珠海科技学院《数字音频处理》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《数字音频处理》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、数字图像的频域处理可以实现一些特定的效果。假设要对一幅图像进行高通滤波，以增强图像的边缘和细节。以下关于频域滤波的描述，正确的是：（）A.高通滤波会使图像的低频部分被削弱，从而突出边缘和细节，但可能导致图像整体变暗B.频域滤波的计算复杂度低，处理速度快，适用于大规模图像C.高通滤波后的图像与原图像在信息量上完全相同，只是表现形式不同D.频域滤波的效果不如空域滤波，在实际应用中逐渐被淘汰2、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3、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4、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5、在数字图像的多尺度分析中，假设要对一幅图像进行不同尺度的特征提取。以下关于多尺度方法的选择，哪一项是最合适的？（）A.小波变换，能够在不同尺度上分解图像的频率成分B.金字塔算法，通过逐步下采样构建图像的多尺度表示C.高斯金字塔，结合高斯滤波和下采样实现多尺度分析D.以上三种方法都可以，根据具体需求选择6、数字图像的分割是将图像分成不同的区域或对象。假设要对一张细胞显微镜图像进行分割，以准确分离出不同的细胞，同时要考虑细胞之间的粘连和模糊边界。以下哪种图像分割方法可能效果较好？（）A.阈值分割B.区域生长C.分水岭算法D.基于聚类的分割7、在数字图像的图像拼接中，假设要将多幅具有重叠区域的图像拼接成一幅全景图像。以下关于拼接效果的评估，哪一项是最重要的？（）A.拼接处的过渡自然，没有明显的拼接痕迹B.拼接后的图像整体色彩和亮度一致C.拼接后的图像具有高分辨率和清晰度D.以上三个方面都很重要，共同决定拼接效果8、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9、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10、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11、数字图像处理在医学领域有广泛应用。假设要对一幅X光图像进行分析，以辅助疾病诊断。以下关于图像处理的目的，哪一项是最关键的？（）A.增强图像的对比度，使病变区域更明显B.对图像进行分割，提取感兴趣的器官或组织C.测量图像中的生理参数，如器官的大小和形状D.以上三个目的都同等关键，相互关联12、图像的小波变换在数字图像处理中有着重要的应用。假设要对一幅图像进行多分辨率分析，以提取不同尺度的特征。以下关于小波变换的描述，正确的是：（）A.小波变换能够在不同尺度上对图像进行分解，同时保留图像的细节信息B.小波变换的计算复杂度高，不适合处理大规模图像C.图像经过小波变换后，其信息量会减少，导致图像质量下降D.小波变换只适用于特定类型的图像，如纹理丰富的图像13、在数字图像的图像复原中，假设图像受到了高斯噪声的污染。以下关于去噪方法的选择，哪一项是最合适的？（）A.中值滤波，去除孤立的噪声点B.均值滤波，平滑噪声区域C.高斯滤波，与噪声模型匹配D.小波阈值去噪，在去除噪声的同时保留细节14、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15、图像的压缩感知技术在数字图像处理中具有潜在应用。假设要对一幅稀疏的医学图像进行压缩感知采样和重构，以下关于压缩感知的描述，正确的是：（）A.压缩感知可以在远低于奈奎斯特采样率的情况下准确重构图像，大大减少数据量B.压缩感知的重构算法简单高效，不需要复杂的计算C.图像的稀疏性对压缩感知的效果没有影响，任何图像都能适用D.压缩感知只适用于理论研究，在实际图像处理中没有应用价值16、对于一幅包含大量噪声的数字图像，例如椒盐噪声，需要对其进行去噪处理同时尽量保留图像的边缘和细节信息。以下哪种去噪方法可能更适合？（）A.均值滤波，用邻域像素的平均值代替中心像素B.中值滤波，用邻域像素的中值代替中心像素C.高斯滤波，基于高斯函数对像素进行加权平均D.不进行任何去噪处理，保留原始的含噪图像17、图像压缩在数字图像处理中具有重要意义，以减少存储空间和传输带宽。假设要对一组高清卫星图像进行压缩，以下关于图像压缩技术的描述，正确的是：（）A.无损压缩算法能够在不损失任何图像信息的情况下实现很高的压缩比B.有损压缩算法如JPEG会严重破坏图像质量，不适合卫星图像压缩C.混合压缩方法结合了无损和有损压缩的优点，可以根据需求灵活选择压缩比例和图像质量D.图像压缩算法的选择只取决于压缩比，与图像内容和应用场景无关18、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19、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。以下关于图像几何变换的描述，哪一项是不正确的？（）A.平移变换可以将图像在水平和垂直方向上移动B.旋转变换可以围绕指定的中心点旋转图像C.缩放变换可以改变图像的大小，同时保持图像的内容不变D.图像的几何变换不会导致图像的信息丢失和失真20、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21、在数字图像的纹理分析中，提取和描述图像的纹理特征。假设要分析一幅织物图像的纹理，以下关于纹理分析方法的描述，正确的是：（）A.灰度共生矩阵能够有效地描述纹理的方向和周期性，但计算复杂度高B.小波变换在纹理分析中无法提取纹理的局部特征C.纹理分析结果对图像的分类和识别没有帮助D.图像的纹理特征不受图像的旋转和缩放的影响22、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23、数字图像的锐化处理可以增强图像的边缘和细节。假设要对一张模糊的图像进行锐化，使其看起来更清晰，以下哪种锐化方法可能更有效且不易产生过度增强的现象？（）A.梯度锐化B.高通滤波锐化C.反锐化掩模D.以上方法结合使用24、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25、数字图像的特征提取对于图像识别和分类至关重要。假设要对一组人物面部图像进行特征提取，以用于人脸识别系统，以下哪种特征提取方法可能具有较好的性能？（）A.基于纹理的特征提取B.基于形状的特征提取C.基于主成分分析（PCA）的特征提取D.基于深度学习的特征提取26、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27、对于数字图像的形态学梯度运算，假设需要突出图像中物体的边缘和轮廓。以下关于形态学梯度的说法哪个是正确的？（）A.形态学梯度能够有效地检测物体的边界B.形态学梯度运算会模糊图像的内部区域C.形态学梯度对噪声非常敏感，容易产生错误的结果D.不进行形态学梯度运算，使用原始图像进行分析28、在数字图像的质量评价中，对于经过一系列处理操作后的图像，需要评估其与原始图像相比的质量损失或改进程度。以下哪种质量评价指标可能更全面地反映图像的质量变化？（）A.峰值信噪比B.结构相似性指数C.均方误差D.以上都不是29、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30、在数字图像的形态学处理中，对于一幅包含大量细小颗粒和噪声的图像，需要进行颗粒的合并和噪声的去除。以下哪种形态学操作可能会发挥重要作用？（）A.膨胀B.腐蚀C.开运算D.闭运算二、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究车牌识别系统中的图像预处理和字符分割技术。2、（本题5分）对一幅工业检测图像进行缺陷分析，评估检测算法的可靠性。3、（本题5分）探讨图像的区域合并分割方法。4、（本题5分）研究图像的基于深度学习的图像去水印算法。5、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像加密速度评估指标。三、简答题（本大题共5个小题，共25分)1