北京理工大学《数字图像处理》2021-2022学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页北京理工大学《数字图像处理》

2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、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、在数字图像的加密处理中，假设要保护一幅机密图像的内容不被泄露。以下关于加密算法的安全性，哪一项是最为重要的？（）A.加密后的图像难以被破解，恢复原始图像B.加密和解密的速度快，满足实时需求C.加密算法的复杂度低，易于实现D.加密后的图像视觉效果好，不影响观看2、在数字图像的分割方法中，以下哪种方法基于图像的灰度值相似性进行分割？（）A.阈值分割B.边缘检测分割C.区域生长分割D.聚类分割。假设图像的前景和背景在灰度值上有明显的差异，需要一种简单有效的分割方法将其分开，上述哪种方法能够基于灰度值的差异实现准确分割，并说明其分割的依据和步骤3、在数字图像处理中，图像增强是常见的操作之一。假设我们有一张由于曝光不足而显得灰暗的风景照片，需要对其进行增强以突出细节和改善视觉效果。以下哪种图像增强方法主要是通过扩展图像的灰度级动态范围来实现的？（）A.直方图均衡化B.灰度变换C.中值滤波D.高斯滤波4、图像的频域处理可以实现一些特定的效果。假设要对一张图像进行高通滤波，以增强图像的边缘信息。以下关于图像频域处理的描述，哪一项是错误的？（）A.傅里叶变换将图像从空域转换到频域，便于进行频域处理B.高通滤波通过保留图像的高频分量，突出图像的边缘和细节C.频域处理后的图像可以通过逆傅里叶变换转换回空域D.图像的频域处理比空域处理计算复杂度低，效率更高5、图像的频域处理可以用于图像增强和滤波。假设我们有一张图像，其频谱中高频部分主要包含了图像的边缘和细节信息。如果想要增强图像的边缘，以下哪种频域滤波器可能会被使用？（）A.低通滤波器B.高通滤波器C.带通滤波器D.带阻滤波器6、在数字图像的分割中，要将一幅图像中的前景物体从背景中准确地分离出来。假设图像中的物体和背景在颜色、纹理等特征上有一定的相似性，以下哪种图像分割方法可能更有效？（）A.阈值分割，基于像素灰度值设定阈值B.区域生长，从种子点开始逐步合并相似区域C.边缘检测结合形态学操作D.随机分割图像，不考虑图像的特征7、在数字图像的去雾处理中，假设要恢复一幅被雾气模糊的户外图像。以下关于去雾方法的原理，哪一项是不正确的？（）A.基于物理模型，估计雾气的浓度和传播参数B.利用暗通道先验知识，恢复清晰的图像C.通过增加图像的对比度来去除雾气的影响D.对图像进行颜色校正，消除雾气导致的偏色8、图像的锐化处理可以增强图像的边缘和细节。假设要对一张模糊的图像进行锐化。以下关于图像锐化方法的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过一阶导数算子，如罗伯特算子，检测图像的边缘B.二阶导数算子，如拉普拉斯算子，对噪声比较敏感，一般需要先进行平滑处理C.反锐化掩蔽是一种基于原始图像和模糊图像差值的锐化方法D.图像锐化处理不会增强图像中的噪声9、数字图像的分类是将图像划分到不同的类别中。假设要对一组动物图像进行分类。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是错误的？（）A.支持向量机（SVM）可以在高维特征空间中寻找最优分类超平面B.决策树通过一系列的判断条件对图像进行分类C.深度学习中的卷积神经网络在图像分类任务中具有强大的能力D.图像分类的准确率只取决于所使用的分类算法，与数据的质量和特征无关10、在数字图像的频域处理中，傅里叶变换是重要的工具。假设要分析图像的周期性纹理特征，以下关于傅里叶变换的应用，哪一项是不正确的？（）A.通过傅里叶变换的频谱可以判断图像中纹理的方向和周期B.对傅里叶变换后的频谱进行滤波操作，可以去除或增强特定频率的成分C.傅里叶变换只能用于处理灰度图像，不能用于彩色图像D.快速傅里叶变换（FFT）可以提高计算效率11、图像的配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张有一定旋转和平移差异的图像进行精确配准。以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（）A.基于特征的配准方法通过提取图像中的显著特征进行匹配，对图像的变形适应性强B.基于灰度的配准方法直接比较图像的灰度值，计算简单，但精度较低C.图像配准过程中，初始估计的配准参数对最终配准结果没有影响D.无论图像的差异有多大，都可以通过一次配准操作达到完美的对齐效果12、在数字图像的形态学处理中，膨胀和腐蚀操作经常被使用。假设要对一张二值图像进行处理，以填充孔洞和消除小的孤立区域。以下关于形态学操作的描述，哪一项是不准确的？（）A.膨胀操作可以使图像中的目标区域扩大B.腐蚀操作可以使图像中的目标区域缩小C.开运算先腐蚀后膨胀，用于去除图像中的小物体和突出部分D.形态学操作对图像的处理结果不受结构元素的形状和大小的影响13、图像的锐化处理用于增强图像的边缘和细节。假设要对一幅模糊的人像照片进行锐化，以下关于图像锐化方法的描述，正确的是：（）A.拉普拉斯锐化会增强图像中的噪声，需要在锐化前进行去噪处理B.高通滤波锐化能够在增强边缘的同时保持图像的整体平滑度C.图像锐化的程度越大越好，可以使图像更加清晰D.锐化处理对图像的色彩平衡没有影响，不需要考虑14、数字图像的锐化处理可以增强图像的边缘和细节。假设要对一张模糊的图像进行锐化，使其看起来更清晰，以下哪种锐化方法可能更有效且不易产生过度增强的现象？（）A.梯度锐化B.高通滤波锐化C.反锐化掩模D.以上方法结合使用15、数字图像的质量评价对于评估图像处理算法的效果至关重要。假设要评价一幅经过增强处理后的图像质量，以下关于图像质量评价指标的描述，正确的是：（）A.峰值信噪比（PSNR）能够准确反映人眼对图像质量的主观感受B.结构相似性指数（SSIM）考虑了图像的结构信息，比PSNR更符合人眼视觉特性C.图像质量评价指标只适用于特定类型的图像处理算法，不具有通用性D.无论图像的内容和应用场景如何，一种质量评价指标都能全面评价图像质量二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述彩色图像分割中的颜色特征利用。2、（本题5分）简述数字图像在博物馆展示中的应用。3、（本题5分）解释医学图像重建中的滤波反投影法。4、（本题5分）简述图像质量评价的指标。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究图像的基于深度学习的图像修复的泛化能力。2、（本题5分）探讨图像的基于liftingwavelet变换的图像特征提取方法。3、（本题5分）对一幅视网膜图像进行血管分割，评估分割算法的精度。4、（本题5分）分析一幅灰度图像的直方图，并说明其反映的图像亮度分布特征。5、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像检索性能评估指标。四、编程题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）编写程序进行图像的对比度拉伸与颜色量化的组合处理。先进行对比度拉伸，然后进行颜色量化。2、（本题10分）编写一个