山东师范大学《数字图像处理》2020-2021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页山东师范大学

《数字图像处理》2020-2021学年第一学期期末试卷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、对于数字图像的运动估计，假设要在视频序列中估计物体的运动轨迹和速度。以下哪种方法可能在存在噪声和遮挡的情况下更可靠？（）A.基于块匹配的运动估计方法B.基于光流的运动估计方法C.不考虑物体的运动，只处理每一帧独立的图像D.随机猜测物体的运动状态2、在数字图像的复原中，假设一张图像由于相机抖动而模糊。以下关于图像复原方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过建立图像的退化模型，反推出原始清晰图像B.维纳滤波是一种常用的图像复原方法，能够根据噪声和图像的统计特性进行复原C.图像复原能够完全恢复出原始清晰的图像，不存在任何误差D.正则化方法可以在图像复原中引入先验知识，提高复原效果3、图像分割是将图像分成不同的区域或对象。假设我们有一张细胞图像，需要将不同的细胞从背景中分割出来。以下哪种图像分割方法通常基于像素的灰度值相似性来进行分割？（）A.阈值分割B.区域生长C.边缘检测分割D.基于聚类的分割4、数字图像的质量评价指标对于评估图像处理算法的效果非常重要。假设要评价一幅经过处理的图像的质量。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）越高，图像质量越好，能够准确反映人眼的主观感受B.结构相似性指数（SSIM）只考虑图像的结构信息，对图像的亮度和对比度变化不敏感C.均方误差（MSE）越小，图像质量越高，是最可靠的图像质量评价指标D.不同的图像质量评价指标各有优缺点，需要结合使用来全面评估图像质量5、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6、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7、图像的立体匹配是获取图像深度信息的关键步骤。假设我们有一对立体图像，需要计算每个像素的视差。以下哪种立体匹配算法通常基于全局优化的思想？（）A.基于动态规划的立体匹配B.基于图割的立体匹配C.基于特征的立体匹配D.基于区域的立体匹配8、数字图像的立体匹配用于获取图像的深度信息。假设要对一组立体图像进行匹配以生成深度图，以下关于立体匹配方法的描述，正确的是：（）A.基于区域的立体匹配算法计算简单，但对弱纹理区域匹配效果差B.基于特征的立体匹配能够准确处理所有类型的图像对，但特征提取过程复杂C.立体匹配的精度只取决于匹配算法，与相机参数和拍摄条件无关D.无论图像的视差范围和噪声水平如何，一种立体匹配方法都能得到准确的深度图9、当对一幅包含复杂纹理的织物图像进行缺陷检测，例如检测出断丝、污渍和孔洞等缺陷。由于纹理的干扰和缺陷的多样性，以下哪种检测方法可能更有效？（）A.基于纹理分析的方法B.基于模型的方法C.基于机器学习的方法D.以上都是10、在数字图像的图像拼接中，假设要将多幅具有重叠区域的图像拼接成一幅全景图像。以下关于拼接效果的评估，哪一项是最重要的？（）A.拼接处的过渡自然，没有明显的拼接痕迹B.拼接后的图像整体色彩和亮度一致C.拼接后的图像具有高分辨率和清晰度D.以上三个方面都很重要，共同决定拼接效果11、数字图像的目标识别是一项具有挑战性的任务。假设要从一组卫星图像中识别出特定的建筑物，以下关于目标识别方法的描述，正确的是：（）A.基于模板匹配的方法简单直接，但对目标的旋转和缩放变化适应性差B.特征提取和分类器结合的方法能够准确识别目标，但特征的选择对结果影响不大C.深度学习方法在目标识别中需要大量的标注数据，对于小样本数据效果不佳D.目标识别的准确率只取决于图像的分辨率，与目标的特征和背景无关12、对于数字图像的隐私保护，以下哪种技术可以在不泄露图像内容的前提下进行数据共享和处理？（）A.加密技术B.匿名化技术C.差分隐私技术D.以上都是。假设需要在保护数字图像中个人隐私信息的同时，实现图像数据的有效利用和分析，上述哪种技术能够在保障隐私的前提下进行安全的数据处理和共享，并分别阐述其原理和应用场景13、数字图像的光照校正用于改善不均匀的光照条件。假设要对一张光照不均的面部图像进行校正，使面部亮度均匀，以下哪种光照校正方法可能效果较好？（）A.直方图均衡化光照校正B.同态滤波光照校正C.基于物理模型的光照校正D.以上方法结合使用14、数字图像的去雾处理用于改善有雾图像的质量。假设要对一幅有雾的风景图像进行去雾，以下关于图像去雾方法的描述，正确的是：（）A.基于暗通道先验的去雾方法对浓雾的去除效果不佳B.图像去雾会导致图像的色彩失真和细节丢失C.去雾算法的性能不受图像的拍摄场景和雾的浓度分布的影响D.无论雾的类型和浓度如何，一种去雾方法都能取得理想的效果15、对于数字图像的平滑处理，以下哪种滤波器在去除噪声的同时能较好地保留图像边缘？（）A.均值滤波器B.中值滤波器C.高斯滤波器D.双边滤波器。假设图像受到椒盐噪声的干扰，同时图像中的边缘信息对后续处理至关重要，在这种情况下，上述哪种滤波器能够在平滑噪声的同时最大程度地保护边缘，并解释其原因和效果二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明深度学习中图像识别模型的训练技巧。2、（本题5分）简述彩色图像的颜色空间转换。3、（本题5分）如何处理光照不均匀的图像？4、（本题5分）简述Marr-Hildreth算子在边缘检测中的特点。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像加密算法。2、（本题5分）分析基于分水岭算法的图像分割原理。3、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像去噪算法。4、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像风格迁移效果评估方法。5、（本题5分）分析图像的高斯滤波在去除噪声中的性能。四、编程题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）实现图像的几何校正与彩色增强的循环处理。多次进行几何校正和彩色增强，观察效果变化。2、（本题10分）创建一个程序