湖南中醫(yī)藥大學湘杏學院《絲網(wǎng)版畫與設(shè)計應用》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖南中醫(yī)藥大學湘杏學院

《絲網(wǎng)版畫與設(shè)計應用》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1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)字圖像的幾何變換中，例如圖像的旋轉(zhuǎn)和縮放。如果在變換過程中不進行插值處理，可能會導致圖像出現(xiàn)什么問題？（）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2、在數(shù)字圖像的多分辨率分析中，例如小波變換。假設(shè)要對一幅醫(yī)學圖像進行多分辨率分析以提取不同尺度的特征，以下關(guān)于多分辨率分析方法的描述，正確的是：（）A.小波變換能夠在不同分辨率下準確地表示圖像的細節(jié)和輪廓B.多分辨率分析會導致圖像信息的丟失，不適合用于醫(yī)學圖像處理C.無論圖像的內(nèi)容和特點如何，一種小波基函數(shù)都能適用于所有的多分辨率分析D.多分辨率分析的結(jié)果對后續(xù)的圖像診斷和分析沒有幫助3、數(shù)字圖像的紋理分析用于描述圖像中重復出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要分析一張織物圖像的紋理特征。以下關(guān)于紋理分析方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.灰度共生矩陣可以描述圖像中像素的空間關(guān)系和灰度分布B.紋理頻譜方法通過分析圖像的頻譜特征來描述紋理C.自相關(guān)函數(shù)可以用于衡量紋理的周期性D.紋理分析方法對所有類型的紋理都能給出準確和唯一的描述4、圖像的色彩空間轉(zhuǎn)換在數(shù)字圖像處理中經(jīng)常用到。假設(shè)要將一幅RGB色彩空間的圖像轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間，以便進行特定的處理。以下關(guān)于色彩空間轉(zhuǎn)換的描述，正確的是：（）A.RGB到HSV的轉(zhuǎn)換是線性的，計算簡單，不會產(chǎn)生誤差B.HSV色彩空間更適合描述人類對顏色的感知，有利于進行顏色的分析和處理C.在轉(zhuǎn)換過程中，圖像的顏色信息會發(fā)生丟失，導致圖像質(zhì)量下降D.色彩空間的轉(zhuǎn)換只適用于特定類型的圖像，對于一般圖像沒有作用5、當對數(shù)字圖像進行形態(tài)學處理時，例如膨脹和腐蝕操作。假設(shè)需要填充圖像中的小孔和狹窄的縫隙，同時去除孤立的小斑點，以下哪種操作序列可能是最合適的？（）A.先腐蝕后膨脹B.先膨脹后腐蝕C.只進行膨脹操作D.只進行腐蝕操作6、在數(shù)字圖像壓縮中，對于一幅包含豐富色彩和復雜圖案的藝術(shù)畫作，需要在盡量保持圖像質(zhì)量的前提下減少存儲空間。以下哪種圖像壓縮算法可能更適合這種類型的圖像？（）A.JPEGB.JPEG2000C.PNGD.GIF7、在數(shù)字圖像的壓縮感知領(lǐng)域，通過少量測量值恢復原始圖像。假設(shè)要對一個大型的圖像數(shù)據(jù)集進行壓縮感知處理，以減少存儲空間和傳輸帶寬，以下哪種壓縮感知算法可能更具優(yōu)勢？（）A.隨機投影B.匹配追蹤C.正交匹配追蹤D.壓縮采樣匹配追蹤8、數(shù)字圖像的去馬賽克處理用于恢復由彩色濾鏡陣列（CFA）采樣得到的圖像的完整色彩信息。假設(shè)要對一幅使用CFA采樣的圖像進行去馬賽克，以下關(guān)于去馬賽克方法的描述，正確的是：（）A.雙線性插值去馬賽克方法能夠較好地恢復圖像的色彩，但在邊緣處容易產(chǎn)生色彩失真B.基于深度學習的去馬賽克方法需要大量的訓練數(shù)據(jù)，在實際應用中受限C.去馬賽克處理不會影響圖像的分辨率和清晰度D.無論CFA的模式和圖像內(nèi)容如何，一種去馬賽克方法都能完美恢復色彩9、在數(shù)字圖像的水印嵌入和提取中，例如在一幅數(shù)字畫作中嵌入版權(quán)信息，同時不影響圖像的視覺質(zhì)量，并且能夠在需要時準確提取出水印。以下哪種水印技術(shù)可能更符合要求？（）A.可見水印B.不可見水印C.易碎水印D.魯棒水印10、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，但計算量大B.SURf特征比SIFT特征更快速，但在準確性上略遜一籌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11、數(shù)字圖像的色彩校正用于調(diào)整圖像的色彩偏差。假設(shè)一張照片的色彩存在偏差，需要進行校正。以下關(guān)于色彩校正方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過調(diào)整白平衡來校正圖像的色溫偏差B.色彩曲線調(diào)整可以對圖像的不同色彩通道進行非線性調(diào)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(diào)和風格12、數(shù)字圖像的邊緣檢測是圖像分析的重要步驟。假設(shè)要檢測一張建筑物圖像的邊緣。以下關(guān)于邊緣檢測算子的描述，哪一項是不準確的？（）A.Sobel算子對水平和垂直邊緣有較好的檢測效果B.Prewitt算子計算簡單，但檢測精度相對較低C.Canny算子是一種最優(yōu)的邊緣檢測算子，能夠檢測出弱邊緣D.不同的邊緣檢測算子對噪聲的敏感程度相同13、圖像的超分辨率重建旨在從低分辨率圖像中恢復出高分辨率圖像。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節(jié)。以下哪種超分辨率重建方法通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)和強大的計算資源？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于濾波的方法14、在數(shù)字圖像的目標檢測中，準確識別和定位目標是關(guān)鍵。假設(shè)要在一張復雜的衛(wèi)星圖像中檢測特定的建筑物，以下哪種目標檢測算法可能具有更高的準確性和效率？（）A.基于模板匹配的方法B.基于特征提取的方法C.基于深度學習的方法D.基于區(qū)域建議的方法15、圖像的形態(tài)學處理常用于圖像的簡化和特征提取。假設(shè)要對一幅二值圖像進行膨脹操作，以連接斷開的部分。以下關(guān)于形態(tài)學操作的描述，正確的是：（）A.膨脹操作會使圖像中的物體變大，填充細小的空洞和間隙B.形態(tài)學操作只對二值圖像有效，對灰度圖像沒有任何作用C.多次進行膨脹操作可以不斷增加圖像中物體的面積，沒有上限D(zhuǎn).膨脹操作會破壞圖像中物體的原有形狀，導致無法恢復16、在數(shù)字圖像處理中，圖像增強是常見的操作之一。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得灰暗的室內(nèi)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(diào)整亮度D.降低圖像的分辨率，減少數(shù)據(jù)量來突出主要信息17、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，并恢復丟失的細節(jié)。以下哪種方法可能會產(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18、在數(shù)字圖像的分割中，基于深度學習的方法表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用深度學習進行圖像分割。以下關(guān)于深度學習圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.深度學習圖像分割模型訓練簡單，不需要大量的標注數(shù)據(jù)B.這些模型對圖像的大小和分辨率沒有要求，可以處理任意尺寸的圖像C.深度學習圖像分割方法能夠自動學習圖像的特征，適應不同類型的圖像分割任務D.深度學習圖像分割模型一旦訓練完成，就不需要再進行調(diào)整和優(yōu)化19、在數(shù)字圖像的虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應用中，圖像的實時渲染是關(guān)鍵。假設(shè)要在VR環(huán)境中提供流暢和逼真的視覺體驗，以下關(guān)于圖像渲染的描述，哪一項是不準確的？（）A.需要考慮圖像的幀率和分辨率B.可以利用視差原理實現(xiàn)立體效果C.圖像的渲染質(zhì)量只取決于顯卡性能D.優(yōu)化算法可以提高渲染效率20、在數(shù)字圖像的形態(tài)學處理中，膨脹和腐蝕操作經(jīng)常被使用。假設(shè)要對一張二值圖像進行處理，以填充孔洞和消除小的孤立區(qū)域。以下關(guān)于形態(tài)學操作的描述，哪一項是不準確的？（）A.膨脹操作可以使圖像中的目標區(qū)域擴大B.腐蝕操作可以使圖像中的目標區(qū)域縮小C.開運算先腐蝕后膨脹，用于去除圖像中的小物體和突出部分D.形態(tài)學操作對圖像的處理結(jié)果不受結(jié)構(gòu)元素的形狀和大小的影響21、數(shù)字圖像的色彩校正對于保證圖像的準確性和一致性非常重要。假設(shè)要對一幅色彩偏差的圖像進行校正。以下關(guān)于色彩校正方法的描述，正確的是：（）A.可以通過調(diào)整圖像的白平衡參數(shù)來校正整體的色彩偏差B.色彩校正只會改變圖像的顏色，不會影響圖像的亮度和對比度C.自動色彩校正算法能夠完美地適應所有類型的圖像色彩偏差D.色彩校正對圖像的細節(jié)和邊緣沒有任何影響22、數(shù)字圖像的運動估計在視頻處理中非常重要。假設(shè)要估計一段視頻中物體的運動軌跡，以下關(guān)于運動估計方法的描述，正確的是：（）A.塊匹配算法簡單直觀，但在復雜運動場景中容易出現(xiàn)誤差B.光流法能夠精確地估計物體的運動速度和方向，但計算復雜度高C.運動估計的結(jié)果不受視頻幀率和圖像分辨率的影響D.無論物體的運動模式如何，一種運動估計方法都能準確估計23、假設(shè)要對一幅包含多個相似物體的圖像進行目標計數(shù)，例如統(tǒng)計麥田中的麥穗數(shù)量。由于物體的大小、形狀和排列存在一定的隨機性，以下哪種圖像處理技術(shù)可能有助于準確計數(shù)？（）A.形態(tài)學處理結(jié)合連通區(qū)域標記B.邊緣檢測結(jié)合輪廓跟蹤C.閾值分割結(jié)合圖像濾波D.特征提取結(jié)合分類器24、在數(shù)字圖像的復原處理中，假設(shè)圖像由于運動模糊或者散焦而變得模糊不清。為了恢復圖像的清晰程度，需要知道圖像的退化模型和一些先驗知識。以下哪種方法可能更有助于圖像的復原？（）A.逆濾波，直接對模糊圖像進行反卷積B.維納濾波，考慮噪聲和信號的功率譜C.盲目去卷積，不依賴精確的退化模型D.不進行圖像復原，保留模糊的圖像25、在數(shù)字圖像的增強中，銳化處理可以突出圖像的邊緣和細節(jié)。假設(shè)要對一幅模糊的圖像進行銳化。以下關(guān)于銳化方法的描述，正確的是：（）A.拉普拉斯銳化能夠增強圖像的邊緣，但容易產(chǎn)生噪聲B.梯度銳化對圖像的細節(jié)增強效果明顯，且不會引入噪聲C.高通濾波銳化可以隨意調(diào)整銳化程度，不會出現(xiàn)過度銳化的情況D.銳化處理只適用于灰度圖像，對彩色圖像無效26、在數(shù)字圖像的復原處理中，用于恢復由于各種原因而退化的圖像。假設(shè)一幅圖像由于相機抖動而模糊，以下關(guān)于圖像復原方法的描述，正確的是：（）A.逆濾波方法可以完全恢復由于運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.圖像復原過程中不需要對退化模型進行準確估計，也能得到較好的結(jié)果D.圖像的退化程度對復原方法的選擇沒有影響，任何方法都可以嘗試27、數(shù)字圖像的去霧處理可以提高在有霧環(huán)境下拍攝的圖像的清晰度。假設(shè)我們有一張有霧的風景照片，想要去除霧氣。以下哪種去霧方法通?；谖锢砟Ｐ蛠砘謴蜔o霧圖像？（）A.基于暗通道先驗的去霧B.基于直方圖均衡化的去霧C.基于中值濾波的去霧D.基于高斯模糊的去霧28、數(shù)字圖像的形態(tài)學處理常用于圖像的簡化和特征提取。假設(shè)要對一幅二值圖像進行腐蝕和膨脹操作，以下關(guān)于形態(tài)學處理的描述，正確的是：（）A.腐蝕操作會使物體的邊界向內(nèi)收縮，可能導致物體的部分區(qū)域消失B.膨脹操作總是會增加物體的面積和尺寸，不會改變物體的形狀C.先腐蝕后膨脹的開運算可以去除圖像中的小噪聲，同時保持物體的形狀和大小基本不變D.形態(tài)學處理只適用于二值圖像，對灰度圖像沒有作用29、在數(shù)字圖像的加密處理中，假設(shè)要保護一幅機密圖像的內(nèi)容不被泄露。以下關(guān)于加密算法的安全性，哪一項是最為重要的？（）A.加密后的圖像難以被破解，恢復原始圖像B.加密和解密的速度快，滿足實時需求C.加密算法的復雜度低，易于實現(xiàn)D.加密后的圖像視覺效果好，不影響觀看30、圖像的特征提取在模式識別和目標檢測中起著關(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別。以下關(guān)于圖像特征提取的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于形狀的特征提取可以通過提取圖像中物體的輪廓、邊界等形狀信息來描述物體B.紋理特征可以通過灰度共生矩陣、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別D.圖像特征提取的結(jié)果總是能夠準確地反映圖像的內(nèi)容和語義，不受圖像質(zhì)量和噪聲的影響二、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析圖像的基于深度學習的圖像壓縮速度評估指標。2、（本題5分）分析圖像的對比度拉伸的參數(shù)選擇策略。3、（本題5分）分析圖像的自適應中值濾波的特點。4、（本題5分）研究圖像的基于dual-treecomplexwavelet變換的圖像特征提取方法。5、（本題5分）分析圖像的基于深度學習的圖像風格遷移效率評估指標。三、簡答題（本大題共5個小題，共2