自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁北京化工大學《數字圖像處理》

2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、圖像的融合是將多幅圖像的信息綜合到一幅圖像中。假設要將一張紅外圖像和一張可見光圖像融合。以下關于圖像融合方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以基于像素級的融合方法，直接對像素值進行加權或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征，然后進行融合C.決策級融合方法根據圖像的分類或決策結果進行融合D.圖像融合的結果總是能夠完美地結合多幅圖像的優勢，不存在任何缺陷2、圖像分割是將圖像劃分為不同區域的過程。以下關于閾值分割方法的描述，不正確的是（）A.閾值分割通過選擇合適的灰度閾值，將圖像分為前景和背景兩部分B.可以通過手動設定閾值或使用自動閾值選擇算法來確定分割閾值C.閾值分割方法簡單高效，但對于灰度分布復雜或存在噪聲的圖像效果不佳D.閾值分割能夠適用于所有類型的圖像，并且總是能夠準確地分割出目標區域3、在數字圖像的圖像融合中，以下哪種融合規則能夠在保留源圖像重要信息的同時避免產生明顯的拼接痕跡？（）A.基于像素的融合B.基于區域的融合C.基于特征的融合D.以上都是。假設需要將多幅具有不同特征和信息的圖像融合成一幅綜合的圖像，上述哪種融合規則能夠實現信息的有效整合和過渡的自然平滑，并解釋其在融合過程中的策略和效果4、數字圖像處理中的圖像分割是將圖像分成不同的區域。假設要對一張細胞圖像進行分割，以區分不同的細胞結構。以下關于圖像分割方法的選擇，哪一項是不合適的？（）A.閾值分割，基于像素值的閾值進行區域劃分B.區域生長法，從種子點開始逐步合并相似區域C.基于深度學習的分割方法，如卷積神經網絡D.隨機分割，不考慮圖像的特征和結構5、數字圖像的水印嵌入是一種版權保護手段。假設要在一幅數字圖像中嵌入不可見的水印信息，以下關于水印的魯棒性，哪一項是需要重點關注的？（）A.水印在圖像經過常見的處理操作（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信息6、數字圖像的去霧處理可以改善在霧天拍攝的圖像質量。假設要對一張有霧的風景圖像進行去霧處理。以下關于圖像去霧方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于物理模型的去霧方法通過分析霧的形成原理，反推無霧圖像B.暗通道先驗算法是一種有效的去霧方法，基于對無霧圖像的統計規律C.深度學習方法在圖像去霧中也有應用，能夠自動學習霧的特征和去霧規律D.圖像去霧處理總是能夠完全去除霧氣的影響，恢復出清晰的原始場景7、數字圖像的軍事應用中，例如目標識別和戰場偵察。假設要從衛星圖像中快速識別出軍事目標，以下哪種圖像處理技術可能需要結合地理信息系統（GIS）數據？（）A.圖像分類B.圖像融合C.圖像配準D.圖像加密8、在數字圖像的超分辨率重建中，提高圖像的分辨率。假設要將一幅低分辨率的衛星圖像重建為高分辨率圖像，以下關于超分辨率重建方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但重建的圖像容易出現鋸齒和模糊B.深度學習方法在超分辨率重建中效果不佳，無法生成清晰的細節C.超分辨率重建的結果不受原始低分辨率圖像的質量和信息量的限制D.圖像的超分辨率重建只需要考慮空間分辨率的提高，不需要考慮頻譜信息9、在數字圖像的復原處理中，用于恢復由于各種原因而退化的圖像。假設一幅圖像由于相機抖動而模糊，以下關于圖像復原方法的描述，正確的是：（）A.逆濾波方法可以完全恢復由于運動模糊造成的圖像退化，效果理想B.維納濾波考慮了噪聲的影響，在存在噪聲的情況下比逆濾波效果更好C.圖像復原過程中不需要對退化模型進行準確估計，也能得到較好的結果D.圖像的退化程度對復原方法的選擇沒有影響，任何方法都可以嘗試10、在數字圖像的邊緣檢測中，以下關于Roberts算子的描述，不準確的是（）A.Roberts算子是一種基于梯度的邊緣檢測算子，計算簡單快速B.它對噪聲比較敏感，容易檢測出虛假邊緣C.Roberts算子在檢測斜向邊緣時效果較好，但對水平和垂直邊緣的檢測能力較弱D.Roberts算子適用于各種類型和分辨率的圖像，其檢測結果具有很高的準確性和穩定性11、在數字圖像的加密和解密中，假設要對一張重要的圖像進行加密保護。以下關于圖像加密方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過置亂圖像的像素位置來實現加密B.可以使用混沌系統生成加密密鑰，增加加密的安全性C.圖像加密后，其統計特性與原始圖像完全相同，無法被攻擊者分析D.圖像解密是加密的逆過程，能夠準確恢復原始圖像12、對于一幅包含大量噪聲的數字圖像，例如椒鹽噪聲，需要對其進行去噪處理同時盡量保留圖像的邊緣和細節信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.均值濾波，用鄰域像素的平均值代替中心像素B.中值濾波，用鄰域像素的中值代替中心像素C.高斯濾波，基于高斯函數對像素進行加權平均D.不進行任何去噪處理，保留原始的含噪圖像13、數字圖像的特征提取對于圖像識別和分類至關重要。假設要對一組人物面部圖像進行特征提取，以用于人臉識別系統，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.基于深度學習的特征提取14、在數字圖像的加密技術中，以下哪種加密算法能夠提供較高的安全性？（）A.DES加密算法B.AES加密算法C.RSA加密算法D.以上都是。假設需要對一幅包含敏感信息的數字圖像進行加密傳輸，要求加密后的圖像在沒有正確密鑰的情況下難以被破解，上述哪種加密算法能夠滿足這一高安全性的需求，并解釋其加密強度和安全性保障機制15、數字圖像的色彩校正用于調整圖像的色彩偏差。假設要對一幅偏色的風景照片進行色彩校正，以下關于色彩校正方法的描述，正確的是：（）A.白平衡方法能夠有效地校正由于光照條件導致的色彩偏差，但對復雜的偏色情況效果有限B.色彩空間轉換可以解決所有的色彩校正問題，無需其他操作C.色彩校正不需要考慮圖像的拍攝設備和拍攝環境D.無論圖像的偏色程度如何，一種色彩校正方法都能完美解決二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明數字圖像在藝術創作中的應用。2、（本題5分）說明圖像分割中的過度分割和欠分割問題。3、（本題5分）在工業檢測圖像中，如何進行尺寸測量？4、（本題5分）說明數字圖像客觀質量評價指標有哪些。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析圖像的對比度受限自適應直方圖均衡化（CLAHE）。2、（本題5分）探討圖像的基于深度學習的圖像增強方法。3、（本題5分）對一幅面部圖像進行表情識別，評估識別算法的準確性。4、（本題5分）探討圖像的基于水平集和區域合并的圖像分割算法。5、（本題5分）研究圖像的基于深度學習的圖像增強的可解釋性。四、編程題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）利用Python和相關圖像處理庫，讀取一張圖像，對其進行直方圖均衡化處理，以增強圖像的對比度，并展示處理前后的圖像直方圖和圖像效果。2、（本題10分）使用Python和OpenCV庫，實現對一張彩色圖像的灰度化處理，并顯示原始圖像和灰度