山東師范大學(xué)《數(shù)字圖像處理》2020-2021學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁山東師范大學(xué)

《數(shù)字圖像處理》2020-2021學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、對于數(shù)字圖像的運動估計，假設(shè)要在視頻序列中估計物體的運動軌跡和速度。以下哪種方法可能在存在噪聲和遮擋的情況下更可靠？（）A.基于塊匹配的運動估計方法B.基于光流的運動估計方法C.不考慮物體的運動，只處理每一幀獨立的圖像D.隨機猜測物體的運動狀態(tài)2、在數(shù)字圖像的復(fù)原中，假設(shè)一張圖像由于相機抖動而模糊。以下關(guān)于圖像復(fù)原方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過建立圖像的退化模型，反推出原始清晰圖像B.維納濾波是一種常用的圖像復(fù)原方法，能夠根據(jù)噪聲和圖像的統(tǒng)計特性進行復(fù)原C.圖像復(fù)原能夠完全恢復(fù)出原始清晰的圖像，不存在任何誤差D.正則化方法可以在圖像復(fù)原中引入先驗知識，提高復(fù)原效果3、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)我們有一張細胞圖像，需要將不同的細胞從背景中分割出來。以下哪種圖像分割方法通?；谙袼氐幕叶戎迪嗨菩詠磉M行分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.邊緣檢測分割D.基于聚類的分割4、數(shù)字圖像的質(zhì)量評價指標對于評估圖像處理算法的效果非常重要。假設(shè)要評價一幅經(jīng)過處理的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評價指標的描述，正確的是：（）A.峰值信噪比（PSNR）越高，圖像質(zhì)量越好，能夠準確反映人眼的主觀感受B.結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）只考慮圖像的結(jié)構(gòu)信息，對圖像的亮度和對比度變化不敏感C.均方誤差（MSE）越小，圖像質(zhì)量越高，是最可靠的圖像質(zhì)量評價指標D.不同的圖像質(zhì)量評價指標各有優(yōu)缺點，需要結(jié)合使用來全面評估圖像質(zhì)量5、圖像的頻域處理可以實現(xiàn)一些特定的效果。假設(shè)要對一張圖像進行高通濾波，以增強圖像的邊緣信息。以下關(guān)于圖像頻域處理的描述，哪一項是錯誤的？（）A.傅里葉變換將圖像從空域轉(zhuǎn)換到頻域，便于進行頻域處理B.高通濾波通過保留圖像的高頻分量，突出圖像的邊緣和細節(jié)C.頻域處理后的圖像可以通過逆傅里葉變換轉(zhuǎn)換回空域D.圖像的頻域處理比空域處理計算復(fù)雜度低，效率更高6、在數(shù)字圖像的去馬賽克處理中，假設(shè)圖像傳感器采集的原始數(shù)據(jù)是經(jīng)過顏色濾波陣列（CFA）采樣的，需要恢復(fù)出全彩色圖像。以下哪種去馬賽克算法可能更能準確地恢復(fù)顏色信息？（）A.基于鄰域的去馬賽克算法B.基于邊緣的去馬賽克算法C.基于深度學(xué)習(xí)的去馬賽克模型D.不進行去馬賽克處理，直接使用采樣后的圖像7、圖像的立體匹配是獲取圖像深度信息的關(guān)鍵步驟。假設(shè)我們有一對立體圖像，需要計算每個像素的視差。以下哪種立體匹配算法通?；谌謨?yōu)化的思想？（）A.基于動態(tài)規(guī)劃的立體匹配B.基于圖割的立體匹配C.基于特征的立體匹配D.基于區(qū)域的立體匹配8、數(shù)字圖像的立體匹配用于獲取圖像的深度信息。假設(shè)要對一組立體圖像進行匹配以生成深度圖，以下關(guān)于立體匹配方法的描述，正確的是：（）A.基于區(qū)域的立體匹配算法計算簡單，但對弱紋理區(qū)域匹配效果差B.基于特征的立體匹配能夠準確處理所有類型的圖像對，但特征提取過程復(fù)雜C.立體匹配的精度只取決于匹配算法，與相機參數(shù)和拍攝條件無關(guān)D.無論圖像的視差范圍和噪聲水平如何，一種立體匹配方法都能得到準確的深度圖9、當(dāng)對一幅包含復(fù)雜紋理的織物圖像進行缺陷檢測，例如檢測出斷絲、污漬和孔洞等缺陷。由于紋理的干擾和缺陷的多樣性，以下哪種檢測方法可能更有效？（）A.基于紋理分析的方法B.基于模型的方法C.基于機器學(xué)習(xí)的方法D.以上都是10、在數(shù)字圖像的圖像拼接中，假設(shè)要將多幅具有重疊區(qū)域的圖像拼接成一幅全景圖像。以下關(guān)于拼接效果的評估，哪一項是最重要的？（）A.拼接處的過渡自然，沒有明顯的拼接痕跡B.拼接后的圖像整體色彩和亮度一致C.拼接后的圖像具有高分辨率和清晰度D.以上三個方面都很重要，共同決定拼接效果11、數(shù)字圖像的目標識別是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要從一組衛(wèi)星圖像中識別出特定的建筑物，以下關(guān)于目標識別方法的描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的方法簡單直接，但對目標的旋轉(zhuǎn)和縮放變化適應(yīng)性差B.特征提取和分類器結(jié)合的方法能夠準確識別目標，但特征的選擇對結(jié)果影響不大C.深度學(xué)習(xí)方法在目標識別中需要大量的標注數(shù)據(jù)，對于小樣本數(shù)據(jù)效果不佳D.目標識別的準確率只取決于圖像的分辨率，與目標的特征和背景無關(guān)12、對于數(shù)字圖像的隱私保護，以下哪種技術(shù)可以在不泄露圖像內(nèi)容的前提下進行數(shù)據(jù)共享和處理？（）A.加密技術(shù)B.匿名化技術(shù)C.差分隱私技術(shù)D.以上都是。假設(shè)需要在保護數(shù)字圖像中個人隱私信息的同時，實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的有效利用和分析，上述哪種技術(shù)能夠在保障隱私的前提下進行安全的數(shù)據(jù)處理和共享，并分別闡述其原理和應(yīng)用場景13、數(shù)字圖像的光照校正用于改善不均勻的光照條件。假設(shè)要對一張光照不均的面部圖像進行校正，使面部亮度均勻，以下哪種光照校正方法可能效果較好？（）A.直方圖均衡化光照校正B.同態(tài)濾波光照校正C.基于物理模型的光照校正D.以上方法結(jié)合使用14、數(shù)字圖像的去霧處理用于改善有霧圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對一幅有霧的風(fēng)景圖像進行去霧，以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于暗通道先驗的去霧方法對濃霧的去除效果不佳B.圖像去霧會導(dǎo)致圖像的色彩失真和細節(jié)丟失C.去霧算法的性能不受圖像的拍攝場景和霧的濃度分布的影響D.無論霧的類型和濃度如何，一種去霧方法都能取得理想的效果15、對于數(shù)字圖像的平滑處理，以下哪種濾波器在去除噪聲的同時能較好地保留圖像邊緣？（）A.均值濾波器B.中值濾波器C.高斯濾波器D.雙邊濾波器。假設(shè)圖像受到椒鹽噪聲的干擾，同時圖像中的邊緣信息對后續(xù)處理至關(guān)重要，在這種情況下，上述哪種濾波器能夠在平滑噪聲的同時最大程度地保護邊緣，并解釋其原因和效果二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明深度學(xué)習(xí)中圖像識別模型的訓(xùn)練技巧。2、（本題5分）簡述彩色圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換。3、（本題5分）如何處理光照不均勻的圖像？4、（本題5分）簡述Marr-Hildreth算子在邊緣檢測中的特點。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像加密算法。2、（本題5分）分析基于分水嶺算法的圖像分割原理。3、（本題5分）分析圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法。4、（本題5分）分析圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像風(fēng)格遷移效果評估方法。5、（本題5分）分析圖像的高斯濾波在去除噪聲中的性能。四、編程題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）實現(xiàn)圖像的幾何校正與彩色增強的循環(huán)處理。多次進行幾何校正和彩色增強，觀察效果變化。2、（本題10分）創(chuàng)建一個程序