類型的圖像13、數(shù)字圖像的復(fù)原旨在去除圖像中的退化因素。假設(shè)我們有一張由于相機(jī)抖動而模糊的圖像，想要恢復(fù)其清晰程度。以下哪種圖像復(fù)原方法通常需要先建立圖像的退化模型？（）A.逆濾波B.維納濾波C.中值濾波D.高斯濾波14、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15、數(shù)字圖像的分類是將圖像劃分到不同的類別中。假設(shè)要對一組動物圖像進(jìn)行分類。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.支持向量機(jī)（SVM）可以在高維特征空間中尋找最優(yōu)分類超平面B.決策樹通過一系列的判斷條件對圖像進(jìn)行分類C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類任務(wù)中具有強(qiáng)大的能力D.圖像分類的準(zhǔn)確率只取決于所使用的分類算法，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征無關(guān)二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）圖像配準(zhǔn)的目的是什么？2、（本題5分）在圖像幾何變換中，如何處理插值問題？3、（本題5分）解釋數(shù)字圖像腐蝕和膨脹運(yùn)算的作用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究圖像的基于提升小波變換的圖像特征提取方法。2、（本題5分）分析圖像的色彩空間轉(zhuǎn)換的誤差分析。3、（本題5分）研究圖像的邊緣細(xì)化的改進(jìn)算法。4、（本題5分）探討圖像的基于模糊集理論的圖像分割改進(jìn)。5、（本題5分）研究圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像去雪方法。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）實現(xiàn)圖