新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)興新職業(yè)技術(shù)學(xué)院《圖像處理中的數(shù)學(xué)方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)興新職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《圖像處理中的數(shù)學(xué)方法》2023-2024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20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、當(dāng)對一幅人臉圖像進(jìn)行表情識別，需要提取出能夠表征不同表情的特征。以下哪種特征提取方法可能在表情識別任務(wù)中表現(xiàn)較好？（）A.幾何特征B.紋理特征C.局部二值模式D.以上都是2、數(shù)字圖像的水印嵌入是一種版權(quán)保護(hù)手段。假設(shè)要在一幅數(shù)字圖像中嵌入不可見的水印信息，以下關(guān)于水印的魯棒性，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.水印在圖像經(jīng)過常見的處理操作（如壓縮、濾波）后仍能被檢測到B.水印的嵌入不影響圖像的視覺質(zhì)量C.水印的嵌入和提取過程簡單快速D.水印信息的容量足夠大，能夠包含豐富的版權(quán)信息3、當(dāng)處理彩色數(shù)字圖像時(shí)，需要進(jìn)行顏色空間的轉(zhuǎn)換。假設(shè)要對一張RGB格式的圖像進(jìn)行處理，以突出特定顏色的特征，以下哪種顏色空間轉(zhuǎn)換可能有助于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.RGB到HSVB.RGB到Y(jié)UVC.RGB到CMYKD.RGB到Lab4、圖像濾波是數(shù)字圖像處理中的常見操作。假設(shè)要去除一幅數(shù)字圖像中的椒鹽噪聲，以下關(guān)于濾波方法的選擇，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.均值濾波，通過計(jì)算鄰域像素的平均值來平滑圖像B.高斯濾波，對圖像進(jìn)行平滑處理，同時(shí)保留一定的邊緣信息C.中值濾波，用鄰域像素的中值替代當(dāng)前像素值，有效去除椒鹽噪聲D.高通濾波，突出圖像的邊緣和細(xì)節(jié)5、在數(shù)字圖像的加密處理中，以保護(hù)圖像的安全性和隱私性。假設(shè)要對一幅機(jī)密的軍事圖像進(jìn)行加密，以下關(guān)于圖像加密方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的加密算法如AES不能用于圖像加密，需要專門設(shè)計(jì)的圖像加密算法B.圖像加密后完全失去了原有的圖像特征，無法進(jìn)行任何形式的分析C.加密密鑰的長度對圖像加密的安全性沒有影響，短密鑰也能提供足夠的保護(hù)D.圖像加密算法的安全性只取決于加密算法的復(fù)雜度，與密鑰管理無關(guān)6、數(shù)字圖像的分割后處理常用于優(yōu)化分割結(jié)果。假設(shè)對一張分割后的圖像進(jìn)行處理，以消除小的孤立區(qū)域和填補(bǔ)空洞，以下哪種后處理方法可能最為有效？（）A.形態(tài)學(xué)開運(yùn)算和閉運(yùn)算B.區(qū)域合并和分裂C.邊界平滑和細(xì)化D.以上方法結(jié)合使用7、在數(shù)字圖像的質(zhì)量評價(jià)中，以下關(guān)于主觀評價(jià)方法的描述，不正確的是（）A.主觀評價(jià)方法通過讓觀察者對圖像的質(zhì)量進(jìn)行打分來評估圖像的優(yōu)劣B.這種方法能夠直接反映人類對圖像質(zhì)量的感受，但評價(jià)結(jié)果容易受到觀察者個(gè)體差異的影響C.主觀評價(jià)通常在受控的環(huán)境下進(jìn)行，以確保評價(jià)的準(zhǔn)確性和可靠性D.主觀評價(jià)方法簡單易行，能夠快速準(zhǔn)確地給出圖像質(zhì)量的客觀評價(jià)結(jié)果8、在數(shù)字圖像的幾何變換中，例如將一幅矩形圖像旋轉(zhuǎn)一定角度并保持圖像內(nèi)容的完整性和清晰度?？紤]到圖像中的像素分布和插值計(jì)算，以下哪種插值方法可能在圖像質(zhì)量和計(jì)算效率之間取得較好的平衡？（）A.最近鄰插值B.雙線性插值C.雙三次插值D.樣條插值9、數(shù)字圖像的特征提取對于圖像識別和分類至關(guān)重要。假設(shè)要對一組人物面部圖像進(jìn)行特征提取，以用于人臉識別系統(tǒng)，以下哪種特征提取方法可能具有較好的性能？（）A.基于紋理的特征提取B.基于形狀的特征提取C.基于主成分分析（PCA）的特征提取D.基于深度學(xué)習(xí)的特征提取10、在數(shù)字圖像的去噪處理中，以下關(guān)于高斯噪聲和椒鹽噪聲的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.高斯噪聲的概率密度函數(shù)服從高斯分布，其值在整個(gè)灰度范圍內(nèi)隨機(jī)出現(xiàn)B.椒鹽噪聲表現(xiàn)為圖像中出現(xiàn)的黑白斑點(diǎn)，對圖像的破壞較大C.去除高斯噪聲和椒鹽噪聲通常需要采用不同的濾波方法和參數(shù)D.對于一幅同時(shí)包含高斯噪聲和椒鹽噪聲的圖像，使用單一的濾波方法就能有效地去除兩種噪聲11、在圖像增強(qiáng)中，限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）的優(yōu)點(diǎn)是（）A.避免過度增強(qiáng)B.增強(qiáng)效果更明顯C.計(jì)算速度快D.以上都不是12、當(dāng)進(jìn)行數(shù)字圖像的對比度拉伸時(shí)，假設(shè)圖像的對比度較低，需要擴(kuò)展灰度級范圍。以下哪種對比度拉伸方法可能更適合保留圖像的細(xì)節(jié)？（）A.線性對比度拉伸B.非線性對比度拉伸，如對數(shù)拉伸C.不進(jìn)行對比度拉伸，認(rèn)為當(dāng)前對比度足夠D.隨機(jī)調(diào)整圖像的灰度值來拉伸對比度13、數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)處理常用于圖像的簡化和特征提取。假設(shè)要去除圖像中的細(xì)小噪聲和孤立點(diǎn)，以下哪種形態(tài)學(xué)操作可能最為有效？（）A.腐蝕B.膨脹C.開運(yùn)算D.閉運(yùn)算14、對于數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算，假設(shè)需要突出圖像中物體的邊緣和輪廓。以下關(guān)于形態(tài)學(xué)梯度的說法哪個(gè)是正確的？（）A.形態(tài)學(xué)梯度能夠有效地檢測物體的邊界B.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算會(huì)模糊圖像的內(nèi)部區(qū)域C.形態(tài)學(xué)梯度對噪聲非常敏感，容易產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)果D.不進(jìn)行形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算，使用原始圖像進(jìn)行分析15、圖像的超分辨率重建旨在從低分辨率圖像中恢復(fù)出高分辨率圖像。假設(shè)我們有一張低分辨率的衛(wèi)星圖像，想要提高其分辨率以獲取更多細(xì)節(jié)。以下哪種超分辨率重建方法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于濾波的方法16、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在圖像中發(fā)生了變形和部分遮擋。以下哪種跟蹤算法可能能夠更好地適應(yīng)這種情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于MeanShift的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法17、圖像壓縮在數(shù)字圖像處理中具有重要意義。假設(shè)要對一組高分辨率的衛(wèi)星圖像進(jìn)行存儲和傳輸，需要選擇一種有效的壓縮算法。以下關(guān)于壓縮算法的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.壓縮比越高越好，而不考慮圖像質(zhì)量的損失B.壓縮和解壓縮的速度要快，以滿足實(shí)時(shí)處理的需求C.能夠保持圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息，盡量減少失真D.算法的復(fù)雜度低，易于實(shí)現(xiàn)和維護(hù)18、數(shù)字圖像的超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一幅低分辨率圖像重建為高分辨率圖像。以下關(guān)于超分辨率重建方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的超分辨率重建方法簡單高效，能夠生成非常清晰的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的超分辨率重建模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且對圖像內(nèi)容有一定的限制C.超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件和物理?xiàng)l件的約束D.所有的超分辨率重建方法都能夠完美恢復(fù)出低分辨率圖像丟失的細(xì)節(jié)信息19、在數(shù)字圖像的目標(biāo)識別中，特征選擇和提取至關(guān)重要。假設(shè)要從一幅圖像中識別出特定的物體。以下關(guān)于特征選擇和提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征能夠準(zhǔn)確地描述物體的特征，優(yōu)于自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和泛化能力C.特征的數(shù)量越多，目標(biāo)識別的準(zhǔn)確率就越高D.特征選擇和提取方法對目標(biāo)識別的性能沒有顯著影響20、數(shù)字圖像的跟蹤技術(shù)常用于視頻處理。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個(gè)快速移動(dòng)的物體，同時(shí)要應(yīng)對光照變化和遮擋等情況，以下哪種跟蹤方法可能更可靠？（）A.基于特征的跟蹤B.基于模型的跟蹤C(jī).基于濾波的跟蹤D.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋數(shù)字圖像在租賃行業(yè)中的作用。2、（本題5分）解釋數(shù)字圖像處理中的多尺度分析概念。3、（本題5分）說明數(shù)字圖像在建筑設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。4、（本題5分）圖像增強(qiáng)中的Gamma校正的作用是什么？5、（本題5分）解釋如何通過數(shù)字圖像處理展示建筑設(shè)計(jì)效果。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用OpenCV對圖像進(jìn)行局部對比度增強(qiáng)。增強(qiáng)圖像的局部對比度，突出圖像的細(xì)節(jié)并顯示結(jié)果。2、（本題5分）編寫程序?qū)D像進(jìn)行噪聲添加。向圖像中添加不同類型的噪聲，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等，并顯示添加噪聲后的圖像。3、（本題5分）編寫程序進(jìn)行圖像的噪聲去除與邊緣保留。在去除噪聲的同時(shí)，盡量保留圖像的邊緣信息。分