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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页南阳工艺美术职业学院
《图像分析技术及应用》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20个小题,每小题2分,共40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、在数字图像的分割中,要将一幅图像中的前景物体从背景中准确地分离出来。假设图像中的物体和背景在颜色、纹理等特征上有一定的相似性,以下哪种图像分割方法可能更有效?()A.阈值分割,基于像素灰度值设定阈值B.区域生长,从种子点开始逐步合并相似区域C.边缘检测结合形态学操作D.随机分割图像,不考虑图像的特征2、在数字图像的处理中,图像的分辨率转换经常被需要。假设我们要将一张低分辨率图像放大为高分辨率图像,同时避免出现明显的锯齿和模糊。以下哪种分辨率转换方法通常能够结合图像的内容和结构信息?()A.最近邻插值B.双线性插值C.双三次插值D.基于深度学习的超分辨率方法3、在数字图像处理中,图像增强是一种常见的操作。假设要对一幅对比度较低的灰度图像进行增强,以突出图像中的细节。以下关于图像增强方法的描述,正确的是:()A.直方图均衡化通过扩展图像的动态范围来增强对比度,但可能导致某些细节丢失B.中值滤波可以有效地增强图像对比度,同时去除噪声C.均值滤波在增强图像的同时能够很好地保留图像的边缘信息D.伽马校正只能用于校正过亮或过暗的图像,对对比度低的图像效果不佳4、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5、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6、图像的形态学处理常用于图像的简化和特征提取。假设要对一幅二值图像进行膨胀操作,以连接断开的部分。以下关于形态学操作的描述,正确的是:()A.膨胀操作会使图像中的物体变大,填充细小的空洞和间隙B.形态学操作只对二值图像有效,对灰度图像没有任何作用C.多次进行膨胀操作可以不断增加图像中物体的面积,没有上限D.膨胀操作会破坏图像中物体的原有形状,导致无法恢复7、数字图像的复原旨在去除图像中的降质因素。假设图像由于运动模糊而质量下降,要恢复清晰的图像,以下关于图像复原的描述,哪一项是不准确的?()A.需要建立图像的退化模型B.可以通过逆滤波的方法完全恢复原始图像C.正则化方法可以在一定程度上抑制噪声的放大D.盲复原是在不知道退化函数的情况下进行图像复原8、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9、图像压缩对于数字图像的存储和传输至关重要。假设需要对大量的高分辨率医学图像进行压缩存储,同时要尽量保证图像质量。以下关于图像压缩技术的描述,哪一项是不正确的?()A.无损压缩算法可以完全恢复原始图像,没有任何信息损失,但压缩比相对较低B.有损压缩算法通过舍弃一些不太重要的图像信息来实现较高的压缩比,但会导致一定程度的图像质量下降C.基于变换的压缩方法,如离散余弦变换(DCT),将图像从空间域转换到频率域,便于去除冗余信息D.图像压缩比越高越好,不需要考虑压缩算法对图像质量的影响10、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11、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12、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13、在数字图像的水印嵌入和提取中,例如在一幅数字画作中嵌入版权信息,同时不影响图像的视觉质量,并且能够在需要时准确提取出水印。以下哪种水印技术可能更符合要求?()A.可见水印B.不可见水印C.易碎水印D.鲁棒水印14、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15、图像的频域处理是数字图像处理的重要手段之一。假设要对一幅图像进行频域滤波,以去除特定频率的成分。以下关于图像频域处理的描述,哪一项是不正确的?()A.通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频域,可以更方便地分析图像的频率成分B.低通滤波器可以去除图像中的高频成分,使图像变得模糊,起到平滑作用C.高通滤波器可以突出图像中的边缘和细节等高频成分,增强图像的对比度D.图像频域处理的效果与空间域处理完全相同,只是处理方式不同16、数字图像的水印技术用于保护图像的版权和完整性。假设要在一幅数字图像中嵌入不可见水印。以下关于图像水印技术的描述,哪一项是不正确的?()A.水印可以是图像、文本或其他数字信息,通过一定的算法嵌入到原始图像中B.水印应该具有鲁棒性,即在图像经过常见的处理操作如压缩、滤波、旋转等后仍然能够被检测和提取C.嵌入水印不会对原始图像的质量和视觉效果产生任何影响D.图像水印技术可以完全防止图像的盗版和非法篡改17、在数字图像的模式识别中,特征选择和分类器设计是关键步骤。假设要对一组手写数字图像进行分类。以下关于模式识别过程的描述,哪一项是不正确的?()A.特征选择要从众多的图像特征中选取最具代表性和区分性的特征,以提高分类准确率B.常见的分类器如支持向量机(SVM)、决策树和神经网络等,各有其优缺点和适用场景C.训练分类器时需要使用大量的有标记的样本数据,以学习不同类别之间的差异D.一旦分类器训练完成,就能够对任何新的图像进行准确分类,不需要进一步优化和调整18、数字图像的艺术创作中,图像处理软件可以提供丰富的创作手段。假设要创作一幅具有独特风格的数字绘画,以下哪种图像处理工具可能使用最为频繁?()A.画笔工具B.滤镜效果C.图层管理D.选择工具19、在数字图像的压缩标准中,以下关于JPEG2000的说法,错误的是()A.JPEG2000相对于传统的JPEG标准,在压缩效率和图像质量方面有了显著提升B.它支持有损和无损压缩,并且具有更好的渐进传输特性C.JPEG2000的编码和解码复杂度较低,易于在各种设备上实现D.JPEG2000在医学图像、卫星图像等领域有广泛的应用前景20、在数字图像的分割中,基于深度学习的方法表现出色。假设要使用深度学习进行图像分割。以下关于深度学习图像分割方法的描述,正确的是:()A.深度学习图像分割模型训练简单,不需要大量的标注数据B.这些模型对图像的大小和分辨率没有要求,可以处理任意尺寸的图像C.深度学习图像分割方法能够自动学习图像的特征,适应不同类型的图像分割任务D.深度学习图像分割模型一旦训练完成,就不需要再进行调整和优化二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)解释数字图像在康复医疗中的作用。2、(本题5分)JPEG图像压缩标准的基本原理是什么?3、(本题5分)如何提取数字图像的形状特征?三、编程题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)使用Python实现图像的去马赛克处理,恢复图像的细节。2、(本题5分)实现图像的边缘增强。采用增强图像边缘的算法,如高通滤波等,突出图像的边缘信息,输入图像并显示边缘增强后的图像。3、(本题5分)设计一个程序实现图像的对比度自动调整与亮度手动调整结合。自动调整对比度的同时,允许手动调整亮度,输入图像并展示处
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