湖北大学《搜索引擎技术基础》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页湖北大学《搜索引擎技术基础》

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、在数字图像处理中，图像滤波用于去除噪声或平滑图像。假设要去除一幅图像中的椒盐噪声，同时尽量保留图像的细节。以下关于滤波方法的描述，正确的是：（）A.中值滤波对椒盐噪声有很好的去除效果，且能较好地保留边缘B.均值滤波能够有效地去除椒盐噪声，并且不会使图像模糊C.高斯滤波在去除噪声的同时，会增强图像的边缘和细节D.以上滤波方法对椒盐噪声的去除效果都不理想，需要采用更复杂的方法2、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3、数字图像的色彩校正对于保证图像的准确性和一致性非常重要。假设要对一幅色彩偏差的图像进行校正。以下关于色彩校正方法的描述，正确的是：（）A.可以通过调整图像的白平衡参数来校正整体的色彩偏差B.色彩校正只会改变图像的颜色，不会影响图像的亮度和对比度C.自动色彩校正算法能够完美地适应所有类型的图像色彩偏差D.色彩校正对图像的细节和边缘没有任何影响4、数字图像的匹配和识别是许多应用的基础。假设我们要在一个图像库中查找与给定图像相似的图像。以下哪种图像匹配方法通常基于特征点的提取和匹配？（）A.基于灰度值的匹配B.基于模板的匹配C.基于特征的匹配D.基于区域的匹配5、数字图像的分割后处理用于优化分割结果。假设已经得到了一幅初步分割的细胞图像，以下关于分割后处理方法的描述，正确的是：（）A.形态学开运算可以去除分割区域中的小噪声和孤立点，使分割结果更平滑B.区域合并算法总是能够将正确的区域合并，不会导致过度合并C.分割后处理对最终的图像分析和理解没有作用D.无论分割结果的质量如何，不需要进行后处理，直接使用即可6、图像滤波是数字图像处理中的常见操作。假设要去除一幅数字图像中的椒盐噪声，以下关于滤波方法的选择，哪一项是最有效的？（）A.均值滤波，通过计算邻域像素的平均值来平滑图像B.高斯滤波，对图像进行平滑处理，同时保留一定的边缘信息C.中值滤波，用邻域像素的中值替代当前像素值，有效去除椒盐噪声D.高通滤波，突出图像的边缘和细节7、图像的特征提取在模式识别和图像理解中至关重要。假设要从一幅指纹图像中提取特征用于身份识别，以下关于图像特征提取方法的描述，正确的是：（）A.基于纹理的特征提取方法对指纹图像的旋转和缩放不敏感，具有较好的鲁棒性B.基于形状的特征提取方法能够准确地描述指纹的细节特征，但计算复杂度较高C.图像的特征提取结果不受图像质量和噪声的影响D.无论何种应用场景，一种特征提取方法都能适用于所有类型的图像8、数字图像的光照补偿用于校正不均匀的光照。假设要对一幅光照不均的证件照片进行处理，以下关于光照补偿方法的描述，正确的是：（）A.直方图规定化可以将图像的直方图调整为特定的形状，实现光照补偿，但可能会导致部分细节丢失B.同态滤波能够同时增强图像的对比度和校正光照，但对高频噪声敏感C.光照补偿不需要考虑图像的色彩信息，只处理灰度值即可D.无论光照不均的程度如何，一种光照补偿方法都能完全解决问题9、对于数字图像的隐私保护，以下哪种技术可以在不泄露图像内容的前提下进行数据共享和处理？（）A.加密技术B.匿名化技术C.差分隐私技术D.以上都是。假设需要在保护数字图像中个人隐私信息的同时，实现图像数据的有效利用和分析，上述哪种技术能够在保障隐私的前提下进行安全的数据处理和共享，并分别阐述其原理和应用场景10、在数字图像的压缩感知理论中，通过少量的测量值可以重构出原始图像。假设我们要对一幅图像进行压缩感知处理，以下关于压缩感知的描述，哪一项是不正确的？（）A.压缩感知需要先对图像进行稀疏表示B.测量矩阵的设计对压缩感知的效果有重要影响C.压缩感知可以在任何情况下完美重构原始图像D.压缩感知适用于数据量大且具有稀疏性的图像11、在数字图像的形态学处理中，常用于图像的简化和特征提取。假设要对一张二值图像进行处理，以去除小的孤立区域和填充小孔，以下哪种形态学操作可能最为有效？（）A.腐蚀B.膨胀C.开运算D.闭运算12、数字图像的色彩空间有多种，如RGB、HSV、CMYK等。假设要对一幅图像进行颜色调整和分析。以下关于色彩空间的描述，哪一项是不正确的？（）A.RGB色彩空间常用于显示器和数字图像的表示，通过红、绿、蓝三个通道的组合来表示颜色B.HSV色彩空间将颜色分为色调、饱和度和明度三个属性，更符合人类对颜色的感知，便于颜色调整C.CMYK色彩空间主要用于印刷行业，通过青、品红、黄和黑四种颜色的混合来产生各种颜色D.不同的色彩空间之间可以随意转换，不会导致颜色信息的丢失或偏差13、在数字图像的纹理合成中，假设需要根据给定的小样本纹理生成大面积相似的纹理图像。以下哪种方法可能能够生成更自然和连贯的纹理？（）A.基于样例的纹理合成方法B.随机生成像素值来创建纹理C.复制原始纹理样本进行平铺D.不进行纹理合成，使用单一的纹理图案14、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15、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16、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17、在图像增强中，限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）的窗口大小对结果有（）A.很大影响B.较小影响C.没有影响D.不确定影响18、在数字图像的目标识别中，特征选择和提取至关重要。假设要从一幅图像中识别出特定的物体。以下关于特征选择和提取方法的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征能够准确地描述物体的特征，优于自动学习的特征B.深度学习中的卷积神经网络自动学习的特征具有更强的表达能力和泛化能力C.特征的数量越多，目标识别的准确率就越高D.特征选择和提取方法对目标识别的性能没有显著影响19、在数字图像的目标检测中，准确识别和定位目标是关键。假设要在一张复杂的卫星图像中检测特定的建筑物，以下哪种目标检测算法可能具有更高的准确性和效率？（）A.基于模板匹配的方法B.基于特征提取的方法C.基于深度学习的方法D.基于区域建议的方法20、在数字图像的彩色空间转换中，例如从RGB空间转换到HSV空间，以更方便地进行颜色处理和分析。对于特定的图像分析任务，如颜色提取和匹配，以下哪种颜色空间可能更具优势？（）A.HSVB.YUVC.CMYKD.Lab21、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22、在数字图像的模式识别中，特征选择和分类器设计是关键步骤。假设要对一组手写数字图像进行分类。以下关于模式识别过程的描述，哪一项是不正确的？（）A.特征选择要从众多的图像特征中选取最具代表性和区分性的特征，以提高分类准确率B.常见的分类器如支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等，各有其优缺点和适用场景C.训练分类器时需要使用大量的有标记的样本数据，以学习不同类别之间的差异D.一旦分类器训练完成，就能够对任何新的图像进行准确分类，不需要进一步优化和调整23、在数字图像处理中，图像增强是一种常见的操作。假设我们有一张由于光照不足而显得暗淡的风景照片，需要对其进行增强处理。以下关于图像增强方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.直方图均衡化通过重新分布图像的灰度级，使图像的对比度增强B.基于空域的滤波方法，如中值滤波，可以去除图像中的噪声同时保持图像的边缘信息C.频域滤波方法，如低通滤波，能够突出图像的高频细节，使图像更加清晰D.灰度变换可以通过调整图像的灰度值范围来增强图像的亮度和对比度24、在数字图像的去马赛克处理中，假设图像传感器采集的原始数据是经过颜色滤波阵列（CFA）采样的，需要恢复出全彩色图像。以下哪种去马赛克算法可能更能准确地恢复颜色信息？（）A.基于邻域的去马赛克算法B.基于边缘的去马赛克算法C.基于深度学习的去马赛克模型D.不进行去马赛克处理，直接使用采样后的图像25、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二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）常见的图像特征有哪些？2、（本题5分）阈值分割法的原理是什么？3、（本题5分）说明数字图像在艺术创作中的应用。4、（本题5分）解释数字图像在安防监控中的重要性。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）实现图像的亮度自动调整与对比度手动调整结合。自动调整亮度的同时，允许手动调整对比度，输入图像并展示处理后的效果。2、（本题5分）编写一个程序，实现图像的二值化处理。读取一幅灰度图像，选择合适的阈值将图像二值化，并显示原始图像和二值化后的图像。3、（本题5分）在C++中，使用OpenCV实现图像的模板