裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁安徽電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)字音頻處理》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)字圖像處理中，圖像增強(qiáng)是常見的操作之一。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得灰暗的室內(nèi)圖像，需要增強(qiáng)其對(duì)比度和亮度，以使圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰可見。以下哪種方法可能是最有效的？（）A.直接線性拉伸圖像的灰度值范圍B.使用直方圖均衡化，重新分布灰度級(jí)C.對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波，去除噪聲后再調(diào)整亮度D.降低圖像的分辨率，減少數(shù)據(jù)量來突出主要信息2、對(duì)于數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤，以下哪種特征在目標(biāo)發(fā)生形變和光照變化時(shí)具有較好的穩(wěn)定性？（）A.顏色特征B.紋理特征C.形狀特征D.角點(diǎn)特征。假設(shè)需要在視頻序列中跟蹤一個(gè)不斷運(yùn)動(dòng)和變化的目標(biāo)，上述哪種特征能夠在復(fù)雜的環(huán)境變化中保持對(duì)目標(biāo)的有效描述和跟蹤，同時(shí)說明其在應(yīng)對(duì)目標(biāo)變化時(shí)的魯棒性和適應(yīng)性3、數(shù)字圖像的濾波處理常用于去除噪聲和增強(qiáng)特定特征。假設(shè)要去除一幅磁共振成像（MRI）圖像中的高斯噪聲，以下關(guān)于濾波方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波能夠有效地去除高斯噪聲，但會(huì)使圖像變得模糊B.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的去除效果較好，但對(duì)高斯噪聲效果不佳C.高斯濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)D.濾波窗口的大小對(duì)濾波效果沒有影響，越大越好4、當(dāng)對(duì)一幅衛(wèi)星遙感圖像進(jìn)行土地利用分類，例如區(qū)分農(nóng)田、森林、城市和水域等區(qū)域。由于圖像覆蓋范圍廣、地物類型多樣且存在混合像素的情況，以下哪種分類方法可能更具魯棒性？（）A.基于決策樹的分類B.基于支持向量機(jī)的分類C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類D.基于隨機(jī)森林的分類5、對(duì)于數(shù)字圖像的壓縮，假設(shè)需要在保持較高圖像質(zhì)量的同時(shí)盡可能減少存儲(chǔ)空間。以下哪種圖像壓縮算法可能是最合適的選擇？（）A.JPEG壓縮算法，利用離散余弦變換和量化B.BMP圖像格式，不進(jìn)行壓縮直接存儲(chǔ)C.GIF壓縮算法，適用于簡單的圖像和動(dòng)畫D.不進(jìn)行圖像壓縮，保留原始的大數(shù)據(jù)量圖像6、數(shù)字圖像處理中的圖像融合是將多幅圖像的信息綜合在一起。假設(shè)要將一幅紅外圖像和一幅可見光圖像融合，以獲得更全面的場景信息。以下關(guān)于融合策略的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確定融合的權(quán)重，平衡不同圖像的貢獻(xiàn)B.選擇合適的融合算法，如基于像素、區(qū)域或特征的融合C.對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，如配準(zhǔn)和增強(qiáng)D.以上三個(gè)方面都很關(guān)鍵，需要綜合考慮7、數(shù)字圖像的分割后處理常用于優(yōu)化分割結(jié)果。假設(shè)對(duì)一張分割后的圖像進(jìn)行處理，以消除小的孤立區(qū)域和填補(bǔ)空洞，以下哪種后處理方法可能最為有效？（）A.形態(tài)學(xué)開運(yùn)算和閉運(yùn)算B.區(qū)域合并和分裂C.邊界平滑和細(xì)化D.以上方法結(jié)合使用8、在數(shù)字圖像處理的實(shí)際應(yīng)用中，圖像拼接是常見的操作。假設(shè)要將多張具有重疊區(qū)域的圖像拼接成一幅全景圖像。以下關(guān)于圖像拼接的描述，正確的是：（）A.只需簡單地將圖像按照順序拼接在一起，無需考慮重疊區(qū)域的處理B.圖像拼接過程中，亮度和色彩的差異不會(huì)對(duì)拼接效果產(chǎn)生影響C.特征匹配和圖像融合是圖像拼接中的關(guān)鍵步驟，直接決定拼接質(zhì)量D.圖像拼接只適用于拍攝場景固定、光照均勻的情況9、數(shù)字圖像的復(fù)原旨在去除圖像中的失真和降質(zhì)。假設(shè)要對(duì)一張因運(yùn)動(dòng)模糊而失真的圖像進(jìn)行復(fù)原。以下關(guān)于圖像復(fù)原的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過建立圖像的退化模型，反推原始圖像，實(shí)現(xiàn)圖像的復(fù)原B.維納濾波是一種常見的圖像復(fù)原方法，通過估計(jì)圖像的功率譜來恢復(fù)圖像C.圖像復(fù)原能夠完全恢復(fù)出原始清晰的圖像，不受模糊程度和噪聲的影響D.在進(jìn)行圖像復(fù)原時(shí)，需要對(duì)先驗(yàn)知識(shí)和參數(shù)進(jìn)行合理估計(jì)，以提高復(fù)原效果10、在數(shù)字圖像的加密和解密中，為了保護(hù)圖像的隱私和安全性，需要對(duì)圖像進(jìn)行加密處理，使得未經(jīng)授權(quán)的人員無法理解圖像內(nèi)容。以下哪種加密算法可能適用于數(shù)字圖像加密？（）A.AESB.RSAC.DESD.以上都可以11、在數(shù)字圖像的分割中，基于深度學(xué)習(xí)的方法表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分割。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)圖像分割模型訓(xùn)練簡單，不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)B.這些模型對(duì)圖像的大小和分辨率沒有要求，可以處理任意尺寸的圖像C.深度學(xué)習(xí)圖像分割方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征，適應(yīng)不同類型的圖像分割任務(wù)D.深度學(xué)習(xí)圖像分割模型一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化12、在數(shù)字圖像的分類任務(wù)中，需要將圖像準(zhǔn)確分類到不同的類別。假設(shè)要對(duì)一組醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行疾病分類，以下哪種分類算法結(jié)合適當(dāng)?shù)奶卣魈崛》椒赡苋〉酶玫姆诸愋Ч?？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.隨機(jī)森林D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13、對(duì)于數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算，假設(shè)需要突出圖像中物體的邊緣和輪廓。以下關(guān)于形態(tài)學(xué)梯度的說法哪個(gè)是正確的？（）A.形態(tài)學(xué)梯度能夠有效地檢測物體的邊界B.形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算會(huì)模糊圖像的內(nèi)部區(qū)域C.形態(tài)學(xué)梯度對(duì)噪聲非常敏感，容易產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)果D.不進(jìn)行形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算，使用原始圖像進(jìn)行分析14、圖像的邊緣檢測是圖像處理的重要任務(wù)之一。假設(shè)要檢測一幅自然風(fēng)景圖像中的物體邊緣。以下關(guān)于邊緣檢測算子的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子都是基于梯度的邊緣檢測算子，對(duì)水平和垂直邊緣有較好的檢測效果B.Canny算子是一種性能較好的邊緣檢測算子，具有較好的信噪比和定位精度C.拉普拉斯算子是一種二階導(dǎo)數(shù)算子，對(duì)噪聲比較敏感，通常需要先進(jìn)行平滑處理D.不同的邊緣檢測算子在任何情況下都能得到相同的邊緣檢測結(jié)果15、在數(shù)字圖像的虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用中，圖像的實(shí)時(shí)渲染是關(guān)鍵。假設(shè)要在VR環(huán)境中提供流暢和逼真的視覺體驗(yàn)，以下關(guān)于圖像渲染的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要考慮圖像的幀率和分辨率B.可以利用視差原理實(shí)現(xiàn)立體效果C.圖像的渲染質(zhì)量只取決于顯卡性能D.優(yōu)化算法可以提高渲染效率16、在數(shù)字圖像的邊緣檢測中，不同的邊緣檢測算子有不同的特點(diǎn)。假設(shè)要檢測一幅圖像中較為微弱和復(fù)雜的邊緣。以下關(guān)于邊緣檢測算子的描述，正確的是：（）A.Sobel算子對(duì)水平和垂直邊緣檢測效果好，但對(duì)斜向邊緣不敏感B.Canny算子能夠檢測出低對(duì)比度的邊緣，并且具有較好的抗噪性C.Roberts算子計(jì)算簡單，但檢測出的邊緣較粗，定位精度低D.所有的邊緣檢測算子在各種圖像中都能得到相同質(zhì)量的邊緣檢測結(jié)果17、在數(shù)字圖像的彩色空間轉(zhuǎn)換中，例如從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間，以更方便地進(jìn)行顏色處理和分析。對(duì)于特定的圖像分析任務(wù)，如顏色提取和匹配，以下哪種顏色空間可能更具優(yōu)勢？（）A.HSVB.YUVC.CMYKD.Lab18、在數(shù)字圖像的特征匹配中，假設(shè)需要在兩幅不同的圖像中找到相同或相似的特征點(diǎn)。以下哪種特征描述子可能具有更好的魯棒性和區(qū)分性？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）特征描述子B.SURF（加速穩(wěn)健特征）特征描述子C.ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征描述子D.不使用特征描述子，直接比較像素值19、數(shù)字圖像的色彩校正用于調(diào)整圖像的色彩偏差。假設(shè)要對(duì)一幅偏色的風(fēng)景照片進(jìn)行色彩校正，以下關(guān)于色彩校正方法的描述，正確的是：（）A.白平衡方法能夠有效地校正由于光照條件導(dǎo)致的色彩偏差，但對(duì)復(fù)雜的偏色情況效果有限B.色彩空間轉(zhuǎn)換可以解決所有的色彩校正問題，無需其他操作C.色彩校正不需要考慮圖像的拍攝設(shè)備和拍攝環(huán)境D.無論圖像的偏色程度如何，一種色彩校正方法都能完美解決20、數(shù)字圖像的加密是保護(hù)圖像信息安全的重要手段。假設(shè)要對(duì)一幅重要的數(shù)字圖像進(jìn)行加密，使其在傳輸和存儲(chǔ)過程中不被輕易竊取和解讀。以下關(guān)于圖像加密方法的描述，正確的是：（）A.簡單的位運(yùn)算加密能夠提供足夠的安全性，難以被破解B.圖像加密不會(huì)改變圖像的大小和數(shù)據(jù)量，只改變圖像的內(nèi)容C.基于混沌系統(tǒng)的圖像加密算法具有高度的隨機(jī)性和復(fù)雜性，安全性高D.圖像加密后，不需要解密就可以直接進(jìn)行處理和分析21、當(dāng)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行車牌識(shí)別時(shí)，以下哪個(gè)步驟是關(guān)鍵的預(yù)處理操作？（）A.圖像傾斜校正B.圖像二值化C.字符分割D.以上都是。假設(shè)需要從車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼，上述哪個(gè)預(yù)處理步驟能夠?yàn)楹罄m(xù)的字符識(shí)別提供良好的基礎(chǔ)，提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，并分別說明其在車牌識(shí)別中的重要性和處理方法22、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在圖像中發(fā)生了變形和部分遮擋。以下哪種跟蹤算法可能能夠更好地適應(yīng)這種情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于MeanShift的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法23、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)要在一系列連續(xù)的圖像幀中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體。物體可能會(huì)發(fā)生變形、被遮擋或者光照變化，以下哪種跟蹤方法可能更具有適應(yīng)性？（）A.基于特征的跟蹤，提取物體的顯著特征進(jìn)行匹配B.基于模板的跟蹤，使用固定的模板匹配圖像C.基于區(qū)域的跟蹤，關(guān)注物體所在的整個(gè)區(qū)域D.不進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，只對(duì)每一幀獨(dú)立處理24、數(shù)字圖像的投影變換常用于圖像校正和幾何校正。假設(shè)要對(duì)一張發(fā)生透視變形的圖像進(jìn)行校正，以下哪種投影變換可能最適合？（）A.平行投影變換B.透視投影變換C.正射投影變換D.斜投影變換25、圖像的形態(tài)學(xué)梯度運(yùn)算可以突出圖像的邊緣和輪廓。假設(shè)要對(duì)一張細(xì)胞圖像進(jìn)行處理。以下關(guān)于形態(tài)學(xué)梯度的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.形態(tài)學(xué)梯度是膨脹圖像和腐蝕圖像的差值B.形態(tài)學(xué)梯度可以增強(qiáng)圖像中目標(biāo)的邊緣C.形態(tài)學(xué)梯度對(duì)噪聲不敏感，能夠準(zhǔn)確地提取邊緣信息D.不同的結(jié)構(gòu)元素對(duì)形態(tài)學(xué)梯度的結(jié)果有影響二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說明數(shù)字圖像超分辨率重建的意義。2、（本題5分）圖像增強(qiáng)中的頻域高通濾波的截止頻率如何選擇？3、（本題5分）簡述如何通過數(shù)字圖像處理實(shí)現(xiàn)虛擬場景合成。4、（本題5分）如何利用數(shù)字圖像處理提高鐘表零件檢測精度？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，對(duì)圖像進(jìn)行圖像去噪的基于深度學(xué)習(xí)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型對(duì)含噪聲的圖像進(jìn)行去噪處理，并顯示原始圖像和去噪后的圖像。2、（本題5分）實(shí)現(xiàn)圖像的噪聲去除與邊緣細(xì)化的同步操作。在去除噪聲的同時(shí)進(jìn)行邊緣細(xì)化。3、（本題5分）利用OpenCV對(duì)圖像進(jìn)行高斯模糊處理。用戶輸入高斯核的