站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁長(zhǎng)春理工大學(xué)

《圖像處理基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、數(shù)字圖像的匹配和識(shí)別是許多應(yīng)用的基礎(chǔ)。假設(shè)我們要在一個(gè)圖像庫中查找與給定圖像相似的圖像。以下哪種圖像匹配方法通常基于特征點(diǎn)的提取和匹配？（）A.基于灰度值的匹配B.基于模板的匹配C.基于特征的匹配D.基于區(qū)域的匹配2、在數(shù)字圖像的水印嵌入和提取中，要保證水印的不可見性和魯棒性。假設(shè)要在一張數(shù)字圖像中嵌入版權(quán)信息水印，以下哪種水印嵌入方法可能在抵抗常見圖像處理操作時(shí)表現(xiàn)更好？（）A.空間域水印嵌入B.變換域水印嵌入C.基于深度學(xué)習(xí)的水印嵌入D.以上方法根據(jù)需求選擇3、在數(shù)字圖像的智能安防系統(tǒng)中，例如門禁系統(tǒng)中的人臉驗(yàn)證。假設(shè)要提高人臉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率和速度，以下關(guān)于圖像處理和算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)有效的人臉特征B.圖像預(yù)處理可以減少光照和姿態(tài)的影響C.特征匹配的計(jì)算復(fù)雜度越低，驗(yàn)證速度越快D.單一的算法可以適用于所有的安防場(chǎng)景4、數(shù)字圖像處理是一門涉及眾多技術(shù)和應(yīng)用的學(xué)科。在圖像增強(qiáng)方面，以下關(guān)于直方圖均衡化的描述，不正確的是（）A.直方圖均衡化通過重新分布圖像的灰度級(jí)，使得圖像的對(duì)比度得到增強(qiáng)B.它能夠有效地改善圖像中過暗或過亮區(qū)域的細(xì)節(jié)顯示C.直方圖均衡化會(huì)導(dǎo)致圖像的顏色信息發(fā)生改變，因此不適用于彩色圖像D.對(duì)于所有類型的圖像，直方圖均衡化都能取得理想的增強(qiáng)效果，且不會(huì)引入噪聲5、在數(shù)字圖像的目標(biāo)檢測(cè)中，以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上都是。假設(shè)需要構(gòu)建一個(gè)高效準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，處理海量的圖像數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)檢測(cè)出多種目標(biāo)，上述哪個(gè)深度學(xué)習(xí)框架能夠提供強(qiáng)大的支持和優(yōu)化，同時(shí)說明其在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用6、數(shù)字圖像的加密可以采用多種方式。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一種對(duì)圖像內(nèi)容具有高度保密性的加密方法，同時(shí)加密和解密速度要快，以下哪種加密方式可能更符合要求？（）A.對(duì)稱加密B.非對(duì)稱加密C.流加密D.塊加密7、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆＜僭O(shè)我們有一張細(xì)胞圖像，需要將不同的細(xì)胞從背景中分割出來。以下哪種圖像分割方法通常基于像素的灰度值相似性來進(jìn)行分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長(zhǎng)C.邊緣檢測(cè)分割D.基于聚類的分割8、對(duì)于數(shù)字圖像的特征提取，假設(shè)需要從圖像中提取能夠有效描述圖像內(nèi)容的特征，用于圖像識(shí)別和分類任務(wù)。以下哪種特征可能具有較好的區(qū)分能力和魯棒性？（）A.圖像的顏色直方圖特征B.圖像的邊緣方向特征C.圖像的紋理特征，如灰度共生矩陣D.隨機(jī)選擇一些像素值作為特征9、在數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)中，不同的邊緣檢測(cè)算子具有不同的特點(diǎn)。假設(shè)要檢測(cè)圖像中較為微弱和模糊的邊緣，以下哪種邊緣檢測(cè)算子可能效果不佳？（）A.Sobel算子B.Canny算子C.Roberts算子D.Laplacian算子10、在數(shù)字圖像的壓縮感知理論中，通過少量的測(cè)量值可以重構(gòu)出原始圖像。假設(shè)我們要對(duì)一幅圖像進(jìn)行壓縮感知處理，以下關(guān)于壓縮感知的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.壓縮感知需要先對(duì)圖像進(jìn)行稀疏表示B.測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)對(duì)壓縮感知的效果有重要影響C.壓縮感知可以在任何情況下完美重構(gòu)原始圖像D.壓縮感知適用于數(shù)據(jù)量大且具有稀疏性的圖像11、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12、數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算常用于突出圖像的邊緣。假設(shè)要對(duì)一幅二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算。以下關(guān)于形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算的描述，正確的是：（）A.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算可以通過膨脹圖像減去腐蝕圖像來實(shí)現(xiàn)，能夠清晰地突出物體的邊緣B.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算對(duì)噪聲非常敏感，容易產(chǎn)生錯(cuò)誤的邊緣信息C.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算的結(jié)果與原圖像的大小和形狀完全相同，只是邊緣得到了增強(qiáng)D.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算只適用于簡(jiǎn)單的二值圖像，對(duì)復(fù)雜的灰度圖像效果不佳13、當(dāng)處理數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像，例如X光片或者M(jìn)RI圖像時(shí)，假設(shè)需要突出顯示圖像中的特定組織或病變區(qū)域。以下哪種圖像處理技術(shù)可能是最有用的？（）A.圖像增強(qiáng)，調(diào)整對(duì)比度和亮度B.圖像分割，分離出感興趣的區(qū)域C.圖像配準(zhǔn)，與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行對(duì)比D.不進(jìn)行任何處理，直接由醫(yī)生觀察原始圖像14、在數(shù)字圖像的復(fù)原處理中，用于恢復(fù)由于各種原因而退化的圖像。假設(shè)一幅圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而模糊，以下關(guān)于圖像復(fù)原方法的描述，正確的是：（）A.逆濾波方法可以完全恢復(fù)由于運(yùn)動(dòng)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(fù)原過程中不需要對(duì)退化模型進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)，也能得到較好的結(jié)果D.圖像的退化程度對(duì)復(fù)原方法的選擇沒有影響，任何方法都可以嘗試15、圖像的色彩空間在數(shù)字圖像處理中有著重要作用。假設(shè)要對(duì)一張彩色圖像進(jìn)行處理，以突出特定顏色的物體。以下關(guān)于色彩空間的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.RGB色彩空間是最常見的用于顯示設(shè)備的色彩空間B.HSV色彩空間將顏色的信息分為色調(diào)、飽和度和明度，便于顏色的提取和處理C.YUV色彩空間常用于電視信號(hào)的傳輸和處理D.不同的色彩空間可以相互轉(zhuǎn)換，且轉(zhuǎn)換過程不會(huì)引入任何誤差16、數(shù)字圖像的特征匹配在三維重建和圖像拼接等應(yīng)用中起著關(guān)鍵作用。假設(shè)要對(duì)兩張相似的圖像進(jìn)行特征匹配。以下關(guān)于特征匹配的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用尺度不變特征變換（SIFT）等算法提取具有不變性的特征B.特征匹配需要在特征空間中計(jì)算特征之間的相似度C.誤匹配可以通過隨機(jī)抽樣一致性（RANSAC）等算法進(jìn)行剔除D.特征匹配的結(jié)果不受圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移等變換的影響17、當(dāng)進(jìn)行數(shù)字圖像的多分辨率分析時(shí)，以下哪種變換常用于分解圖像的不同頻率成分？（）A.傅里葉變換B.小波變換C.離散余弦變換D.拉普拉斯變換。假設(shè)需要對(duì)圖像進(jìn)行多尺度的處理和分析，以提取不同層次的特征和信息，上述哪種變換能夠?qū)D像分解為不同分辨率的子帶，同時(shí)說明其在多分辨率分析中的特點(diǎn)和應(yīng)用18、在數(shù)字圖像的壓縮感知領(lǐng)域，通過少量測(cè)量值恢復(fù)原始圖像。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行壓縮感知處理，以減少存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬，以下哪種壓縮感知算法可能更具優(yōu)勢(shì)？（）A.隨機(jī)投影B.匹配追蹤C(jī).正交匹配追蹤D.壓縮采樣匹配追蹤19、數(shù)字圖像的復(fù)原旨在去除圖像中的退化因素，恢復(fù)原始圖像。假設(shè)圖像由于運(yùn)動(dòng)模糊而退化，要對(duì)其進(jìn)行復(fù)原。以下關(guān)于圖像復(fù)原方法的描述，正確的是：（）A.可以通過建立準(zhǔn)確的退化模型，然后進(jìn)行逆運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)圖像的完美復(fù)原B.圖像復(fù)原過程中，噪聲的存在不會(huì)對(duì)復(fù)原效果產(chǎn)生影響C.盲圖像復(fù)原不需要關(guān)于退化的先驗(yàn)知識(shí)，也能取得較好的效果D.圖像復(fù)原的效果受到多種因素的限制，通常無法完全恢復(fù)原始圖像20、圖像分割是將圖像劃分為不同區(qū)域的過程。以下關(guān)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(dòng)設(shè)定閾值或使用自動(dòng)閾值選擇算法來確定分割閾值C.閾值分割方法簡(jiǎn)單高效，但對(duì)于灰度分布復(fù)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(zhǔn)確地分割出目標(biāo)區(qū)域二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述Frei-Chen算子在邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用。2、（本題5分）如何計(jì)算數(shù)字圖像的存儲(chǔ)空間？3、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像壓縮中的矢量量化方法。4、（本題5分）解釋數(shù)字圖像腐蝕和膨脹運(yùn)算的作用。5、（本題5分）解釋Canny算子中雙閾值的選擇原則。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）編寫一個(gè)程序，使用OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像的老照片效果和負(fù)片效果結(jié)合處理。將老照片效果和負(fù)片效果結(jié)合，對(duì)圖像進(jìn)行處理并顯示結(jié)果。2、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序?qū)崿F(xiàn)圖像的分割與合并的智能動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化。改進(jìn)智能動(dòng)態(tài)調(diào)整分割和合并的算法，輸入圖像并展示優(yōu)化后的效果。3、（本題5分）編寫程序進(jìn)行圖像的亮度調(diào)整與邊緣檢測(cè)的組合應(yīng)用。先調(diào)整亮度，然后進(jìn)行邊緣檢測(cè)。4、（本題5分）編寫程序進(jìn)行圖像的伽馬校正。給定一張圖像和伽馬值，對(duì)圖像進(jìn)行伽