2025年大学《数据计算及应用》专业题库- 图像处理技术与数据挖掘

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——图像处理技术与数据挖掘考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共20分。请将正确选项的代表字母填写在答题纸上。）1.将彩色图像转换为灰度图像常用的方法是？A.对彩色图像的亮度通道进行提取B.对彩色图像的RGB值取平均值C.对彩色图像的RGB值进行加权平均D.对彩色图像进行直方图均衡化2.在图像滤波中，高斯滤波器主要目的是？A.边缘增强B.噪声抑制C.图像锐化D.图像模糊3.以下哪种图像分割方法属于基于阈值的分割？A.K-means聚类B.区域生长法C.Otsu法D.canny边缘检测4.用于衡量分类模型预测准确性的指标是？A.召回率B.F1分数C.决策树深度D.算法复杂度5.主成分分析（PCA）在图像处理中通常用于？A.图像分类B.图像增强C.降维与特征提取D.图像分割6.支持向量机（SVM）在处理高维图像特征时，常使用的核函数是？A.线性核B.多项式核C.RBF核D.Sigmoid核7.图像金字塔的构建方法主要有？A.邻域平均法B.高斯滤波与下采样C.边缘检测D.阈值分割8.考虑到图像的边缘和细节信息，提取图像特征时通常优先考虑？A.全局统计特征（如均值、方差）B.局部纹理特征（如LBP、GLCM）C.图像颜色直方图D.图像文件大小9.以下哪种技术不属于图像重建的范畴？A.图像去噪B.图像去模糊C.从投影重建图像D.图像锐化10.将图像数据作为特征输入到机器学习模型进行训练的过程，通常涉及？A.图像分类B.特征工程C.模型评估D.参数调优二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填写在答题纸上。）1.图像增强的目的是改善图像的视觉效果或突出特定信息，常用方法包括______和______。2.图像分割的目的是将图像划分为具有不同特征的区域，常用的评估指标有______和______。3.在数据挖掘中，从图像数据中提取可用于机器学习算法的特征的过程称为______。4.K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，其目标是将数据点划分为______个簇，使得簇内数据点相似度较高，簇间数据点相似度较低。5.决策树是一种常用的监督学习模型，其基本结构包括根节点、内部节点和______。6.形态学处理是图像处理中的一种基础技术，主要基于结构元素对图像进行______和______操作。7.图像的纹理特征描述了图像表面纹理的统计特性或几何特性，常见的局部纹理特征包括______和______。8.机器学习模型在训练完成后，需要使用测试数据集来评估其性能，常用的性能指标包括准确率、召回率、F1分数和______。9.深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），在图像识别领域取得了巨大成功，CNN能够自动学习图像的______特征。10.将图像数据表示为数值向量，以便输入到机器学习模型的过程，是______的关键步骤之一。三、简答题（每题5分，共25分。请将答案填写在答题纸上。）1.简述图像去噪的目的是什么？并列举两种常用的图像去噪方法及其基本原理。2.描述图像边缘检测的意义。并简述Sobel算子在边缘检测中的应用原理。3.解释什么是图像特征工程，并说明在处理图像数据时进行特征工程的重要性。4.简述KNN算法的基本思想及其在图像分类任务中可能面临的问题。5.描述过拟合现象在图像识别模型训练中可能出现的原因，并提出一种缓解过拟合的方法。四、计算题（每题10分，共20分。请将答案填写在答题纸上。）1.假设有一幅3x3的灰度图像，其像素值如下所示：```100110120105115125110120130```对该图像应用3x3的平均滤波器（即每个输出像素值为其邻域像素值的平均值），计算图像左上角(100,100)和中间(110,110)像素的滤波后值。2.假设我们使用PCA对一幅图像进行降维，得到两个主成分PC1和PC2，其对应的方差贡献率分别为85%和10%。如果现在有一幅新的图像数据点，其在这个降维空间中的坐标为（PC1=2,PC2=-1）。请说明如何根据这两个主成分的均值（假设PC1均值为0，PC2均值为0）和方差（根据方差贡献率估算）来估计原始图像空间中该数据点的坐标。五、分析题（共15分。请将答案填写在答题纸上。）假设我们需要开发一个系统，用于自动识别输入的图像是“猫”还是“狗”。请简要设计一个基于机器学习的图像识别方案。方案应包括以下内容：1.说明图像数据预处理的主要步骤（至少两项）。2.选择一种或两种图像特征提取方法，并说明选择理由。3.选择一种或两种适合于该分类任务的机器学习算法，并说明选择理由。4.简述如何评估所构建模型的性能。试卷答案一、选择题1.C2.B3.C4.B5.C6.C7.B8.B9.A10.B二、填空题1.对比度增强，锐化2.互信息，分割前后相似度3.特征工程4.k5.叶节点6.腐蚀，膨胀7.LBP（局部二值模式），GLCM（灰度共生矩阵）8.AUC（ROC曲线下面积）9.多层次10.特征工程三、简答题1.图像去噪的目的是消除图像在采集、传输或处理过程中引入的噪声，恢复图像的原始信息，提高图像的质量，以便后续的处理和分析。常用的图像去噪方法包括：a)中值滤波，通过用邻域内像素值的中值代替当前像素值来去除椒盐噪声，基本原理是利用中值对脉冲噪声的鲁棒性；b)均值滤波，通过用邻域内像素值的平均值代替当前像素值来平滑图像，基本原理是利用均值对高斯噪声的平滑作用。2.图像边缘检测的意义在于边缘通常包含图像的轮廓信息，是图像分割、目标识别、特征提取等后续处理的重要基础。Sobel算子在边缘检测中的应用原理是利用sobel算子计算图像灰度梯度，通过检测梯度模的最大值或超过某个阈值的位置来确定边缘像素，它通过两个3x3的卷积核（一个检测水平方向梯度，一个检测垂直方向梯度）来近似计算图像的偏导数，从而定位边缘。3.图像特征工程是将原始图像数据转换为机器学习模型可以理解的特征向量的过程。在处理图像数据时进行特征工程的重要性在于：a)原始图像数据（如像素值）可能包含大量冗余信息和噪声，直接使用效果往往不佳；b)不同的机器学习算法对输入数据的格式和特征有不同要求；c)好的特征能够更有效地表示图像的内在属性和类别差异，从而显著提高模型的性能和泛化能力。4.KNN算法的基本思想是对于一个待分类的样本，计算它与训练集中所有样本的距离，选出距离最近的K个邻居，然后根据这K个邻居的类别通过投票（多数表决）或距离加权等方式预测待分类样本的类别。KNN在图像分类任务中可能面临的问题包括：a)计算复杂度高，尤其在训练集很大时；b)对K值的选择敏感；c)类别不平衡问题可能导致预测偏差；d)特征选择和提取的质量直接影响分类效果。5.过拟合现象在图像识别模型训练中可能出现的原因是模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声和细节，而不是图像的泛化特征，导致模型在训练集上表现很好，但在未见过的测试集上表现差。缓解过拟合的方法包括：a)减少模型复杂度，如使用更简单的网络结构、减少参数数量；b)增加训练数据，使用数据增强技术扩充数据集；c)正则化，如L1、L2正则化或Dropout；d)早停法，当验证集性能不再提升时停止训练。四、计算题1.对于像素(100,100)，其邻域像素为：```100110120105115125110120130```平均滤波结果为：(100+110+120+105+115+125+110+120+130)/9=1055/9≈117.22(或精确为1055/9)对于像素(110,110)，其邻域像素为：```110120125115125135120130140```平均滤波结果为：(110+120+125+115+125+135+120+130+140)/9=1130/9≈125.56(或精确为1130/9)2.原始图像空间中数据点的坐标估计：由于数据点在降维空间中的坐标为（PC1=2,PC2=-1），且假设主成分的均值为0，方差分别为Var(PC1)和Var(PC2)。根据PCA的定义，原始空间中数据点X可以表示为：X=μ+PC1*σ1*u1+PC2*σ2*u2其中，μ是原始空间中的均值向量（题目未给，但通常假设为0），σ1和σ2是PC1和PC2的方差（标准差为sqrt(Var(PC1))和sqrt(Var(PC2))），u1和u2是单位特征向量（题目未给，但它们是构成新坐标系的基向量）。由于均值为0，公式简化为：X=PC1*σ1*u1+PC2*σ2*u2要估计原始坐标，需要知道σ1,σ2,u1,u2。题目给出方差贡献率，可以估算方差：Var(PC1)=0.85,Var(PC2)=0.10。标准差σ1=sqrt(0.85),σ2=sqrt(0.10)。估计的原始坐标为：X≈2*sqrt(0.85)*u1-1*sqrt(0.10)*u2具体数值取决于u1和u2，但这个表达式给出了如何根据主成分得分和方差来估计原始坐标。无法得到具体数值解，因为缺乏基向量的信息。五、分析题1.图像数据预处理的主要步骤包括：a)灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量，突出纹理信息；b)滤波去噪：使用均值滤波、中值滤波等方法去除图像噪声，提高图像质量；c)尺寸调整：将图像调整为统一大小，以适应模型输入要求。2.图像特征提取方法：选择深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行特征提取。理由：CNN能够自动从图像中学习多层次、具有判别性的特征，对图像的平移、旋转、缩放等变化具有一定的鲁棒性，在图像分类任务中表现优异，能够有效处理复杂的图像结构。3.机器学习算法：选择支持向量机（SVM）或K近邻（KNN）算法。理由：SVM对于高维特征空间（如PCA或深度学习提取的特征）的分类效果好，尤其适用于小样本分类问题；KNN算法