西北大学《数字图像处理实验》2023-2024学年第一学期期末试卷

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2023-2024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25个小题，每小题1分，共25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、图像的超分辨率重建旨在从低分辨率图像恢复出高分辨率图像。假设要对一张模糊的低分辨率图像进行超分辨率重建。以下关于超分辨率重建方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于插值的方法如双线性插值和双三次插值简单快速，但重建效果有限B.基于学习的方法通过训练模型学习低分辨率和高分辨率图像之间的映射关系，能够获得更好的重建效果C.图像超分辨率重建可以无限地提高图像的分辨率，不受原始图像信息的限制D.结合多种方法的混合超分辨率重建技术可以综合各自的优点，提高重建质量2、数字图像的去噪方法有多种。假设要去除一幅图像中的高斯噪声，同时尽量保持图像的边缘和细节。以下关于去噪方法的描述，正确的是：（）A.双边滤波在去除高斯噪声的同时，能够较好地保护边缘和细节B.维纳滤波适用于去除强噪声，对高斯噪声效果不佳C.小波阈值去噪能够完全去除高斯噪声，且不会引入任何失真D.所有的去噪方法在去除高斯噪声时都会导致图像的边缘模糊3、当进行数字图像的对比度拉伸时，假设图像的对比度较低，需要扩展灰度级范围。以下哪种对比度拉伸方法可能更适合保留图像的细节？（）A.线性对比度拉伸B.非线性对比度拉伸，如对数拉伸C.不进行对比度拉伸，认为当前对比度足够D.随机调整图像的灰度值来拉伸对比度4、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、在数字图像的水印技术中，以下关于水印的嵌入和提取的描述，不正确的是（）A.水印可以嵌入到图像的空间域或频率域中，以实现版权保护等目的B.嵌入水印的强度越大，水印的鲁棒性越好，但对图像质量的影响也越大C.水印的提取过程需要原始图像的参与，否则无法准确提取水印信息D.好的水印算法能够抵抗各种图像处理操作和攻击，同时保证图像的可用性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、数字图像的工业检测中，例如检测产品表面的缺陷。假设产品表面的缺陷具有随机性和多样性，以下哪种图像采集方式可能有助于提高检测的准确性？（）A.多角度拍摄B.高帧率拍摄C.红外线成像D.紫外线成像9、图像的几何变换在数字图像处理中有着广泛的应用。假设需要对一幅图像进行旋转操作，同时保持图像的质量和信息完整。以下关于图像旋转的描述，正确的是：（）A.直接对图像像素进行旋转计算，简单快捷，不会产生任何失真B.先对图像进行插值处理，再进行旋转，可以避免图像信息的丢失和失真C.图像旋转一定角度后，其分辨率不会发生变化D.无论采用何种旋转方法，图像的边缘部分总是会出现明显的锯齿状失真10、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11、在数字图像的存储格式中，TIFF格式具有一些独特的特点。假设要选择一种适合存储高质量、多通道图像的格式。以下关于TIFF格式的描述，正确的是：（）A.TIFF格式不支持压缩，文件体积较大，不适合存储大量图像B.TIFF格式只能存储灰度图像，无法存储彩色图像C.TIFF格式具有良好的兼容性和扩展性，可以存储丰富的图像信息D.TIFF格式的读取和写入速度非常快，适用于实时图像处理12、在数字图像处理中，图像增强是一种常见的操作。假设我们有一张由于光照不足而显得暗淡的风景照片，需要对其进行增强处理。以下关于图像增强方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.直方图均衡化通过重新分布图像的灰度级，使图像的对比度增强B.基于空域的滤波方法，如中值滤波，可以去除图像中的噪声同时保持图像的边缘信息C.频域滤波方法，如低通滤波，能够突出图像的高频细节，使图像更加清晰D.灰度变换可以通过调整图像的灰度值范围来增强图像的亮度和对比度13、数字图像的超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像重建为高分辨率图像，同时要保证图像的真实性和自然度，以下哪种超分辨率重建方法可能效果较好？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于学习的方法D.基于模型的方法14、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15、当利用数字图像处理技术进行医学影像诊断时，以下哪个方面需要特别注意？（）A.图像增强B.图像分割C.图像配准D.以上都是。假设需要从医学影像中准确地识别病变区域、测量器官大小和位置等，上述哪个方面的处理对于提高诊断的准确性和可靠性至关重要，并分别说明其在医学影像诊断中的应用和挑战16、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17、在数字图像的目标跟踪中，假设要在一系列连续的图像帧中跟踪一个移动的物体。物体可能会发生变形、被遮挡或者光照变化，以下哪种跟踪方法可能更具有适应性？（）A.基于特征的跟踪，提取物体的显著特征进行匹配B.基于模板的跟踪，使用固定的模板匹配图像C.基于区域的跟踪，关注物体所在的整个区域D.不进行目标跟踪，只对每一帧独立处理18、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19、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20、在数字图像的分类任务中，需要将图像准确分类到不同的类别。假设要对一组医学图像进行疾病分类，以下哪种分类算法结合适当的特征提取方法可能取得更好的分类效果？（）A.支持向量机B.决策树C.随机森林D.神经网络21、在数字图像的水印嵌入技术中，以下哪种嵌入位置能够在保证水印不可见性的同时具有较好的鲁棒性？（）A.图像的高频部分B.图像的低频部分C.图像的边缘部分D.图像的平滑部分。假设需要在一幅数字图像中嵌入水印信息，使其在不影响图像视觉质量的前提下，能够抵抗常见的图像处理操作和攻击，上述哪个嵌入位置能够满足这一要求，并解释其原因和实现方式22、在数字图像的边缘检测中，不同的边缘检测算子具有不同的特点。假设要检测图像中较为微弱和模糊的边缘，以下哪种边缘检测算子可能效果不佳？（）A.Sobel算子B.Canny算子C.Roberts算子D.Laplacian算子23、在数字图像的立体匹配中，对于一对从不同视角拍摄的图像，需要找到对应的像素点以计算深度信息。由于图像中的光照、噪声和遮挡等因素，以下哪种立体匹配算法可能更具鲁棒性？（）A.基于区域的立体匹配B.基于特征的立体匹配C.基于深度学习的立体匹配D.以上都是24、假设要对一组医学图像进行分析，以检测肿瘤的存在和位置。这些图像可能存在噪声、对比度低和部分组织模糊等问题。为了提高图像的质量和检测的准确性，以下哪种预处理操作可能是关键的第一步？（）A.图像去噪B.图像增强C.图像分割D.图像配准25、在数字图像的边缘检测中，有多种算法可供选择。假设要检测一幅自然风景图像中物体的边缘，以下关于边缘检测算法的性能评估，哪一项是不正确的？（）A.检测出的边缘应连续、清晰，且定位准确B.对噪声具有较强的抗干扰能力，避免误检测C.算法的计算复杂度越低越好，以提高处理速度D.只关注检测出的边缘数量，越多越好二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明数字图像在汽车工业中的作用。2、（本题5分）简述数字图像在美容美发行业的用途。3、（本题5分）简述图像分类中的决策树方法。4、（本题5分）简述图像超分辨率重建中的注意力机制的作用。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）创建一个程序，读取一幅图像，对其进行图像分割。可以使用阈值分割、区域生长等分割算法，显示分割前后的图像以及分割结果。2、（本题5分）使用Python编写程序，对图像进行基于分水岭算法的分割，显示分割的区域和边界。3、（本题5分）编写一个程序，实现图像的去模糊处理。读取一幅模糊的图像，使用去模糊算法对图像进行处理，恢复清晰图像，并显示