自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁湖南農業大學

《數字圖像處理》2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在數字圖像的壓縮感知領域，通過少量測量值恢復原始圖像。假設要對一個大型的圖像數據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2、數字圖像的質量評價是衡量圖像處理效果的重要手段。假設要評價一幅經過增強處理后的圖像質量，以下關于評價指標的選擇，哪一項是最全面的？（）A.均方誤差（MSE），衡量圖像的失真程度B.峰值信噪比（PSNR），比較原始圖像和處理后圖像的差異C.結構相似性指數（SSIM），考慮圖像的結構信息D.同時使用MSE、PSNR和SSIM，從不同方面進行評價3、在數字圖像的幾何變換中，例如旋轉和縮放。假設要對一幅包含精細細節的建筑圖像進行旋轉操作，以下關于幾何變換的描述，正確的是：（）A.直接使用最近鄰插值進行圖像旋轉可以保持圖像的清晰度和細節B.雙線性插值在圖像縮放時能夠產生更平滑的效果，但計算復雜度較高C.幾何變換不會導致圖像的信息丟失和失真，無論變換的程度如何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容4、數字圖像的噪聲去除是圖像處理中的一個重要環節。假設一張醫學圖像受到了高斯噪聲的干擾。以下關于噪聲去除方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.均值濾波通過計算鄰域像素的平均值來平滑圖像，去除噪聲B.高斯濾波是一種基于高斯函數的加權平均濾波，對高斯噪聲有較好的去除效果C.小波變換可以將圖像分解為不同的頻率分量，從而去除噪聲D.噪聲去除后，圖像的細節和邊緣信息不會受到任何影響5、在數字圖像處理中，圖像濾波用于去除噪聲或平滑圖像。假設要對一張受到高斯噪聲污染的圖像進行濾波處理。以下關于圖像濾波的描述，哪一項是不正確的？（）A.均值濾波通過計算鄰域像素的平均值來代替中心像素值，能夠有效去除高斯噪聲，但會使圖像邊緣模糊B.高斯濾波是一種加權平均濾波，對去除高斯噪聲效果較好，同時能較好地保留圖像邊緣C.中值濾波對椒鹽噪聲有很好的去除效果，但對高斯噪聲效果不佳D.圖像濾波操作不會改變圖像的基本結構和特征，只去除噪聲6、數字圖像的色彩空間轉換在圖像處理中經常用到。假設要將一幅RGB色彩空間的圖像轉換為HSV色彩空間，以便更好地進行顏色分析，以下關于HSV色彩空間的描述，哪一項是不準確的？（）A.H表示色相，S表示飽和度，V表示明度B.HSV色彩空間比RGB色彩空間更適合描述顏色的感知特性C.在HSV色彩空間中，改變V值會影響顏色的色相和飽和度D.HSV色彩空間可以更直觀地進行顏色的選取和調整7、數字圖像的光照校正用于解決圖像中光照不均勻的問題。假設我們有一張人物面部圖像，一側較亮一側較暗。以下哪種光照校正方法通?；跀祵W模型來估計光照分布？（）A.直方圖均衡化B.同態濾波C.灰度變換D.中值濾波8、數字圖像的跟蹤技術常用于視頻處理。假設要在一段視頻中跟蹤一個快速移動的物體，同時要應對光照變化和遮擋等情況，以下哪種跟蹤方法可能更可靠？（）A.基于特征的跟蹤B.基于模型的跟蹤C.基于濾波的跟蹤D.基于深度學習的跟蹤9、數字圖像的壓縮對于存儲和傳輸至關重要。假設我們有大量的高清圖像需要在有限的存儲空間中保存，同時要求在解壓縮時能夠較好地恢復圖像質量。以下哪種圖像壓縮標準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.GIF10、對于數字圖像的銳化處理，假設需要增強圖像的邊緣和細節，使其看起來更清晰。以下哪種銳化方法可能在避免過度增強噪聲的同時達到較好的效果？（）A.拉普拉斯銳化，基于二階導數B.高通濾波銳化C.不進行銳化處理，保持圖像的原始狀態D.隨機增強圖像的某些區域來模擬銳化11、數字圖像的投影變換常用于圖像校正和幾何校正。假設要對一張發生透視變形的圖像進行校正，以下哪種投影變換可能最適合？（）A.平行投影變換B.透視投影變換C.正射投影變換D.斜投影變換12、在數字圖像處理中，圖像增強是常見的操作。假設我們有一張低對比度的醫學圖像，需要進行增強以更好地顯示病變區域。以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化會導致圖像細節丟失，不適合用于醫學圖像增強B.線性拉伸可以有效地增強圖像對比度，但可能會引入噪聲C.中值濾波能夠增強圖像，但對邊緣信息的保留效果較差D.圖像增強方法對所有類型的圖像都能產生相同的效果，無需考慮圖像的特點13、在數字圖像的多尺度分析中，例如對一幅包含不同大小物體的圖像進行分析，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14、在數字圖像的壓縮感知中，對于一幅數據量巨大但存在一定稀疏性的圖像，需要在少量測量值的基礎上重建出原始圖像。以下哪種重建算法可能具有較好的性能？（）A.正交匹配追蹤B.基追蹤C.迭代閾值算法D.以上都是15、數字圖像的超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設要將一幅低分辨率圖像重建為高分辨率圖像。以下關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.深度學習中的超分辨率重建模型需要大量的訓練數據，且對圖像內容有一定的限制C.超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件和物理條件的約束D.所有的超分辨率重建方法都能夠完美恢復出低分辨率圖像丟失的細節信息16、圖像的邊緣檢測是圖像處理的重要任務之一。假設要檢測一幅自然風景圖像中的物體邊緣。以下關于邊緣檢測算子的描述，哪一項是不正確的？（）A.Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子都是基于梯度的邊緣檢測算子，對水平和垂直邊緣有較好的檢測效果B.Canny算子是一種性能較好的邊緣檢測算子，具有較好的信噪比和定位精度C.拉普拉斯算子是一種二階導數算子，對噪聲比較敏感，通常需要先進行平滑處理D.不同的邊緣檢測算子在任何情況下都能得到相同的邊緣檢測結果17、在數字圖像的邊緣檢測中，有多種算法可供選擇。假設我們要檢測一張包含復雜物體的圖像的邊緣，需要一種對噪聲不太敏感且能檢測到較細邊緣的算法。以下哪種邊緣檢測算法可能更適合？（）A.Roberts算子B.Sobel算子C.Prewitt算子D.Canny算子18、數字圖像處理在醫學領域有廣泛應用。假設要對一幅X光圖像進行分析，以輔助疾病診斷。以下關于圖像處理的目的，哪一項是最關鍵的？（）A.增強圖像的對比度，使病變區域更明顯B.對圖像進行分割，提取感興趣的器官或組織C.測量圖像中的生理參數，如器官的大小和形狀D.以上三個目的都同等關鍵，相互關聯19、當對一張老舊的黑白照片進行修復，以去除劃痕、斑點和褪色等缺陷，并恢復其清晰度和對比度。以下哪種圖像處理技術組合可能會產生較好的效果？（）A.圖像去噪和對比度增強B.圖像銳化和顏色恢復C.圖像修復和直方圖均衡化D.圖像分割和形態學處理20、在數字圖像處理中，圖像增強是常見的操作。假設要處理一張曝光不足的風景照片，使其細節更加清晰，色彩更加鮮艷，同時要避免引入過多的噪聲。以下哪種圖像增強方法最為合適？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.拉普拉斯變換21、數字圖像的水印嵌入是一種版權保護手段。假設要在一幅數字圖像中嵌入不可見的水印信息，以下關于水印的魯棒性，哪一項是需要重點關注的？（）A.水印在圖像經過常見的處理操作（如壓縮、濾波）后仍能被檢測到B.水印的嵌入不影響圖像的視覺質量C.水印的嵌入和提取過程簡單快速D.水印信息的容量足夠大，能夠包含豐富的版權信息22、圖像的頻域處理是數字圖像處理的重要手段之一。假設要對一幅圖像進行頻域濾波，以去除特定頻率的成分。以下關于圖像頻域處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.通過傅里葉變換將圖像從空間域轉換到頻域，可以更方便地分析圖像的頻率成分B.低通濾波器可以去除圖像中的高頻成分，使圖像變得模糊，起到平滑作用C.高通濾波器可以突出圖像中的邊緣和細節等高頻成分，增強圖像的對比度D.圖像頻域處理的效果與空間域處理完全相同，只是處理方式不同23、在數字圖像的多尺度分析中，能夠獲取不同尺度下的圖像信息。假設要對一張紋理豐富的圖像進行多尺度分析，以提取不同尺度下的特征，以下哪種多尺度分析方法可能更適合？（）A.金字塔變換B.小波變換C.曲波變換D.輪廓波變換24、在數字圖像的分割中，要將一幅圖像中的前景物體從背景中準確地分離出來。假設圖像中的物體和背景在顏色、紋理等特征上有一定的相似性，以下哪種圖像分割方法可能更有效？（）A.閾值分割，基于像素灰度值設定閾值B.區域生長，從種子點開始逐步合并相似區域C.邊緣檢測結合形態學操作D.隨機分割圖像，不考慮圖像的特征25、圖像分割是將圖像劃分為不同區域的過程。以下關于閾值分割方法的描述，不正確的是（）A.閾值分割通過選擇合適的灰度閾值，將圖像分為前景和背景兩部分B.可以通過手動設定閾值或使用自動閾值選擇算法來確定分割閾值C.閾值分割方法簡單高效，但對于灰度分布復雜或存在噪聲的圖像效果不佳D.閾值分割能夠適用于所有類型的圖像，并且總是能夠準確地分割出目標區域26、圖像分割是將圖像分成不同的區域或對象。假設要從一幅復雜的自然風景圖像中分割出天空和地面區域，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于灰度分布復雜的圖像效果不佳B.區域生長算法總是能夠準確地分割出具有相似特征的區域，不受噪聲影響C.邊緣檢測算法可以清晰地劃分出不同區域的邊界，但對弱邊緣的檢測可能不準確D.圖像分割算法的性能不受圖像分辨率和噪聲水平的影響27、在數字圖像的目標跟蹤中，假設要跟蹤視頻中的一個運動物體。以下關于目標跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于特征的跟蹤方法通過提取目標的特征進行跟蹤B.基于模型的跟蹤方法通過建立目標的模型進行預測和跟蹤C.粒子濾波是一種常用的目標跟蹤算法，能夠處理目標的非線性運動D.目標跟蹤不會受到目標外觀變化和遮擋的影響28、數字圖像的彩色模型有多種，如RGB、HSV等。假設要對一幅彩色圖像進行顏色調整，以增強特定顏色的效果。以下關于彩色模型的選擇，哪一項是最合適的？（）A.RGB模型，直接對紅、綠、藍三個通道進行操作B.HSV模型，通過調整色相、飽和度和明度來實現顏色調整C.CMYK模型，適用于印刷領域的顏色處理D.YUV模型，常用于視頻編碼中的顏色表示29、在數字圖像的編碼中，有損編碼和無損編碼各有應用。假設我們要對一張醫學X光圖像進行編碼存儲，要求不能丟失任何信息。以下哪種編碼方式應該被選擇？（）A.霍夫曼編碼B.算術編碼C.行程編碼D.無損預測編碼30、圖像分割是將圖像分成不同區域的過程。假設要對一幅包含多個物體的自然圖像進行精確分割，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡單高效，適用于所有類型的自然圖像分割B.區域生長法能夠根據像素的相似性進行分割，但容易受到噪聲的影響C.邊緣檢測算法能夠準確地找到物體的邊緣，從而實現精確的圖像分割D.深度學習中的語義分割模型在處理復雜自然圖像時效果不佳，不如傳統方法二、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析圖像的高斯濾波在去除噪聲中的性能。2、（本題5分）研究車牌識別系統中的圖像預處理和字符分割技術。3、（本題5分）研究圖像的基于深度學習的圖像增強的可解釋性。4、（本題5分）研究圖像的基于水平集的圖像分割方法。5、（本題5分）分析圖像的對比度受限自適應直方圖均衡化（CLAHE