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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖南師范大學《統計與數據分析》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在數字圖像處理中，當需要對一幅包含大量細節和紋理的自然風景圖像進行增強，以突出山脈的輪廓、樹木的紋理和水流的動態，同時避免過度增強導致的噪聲和失真。以下哪種圖像增強方法可能最為有效？（）A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.平滑濾波2、當對衛星拍攝的地球表面圖像進行處理，以提取出特定的地理特征，如河流、山脈和城市區域。由于圖像分辨率高、數據量大且包含多種地物類型，以下哪種特征提取方法可能更有效？（）A.基于邊緣檢測B.基于區域生長C.基于閾值分割D.基于形態學操作3、在數字圖像的邊緣檢測中，需要準確地提取出圖像中物體的邊緣信息。假設要檢測一張具有復雜紋理和低對比度邊緣的圖像，以下哪種邊緣檢測算子能夠提供更準確和清晰的邊緣？（）A.Roberts算子B.Sobel算子C.Prewitt算子D.Canny算子4、在數字圖像的去噪處理中，要有效去除噪聲同時保留圖像細節。假設一張圖像受到高斯白噪聲的污染，以下哪種去噪方法可能在保持圖像清晰度方面表現更好？（）A.小波去噪B.經驗模態分解去噪C.獨立成分分析去噪D.非局部均值去噪5、假設要對一幅包含文字和背景的圖像進行文字提取，同時去除背景干擾。以下哪種圖像處理技術組合可能更有助于實現準確的文字提取？（）A.圖像二值化和形態學處理B.邊緣檢測和輪廓提取C.閾值分割和連通區域分析D.以上都是6、數字圖像處理中的圖像融合是將多幅圖像的信息綜合在一起。假設要將一幅紅外圖像和一幅可見光圖像融合，以獲得更全面的場景信息。以下關于融合策略的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.確定融合的權重，平衡不同圖像的貢獻B.選擇合適的融合算法，如基于像素、區域或特征的融合C.對輸入圖像進行預處理，如配準和增強D.以上三個方面都很關鍵，需要綜合考慮7、數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。假設要對一幅使用CFA采樣的圖像進行去馬賽克，以下關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據，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的模式和圖像內容如何，一種去馬賽克方法都能完美恢復色彩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、圖像的色彩空間轉換在數字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色彩空間進行處理，以下關于色彩空間轉換的描述，正確的是：（）A.RGB到HSV的轉換是線性的，不會引入任何誤差B.HSV色彩空間更適合于基于顏色的圖像分割和分析C.色彩空間的轉換對圖像的內容和特征沒有任何影響D.無論圖像的應用場景如何，RGB色彩空間總是優于其他色彩空間10、數字圖像的去霧處理用于改善有霧圖像的質量。假設要對一張嚴重有霧的戶外圖像進行去霧，以恢復清晰的場景，以下哪種去霧方法可能更有效？（）A.基于暗通道先驗的去霧B.基于Retinex理論的去霧C.基于深度學習的去霧D.以上方法結合使用11、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12、假設要對一組醫學圖像進行分析，以檢測腫瘤的存在和位置。這些圖像可能存在噪聲、對比度低和部分組織模糊等問題。為了提高圖像的質量和檢測的準確性，以下哪種預處理操作可能是關鍵的第一步？（）A.圖像去噪B.圖像增強C.圖像分割D.圖像配準13、在數字圖像的多分辨率分析中，例如小波變換。假設要對一幅醫學圖像進行多分辨率分析以提取不同尺度的特征，以下關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，不適合用于醫學圖像處理C.無論圖像的內容和特點如何，一種小波基函數都能適用于所有的多分辨率分析D.多分辨率分析的結果對后續的圖像診斷和分析沒有幫助14、在數字圖像的醫學應用中，例如腫瘤的檢測和診斷。假設要從X光圖像中準確檢測出微小的腫瘤，以下哪種圖像處理技術可能發揮關鍵作用？（）A.圖像增強B.圖像分割C.圖像配準D.圖像壓縮15、在數字圖像的頻域處理中，對于一幅存在周期性噪聲的圖像，需要有效地去除噪聲同時保留圖像的主要信息。以下哪種頻域濾波方法可能最為適用？（）A.低通濾波B.高通濾波C.帶通濾波D.帶阻濾波16、在數字圖像的圖像融合中，以下哪種融合規則能夠在保留源圖像重要信息的同時避免產生明顯的拼接痕跡？（）A.基于像素的融合B.基于區域的融合C.基于特征的融合D.以上都是。假設需要將多幅具有不同特征和信息的圖像融合成一幅綜合的圖像，上述哪種融合規則能夠實現信息的有效整合和過渡的自然平滑，并解釋其在融合過程中的策略和效果17、在數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18、在數字圖像的去霧處理中，以下哪種方法需要先估計大氣散射模型的參數？（）A.基于暗通道先驗的方法B.基于直方圖均衡化的方法C.基于中值濾波的方法D.基于小波變換的方法。假設一幅有霧圖像需要進行清晰化處理，上述哪種方法通過對大氣散射模型的準確估計來去除霧氣，恢復圖像的對比度和色彩，同時解釋其參數估計的過程和對去霧效果的影響19、圖像的特征提取在模式識別和圖像理解中至關重要。假設要從一幅指紋圖像中提取特征用于身份識別，以下關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確地描述指紋的細節特征，但計算復雜度較高C.圖像的特征提取結果不受圖像質量和噪聲的影響D.無論何種應用場景，一種特征提取方法都能適用于所有類型的圖像20、當進行數字圖像的多尺度分析時，例如使用小波變換。假設需要同時分析圖像在不同尺度下的細節和概貌信息，以下關于小波變換的說法哪個是正確的？（）A.小波變換能夠有效地捕捉圖像的局部特征和奇異點B.小波變換的計算復雜度非常高，不適合處理大規模圖像C.小波變換會導致圖像信息的丟失，不建議使用D.不需要進行多尺度分析，只關注原始圖像的單一尺度21、圖像的頻域處理可以用于圖像增強和濾波。假設我們有一張圖像，其頻譜中高頻部分主要包含了圖像的邊緣和細節信息。如果想要增強圖像的邊緣，以下哪種頻域濾波器可能會被使用？（）A.低通濾波器B.高通濾波器C.帶通濾波器D.帶阻濾波器22、圖像壓縮對于數字圖像的存儲和傳輸至關重要。假設需要對大量的高分辨率醫學圖像進行壓縮存儲，同時要盡量保證圖像質量。以下關于圖像壓縮技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.無損壓縮算法可以完全恢復原始圖像，沒有任何信息損失，但壓縮比相對較低B.有損壓縮算法通過舍棄一些不太重要的圖像信息來實現較高的壓縮比，但會導致一定程度的圖像質量下降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圖像質量的影響23、圖像的壓縮感知技術在數字圖像處理中具有潛在應用。假設要對一幅稀疏的醫學圖像進行壓縮感知采樣和重構，以下關于壓縮感知的描述，正確的是：（）A.壓縮感知可以在遠低于奈奎斯特采樣率的情況下準確重構圖像，大大減少數據量B.壓縮感知的重構算法簡單高效，不需要復雜的計算C.圖像的稀疏性對壓縮感知的效果沒有影響，任何圖像都能適用D.壓縮感知只適用于理論研究，在實際圖像處理中沒有應用價值24、圖像的匹配和識別是數字圖像處理的重要應用。假設要在一組圖像中找到與給定模板圖像相似的部分。以下關于圖像匹配方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.基于特征的匹配方法通過提取圖像的關鍵特征進行匹配B.基于灰度的匹配方法直接比較圖像的灰度值進行匹配C.模板匹配可以在整幅圖像上滑動模板，計算相似度D.圖像匹配的結果總是準確無誤的，不會受到圖像變形和光照變化的影響25、當對一幅人臉圖像進行表情識別，需要提取出能夠表征不同表情的特征。以下哪種特征提取方法可能在表情識別任務中表現較好？（）A.幾何特征B.紋理特征C.局部二值模式D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）JPEG圖像壓縮標準的基本原理是什么？2、（本題5分）簡述數字圖像平滑處理的作用及方法。3、（本題5分）簡述彩色圖像增強的方法。4、（本題5分）簡述行程編碼的方法和適用場景。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在C++中，使用OpenCV實現圖像的AGAST特征檢測。2、（本題5分）通過C語言編程，對灰度圖像進行數學形態學的擊中擊不中變換。3、（本題5分）創建一個程序，讀取兩幅圖像，進行圖像配準和融合的高級操作。利