石家庄铁路职业技术学院《图像分析技术及应用》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页石家庄铁路职业技术学院《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、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2、在数字图像的水印技术中，用于版权保护和信息隐藏。假设我们要在一幅图像中嵌入不可见的水印信息，同时不影响图像的视觉质量。以下哪种水印嵌入方法通常对图像的修改较小？（）A.空间域水印嵌入B.变换域水印嵌入C.基于压缩的水印嵌入D.基于加密的水印嵌入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、当进行数字图像的多尺度分析时，例如使用小波变换。假设需要同时分析图像在不同尺度下的细节和概貌信息，以下关于小波变换的说法哪个是正确的？（）A.小波变换能够有效地捕捉图像的局部特征和奇异点B.小波变换的计算复杂度非常高，不适合处理大规模图像C.小波变换会导致图像信息的丢失，不建议使用D.不需要进行多尺度分析，只关注原始图像的单一尺度5、当对一幅医学X光图像进行增强，以突出骨骼结构和病变区域，同时不引入过多的噪声和伪影。以下哪种增强方法可能更适合这种特殊类型的图像？（）A.自适应直方图均衡化B.对数变换C.指数变换D.分段线性变换6、在数字图像的形态学处理中，包括腐蚀、膨胀等操作。假设要对一幅二值图像进行处理，以去除小的噪声区域。以下关于形态学操作的顺序，哪一项是需要谨慎考虑的？（）A.先腐蚀后膨胀，实现开运算，去除小的突出部分B.先膨胀后腐蚀，实现闭运算，填充小的孔洞C.随机选择腐蚀或膨胀的顺序，效果没有差异D.同时进行腐蚀和膨胀操作，提高处理速度7、数字图像的水印嵌入是一种版权保护手段。假设要在一幅数字图像中嵌入不可见的水印信息，以下关于水印的鲁棒性，哪一项是需要重点关注的？（）A.水印在图像经过常见的处理操作（如压缩、滤波）后仍能被检测到B.水印的嵌入不影响图像的视觉质量C.水印的嵌入和提取过程简单快速D.水印信息的容量足够大，能够包含丰富的版权信息8、假设要对一段视频中的每一帧图像进行相似性比较，以检测是否存在重复或相似的场景。以下哪种图像相似性度量方法可能更适合用于视频帧的比较？（）A.欧式距离B.余弦相似度C.哈希函数D.以上都是9、在数字图像的目标跟踪中，假设要跟踪一个在复杂背景中运动的物体。以下关于跟踪算法的适应性，哪一项是需要重点考虑的？（）A.对物体的形状变化具有鲁棒性B.能够快速适应光照的变化C.在物体被部分遮挡时仍能准确跟踪D.以上三个方面都需要重点考虑10、数字图像的分割后处理常用于优化分割结果。假设对一张分割后的图像进行处理，以消除小的孤立区域和填补空洞，以下哪种后处理方法可能最为有效？（）A.形态学开运算和闭运算B.区域合并和分裂C.边界平滑和细化D.以上方法结合使用11、在数字图像的频域处理中，傅里叶变换是重要的工具。假设要分析图像的周期性纹理特征，以下关于傅里叶变换的应用，哪一项是不正确的？（）A.通过傅里叶变换的频谱可以判断图像中纹理的方向和周期B.对傅里叶变换后的频谱进行滤波操作，可以去除或增强特定频率的成分C.傅里叶变换只能用于处理灰度图像，不能用于彩色图像D.快速傅里叶变换（FFT）可以提高计算效率12、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13、在数字图像的多分辨率分析中，例如小波变换。假设要对一幅医学图像进行多分辨率分析以提取不同尺度的特征，以下关于多分辨率分析方法的描述，正确的是：（）A.小波变换能够在不同分辨率下准确地表示图像的细节和轮廓B.多分辨率分析会导致图像信息的丢失，不适合用于医学图像处理C.无论图像的内容和特点如何，一种小波基函数都能适用于所有的多分辨率分析D.多分辨率分析的结果对后续的图像诊断和分析没有帮助14、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15、在数字图像的压缩感知领域，通过少量测量值恢复原始图像。假设要对一个大型的图像数据集进行压缩感知处理，以减少存储空间和传输带宽，以下哪种压缩感知算法可能更具优势？（）A.随机投影B.匹配追踪C.正交匹配追踪D.压缩采样匹配追踪二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明数字图像客观质量评价指标有哪些。2、（本题5分）简述数字图像分割的定义和主要方法。3、（本题5分）解释如何借助数字图像处理进行艺术作品创新。4、（本题5分）简述如何运用数字图像处理管理租赁物品。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）探讨图像的基于bandelet变换的图像特征提取方法。2、（本题5分）探讨图像配准技术在多幅图像融合中的重要性。3、（本题5分）探讨图像的基于深度学习的图像去雾的模型压缩。4、（本题5分）分析图像分割算法在复杂场景图像中的效果。5、（本题5分）探讨图像的基于活动轮廓模型的图像分割改进算法。四、编程题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）编写程序进行图像的平滑处理与噪声去除的组合操作。结合平滑算法和去噪算法，提高图像质量。2、（本题10分）使用Python和OpenCV库，实现对一张彩色图像的灰度化处理，并显示原始图像和灰度化后的图像。要求采用平均值法进行灰度化，即灰度值为RGB三个通道值的平均值。3