西安交通大学城市学院《数字图像处理》2022-2023学年第一学期期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页西安交通大学城市学院《数字图像处理》

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、数字图像的气象预测中，卫星云图的处理和分析具有重要意义。假设要从卫星云图中预测天气变化趋势，以下哪种图像处理方法可能需要结合大气物理模型？（）A.图像分割B.图像配准C.特征提取D.图像融合2、在数字图像的目标检测中，假设要在一幅复杂的城市街景图像中检测车辆。以下关于检测算法的实时性要求，哪一项是最为关键的？（）A.能够在短时间内处理大量图像，满足实时监控的需求B.检测结果的准确性高，即使处理速度较慢C.算法的模型参数少，便于在资源受限的设备上运行D.能够适应不同的光照和天气条件，保证检测的稳定性3、在数字图像的交通监控系统中，车辆检测和跟踪是核心任务。假设要实时准确地检测和跟踪高速公路上的车辆，以下哪种因素可能对系统性能影响最大？（）A.图像采集设备的分辨率B.图像处理算法的效率C.天气和光照条件D.通信网络的带宽4、图像压缩在数字图像处理中具有重要意义。假设要对一组高分辨率的卫星图像进行存储和传输，需要选择一种有效的压缩算法。以下关于压缩算法的特点，哪一项是最为关键的？（）A.压缩比越高越好，而不考虑图像质量的损失B.压缩和解压缩的速度要快，以满足实时处理的需求C.能够保持图像的细节和边缘信息，尽量减少失真D.算法的复杂度低，易于实现和维护5、数字图像的光照校正用于解决图像中光照不均匀的问题。假设我们有一张人物面部图像，一侧较亮一侧较暗。以下哪种光照校正方法通常基于数学模型来估计光照分布？（）A.直方图均衡化B.同态滤波C.灰度变换D.中值滤波6、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7、数字图像的纹理分析用于描述图像中重复出现的模式和结构。假设要分析一张织物图像的纹理特征。以下关于纹理分析方法的描述，哪一项是错误的？（）A.灰度共生矩阵可以描述图像中像素的空间关系和灰度分布B.纹理频谱方法通过分析图像的频谱特征来描述纹理C.自相关函数可以用于衡量纹理的周期性D.纹理分析方法对所有类型的纹理都能给出准确和唯一的描述8、在数字图像的目标跟踪中，实时跟踪图像中的特定目标。假设要在一段监控视频中跟踪一个移动的车辆，以下关于目标跟踪方法的描述，正确的是：（）A.基于均值漂移的目标跟踪算法对目标的变形和遮挡具有较好的适应性B.粒子滤波方法在目标快速运动时容易丢失跟踪C.目标跟踪不需要考虑目标的外观变化和背景干扰D.无论视频的质量和场景复杂度如何，一种目标跟踪方法都能可靠工作9、数字图像的色彩空间转换在图像处理中经常用到。假设要将一幅RGB色彩空间的图像转换为HSV色彩空间，以便更好地进行颜色分析，以下关于HSV色彩空间的描述，哪一项是不准确的？（）A.H表示色相，S表示饱和度，V表示明度B.HSV色彩空间比RGB色彩空间更适合描述颜色的感知特性C.在HSV色彩空间中，改变V值会影响颜色的色相和饱和度D.HSV色彩空间可以更直观地进行颜色的选取和调整10、数字图像的超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一幅低分辨率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.基于插值的超分辨率重建方法简单高效，能够生成非常清晰的高分辨率图像B.深度学习中的超分辨率重建模型需要大量的训练数据，且对图像内容有一定的限制C.超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率，不受硬件和物理条件的约束D.所有的超分辨率重建方法都能够完美恢复出低分辨率图像丢失的细节信息11、当对一幅包含文字和图形的文档图像进行处理，以分离出文字区域和图形区域。考虑到文字和图形的特征差异，以下哪种方法可能有助于实现准确的分离？（）A.基于纹理的分割B.基于形状的分割C.基于投影的分割D.基于连通区域的分割12、数字图像的去雾处理可以提高在有雾环境下拍摄的图像的清晰度。假设我们有一张有雾的风景照片，想要去除雾气。以下哪种去雾方法通常基于物理模型来恢复无雾图像？（）A.基于暗通道先验的去雾B.基于直方图均衡化的去雾C.基于中值滤波的去雾D.基于高斯模糊的去雾13、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自然风景图像中分割出天空和地面区域，以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的分割方法简单直接，但对于灰度分布复杂的图像效果不佳B.区域生长算法总是能够准确地分割出具有相似特征的区域，不受噪声影响C.边缘检测算法可以清晰地划分出不同区域的边界，但对弱边缘的检测可能不准确D.图像分割算法的性能不受图像分辨率和噪声水平的影响14、在数字图像处理中，图像滤波用于去除噪声或平滑图像。假设要去除一幅图像中的椒盐噪声，同时尽量保留图像的细节。以下关于滤波方法的描述，正确的是：（）A.中值滤波对椒盐噪声有很好的去除效果，且能较好地保留边缘B.均值滤波能够有效地去除椒盐噪声，并且不会使图像模糊C.高斯滤波在去除噪声的同时，会增强图像的边缘和细节D.以上滤波方法对椒盐噪声的去除效果都不理想，需要采用更复杂的方法15、图像的形态学处理常用于图像的简化和特征提取。关于膨胀和腐蚀操作，以下说法不正确的是（）A.膨胀操作可以使图像中的目标区域变大，填充小孔和狭窄的缝隙B.腐蚀操作则会使目标区域变小，消除细小的突出部分C.先膨胀后腐蚀的操作称为开运算，能够去除噪声并保持目标形状基本不变D.形态学操作对所有类型的图像都能产生相同的效果，且不会改变图像的主要结构二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释数字图像在物流行业中的重要性。2、（本题5分）在工业检测图像中，如何利用深度学习进行缺陷检测？3、（本题5分）简述数字图像在婚庆行业中的用途。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析图像锐化处理对图像清晰度的影响。2、（本题5分）分析图像的对比度受限自适应直方图规定化。3、（本题5分）分析图像的对比度调整的空间域方法。4、（本题5分）探讨图像的局部对比度增强方法。5、（本题5分）分析图像复原中逆滤波和维纳滤波的特点。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）用Jav