吉林外国语大学《搜索引擎技术基础》2023-2024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页吉林外国语大学《搜索引擎技术基础》

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、在数字图像的智能安防系统中，例如门禁系统中的人脸验证。假设要提高人脸验证的准确率和速度，以下关于图像处理和算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.深度学习算法可以自动学习有效的人脸特征B.图像预处理可以减少光照和姿态的影响C.特征匹配的计算复杂度越低，验证速度越快D.单一的算法可以适用于所有的安防场景2、图像的拼接是将多幅图像组合成一幅大图像的过程。假设要将多张风景照片拼接成一幅全景图。以下关于图像拼接方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.需要对相邻图像进行特征匹配和对齐B.可以通过融合算法消除拼接处的明显接缝C.图像的拍摄角度和光照条件对拼接效果没有影响D.全局优化算法可以提高拼接图像的整体一致性3、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4、数字图像处理在医学领域有广泛应用。假设要对一幅X光图像进行分析，以辅助疾病诊断。以下关于图像处理的目的，哪一项是最关键的？（）A.增强图像的对比度，使病变区域更明显B.对图像进行分割，提取感兴趣的器官或组织C.测量图像中的生理参数，如器官的大小和形状D.以上三个目的都同等关键，相互关联5、在数字图像的增强中，自适应增强方法能够根据图像的局部特征进行调整。假设我们有一张包含不同亮度区域的图像，需要进行自适应增强。以下哪种自适应增强方法通常基于局部统计信息？（）A.自适应直方图均衡化B.局部对比度增强C.自适应中值滤波D.以上都是6、图像的特征提取在模式识别和图像理解中至关重要。假设要从一幅指纹图像中提取特征用于身份识别，以下关于图像特征提取方法的描述，正确的是：（）A.基于纹理的特征提取方法对指纹图像的旋转和缩放不敏感，具有较好的鲁棒性B.基于形状的特征提取方法能够准确地描述指纹的细节特征，但计算复杂度较高C.图像的特征提取结果不受图像质量和噪声的影响D.无论何种应用场景，一种特征提取方法都能适用于所有类型的图像7、图像的融合是将多幅图像组合成一幅新的图像。假设我们要将一张红外图像和一张可见光图像融合，以同时获取场景的温度信息和细节信息。以下哪种图像融合方法通常基于多尺度分解和融合策略？（）A.基于像素的融合B.基于区域的融合C.基于小波变换的融合D.基于特征的融合8、在数字图像的加密和解密中，为了保护图像的隐私和安全性，需要对图像进行加密处理，使得未经授权的人员无法理解图像内容。以下哪种加密算法可能适用于数字图像加密？（）A.AESB.RSAC.DESD.以上都可以9、数字图像的颜色校正用于调整图像的颜色偏差。假设要对一张颜色失真的风景照片进行颜色校正。以下关于颜色校正方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过白平衡调整来消除图像中的色偏，使白色物体呈现真实的白色B.基于颜色查找表（CLUT）的方法可以根据预设的颜色映射关系对图像进行校正C.颜色校正可以完全恢复图像的原始颜色，不受拍摄环境和设备的影响D.可以通过对图像的各个颜色通道进行独立调整来实现颜色校正10、在数字图像的印刷和出版领域，色彩管理是重要的环节。假设要确保同一图像在不同设备上显示的颜色一致性，以下关于色彩管理的描述，哪一项是不准确的？（）A.需要建立设备的色彩特性文件B.可以通过色彩空间转换来实现颜色的匹配C.人眼对颜色的感知差异不会影响色彩管理的效果D.色彩管理可以提高印刷品的质量和准确性11、在数字图像处理的实际应用中，图像拼接是常见的操作。假设要将多张具有重叠区域的图像拼接成一幅全景图像。以下关于图像拼接的描述，正确的是：（）A.只需简单地将图像按照顺序拼接在一起，无需考虑重叠区域的处理B.图像拼接过程中，亮度和色彩的差异不会对拼接效果产生影响C.特征匹配和图像融合是图像拼接中的关键步骤，直接决定拼接质量D.图像拼接只适用于拍摄场景固定、光照均匀的情况12、数字图像的立体视觉处理用于获取图像的深度信息。假设要从一对立体图像中计算物体的深度。以下关于立体视觉的描述，哪一项是不正确的？（）A.通过匹配立体图像对中的对应点，可以计算出视差，进而得到物体的深度B.匹配算法的准确性和效率对立体视觉的效果有重要影响C.立体视觉可以在没有任何先验知识和约束的情况下，准确地计算出所有物体的深度D.可以通过多视图立体视觉方法，利用多个视角的图像来提高深度计算的准确性13、在数字图像的压缩感知理论中，通过少量的测量值可以重构出原始图像。假设我们要对一幅图像进行压缩感知处理，以下关于压缩感知的描述，哪一项是不正确的？（）A.压缩感知需要先对图像进行稀疏表示B.测量矩阵的设计对压缩感知的效果有重要影响C.压缩感知可以在任何情况下完美重构原始图像D.压缩感知适用于数据量大且具有稀疏性的图像14、数字图像的滤波操作常用于去除噪声和平滑图像。假设有一张受到椒盐噪声污染的图像，以下哪种滤波方法在去除噪声的同时，可能会导致图像边缘模糊？（）A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.双边滤波15、在数字图像的特征匹配中，找到两幅图像之间的对应特征点。假设要对两张视角不同的街景图像进行特征匹配，以下哪种特征描述子和匹配算法的组合可能更准确？（）A.SIFT特征和最近邻匹配B.SURF特征和比率测试匹配C.ORB特征和暴力匹配D.以上组合根据图像特点选择二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述数字图像在美容美发行业的用途。2、（本题5分）解释Prewitt算子对噪声的敏感性。3、（本题5分）说明数字图像在气象预报中的应用。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究图像的基于水平集的图像分割方法。2、（本题5分）分析图像的色彩抖动技术。3、（本题5分）探讨图像的基于复数小波变换的图像特征提取方法。4、（本题5分）研究图像的基于深度学习的图像分割的小样本学习。5、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像检索算法。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）设计