青岛科技大学《数字图像处理技术》2022-2023学年第一学期期末试卷

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页青岛科技大学《数字图像处理技术》

2022-2023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2分，共30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、图像分割是将图像分成不同的区域或对象。假设要从一幅复杂的卫星遥感图像中分割出特定的地物类型，如森林、水域和建筑区域。以下关于图像分割方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.阈值分割基于图像的灰度值，通过选择合适的阈值将图像分为前景和背景B.区域生长法从种子点开始，根据像素的相似性逐步合并相邻像素，形成区域C.边缘检测通过检测图像中像素灰度值的突变来确定物体的边缘，进而实现分割D.图像分割算法可以在任何情况下都能准确无误地分割出所有目标区域，不受图像噪声和复杂背景的影响2、当处理数字医学图像，例如X光片或者MRI图像时，假设需要突出显示图像中的特定组织或病变区域。以下哪种图像处理技术可能是最有用的？（）A.图像增强，调整对比度和亮度B.图像分割，分离出感兴趣的区域C.图像配准，与标准模板进行对比D.不进行任何处理，直接由医生观察原始图像3、数字图像的分割后处理用于优化分割结果。假设已经得到了一幅初步分割的细胞图像，以下关于分割后处理方法的描述，正确的是：（）A.形态学开运算可以去除分割区域中的小噪声和孤立点，使分割结果更平滑B.区域合并算法总是能够将正确的区域合并，不会导致过度合并C.分割后处理对最终的图像分析和理解没有作用D.无论分割结果的质量如何，不需要进行后处理，直接使用即可4、在数字图像处理的应用中，以下关于医学图像增强的描述，不准确的是（）A.医学图像增强可以提高病变区域与正常组织的对比度，有助于医生的诊断B.增强操作需要考虑医学图像的特殊性质，如灰度范围和噪声特点C.过度的增强可能会引入虚假信息或掩盖重要的细节，影响诊断的准确性D.任何一种图像增强方法都适用于所有类型的医学图像，且效果都是一致的5、图像的色彩空间在数字图像处理中有着重要作用。假设要对一张彩色图像进行处理，以突出特定颜色的物体。以下关于色彩空间的描述，哪一项是不准确的？（）A.RGB色彩空间是最常见的用于显示设备的色彩空间B.HSV色彩空间将颜色的信息分为色调、饱和度和明度，便于颜色的提取和处理C.YUV色彩空间常用于电视信号的传输和处理D.不同的色彩空间可以相互转换，且转换过程不会引入任何误差6、数字图像的色彩校正用于调整图像的色彩偏差。假设一张照片的色彩存在偏差，需要进行校正。以下关于色彩校正方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过调整白平衡来校正图像的色温偏差B.色彩曲线调整可以对图像的不同色彩通道进行非线性调整C.基于直方图的色彩均衡能够自动校正图像的色彩偏差D.色彩校正不会改变图像的整体色调和风格7、在数字图像的加密处理中，保障图像的安全性和隐私性至关重要。假设要对一幅机密图像进行加密传输。以下关于图像加密的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用对称加密算法如AES对图像进行加密，加密和解密使用相同的密钥B.非对称加密算法如RSA可以用于数字签名和密钥交换，保障加密的安全性C.图像加密后完全变成无意义的随机噪声，无法从中获取任何关于原始图像的信息D.图像加密技术可以完全防止图像被非法破解和窃取，不需要其他安全措施8、在数字图像的目标跟踪中，需要在连续的图像帧中定位和跟踪特定的目标。假设目标在运动过程中发生了变形和光照变化，以下哪种目标跟踪算法能够较好地适应这些变化？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪B.基于粒子滤波的跟踪C.基于深度学习的跟踪D.基于均值漂移的跟踪9、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光照不足而显得灰暗的室内图像，需要增强其对比度和亮度，以使图像中的细节更加清晰可见。以下哪种方法可能是最有效的？（）A.直接线性拉伸图像的灰度值范围B.使用直方图均衡化，重新分布灰度级C.对图像进行中值滤波，去除噪声后再调整亮度D.降低图像的分辨率，减少数据量来突出主要信息10、在数字图像的频域处理中，假设需要对图像的高频部分进行抑制以平滑图像，同时保留低频部分的主要信息。以下哪种滤波器可能是最适用的？（）A.低通滤波器，允许低频通过，阻止高频B.高通滤波器，允许高频通过，阻止低频C.带通滤波器，允许特定频段通过D.不使用滤波器，直接处理原始图像11、数字图像的纹理分析可以用于图像分类和识别。假设要分析一张织物图像的纹理特征，以下哪种纹理分析方法可能提供更有区分度的特征？（）A.灰度共生矩阵B.纹理频谱C.小波变换纹理分析D.以上方法结合使用12、在数字图像的光照校正中，对于一幅因光照不均匀导致部分区域过亮或过暗的图像，需要进行光照均衡处理。以下哪种方法可能更有效地校正光照？（）A.基于Retinex理论的方法B.基于直方图规定化的方法C.基于梯度域的方法D.以上都是13、在数字图像的超分辨率重建中，假设要从一幅低分辨率图像生成高分辨率图像，并恢复丢失的细节。以下哪种方法可能会产生更逼真的高分辨率结果？（）A.基于插值的方法，如双线性插值B.基于深度学习的超分辨率模型，如SRCNNC.直接对低分辨率图像进行锐化处理D.不进行超分辨率重建，使用原始低分辨率图像14、在数字图像的边缘检测中，用于提取图像中的物体轮廓。假设要检测一幅电路板图像中的线路边缘，以下关于边缘检测算子的描述，正确的是：（）A.Sobel算子对噪声比较敏感，容易检测出虚假边缘B.Canny算子能够在检测边缘的同时有效地抑制噪声，得到较为准确的边缘C.Roberts算子在检测斜向边缘时效果最佳，其他方向的边缘检测效果较差D.边缘检测算子的选择对最终的边缘检测结果影响不大，可以随意选择15、在数字图像的去马赛克处理中，假设图像传感器采集的原始数据是经过颜色滤波阵列（CFA）采样的，需要恢复出全彩色图像。以下哪种去马赛克算法可能更能准确地恢复颜色信息？（）A.基于邻域的去马赛克算法B.基于边缘的去马赛克算法C.基于深度学习的去马赛克模型D.不进行去马赛克处理，直接使用采样后的图像二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述数字图像在电子商务中的应用。2、（本题5分）简述数字图像在军事中的应用场景。3、（本题5分）说明数字图像在养老服务中的应用。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究图像的盲去卷积算法。2、（本题5分）研究图像的直方图均衡化在图像增强中的优缺点。3、（本题5分）探讨图像的基于Gabor滤波器的纹理特征提取方法。4、（本题5分）分析图像的色彩空间转换（如RGB到HSV）的用途。5、（本题5分）分析基于深度学习的目标检测算法（如FasterR-CNN）。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）实现图像的边缘检测与颜色量化的组合应用。先