西南民族大学《图像处理及分析》2023-2024学年第一学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页西南民族大学

《图像处理及分析》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、在数字图像的目标跟踪中，假设目标在图像中发生了变形和部分遮挡。以下哪种跟踪算法可能能够更好地适应这种情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于MeanShift的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法2、在数字图像的目标跟踪中，实时跟踪图像中的特定目标。假设要在一段监控视频中跟踪一个移动的车辆，以下关于目标跟踪方法的描述，正确的是：（）A.基于均值漂移的目标跟踪算法对目标的变形和遮挡具有较好的适应性B.粒子滤波方法在目标快速运动时容易丢失跟踪C.目标跟踪不需要考虑目标的外观变化和背景干扰D.无论视频的质量和场景复杂度如何，一种目标跟踪方法都能可靠工作3、在数字图像的几何变换中，比如需要对一幅图像进行旋转操作。假设图像包含复杂的内容和精细的结构，为了在旋转后尽量减少图像的失真和信息丢失，以下哪种插值方法通常是较好的选择？（）A.最近邻插值，直接使用最邻近像素的值B.双线性插值，基于相邻四个像素的线性组合C.双三次插值，考虑更多邻域像素的三次函数插值D.不进行插值，直接旋转图像导致像素缺失4、在数字图像的特征提取中，角点是一种重要的特征。假设要从一幅图像中检测出显著的角点。以下关于角点检测方法的描述，正确的是：（）A.Harris角点检测算法对图像的旋转和尺度变化具有不变性B.SUSAN角点检测算法计算复杂度高，检测速度慢C.基于边缘的角点检测方法能够准确检测出所有类型的角点D.角点检测算法的性能只取决于图像的分辨率，与图像内容无关5、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6、在数字图像的色彩校正中，假设图像存在偏色问题，需要对其进行校正以恢复真实的色彩。以下哪种方法可能更准确地确定校正参数？（）A.使用标准色卡进行对比和调整B.基于人眼的主观判断进行色彩调整C.随机选择一些颜色进行校正，不考虑整体效果D.不进行色彩校正，保留偏色的图像7、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8、当进行数字图像的多分辨率分析时，以下哪种变换常用于分解图像的不同频率成分？（）A.傅里叶变换B.小波变换C.离散余弦变换D.拉普拉斯变换。假设需要对图像进行多尺度的处理和分析，以提取不同层次的特征和信息，上述哪种变换能够将图像分解为不同分辨率的子带，同时说明其在多分辨率分析中的特点和应用9、数字图像的质量评价是衡量图像处理效果的重要手段。假设要评价一幅经过增强处理后的图像质量，以下关于评价指标的选择，哪一项是最全面的？（）A.均方误差（MSE），衡量图像的失真程度B.峰值信噪比（PSNR），比较原始图像和处理后图像的差异C.结构相似性指数（SSIM），考虑图像的结构信息D.同时使用MSE、PSNR和SSIM，从不同方面进行评价10、在数字图像的压缩编码中，预测编码是一种常见的方法。假设要对一段视频序列进行压缩编码。以下关于预测编码的描述，哪一项是不正确的？（）A.预测编码基于图像数据在时间和空间上的相关性，通过预测当前像素值来减少数据冗余B.帧内预测编码利用同一帧图像内像素之间的相关性进行预测C.帧间预测编码利用相邻帧图像之间的相关性进行预测，适用于视频序列的压缩D.预测编码总是能够准确地预测像素值，不会出现预测误差11、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12、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13、图像的锐化处理用于增强图像的边缘和细节。假设要对一幅模糊的人像照片进行锐化，以下关于图像锐化方法的描述，正确的是：（）A.拉普拉斯锐化会增强图像中的噪声，需要在锐化前进行去噪处理B.高通滤波锐化能够在增强边缘的同时保持图像的整体平滑度C.图像锐化的程度越大越好，可以使图像更加清晰D.锐化处理对图像的色彩平衡没有影响，不需要考虑14、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15、数字图像处理中的图像融合是将多幅图像的信息综合在一起。假设要将一幅红外图像和一幅可见光图像融合，以获得更全面的场景信息。以下关于融合策略的选择，哪一项是最关键的？（）A.确定融合的权重，平衡不同图像的贡献B.选择合适的融合算法，如基于像素、区域或特征的融合C.对输入图像进行预处理，如配准和增强D.以上三个方面都很关键，需要综合考虑二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释顶帽变换和底帽变换的概念。2、（本题5分）开运算和闭运算的用途是什么？3、（本题5分）说明深度学习中图像超分辨率重建模型的训练优化。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）探讨图像的动态范围压缩技术。2、（本题5分）分析图像的均值漂移聚类在分割中的应用。3、（本题5分）分析图像去雾算法的原理和效果评估。4、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像去模糊性能评估指标。5、（本题5分）探讨基于深度学习的图像语义分割方法。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）利用OpenCV对图像进行亮度自适应调整、对比度自适