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自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页,共3页潍坊工商职业学院《丝网版画与设计应用》
2023-2024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、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2、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3、数字图像的去雾处理用于改善有雾图像的质量。假设要对一幅有雾的风景图像进行去雾,以下关于图像去雾方法的描述,正确的是:()A.基于暗通道先验的去雾方法对浓雾的去除效果不佳B.图像去雾会导致图像的色彩失真和细节丢失C.去雾算法的性能不受图像的拍摄场景和雾的浓度分布的影响D.无论雾的类型和浓度如何,一种去雾方法都能取得理想的效果4、在数字图像的光照校正中,需要消除光照不均匀对图像的影响。假设要对一张光照不均匀的面部图像进行校正。以下关于光照校正方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过建立光照模型,估计光照分布,然后对图像进行校正B.直方图均衡化也可以在一定程度上改善光照不均匀的情况C.基于Retinex理论的方法能够分离图像的光照和反射成分,实现光照校正D.光照校正能够完全消除图像中的所有光照问题,使图像在任何光照条件下都表现一致5、在数字图像处理中,图像增强是常见的操作。假设我们有一张低对比度的医学图像,需要进行增强以更好地显示病变区域。以下关于图像增强方法的描述,正确的是:()A.直方图均衡化会导致图像细节丢失,不适合用于医学图像增强B.线性拉伸可以有效地增强图像对比度,但可能会引入噪声C.中值滤波能够增强图像,但对边缘信息的保留效果较差D.图像增强方法对所有类型的图像都能产生相同的效果,无需考虑图像的特点6、对于数字图像的锐化处理,假设需要增强图像的边缘和细节,使其看起来更清晰。以下哪种锐化方法可能在避免过度增强噪声的同时达到较好的效果?()A.拉普拉斯锐化,基于二阶导数B.高通滤波锐化C.不进行锐化处理,保持图像的原始状态D.随机增强图像的某些区域来模拟锐化7、在数字图像的几何变换中,例如图像的旋转和缩放。如果在变换过程中不进行插值处理,可能会导致图像出现什么问题?()A.图像失真B.图像分辨率降低C.图像颜色偏差D.图像数据丢失8、图像的形态学处理可以用于图像的滤波、分割等操作。假设我们有一张二值图像,想要去除其中的小噪声点和孤立的像素。以下哪种形态学操作可能最有效?()A.腐蚀B.膨胀C.开运算D.闭运算9、数字图像的质量评价对于评估图像处理算法的效果具有重要意义。假设要评价一幅经过增强处理后的图像质量。以下关于图像质量评价方法的描述,哪一项是不正确的?()A.主观评价方法通过人的观察和判断来评估图像质量,如平均意见得分(MOS)B.客观评价方法基于图像的某些统计特征或数学模型来计算图像质量指标,如峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)C.客观评价方法总是能够准确地反映人的主观感受,与主观评价结果完全一致D.综合使用主观评价和客观评价方法可以更全面地评估图像质量10、在数字图像的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用中,图像的实时渲染是关键。假设要在VR环境中提供流畅和逼真的视觉体验,以下关于图像渲染的描述,哪一项是不准确的?()A.需要考虑图像的帧率和分辨率B.可以利用视差原理实现立体效果C.图像的渲染质量只取决于显卡性能D.优化算法可以提高渲染效率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12、对于数字图像的压缩,假设需要在保持较高图像质量的同时尽可能减少存储空间。以下哪种图像压缩算法可能是最合适的选择?()A.JPEG压缩算法,利用离散余弦变换和量化B.BMP图像格式,不进行压缩直接存储C.GIF压缩算法,适用于简单的图像和动画D.不进行图像压缩,保留原始的大数据量图像13、当处理彩色数字图像时,需要进行颜色空间的转换。假设要对一张RGB格式的图像进行处理,以突出特定颜色的特征,以下哪种颜色空间转换可能有助于实现这一目标?()A.RGB到HSVB.RGB到YUVC.RGB到CMYKD.RGB到Lab14、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15、图像分割是将图像分成不同区域的过程。假设要对一幅包含多个物体的自然图像进行精确分割,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高效,适用于所有类型的自然图像分割B.区域生长法能够根据像素的相似性进行分割,但容易受到噪声的影响C.边缘检测算法能够准确地找到物体的边缘,从而实现精确的图像分割D.深度学习中的语义分割模型在处理复杂自然图像时效果不佳,不如传统方法16、图像的超分辨率重建旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像。假设我们有一张低分辨率的卫星图像,想要提高其分辨率以获取更多细节。以下哪种超分辨率重建方法通常需要大量的训练数据和强大的计算资源?()A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度学习的方法D.基于滤波的方法17、在数字图像的质量评价中,有多种指标用于衡量图像的质量。假设要评价一张经过处理的图像的质量。以下关于图像质量评价指标的描述,哪一项是错误的?()A.均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)常用于评价图像的失真程度B.结构相似性指数(SSIM)考虑了图像的结构信息,更符合人眼的视觉感知C.图像质量评价指标的值越大,图像质量就一定越好D.不同的应用场景可能需要不同的图像质量评价指标18、对于一幅数字图像,其像素的灰度值范围是0-255,则该图像的位深度是()A.8位B.16位C.32位D.64位19、在数字图像的去雾处理中,假设要提高一张有雾图像的清晰度。以下关于去雾方法的描述,哪一项是不准确的?()A.基于暗通道先验的方法通过分析图像中的暗区域来估计雾的浓度B.可以通过增强图像的对比度来改善去雾效果C.去雾处理不会引入新的噪声和失真D.深度学习方法在图像去雾中表现出了良好的性能20、数字图像的锐化处理可以增强图像的边缘和细节。假设要对一幅模糊的人物图像进行锐化。以下关于锐化方法的副作用,哪一项是需要注意的?()A.可能会引入噪声,使图像质量下降B.过度锐化会导致图像失真和不自然C.锐化后的图像可能会出现光晕现象D.以上三个方面的副作用都需要注意21、数字图像的增强可以通过直方图修改来实现。假设要通过直方图均衡化增强图像的对比度。以下关于直方图均衡化的描述,正确的是:()A.直方图均衡化会使图像的灰度级均匀分布,增强图像的整体对比度B.直方图均衡化可能会导致某些细节的丢失,并且对所有类型的图像都适用C.直方图均衡化过程中,不会改变图像的像素值,只是调整了像素的分布D.直方图均衡化只能用于灰度图像,对彩色图像无法进行处理22、在数字图像的加密中,混沌加密是一种常见的方法。假设要使用混沌系统对图像进行加密。以下关于混沌加密的描述,哪一项是不准确的?()A.混沌系统具有对初始条件敏感和伪随机性的特点,适合用于图像加密B.混沌加密的密钥空间大,增加了破解的难度C.混沌加密后的图像在视觉上完全不可理解,无法从中获取任何信息D.混沌加密算法的安全性只取决于混沌系统的参数,与加密过程无关23、在数字图像的锐化处理中,增强图像的边缘和细节。假设要对一张模糊的人物照片进行锐化。以下关于图像锐化的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过高通滤波、微分运算等方法实现图像锐化B.锐化处理可以增强图像的清晰度,但过度锐化可能会导致噪声放大和伪边缘出现C.图像锐化能够在不改变图像整体亮度和对比度的情况下,突出边缘和细节D.图像锐化总是能够改善图像的质量,不会产生任何负面效果24、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25、图像的色彩空间转换在数字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,以便进行特定的处理。以下关于色彩空间转换的描述,正确的是:()A.RGB到HSV的转换是线性的,计算简单,不会产生误差B.HSV色彩空间更适合描述人类对颜色的感知,有利于进行颜色的分析和处理C.在转换过程中,图像的颜色信息会发生丢失,导致图像质量下降D.色彩空间的转换只适用于特定类型的图像,对于一般图像没有作用二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)解释卷积神经网络在数字图像识别中的作用。2、(本题5分)简述数字图像的纹理特征提取方法。3、(本题5分)如何选择合适的图像存储格式?4、(本题5分)说明图像质量评价中的峰值信噪比的计算方法。三、编程题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用OpenCV对图像进行特征点检测和描述结合处理。检测特征点并进行描述,以便进行后续的匹配等操作。2、(本题5分)设计一个程序实现图像的色彩空间转换。例如从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间,或者反之,输入图像并显示转换后的结果。3、(本题5分)实现图像的锐化与平滑结合。在锐化图像的同时进行平滑处理,以去除噪声
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