學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁南陽師范學院《數(shù)字圖像處理實驗》2024-2025學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在數(shù)字圖像的邊緣檢測中，需要準確地檢測出圖像中物體的邊緣。假設圖像中的邊緣具有不同的強度和方向，以下哪種邊緣檢測算子可能會提供最準確和清晰的邊緣結果？（）A.Roberts算子，計算對角方向的差分B.Sobel算子，基于梯度的大小和方向C.Prewitt算子，類似于Sobel但計算更簡單D.不使用任何邊緣檢測算子，通過肉眼觀察判斷邊緣2、數(shù)字圖像的目標識別是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。假設要從一組衛(wèi)星圖像中識別出特定的建筑物，以下關于目標識別方法的描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的方法簡單直接，但對目標的旋轉和縮放變化適應性差B.特征提取和分類器結合的方法能夠準確識別目標，但特征的選擇對結果影響不大C.深度學習方法在目標識別中需要大量的標注數(shù)據(jù)，對于小樣本數(shù)據(jù)效果不佳D.目標識別的準確率只取決于圖像的分辨率，與目標的特征和背景無關3、在數(shù)字圖像的目標跟蹤中，實時跟蹤圖像中的特定目標。假設要在一段監(jiān)控視頻中跟蹤一個移動的車輛，以下關于目標跟蹤方法的描述，正確的是：（）A.基于均值漂移的目標跟蹤算法對目標的變形和遮擋具有較好的適應性B.粒子濾波方法在目標快速運動時容易丟失跟蹤C.目標跟蹤不需要考慮目標的外觀變化和背景干擾D.無論視頻的質量和場景復雜度如何，一種目標跟蹤方法都能可靠工作4、在數(shù)字圖像的去噪處理中，以下關于高斯噪聲和椒鹽噪聲的敘述，不準確的是（）A.高斯噪聲的概率密度函數(shù)服從高斯分布，其值在整個灰度范圍內(nèi)隨機出現(xiàn)B.椒鹽噪聲表現(xiàn)為圖像中出現(xiàn)的黑白斑點，對圖像的破壞較大C.去除高斯噪聲和椒鹽噪聲通常需要采用不同的濾波方法和參數(shù)D.對于一幅同時包含高斯噪聲和椒鹽噪聲的圖像，使用單一的濾波方法就能有效地去除兩種噪聲5、在數(shù)字圖像的多尺度分析中，小波變換是常用的工具。假設要對一幅圖像進行多尺度分解和分析。以下關于小波變換的描述，哪一項是不正確的？（）A.小波變換能夠將圖像分解為不同尺度和方向的子帶，便于分析圖像的細節(jié)和結構B.相比于傅里葉變換，小波變換在時頻域都具有較好的局部化特性C.選擇合適的小波基函數(shù)對小波變換的效果有重要影響D.小波變換的結果總是能夠清晰地展示圖像的所有特征和信息，無需進一步處理和分析6、在數(shù)字圖像的投影變換中，假設需要將圖像從一個視角轉換到另一個視角。以下關于投影變換的描述哪個是正確的？（）A.投影變換可以保持圖像的形狀和比例不變B.投影變換會導致圖像的幾何失真，需要適當?shù)男Ｕ鼵.投影變換只適用于平面圖像，對于立體圖像無效D.不進行投影變換，使用原始圖像的視角7、在數(shù)字圖像的頻域處理中，傅里葉變換是常用的工具。假設要分析一幅圖像的頻率成分，以檢測周期性的紋理。以下關于傅里葉變換的應用，哪一項是不正確的？（）A.通過觀察頻譜圖，確定圖像中主要的頻率成分B.利用低通濾波去除高頻噪聲，平滑圖像C.對頻譜進行相位調(diào)整，改變圖像的內(nèi)容D.高通濾波突出圖像的邊緣和細節(jié)8、當對一幅包含復雜紋理的織物圖像進行缺陷檢測，例如檢測出斷絲、污漬和孔洞等缺陷。由于紋理的干擾和缺陷的多樣性，以下哪種檢測方法可能更有效？（）A.基于紋理分析的方法B.基于模型的方法C.基于機器學習的方法D.以上都是9、數(shù)字圖像的光照校正旨在解決光照不均勻的問題。假設要對一幅由于光照不均而導致部分區(qū)域過暗或過亮的圖像進行校正。以下關于校正方法的選擇，哪一項是最有效的？（）A.基于直方圖的方法，調(diào)整像素值的分布B.基于物理模型的方法，估計光照條件并進行補償C.全局校正方法，對整個圖像應用相同的校正參數(shù)D.局部校正方法，根據(jù)圖像的不同區(qū)域進行自適應校正10、在數(shù)字圖像處理中，圖像的幾何變換經(jīng)常被使用。假設要對一張傾斜的文檔圖像進行校正。以下關于圖像幾何變換的描述，哪一項是不正確的？（）A.平移變換可以將圖像在水平和垂直方向上移動B.旋轉變換可以圍繞指定的中心點旋轉圖像C.縮放變換可以改變圖像的大小，同時保持圖像的內(nèi)容不變D.圖像的幾何變換不會導致圖像的信息丟失和失真11、圖像的銳化處理用于增強圖像的邊緣和細節(jié)。假設要對一幅模糊的人像照片進行銳化，以下關于圖像銳化方法的描述，正確的是：（）A.拉普拉斯銳化會增強圖像中的噪聲，需要在銳化前進行去噪處理B.高通濾波銳化能夠在增強邊緣的同時保持圖像的整體平滑度C.圖像銳化的程度越大越好，可以使圖像更加清晰D.銳化處理對圖像的色彩平衡沒有影響，不需要考慮12、數(shù)字圖像的超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像。以下關于超分辨率重建方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于插值的方法通過計算相鄰像素的值來增加圖像的像素數(shù)量B.基于學習的方法利用大量的訓練數(shù)據(jù)學習低分辨率到高分辨率的映射關系C.超分辨率重建能夠生成與真實高分辨率圖像完全相同的細節(jié)和信息D.結合多種先驗知識可以提高超分辨率重建的效果13、在數(shù)字圖像的去霧處理中，假設要恢復一幅被霧氣模糊的戶外圖像。以下關于去霧方法的原理，哪一項是不正確的？（）A.基于物理模型，估計霧氣的濃度和傳播參數(shù)B.利用暗通道先驗知識，恢復清晰的圖像C.通過增加圖像的對比度來去除霧氣的影響D.對圖像進行顏色校正，消除霧氣導致的偏色14、在數(shù)字圖像的復原處理中，假設要恢復一幅由于運動模糊而失真的圖像。以下關于復原方法的選擇，哪一項是最關鍵的因素？（）A.對模糊核的準確估計，以構建合適的復原模型B.復原算法的計算復雜度，越低越好C.復原后的圖像質量，以主觀視覺效果為準D.能否使用通用的復原算法，而不針對具體的模糊類型進行調(diào)整15、在數(shù)字圖像的虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應用中，圖像的實時渲染是關鍵。假設要在VR環(huán)境中提供流暢和逼真的視覺體驗，以下關于圖像渲染的描述，哪一項是不準確的？（）A.需要考慮圖像的幀率和分辨率B.可以利用視差原理實現(xiàn)立體效果C.圖像的渲染質量只取決于顯卡性能D.優(yōu)化算法可以提高渲染效率16、假設要對一幅包含多個相似物體的圖像進行目標計數(shù)，例如統(tǒng)計麥田中的麥穗數(shù)量。由于物體的大小、形狀和排列存在一定的隨機性，以下哪種圖像處理技術可能有助于準確計數(shù)？（）A.形態(tài)學處理結合連通區(qū)域標記B.邊緣檢測結合輪廓跟蹤C.閾值分割結合圖像濾波D.特征提取結合分類器17、圖像分割是將圖像分成不同區(qū)域的過程。假設要對一幅包含多個物體且背景復雜的圖像進行精確分割，以下哪種方法可能需要較多的先驗知識和人工干預？（）A.基于閾值的分割方法B.基于區(qū)域生長的分割方法C.基于邊緣檢測的分割方法D.基于聚類的分割方法18、在數(shù)字圖像的增強中，自適應增強方法能夠根據(jù)圖像的局部特征進行調(diào)整。假設我們有一張包含不同亮度區(qū)域的圖像，需要進行自適應增強。以下哪種自適應增強方法通?；诰植拷y(tǒng)計信息？（）A.自適應直方圖均衡化B.局部對比度增強C.自適應中值濾波D.以上都是19、當處理數(shù)字圖像的光照不均勻問題時，以下哪種方法可以有效地校正光照？（）A.直方圖規(guī)定化B.同態(tài)濾波C.灰度變換D.以上都是。假設圖像由于光照條件的影響，部分區(qū)域過亮或過暗，需要一種方法來均衡光照，使整個圖像的亮度分布更加均勻，上述哪種方法能夠達到較好的校正效果，并分別闡述其原理和應用20、圖像的配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張有一定旋轉和平移差異的圖像進行精確配準。以下關于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征的配準方法通過提取圖像中的顯著特征進行匹配，對圖像的變形適應性強B.基于灰度的配準方法直接比較圖像的灰度值，計算簡單，但精度較低C.圖像配準過程中，初始估計的配準參數(shù)對最終配準結果沒有影響D.無論圖像的差異有多大，都可以通過一次配準操作達到完美的對齊效果二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數(shù)字圖像處理的主要研究內(nèi)容。2、（本題5分）簡述Roberts算子的特點和應用。3、（本題5分）解釋圖像去模糊的算法。4、（本題5分）解釋數(shù)字圖像在考古中的應用。5、（本題5分）數(shù)字圖像的鏡像變換有幾種形式？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）用OpenCV實現(xiàn)圖像的開運算和閉運算多次交替處理。多次進行開運算和閉運算，顯示處理后的圖像。2、（本題5分）設計一個程序，對圖像進行圖像去噪的基于深度學習的半監(jiān)督學習方法。使用半監(jiān)督學習模型對含噪聲的圖像進行去噪處理，并顯示原始圖像和去噪后的圖像。3、（本題5分）編寫一個程序，實現(xiàn)對一幅圖像進行圖像變形?？梢赃M行扭曲、拉伸等變形操作，顯示變形前后的圖像。4、（本題5分）實現(xiàn)圖像的邊緣細化