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《数字图像处理及应用》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共25个小题,每小题1分,共25分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、当利用数字图像处理技术进行车牌识别时,以下哪个步骤是关键的预处理操作?()A.图像倾斜校正B.图像二值化C.字符分割D.以上都是。假设需要从车辆图像中准确识别出车牌号码,上述哪个预处理步骤能够为后续的字符识别提供良好的基础,提高识别的准确率,并分别说明其在车牌识别中的重要性和处理方法2、图像的超分辨率重建旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像。假设我们有一张低分辨率的卫星图像,想要提高其分辨率以获取更多细节。以下哪种超分辨率重建方法通常需要大量的训练数据和强大的计算资源?()A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度学习的方法D.基于滤波的方法3、在数字图像的几何变换中,例如将一幅矩形图像旋转一定角度并保持图像内容的完整性和清晰度。考虑到图像中的像素分布和插值计算,以下哪种插值方法可能在图像质量和计算效率之间取得较好的平衡?()A.最近邻插值B.双线性插值C.双三次插值D.样条插值4、在数字图像的几何变换中,例如旋转和缩放。假设要对一幅包含精细细节的建筑图像进行旋转操作,以下关于几何变换的描述,正确的是:()A.直接使用最近邻插值进行图像旋转可以保持图像的清晰度和细节B.双线性插值在图像缩放时能够产生更平滑的效果,但计算复杂度较高C.几何变换不会导致图像的信息丢失和失真,无论变换的程度如何D.图像的几何变换只需要考虑变换的角度和比例,不需要考虑图像的内容5、在数字图像的特征匹配中,假设需要在两幅不同的图像中找到相同或相似的特征点。以下哪种特征描述子可能具有更好的鲁棒性和区分性?()A.SIFT(尺度不变特征变换)特征描述子B.SURF(加速稳健特征)特征描述子C.ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征描述子D.不使用特征描述子,直接比较像素值6、在数字图像的压缩感知领域,通过少量测量值恢复原始图像。假设要对一个大型的图像数据集进行压缩感知处理,以减少存储空间和传输带宽,以下哪种压缩感知算法可能更具优势?()A.随机投影B.匹配追踪C.正交匹配追踪D.压缩采样匹配追踪7、在数字图像的水印嵌入和提取中,要保证水印的不可见性和鲁棒性。假设要在一张数字图像中嵌入版权信息水印,以下哪种水印嵌入方法可能在抵抗常见图像处理操作时表现更好?()A.空间域水印嵌入B.变换域水印嵌入C.基于深度学习的水印嵌入D.以上方法根据需求选择8、在数字图像的分割中,基于深度学习的方法表现出色。假设要使用深度学习进行图像分割。以下关于深度学习图像分割方法的描述,正确的是:()A.深度学习图像分割模型训练简单,不需要大量的标注数据B.这些模型对图像的大小和分辨率没有要求,可以处理任意尺寸的图像C.深度学习图像分割方法能够自动学习图像的特征,适应不同类型的图像分割任务D.深度学习图像分割模型一旦训练完成,就不需要再进行调整和优化9、图像的边缘检测是图像处理的重要任务之一。假设要检测一幅自然风景图像中的物体边缘。以下关于边缘检测算子的描述,哪一项是不正确的?()A.Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子都是基于梯度的边缘检测算子,对水平和垂直边缘有较好的检测效果B.Canny算子是一种性能较好的边缘检测算子,具有较好的信噪比和定位精度C.拉普拉斯算子是一种二阶导数算子,对噪声比较敏感,通常需要先进行平滑处理D.不同的边缘检测算子在任何情况下都能得到相同的边缘检测结果10、数字图像的压缩编码中,哈夫曼编码是一种常用的方法。假设要对一组图像数据进行哈夫曼编码。以下关于哈夫曼编码的描述,哪一项是不准确的?()A.哈夫曼编码根据字符出现的频率生成可变长度的编码,频率高的字符编码短B.编码过程需要对图像数据的统计特性进行分析C.哈夫曼编码是一种无损编码方法,解码后能够完全恢复原始数据D.哈夫曼编码的压缩效率不受图像数据的特点和分布影响11、在数字图像的智能安防系统中,例如门禁系统中的人脸验证。假设要提高人脸验证的准确率和速度,以下关于图像处理和算法的描述,哪一项是不正确的?()A.深度学习算法可以自动学习有效的人脸特征B.图像预处理可以减少光照和姿态的影响C.特征匹配的计算复杂度越低,验证速度越快D.单一的算法可以适用于所有的安防场景12、假设要对一组不同光照条件下拍摄的人物面部图像进行归一化处理,以使它们在亮度和对比度上具有一致性,方便后续的人脸识别和分析。以下哪种方法可能是最有效的?()A.全局直方图均衡化B.局部自适应直方图均衡化C.灰度标准化D.色彩空间转换13、数字图像的质量评价对于评估图像处理算法的效果具有重要意义。假设要评价一幅经过增强处理后的图像质量。以下关于图像质量评价方法的描述,哪一项是不正确的?()A.主观评价方法通过人的观察和判断来评估图像质量,如平均意见得分(MOS)B.客观评价方法基于图像的某些统计特征或数学模型来计算图像质量指标,如峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)C.客观评价方法总是能够准确地反映人的主观感受,与主观评价结果完全一致D.综合使用主观评价和客观评价方法可以更全面地评估图像质量14、数字图像的形态学处理常用于图像的简化和特征提取。假设要去除图像中的细小噪声和孤立点,以下哪种形态学操作可能最为有效?()A.腐蚀B.膨胀C.开运算D.闭运算15、在数字图像的边缘检测中,有多种算法可供选择。假设要检测一幅自然风景图像中物体的边缘,以下关于边缘检测算法的性能评估,哪一项是不正确的?()A.检测出的边缘应连续、清晰,且定位准确B.对噪声具有较强的抗干扰能力,避免误检测C.算法的计算复杂度越低越好,以提高处理速度D.只关注检测出的边缘数量,越多越好16、在数字图像的多尺度分析中,小波变换是常用的工具。假设要对一幅图像进行多尺度分解和分析。以下关于小波变换的描述,哪一项是不正确的?()A.小波变换能够将图像分解为不同尺度和方向的子带,便于分析图像的细节和结构B.相比于傅里叶变换,小波变换在时频域都具有较好的局部化特性C.选择合适的小波基函数对小波变换的效果有重要影响D.小波变换的结果总是能够清晰地展示图像的所有特征和信息,无需进一步处理和分析17、在数字图像处理的实际应用中,图像拼接是常见的操作。假设要将多张具有重叠区域的图像拼接成一幅全景图像。以下关于图像拼接的描述,正确的是:()A.只需简单地将图像按照顺序拼接在一起,无需考虑重叠区域的处理B.图像拼接过程中,亮度和色彩的差异不会对拼接效果产生影响C.特征匹配和图像融合是图像拼接中的关键步骤,直接决定拼接质量D.图像拼接只适用于拍摄场景固定、光照均匀的情况18、在数字图像的压缩中,有损压缩和无损压缩是两种常见的方式。假设要对一幅医学图像进行压缩存储,同时要保证图像的诊断信息不丢失。以下关于图像压缩方式的选择,正确的是:()A.选择有损压缩,因为可以大大减小图像文件的大小,而对医学诊断影响不大B.无损压缩是最佳选择,虽然压缩比相对较低,但能完整保留图像的所有信息C.由于医学图像对精度要求不高,有损压缩和无损压缩效果相同,可以任意选择D.为了节省存储空间,应优先选择有损压缩,然后在需要时再进行还原19、在数字图像的图像复原中,假设图像受到了高斯噪声的污染。以下关于去噪方法的选择,哪一项是最合适的?()A.中值滤波,去除孤立的噪声点B.均值滤波,平滑噪声区域C.高斯滤波,与噪声模型匹配D.小波阈值去噪,在去除噪声的同时保留细节20、假设要对一段视频中的每一帧图像进行相似性比较,以检测是否存在重复或相似的场景。以下哪种图像相似性度量方法可能更适合用于视频帧的比较?()A.欧式距离B.余弦相似度C.哈希函数D.以上都是21、在数字图像的压缩编码中,预测编码是一种常见的方法。假设要对一段视频序列进行压缩编码。以下关于预测编码的描述,哪一项是不正确的?()A.预测编码基于图像数据在时间和空间上的相关性,通过预测当前像素值来减少数据冗余B.帧内预测编码利用同一帧图像内像素之间的相关性进行预测C.帧间预测编码利用相邻帧图像之间的相关性进行预测,适用于视频序列的压缩D.预测编码总是能够准确地预测像素值,不会出现预测误差22、数字图像的质量评价对于评估图像处理算法的效果至关重要。假设要评价一幅经过增强处理后的图像质量,以下关于图像质量评价指标的描述,正确的是:()A.峰值信噪比(PSNR)能够准确反映人眼对图像质量的主观感受B.结构相似性指数(SSIM)考虑了图像的结构信息,比PSNR更符合人眼视觉特性C.图像质量评价指标只适用于特定类型的图像处理算法,不具有通用性D.无论图像的内容和应用场景如何,一种质量评价指标都能全面评价图像质量23、数字图像的质量评价指标对于评估图像处理算法的效果非常重要。假设要评价一幅经过处理的图像的质量。以下关于图像质量评价指标的描述,正确的是:()A.峰值信噪比(PSNR)越高,图像质量越好,能够准确反映人眼的主观感受B.结构相似性指数(SSIM)只考虑图像的结构信息,对图像的亮度和对比度变化不敏感C.均方误差(MSE)越小,图像质量越高,是最可靠的图像质量评价指标D.不同的图像质量评价指标各有优缺点,需要结合使用来全面评估图像质量24、图像的立体匹配是获取图像深度信息的关键步骤。假设我们有一对立体图像,需要计算每个像素的视差。以下哪种立体匹配算法通常基于全局优化的思想?()A.基于动态规划的立体匹配B.基于图割的立体匹配C.基于特征的立体匹配D.基于区域的立体匹配25、在数字图像的多分辨率分析中,例如小波变换。假设要对一幅医学图像进行多分辨率分析以提取不同尺度的特征,以下关于多分辨率分析方法的描述,正确的是:()A.小波变换能够在不同分辨率下准确地表示图像的细节和轮廓B.多分辨率分析会导致图像信息的丢失,不适合用于医学图像处理C.无论图像的内容和特点如何,一种小波基函数都能适用于所有的多分辨率分析D.多分辨率分析的结果对后续的图像诊断和分析没有帮助二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)说明图像融合中的像素级融合和特征级融合的差异。2、(本题5分)如何利用数字图像处理保障航海安全?3、(本题5分)简述数字图像在宠物行业中的用途。4、(本题5分)说明图像分割中的分水岭算法的基本思想。三、编程题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)使用Python编写程序,对图像进行基于深度学习的图像分割。2、(本题5分)设计一个程序,读取一幅图像,对其进行图像分割和目标识别的高效优化处理。采用高效的分割和识别算法,进行优化,显示处理后的图像。3、(本题5分)通过C语言编程,对灰度图像进行形态学的粗化操作,并观察图像变化。4、(本题5分)利用OpenCV对图像进行开运算、闭运算、腐

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