湖南师范大学《统计与数据分析》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页湖南师范大学《统计与数据分析》

2023-2024学年第二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，当需要对一幅包含大量细节和纹理的自然风景图像进行增强，以突出山脉的轮廓、树木的纹理和水流的动态，同时避免过度增强导致的噪声和失真。以下哪种图像增强方法可能最为有效？（）A.直方图均衡化B.灰度变换C.锐化滤波D.平滑滤波2、当对卫星拍摄的地球表面图像进行处理，以提取出特定的地理特征，如河流、山脉和城市区域。由于图像分辨率高、数据量大且包含多种地物类型，以下哪种特征提取方法可能更有效？（）A.基于边缘检测B.基于区域生长C.基于阈值分割D.基于形态学操作3、在数字图像的边缘检测中，需要准确地提取出图像中物体的边缘信息。假设要检测一张具有复杂纹理和低对比度边缘的图像，以下哪种边缘检测算子能够提供更准确和清晰的边缘？（）A.Roberts算子B.Sobel算子C.Prewitt算子D.Canny算子4、在数字图像的去噪处理中，要有效去除噪声同时保留图像细节。假设一张图像受到高斯白噪声的污染，以下哪种去噪方法可能在保持图像清晰度方面表现更好？（）A.小波去噪B.经验模态分解去噪C.独立成分分析去噪D.非局部均值去噪5、假设要对一幅包含文字和背景的图像进行文字提取，同时去除背景干扰。以下哪种图像处理技术组合可能更有助于实现准确的文字提取？（）A.图像二值化和形态学处理B.边缘检测和轮廓提取C.阈值分割和连通区域分析D.以上都是6、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7、数字图像的去马赛克处理用于恢复由彩色滤镜阵列（CFA）采样得到的图像的完整色彩信息。假设要对一幅使用CFA采样的图像进行去马赛克，以下关于去马赛克方法的描述，正确的是：（）A.双线性插值去马赛克方法能够较好地恢复图像的色彩，但在边缘处容易产生色彩失真B.基于深度学习的去马赛克方法需要大量的训练数据，在实际应用中受限C.去马赛克处理不会影响图像的分辨率和清晰度D.无论CFA的模式和图像内容如何，一种去马赛克方法都能完美恢复色彩8、数字图像的跟踪技术常用于视频处理。假设要在一段视频中跟踪一个快速移动的物体，同时要应对光照变化和遮挡等情况，以下哪种跟踪方法可能更可靠？（）A.基于特征的跟踪B.基于模型的跟踪C.基于滤波的跟踪D.基于深度学习的跟踪9、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色彩空间进行处理，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，不会引入任何误差B.HSV色彩空间更适合于基于颜色的图像分割和分析C.色彩空间的转换对图像的内容和特征没有任何影响D.无论图像的应用场景如何，RGB色彩空间总是优于其他色彩空间10、数字图像的去雾处理用于改善有雾图像的质量。假设要对一张严重有雾的户外图像进行去雾，以恢复清晰的场景，以下哪种去雾方法可能更有效？（）A.基于暗通道先验的去雾B.基于Retinex理论的去雾C.基于深度学习的去雾D.以上方法结合使用11、在数字图像的目标跟踪中，假设要跟踪视频中的一个运动物体。以下关于目标跟踪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于特征的跟踪方法通过提取目标的特征进行跟踪B.基于模型的跟踪方法通过建立目标的模型进行预测和跟踪C.粒子滤波是一种常用的目标跟踪算法，能够处理目标的非线性运动D.目标跟踪不会受到目标外观变化和遮挡的影响12、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13、在数字图像的多分辨率分析中，例如小波变换。假设要对一幅医学图像进行多分辨率分析以提取不同尺度的特征，以下关于多分辨率分析方法的描述，正确的是：（）A.小波变换能够在不同分辨率下准确地表示图像的细节和轮廓B.多分辨率分析会导致图像信息的丢失，不适合用于医学图像处理C.无论图像的内容和特点如何，一种小波基函数都能适用于所有的多分辨率分析D.多分辨率分析的结果对后续的图像诊断和分析没有帮助14、在数字图像的医学应用中，例如肿瘤的检测和诊断。假设要从X光图像中准确检测出微小的肿瘤，以下哪种图像处理技术可能发挥关键作用？（）A.图像增强B.图像分割C.图像配准D.图像压缩15、在数字图像的频域处理中，对于一幅存在周期性噪声的图像，需要有效地去除噪声同时保留图像的主要信息。以下哪种频域滤波方法可能最为适用？（）A.低通滤波B.高通滤波C.带通滤波D.带阻滤波16、在数字图像的图像融合中，以下哪种融合规则能够在保留源图像重要信息的同时避免产生明显的拼接痕迹？（）A.基于像素的融合B.基于区域的融合C.基于特征的融合D.以上都是。假设需要将多幅具有不同特征和信息的图像融合成一幅综合的图像，上述哪种融合规则能够实现信息的有效整合和过渡的自然平滑，并解释其在融合过程中的策略和效果17、在数字图像的边缘检测中，需要准确地检测出图像中物体的边缘。假设图像中的边缘具有不同的强度和方向，以下哪种边缘检测算子可能会提供最准确和清晰的边缘结果？（）A.Roberts算子，计算对角方向的差分B.Sobel算子，基于梯度的大小和方向C.Prewitt算子，类似于Sobel但计算更简单D.不使用任何边缘检测算子，通过肉眼观察判断边缘18、在数字图像的去雾处理中，以下哪种方法需要先估计大气散射模型的参数？（）A.基于暗通道先验的方法B.基于直方图均衡化的方法C.基于中值滤波的方法D.基于小波变换的方法。假设一幅有雾图像需要进行清晰化处理，上述哪种方法通过对大气散射模型的准确估计来去除雾气，恢复图像的对比度和色彩，同时解释其参数估计的过程和对去雾效果的影响19、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20、当进行数字图像的多尺度分析时，例如使用小波变换。假设需要同时分析图像在不同尺度下的细节和概貌信息，以下关于小波变换的说法哪个是正确的？（）A.小波变换能够有效地捕捉图像的局部特征和奇异点B.小波变换的计算复杂度非常高，不适合处理大规模图像C.小波变换会导致图像信息的丢失，不建议使用D.不需要进行多尺度分析，只关注原始图像的单一尺度21、图像的频域处理可以用于图像增强和滤波。假设我们有一张图像，其频谱中高频部分主要包含了图像的边缘和细节信息。如果想要增强图像的边缘，以下哪种频域滤波器可能会被使用？（）A.低通滤波器B.高通滤波器C.带通滤波器D.带阻滤波器22、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23、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24、图像的匹配和识别是数字图像处理的重要应用。假设要在一组图像中找到与给定模板图像相似的部分。以下关于图像匹配方法的描述，哪一项是错误的？（）A.基于特征的匹配方法通过提取图像的关键特征进行匹配B.基于灰度的匹配方法直接比较图像的灰度值进行匹配C.模板匹配可以在整幅图像上滑动模板，计算相似度D.图像匹配的结果总是准确无误的，不会受到图像变形和光照变化的影响25、当对一幅人脸图像进行表情识别，需要提取出能够表征不同表情的特征。以下哪种特征提取方法可能在表情识别任务中表现较好？（）A.几何特征B.纹理特征C.局部二值模式D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）JPEG图像压缩标准的基本原理是什么？2、（本题5分）简述数字图像平滑处理的作用及方法。3、（本题5分）简述彩色图像增强的方法。4、（本题5分）简述行程编码的方法和适用场景。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在C++中，使用OpenCV实现图像的AGAST特征检测。2、（本题5分）通过C语言编程，对灰度图像进行数学形态学的击中击不中变换。3、（本题5分）创建一个程序，读取两幅图像，进行图像配准和融合的高级操作。利