云南旅游职业学院《搜索引擎技术基础》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《搜索引擎技术基础》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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、在数字图像处理的应用中，以下关于医学图像增强的描述，不准确的是（）A.医学图像增强可以提高病变区域与正常组织的对比度，有助于医生的诊断B.增强操作需要考虑医学图像的特殊性质，如灰度范围和噪声特点C.过度的增强可能会引入虚假信息或掩盖重要的细节，影响诊断的准确性D.任何一种图像增强方法都适用于所有类型的医学图像，且效果都是一致的2、在数字图像的特征匹配中，找到不同图像中相似的特征。假设要在两张相似场景的街景图像中进行特征匹配，以下关于特征匹配方法的描述，正确的是：（）A.SIFT特征具有尺度不变性和旋转不变性，在特征匹配中表现出色，但计算量大B.SURf特征比SIFT特征更快速，但在准确性上略逊一筹C.特征匹配只需要考虑特征的描述子，不需要考虑特征的位置和方向D.无论图像的视角和光照变化如何，一种特征匹配方法都能稳定工作3、当对数字图像进行图像融合时，假设需要将多幅不同来源的图像融合成一幅具有更丰富信息的图像。以下哪种融合策略可能产生更好的效果？（）A.基于像素级的融合，直接组合像素值B.基于特征级的融合，提取图像特征后进行组合C.基于决策级的融合，根据一定的规则选择图像内容D.不进行图像融合，只展示单一的源图像4、在数字图像的加密和解密中，假设要对一张重要的图像进行加密保护。以下关于图像加密方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过置乱图像的像素位置来实现加密B.可以使用混沌系统生成加密密钥，增加加密的安全性C.图像加密后，其统计特性与原始图像完全相同，无法被攻击者分析D.图像解密是加密的逆过程，能够准确恢复原始图像5、图像的形态学处理常用于图像的预处理和目标提取。假设要对一幅二值图像进行形态学操作。以下关于图像形态学处理的描述，哪一项是不正确的？（）A.腐蚀操作可以使物体边界向内收缩，去除图像中的细小突出部分B.膨胀操作可以使物体边界向外扩张，填充图像中的小孔和狭窄缝隙C.开运算先腐蚀后膨胀，用于去除图像中的小物体和噪声，同时保持物体的基本形状不变D.形态学处理只适用于二值图像，对灰度图像无法进行有效的操作6、在数字图像的编码中，有损编码和无损编码各有应用。假设我们要对一张医学X光图像进行编码存储，要求不能丢失任何信息。以下哪种编码方式应该被选择？（）A.霍夫曼编码B.算术编码C.行程编码D.无损预测编码7、对于数字图像的压缩，假设需要在保持较高图像质量的同时尽可能减少存储空间。以下哪种图像压缩算法可能是最合适的选择？（）A.JPEG压缩算法，利用离散余弦变换和量化B.BMP图像格式，不进行压缩直接存储C.GIF压缩算法，适用于简单的图像和动画D.不进行图像压缩，保留原始的大数据量图像8、数字图像的水印嵌入是一种版权保护手段。假设要在一幅数字图像中嵌入不可见的水印信息，以下关于水印的鲁棒性，哪一项是需要重点关注的？（）A.水印在图像经过常见的处理操作（如压缩、滤波）后仍能被检测到B.水印的嵌入不影响图像的视觉质量C.水印的嵌入和提取过程简单快速D.水印信息的容量足够大，能够包含丰富的版权信息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、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11、在数字图像的多尺度分析中，能够获取不同尺度下的图像信息。假设要对一张纹理丰富的图像进行多尺度分析，以提取不同尺度下的特征，以下哪种多尺度分析方法可能更适合？（）A.金字塔变换B.小波变换C.曲波变换D.轮廓波变换12、在数字图像的纹理分析中，假设要描述一幅织物图像的纹理特征。以下关于纹理特征的描述，哪一项是最全面的？（）A.纹理的方向、频率和周期性B.纹理的粗糙度、对比度和均匀性C.纹理的统计特征，如均值和方差D.以上三个方面的特征结合起来，全面描述纹理13、在数字图像的目标跟踪中，面临着许多挑战。假设要在复杂场景中跟踪一个快速移动的目标。以下关于目标跟踪方法的描述，正确的是：（）A.基于特征的目标跟踪方法对目标的外观变化具有很强的适应性B.基于模型的目标跟踪方法计算复杂度低，实时性好C.目标跟踪过程中，背景的变化不会对跟踪结果产生影响D.无论目标如何运动和变化，都可以通过一种固定的跟踪方法实现准确跟踪14、数字图像的超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一幅低分辨率图像重建为高分辨率图像。以下关于超分辨率重建方法的描述，正确的是：（）A.基于插值的超分辨率重建方法简单高效，能够生成非常清晰的高分辨率图像B.深度学习中的超分辨率重建模型需要大量的训练数据，且对图像内容有一定的限制C.超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率，不受硬件和物理条件的约束D.所有的超分辨率重建方法都能够完美恢复出低分辨率图像丢失的细节信息15、当对一幅人脸图像进行表情识别，需要提取出能够表征不同表情的特征。以下哪种特征提取方法可能在表情识别任务中表现较好？（）A.几何特征B.纹理特征C.局部二值模式D.以上都是二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释中值滤波在去除椒盐噪声时的优势。2、（本题5分）说明图像质量评价中的全参考评价和无参考评价的区别。3、（本题5分）说明数字图像在石油化工领域的用途。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）探讨图像的基于深度学习的图像增强方法。2、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像去噪速度评估指标。3、（本题5分）分析基于分水岭算法的图像分割原理。4、（本题5分）研究图像的基于变分法的图像去噪模型。5、（本题5分）探讨基于深度学习的图像语义分割方法。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）创建一个程序，读取一幅图像，对其进行图像超分辨