广西城市职业大学《数字引擎应用》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《数字引擎应用》2023-2024学年第二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15个小题，每小题2分，共30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、在数字图像的安全监控应用中，例如人脸识别系统。假设要提高在不同光照条件下人脸识别的准确率，以下哪种图像处理步骤可能最为关键？（）A.图像归一化B.特征提取C.分类器设计D.模型训练2、图像滤波是数字图像处理中的常见操作。关于中值滤波，以下说法错误的是（）A.中值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声，同时较好地保留图像的边缘信息B.它是一种非线性滤波方法，通过对邻域像素值进行排序，取中间值作为输出C.中值滤波对于处理高斯噪声效果显著，优于均值滤波D.中值滤波的窗口大小选择会影响滤波效果，过大或过小的窗口都可能导致图像失真3、图像的形态学处理可以用于图像的滤波、分割等操作。假设我们有一张二值图像，想要去除其中的小噪声点和孤立的像素。以下哪种形态学操作可能最有效？（）A.腐蚀B.膨胀C.开运算D.闭运算4、在数字图像的加密和解密中，需要保证图像的安全性和保密性。假设要对一张重要的医学图像进行加密，使其在传输和存储过程中不被轻易窃取和篡改，以下哪种加密算法可能较为合适？（）A.AES加密B.RSA加密C.混沌加密D.简单替换加密5、假设要对一幅包含文字和背景的图像进行文字提取，同时去除背景干扰。以下哪种图像处理技术组合可能更有助于实现准确的文字提取？（）A.图像二值化和形态学处理B.边缘检测和轮廓提取C.阈值分割和连通区域分析D.以上都是6、在数字图像处理中，图像增强是常见的操作。假设要处理一张曝光不足的风景照片，使其细节更加清晰，色彩更加鲜艳，同时要避免引入过多的噪声。以下哪种图像增强方法最为合适？（）A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.拉普拉斯变换7、在数字图像的去雾处理中，假设要恢复一幅被雾气模糊的户外图像。以下关于去雾方法的原理，哪一项是不正确的？（）A.基于物理模型，估计雾气的浓度和传播参数B.利用暗通道先验知识，恢复清晰的图像C.通过增加图像的对比度来去除雾气的影响D.对图像进行颜色校正，消除雾气导致的偏色8、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9、数字图像的军事应用中，例如目标识别和战场侦察。假设要从卫星图像中快速识别出军事目标，以下哪种图像处理技术可能需要结合地理信息系统（GIS）数据？（）A.图像分类B.图像融合C.图像配准D.图像加密10、假设要对一组低分辨率的图像进行超分辨率重建，以获得更清晰、更详细的图像。考虑到图像的特征和先验知识，以下哪种超分辨率方法可能产生更逼真的效果？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于学习的方法D.以上都不是11、在数字图像的目标跟踪中，假设目标在图像中发生了变形和部分遮挡。以下哪种跟踪算法可能能够更好地适应这种情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于MeanShift的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法12、假设要对一段监控视频中的车辆进行跟踪和计数，由于视频中存在光照变化、车辆遮挡和背景复杂等情况。为了实现准确的跟踪和计数，以下哪种方法可能是首选？（）A.基于特征的跟踪B.基于区域的跟踪C.基于模型的跟踪D.基于光流的跟踪13、数字图像的去雾处理可以提高在有雾环境下拍摄的图像的清晰度。假设我们有一张有雾的风景照片，想要去除雾气。以下哪种去雾方法通常基于物理模型来恢复无雾图像？（）A.基于暗通道先验的去雾B.基于直方图均衡化的去雾C.基于中值滤波的去雾D.基于高斯模糊的去雾14、在数字图像的目标跟踪中，假设要跟踪视频中的一个运动物体。以下关于目标跟踪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于特征的跟踪方法通过提取目标的特征进行跟踪B.基于模型的跟踪方法通过建立目标的模型进行预测和跟踪C.粒子滤波是一种常用的目标跟踪算法，能够处理目标的非线性运动D.目标跟踪不会受到目标外观变化和遮挡的影响15、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.闭运算二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释图像加密中的分组加密算法。2、（本题5分）解释图像锐化的方法及原理。3、（本题5分）如何实现数字图像的旋转操作？三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究图像的均值滤波在平滑处理中的局限性。2、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像去噪改进算法。3、（本题5分）分析图像的霍夫变换在直线检测中的效果。4、（本题5分）对一幅监控图像进行行人检测和跟踪，评估算法的实时性。5、（本题5分）探讨图像的区域生长算法在图像分割中的性能。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）编写程序进行图像的对比度自动调整与边缘细化的连续操作。先自动调整对比度，然后进