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自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页,共3页北京化工大学《数字图像处理》

2021-2022学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共15个小题,每小题1分,共15分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、图像的融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像中。假设要将一张红外图像和一张可见光图像融合。以下关于图像融合方法的描述,哪一项是错误的?()A.可以基于像素级的融合方法,直接对像素值进行加权或组合B.特征级融合方法先提取图像的特征,然后进行融合C.决策级融合方法根据图像的分类或决策结果进行融合D.图像融合的结果总是能够完美地结合多幅图像的优势,不存在任何缺陷2、图像分割是将图像划分为不同区域的过程。以下关于阈值分割方法的描述,不正确的是()A.阈值分割通过选择合适的灰度阈值,将图像分为前景和背景两部分B.可以通过手动设定阈值或使用自动阈值选择算法来确定分割阈值C.阈值分割方法简单高效,但对于灰度分布复杂或存在噪声的图像效果不佳D.阈值分割能够适用于所有类型的图像,并且总是能够准确地分割出目标区域3、在数字图像的图像融合中,以下哪种融合规则能够在保留源图像重要信息的同时避免产生明显的拼接痕迹?()A.基于像素的融合B.基于区域的融合C.基于特征的融合D.以上都是。假设需要将多幅具有不同特征和信息的图像融合成一幅综合的图像,上述哪种融合规则能够实现信息的有效整合和过渡的自然平滑,并解释其在融合过程中的策略和效果4、数字图像处理中的图像分割是将图像分成不同的区域。假设要对一张细胞图像进行分割,以区分不同的细胞结构。以下关于图像分割方法的选择,哪一项是不合适的?()A.阈值分割,基于像素值的阈值进行区域划分B.区域生长法,从种子点开始逐步合并相似区域C.基于深度学习的分割方法,如卷积神经网络D.随机分割,不考虑图像的特征和结构5、数字图像的水印嵌入是一种版权保护手段。假设要在一幅数字图像中嵌入不可见的水印信息,以下关于水印的鲁棒性,哪一项是需要重点关注的?()A.水印在图像经过常见的处理操作(如压缩、滤波)后仍能被检测到B.水印的嵌入不影响图像的视觉质量C.水印的嵌入和提取过程简单快速D.水印信息的容量足够大,能够包含丰富的版权信息6、数字图像的去雾处理可以改善在雾天拍摄的图像质量。假设要对一张有雾的风景图像进行去雾处理。以下关于图像去雾方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于物理模型的去雾方法通过分析雾的形成原理,反推无雾图像B.暗通道先验算法是一种有效的去雾方法,基于对无雾图像的统计规律C.深度学习方法在图像去雾中也有应用,能够自动学习雾的特征和去雾规律D.图像去雾处理总是能够完全去除雾气的影响,恢复出清晰的原始场景7、数字图像的军事应用中,例如目标识别和战场侦察。假设要从卫星图像中快速识别出军事目标,以下哪种图像处理技术可能需要结合地理信息系统(GIS)数据?()A.图像分类B.图像融合C.图像配准D.图像加密8、在数字图像的超分辨率重建中,提高图像的分辨率。假设要将一幅低分辨率的卫星图像重建为高分辨率图像,以下关于超分辨率重建方法的描述,正确的是:()A.基于插值的方法简单快速,但重建的图像容易出现锯齿和模糊B.深度学习方法在超分辨率重建中效果不佳,无法生成清晰的细节C.超分辨率重建的结果不受原始低分辨率图像的质量和信息量的限制D.图像的超分辨率重建只需要考虑空间分辨率的提高,不需要考虑频谱信息9、在数字图像的复原处理中,用于恢复由于各种原因而退化的图像。假设一幅图像由于相机抖动而模糊,以下关于图像复原方法的描述,正确的是:()A.逆滤波方法可以完全恢复由于运动模糊造成的图像退化,效果理想B.维纳滤波考虑了噪声的影响,在存在噪声的情况下比逆滤波效果更好C.图像复原过程中不需要对退化模型进行准确估计,也能得到较好的结果D.图像的退化程度对复原方法的选择没有影响,任何方法都可以尝试10、在数字图像的边缘检测中,以下关于Roberts算子的描述,不准确的是()A.Roberts算子是一种基于梯度的边缘检测算子,计算简单快速B.它对噪声比较敏感,容易检测出虚假边缘C.Roberts算子在检测斜向边缘时效果较好,但对水平和垂直边缘的检测能力较弱D.Roberts算子适用于各种类型和分辨率的图像,其检测结果具有很高的准确性和稳定性11、在数字图像的加密和解密中,假设要对一张重要的图像进行加密保护。以下关于图像加密方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过置乱图像的像素位置来实现加密B.可以使用混沌系统生成加密密钥,增加加密的安全性C.图像加密后,其统计特性与原始图像完全相同,无法被攻击者分析D.图像解密是加密的逆过程,能够准确恢复原始图像12、对于一幅包含大量噪声的数字图像,例如椒盐噪声,需要对其进行去噪处理同时尽量保留图像的边缘和细节信息。以下哪种去噪方法可能更适合?()A.均值滤波,用邻域像素的平均值代替中心像素B.中值滤波,用邻域像素的中值代替中心像素C.高斯滤波,基于高斯函数对像素进行加权平均D.不进行任何去噪处理,保留原始的含噪图像13、数字图像的特征提取对于图像识别和分类至关重要。假设要对一组人物面部图像进行特征提取,以用于人脸识别系统,以下哪种特征提取方法可能具有较好的性能?()A.基于纹理的特征提取B.基于形状的特征提取C.基于主成分分析(PCA)的特征提取D.基于深度学习的特征提取14、在数字图像的加密技术中,以下哪种加密算法能够提供较高的安全性?()A.DES加密算法B.AES加密算法C.RSA加密算法D.以上都是。假设需要对一幅包含敏感信息的数字图像进行加密传输,要求加密后的图像在没有正确密钥的情况下难以被破解,上述哪种加密算法能够满足这一高安全性的需求,并解释其加密强度和安全性保障机制15、数字图像的色彩校正用于调整图像的色彩偏差。假设要对一幅偏色的风景照片进行色彩校正,以下关于色彩校正方法的描述,正确的是:()A.白平衡方法能够有效地校正由于光照条件导致的色彩偏差,但对复杂的偏色情况效果有限B.色彩空间转换可以解决所有的色彩校正问题,无需其他操作C.色彩校正不需要考虑图像的拍摄设备和拍摄环境D.无论图像的偏色程度如何,一种色彩校正方法都能完美解决二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)说明数字图像在艺术创作中的应用。2、(本题5分)说明图像分割中的过度分割和欠分割问题。3、(本题5分)在工业检测图像中,如何进行尺寸测量?4、(本题5分)说明数字图像客观质量评价指标有哪些。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析图像的对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)。2、(本题5分)探讨图像的基于深度学习的图像增强方法。3、(本题5分)对一幅面部图像进行表情识别,评估识别算法的准确性。4、(本题5分)探讨图像的基于水平集和区域合并的图像分割算法。5、(本题5分)研究图像的基于深度学习的图像增强的可解释性。四、编程题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)利用Python和相关图像处理库,读取一张图像,对其进行直方图均衡化处理,以增强图像的对比度,并展示处理前后的图像直方图和图像效果。2、(本题10分)使用Python和OpenCV库,实现对一张彩色图像的灰度化处理,并显示原始图像和灰度

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