河北医科大学《数字图像处理A》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《数字图像处理A》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、在数字图像的加密中，需要保证图像的安全性和保密性。假设我们有一张敏感的图像需要传输，以下哪种加密方法可以在不明显增加数据量的情况下实现较好的加密效果？（）A.对称加密算法B.非对称加密算法C.基于混沌系统的加密D.简单的位运算加密2、在数字图像的质量评价中，有主观评价和客观评价两种方法。假设我们要评估一个图像处理算法对图像质量的影响，以下哪种客观评价指标主要基于图像的像素差异？（）A.峰值信噪比（PSNR）B.结构相似性指数（SSIM）C.均方误差（MSE）D.以上都是3、在数字图像的复原处理中，假设图像由于运动模糊或者散焦而变得模糊不清。为了恢复图像的清晰程度，需要知道图像的退化模型和一些先验知识。以下哪种方法可能更有助于图像的复原？（）A.逆滤波，直接对模糊图像进行反卷积B.维纳滤波，考虑噪声和信号的功率谱C.盲目去卷积，不依赖精确的退化模型D.不进行图像复原，保留模糊的图像4、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5、数字图像的超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要从低分辨率图像生成高分辨率图像，同时保持图像的细节和清晰度，以下关于超分辨率重建的方法，哪一项是不正确的？（）A.基于插值的方法简单快速，但可能会导致图像模糊B.基于深度学习的方法可以学习到图像的特征和模式，但需要大量的训练数据C.超分辨率重建无法从根本上增加图像的信息量D.多帧图像融合的方法一定能获得比单帧图像更好的超分辨率效果6、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7、数字图像的运动估计用于在视频序列中估计物体的运动。假设要在一段视频中估计人物的运动轨迹。以下关于运动估计方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.块匹配法将图像分成若干块，通过在相邻帧中寻找匹配块来估计运动B.光流法通过计算图像中像素的运动速度来估计物体的运动C.运动估计可以准确地估计出物体的复杂运动，包括旋转、变形等D.运动估计不受视频帧率、图像噪声和物体遮挡的影响8、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。以下关于超分辨率重建方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.基于插值的方法通过计算相邻像素的值来增加图像的像素数量B.基于学习的方法利用大量的训练数据学习低分辨率到高分辨率的映射关系C.超分辨率重建能够生成与真实高分辨率图像完全相同的细节和信息D.结合多种先验知识可以提高超分辨率重建的效果9、图像分割是将图像分成不同的区域或对象。假设要从一幅复杂的卫星遥感图像中分割出特定的地物类型，如森林、水域和建筑区域。以下关于图像分割方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.阈值分割基于图像的灰度值，通过选择合适的阈值将图像分为前景和背景B.区域生长法从种子点开始，根据像素的相似性逐步合并相邻像素，形成区域C.边缘检测通过检测图像中像素灰度值的突变来确定物体的边缘，进而实现分割D.图像分割算法可以在任何情况下都能准确无误地分割出所有目标区域，不受图像噪声和复杂背景的影响10、当进行数字图像的频域处理时，以下哪种滤波器可以用来去除周期性噪声？（）A.低通滤波器B.高通滤波器C.带通滤波器D.带阻滤波器。假设图像中存在明显的周期性干扰条纹，需要选择一种滤波器来消除这些噪声，同时尽量保留图像的主要信息，上述哪种滤波器最为合适，并说明其在频域处理中的作用和效果11、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12、在数字图像的超分辨率重建中，提高图像的分辨率。假设要将一幅低分辨率的卫星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.基于插值的方法简单快速，但重建的图像容易出现锯齿和模糊B.深度学习方法在超分辨率重建中效果不佳，无法生成清晰的细节C.超分辨率重建的结果不受原始低分辨率图像的质量和信息量的限制D.图像的超分辨率重建只需要考虑空间分辨率的提高，不需要考虑频谱信息13、在数字图像的立体匹配中，以下哪种约束条件可以减少匹配的歧义性？（）A.唯一性约束B.相容性约束C.视差连续性约束D.以上都是。假设需要从一对立体图像中准确地计算出每个像素的视差，以恢复场景的三维结构，上述哪种约束条件能够有效地限制匹配的可能性，提高匹配的准确性，并详细阐述其在立体匹配中的作用和应用14、在数字图像处理中，图像的几何变换经常被使用。假设要对一张倾斜的文档图像进行校正，使其恢复为水平状态，同时保持图像的内容不变形。以下哪种几何变换方法最为适用？（）A.平移变换B.旋转变换C.缩放变换D.仿射变换15、数字图像处理中的图像分割是将图像分成不同的区域。假设要对一张细胞图像进行分割，以区分不同的细胞结构。以下关于图像分割方法的选择，哪一项是不合适的？（）A.阈值分割，基于像素值的阈值进行区域划分B.区域生长法，从种子点开始逐步合并相似区域C.基于深度学习的分割方法，如卷积神经网络D.随机分割，不考虑图像的特征和结构16、对于数字图像的压缩，有多种算法可供选择。假设要对一个包含大量重复图案和相似区域的图像进行压缩，同时要求在解压后能够较好地恢复图像质量。以下哪种压缩算法可能更适合？（）A.JPEG压缩B.PNG压缩C.GIF压缩D.BMP压缩17、对于数字图像的目标跟踪，以下哪种特征在目标发生形变和光照变化时具有较好的稳定性？（）A.颜色特征B.纹理特征C.形状特征D.角点特征。假设需要在视频序列中跟踪一个不断运动和变化的目标，上述哪种特征能够在复杂的环境变化中保持对目标的有效描述和跟踪，同时说明其在应对目标变化时的鲁棒性和适应性18、在数字图像的目标检测中，以下哪种深度学习框架在处理大规模图像数据时表现出色？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上都是。假设需要构建一个高效准确的目标检测系统，处理海量的图像数据并实时检测出多种目标，上述哪个深度学习框架能够提供强大的支持和优化，同时说明其在目标检测任务中的优势和应用19、在数字图像的目标跟踪中，假设要在一系列连续的图像帧中跟踪一个移动的物体。物体可能会发生变形、被遮挡或者光照变化，以下哪种跟踪方法可能更具有适应性？（）A.基于特征的跟踪，提取物体的显著特征进行匹配B.基于模板的跟踪，使用固定的模板匹配图像C.基于区域的跟踪，关注物体所在的整个区域D.不进行目标跟踪，只对每一帧独立处理20、图像的配准是将不同时间或视角获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的人脸图像进行配准，以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（）A.基于特征点的配准方法对光照变化和噪声不敏感，配准精度高B.直接使用灰度值的相似性度量进行配准能够快速得到准确的结果C.图像配准不需要考虑图像的变形和扭曲，只关注特征点的匹配D.配准算法的选择对配准结果没有显著影响，任何算法都能达到较好的效果二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明图像融合中的决策融合策略。2、（本题5分）解释数字图像的几何变换包括哪些类型。3、（本题5分）解释数字图像空域水印和频域水印的特点。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）设计一个程序，对图像进行目标检测的深度学习方法。使用深度学习目标检测模型检测图像中的目标，并显示原始图像和检测结果。2、（本题5分）编写一个程序，实现图像的特征提取的基于深度学习的半监督学习方法。使用半监督学习模型提取图像的特征，并输出特征向量。3、（本题5分）编写一个程序，读取一幅图像，对其进行图像降噪和对比度自适应调整的高效处理。使用更有效的降噪和对比度调整算法，显示处理前后的图像。4、（本题5分）设计一个程