學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)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頁上海電機學(xué)院《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20個小題，每小題1分，共20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)字圖像的邊緣檢測中，需要準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度和方向，以下哪種邊緣檢測算子可能會提供最準確和清晰的邊緣結(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2、對于數(shù)字圖像的加密處理，假設(shè)需要對一幅重要的圖像進行加密，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.對稱加密算法，如AESB.非對稱加密算法，如RSAC.簡單的位運算加密D.不進行圖像加密，直接存儲明文圖像3、當處理數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像，例如X光片或者MRI圖像時，假設(shè)需要突出顯示圖像中的特定組織或病變區(qū)域。以下哪種圖像處理技術(shù)可能是最有用的？（）A.圖像增強，調(diào)整對比度和亮度B.圖像分割，分離出感興趣的區(qū)域C.圖像配準，與標準模板進行對比D.不進行任何處理，直接由醫(yī)生觀察原始圖像4、圖像的形態(tài)學(xué)處理常用于圖像的簡化和特征提取。關(guān)于膨脹和腐蝕操作，以下說法不正確的是（）A.膨脹操作可以使圖像中的目標區(qū)域變大，填充小孔和狹窄的縫隙B.腐蝕操作則會使目標區(qū)域變小，消除細小的突出部分C.先膨脹后腐蝕的操作稱為開運算，能夠去除噪聲并保持目標形狀基本不變D.形態(tài)學(xué)操作對所有類型的圖像都能產(chǎn)生相同的效果，且不會改變圖像的主要結(jié)構(gòu)5、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(fù)原方法的選擇沒有影響，任何方法都可以嘗試6、數(shù)字圖像的頻域處理可以實現(xiàn)特定的效果。假設(shè)要對一張圖像進行增強，突出其高頻成分以增強細節(jié)，以下哪種頻域處理方法可能適用？（）A.傅里葉變換B.離散余弦變換C.高通濾波D.低通濾波7、在數(shù)字圖像的遠程教育應(yīng)用中，例如在線教學(xué)中的圖像展示和互動。假設(shè)要確保學(xué)生在不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下都能清晰地看到教學(xué)圖像，以下關(guān)于圖像傳輸和優(yōu)化的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以采用圖像壓縮技術(shù)減少數(shù)據(jù)量B.自適應(yīng)流媒體技術(shù)可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況調(diào)整圖像質(zhì)量C.圖像的分辨率越高，教學(xué)效果越好D.緩存機制可以提高圖像的加載速度8、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(fēng)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?fù)無霧圖像？（）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9、在數(shù)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(shè)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10、在數(shù)字圖像處理中，圖像增強是常見的操作之一。假設(shè)要對一張低對比度的醫(yī)學(xué)圖像進行增強，以突出顯示病變區(qū)域。以下關(guān)于圖像增強方法的選擇，哪一項是需要重點考慮的？（）A.直方圖均衡化，通過重新分布像素值來增強對比度B.中值濾波，用于去除圖像中的噪聲C.圖像銳化，強調(diào)圖像的邊緣和細節(jié)D.色彩空間轉(zhuǎn)換，改變圖像的顏色表示方式11、在數(shù)字圖像的頻域處理中，假設(shè)需要對圖像的高頻部分進行抑制以平滑圖像，同時保留低頻部分的主要信息。以下哪種濾波器可能是最適用的？（）A.低通濾波器，允許低頻通過，阻止高頻B.高通濾波器，允許高頻通過，阻止低頻C.帶通濾波器，允許特定頻段通過D.不使用濾波器，直接處理原始圖像12、在數(shù)字圖像的特征提取中，紋理特征是重要的一類。假設(shè)我們有一組布料圖像，需要根據(jù)紋理特征來區(qū)分不同的布料材質(zhì)。以下哪種方法常用于提取圖像的紋理特征？（）A.灰度共生矩陣B.邊緣直方圖C.顏色直方圖D.形狀特征描述13、在數(shù)字圖像的復(fù)原中，需要從退化的圖像中恢復(fù)出原始圖像。假設(shè)一張圖像由于運動模糊而退化，要恢復(fù)其清晰的內(nèi)容，以下哪種圖像復(fù)原方法可能更有效？（）A.逆濾波B.維納濾波C.約束最小二乘濾波D.盲去卷積14、數(shù)字圖像的銳化處理可以增強圖像的邊緣和細節(jié)。假設(shè)要對一幅模糊的人物圖像進行銳化。以下關(guān)于銳化方法的副作用，哪一項是需要注意的？（）A.可能會引入噪聲，使圖像質(zhì)量下降B.過度銳化會導(dǎo)致圖像失真和不自然C.銳化后的圖像可能會出現(xiàn)光暈現(xiàn)象D.以上三個方面的副作用都需要注意15、對于數(shù)字圖像的特征提取，假設(shè)需要從圖像中提取能夠有效描述圖像內(nèi)容的特征，用于圖像識別和分類任務(wù)。以下哪種特征可能具有較好的區(qū)分能力和魯棒性？（）A.圖像的顏色直方圖特征B.圖像的邊緣方向特征C.圖像的紋理特征，如灰度共生矩陣D.隨機選擇一些像素值作為特征16、數(shù)字圖像的立體匹配用于獲取圖像的深度信息。假設(shè)要對一組立體圖像進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算簡單，但對弱紋理區(qū)域匹配效果差B.基于特征的立體匹配能夠準確處理所有類型的圖像對，但特征提取過程復(fù)雜C.立體匹配的精度只取決于匹配算法，與相機參數(shù)和拍攝條件無關(guān)D.無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確的深度圖17、數(shù)字圖像的質(zhì)量評價是衡量圖像處理效果的重要手段。假設(shè)要評價一幅經(jīng)過增強處理后的圖像質(zhì)量，以下關(guān)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(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM），考慮圖像的結(jié)構(gòu)信息D.同時使用MSE、PSNR和SSIM，從不同方面進行評價18、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(fù)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(fù)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19、當對一幅包含文字和圖形的文檔圖像進行處理，以分離出文字區(qū)域和圖形區(qū)域。考慮到文字和圖形的特征差異，以下哪種方法可能有助于實現(xiàn)準確的分離？（）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20、在數(shù)字圖像的圖像復(fù)原中，以下哪種先驗知識可以幫助估計退化函數(shù)？（）A.圖像的平滑性B.圖像的邊緣信息C.圖像的統(tǒng)計特性D.以上都是。假設(shè)圖像由于模糊、噪聲等原因發(fā)生退化，需要利用先驗知識來恢復(fù)原始清晰的圖像，上述哪種先驗知識能夠為退化函數(shù)的估計提供有價值的線索，并解釋其在圖像復(fù)原中的作用和應(yīng)用二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數(shù)字圖像在健身行業(yè)中的用途。2、（本題5分）如何對古代書畫進行數(shù)字圖像處理與修復(fù)？3、（本題5分）在圖像幾何變換中，如何處理插值問題？4、（本題5分）解釋深度學(xué)習(xí)中圖像數(shù)據(jù)集的增強方法。5、（本題5分）解釋數(shù)字圖像的色彩模型及其應(yīng)用場景。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）實現(xiàn)圖像的模板匹配與彩色增強的組合處理。在模板匹配的區(qū)域進行彩色增強。2、（本題5分）使用Python編寫程序，對圖像進行基于區(qū)域的分割，將圖像分割成不同的區(qū)域，并顯示每個區(qū)域。3、（本題5分）編寫程序進行圖像的分割與特征匹配的連續(xù)處理。先進行圖像分割，然后在不同區(qū)域進行特征匹配。4、（本題5分）編寫一個程序，實現(xiàn)圖像的圖像分割的基于深度學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。使用半對圖像進行分割，并顯示