站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共2頁(yè)青島港灣職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)字圖像處理與分析》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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(shù)C.隨機(jī)森林D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2、圖像的頻域處理是數(shù)字圖像處理的重要手段之一。假設(shè)要對(duì)一幅圖像進(jìn)行頻域?yàn)V波，以去除特定頻率的成分。以下關(guān)于圖像頻域處理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過(guò)傅里葉變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，可以更方便地分析圖像的頻率成分B.低通濾波器可以去除圖像中的高頻成分，使圖像變得模糊，起到平滑作用C.高通濾波器可以突出圖像中的邊緣和細(xì)節(jié)等高頻成分，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度D.圖像頻域處理的效果與空間域處理完全相同，只是處理方式不同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(méi)有影響，越大越好4、在數(shù)字圖像的目標(biāo)檢測(cè)中，假設(shè)要在一幅復(fù)雜的城市街景圖像中檢測(cè)車輛。以下關(guān)于檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性要求，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量圖像，滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控的需求B.檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性高，即使處理速度較慢C.算法的模型參數(shù)少，便于在資源受限的設(shè)備上運(yùn)行D.能夠適應(yīng)不同的光照和天氣條件，保證檢測(cè)的穩(wěn)定性5、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)要跟蹤一個(gè)在復(fù)雜背景中運(yùn)動(dòng)的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的適應(yīng)性，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.對(duì)物體的形狀變化具有魯棒性B.能夠快速適應(yīng)光照的變化C.在物體被部分遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確跟蹤D.以上三個(gè)方面都需要重點(diǎn)考慮6、圖像分割是將圖像分成不同區(qū)域的過(guò)程。假設(shè)要對(duì)一幅包含多個(gè)物體且背景復(fù)雜的圖像進(jìn)行精確分割，以下哪種方法可能需要較多的先驗(yàn)知識(shí)和人工干預(yù)？（）A.基于閾值的分割方法B.基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割方法C.基于邊緣檢測(cè)的分割方法D.基于聚類的分割方法7、數(shù)字圖像的頻域處理可以通過(guò)傅里葉變換實(shí)現(xiàn)。假設(shè)要對(duì)一幅圖像進(jìn)行頻域?yàn)V波以去除特定頻率成分，以下關(guān)于頻域處理的描述，正確的是：（）A.快速傅里葉變換（FFT）的計(jì)算效率低，不適合處理大規(guī)模圖像B.高通濾波器能夠保留圖像的低頻成分，使圖像變得模糊C.頻域?yàn)V波可以在不損失圖像細(xì)節(jié)的情況下有效地去除噪聲D.圖像的頻域特征與空域特征沒(méi)有關(guān)聯(lián)，頻域處理不能反映圖像的空域特性8、在數(shù)字圖像的多分辨率分析中，例如小波變換。假設(shè)要對(duì)一幅醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行多分辨率分析以提取不同尺度的特征，以下關(guān)于多分辨率分析方法的描述，正確的是：（）A.小波變換能夠在不同分辨率下準(zhǔn)確地表示圖像的細(xì)節(jié)和輪廓B.多分辨率分析會(huì)導(dǎo)致圖像信息的丟失，不適合用于醫(yī)學(xué)圖像處理C.無(wú)論圖像的內(nèi)容和特點(diǎn)如何，一種小波基函數(shù)都能適用于所有的多分辨率分析D.多分辨率分析的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像診斷和分析沒(méi)有幫助9、在數(shù)字圖像的加密處理中，為了保證圖像的安全性和保密性。假設(shè)要對(duì)一幅重要的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行加密，以下哪種加密算法可能在加密速度和安全性之間取得較好的平衡？（）A.AES加密算法B.RSA加密算法C.DES加密算法D.哈希函數(shù)10、數(shù)字圖像的去霧處理用于改善有霧圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一幅有霧的風(fēng)景圖像進(jìn)行去霧，以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于暗通道先驗(yàn)的去霧方法對(duì)濃霧的去除效果不佳B.圖像去霧會(huì)導(dǎo)致圖像的色彩失真和細(xì)節(jié)丟失C.去霧算法的性能不受圖像的拍攝場(chǎng)景和霧的濃度分布的影響D.無(wú)論霧的類型和濃度如何，一種去霧方法都能取得理想的效果11、在數(shù)字圖像的特征匹配中，找到兩幅圖像之間的對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)。假設(shè)要對(duì)兩張視角不同的街景圖像進(jìn)行特征匹配，以下哪種特征描述子和匹配算法的組合可能更準(zhǔn)確？（）A.SIFT特征和最近鄰匹配B.SURF特征和比率測(cè)試匹配C.ORB特征和暴力匹配D.以上組合根據(jù)圖像特點(diǎn)選擇12、在數(shù)字圖像處理中，圖像增強(qiáng)是常見(jiàn)的操作之一。假設(shè)我們有一張曝光不足的夜景照片，需要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)以改善視覺(jué)效果。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.直方圖均衡化通過(guò)調(diào)整圖像的灰度分布，使像素灰度值更均勻地分布，從而增強(qiáng)圖像對(duì)比度B.灰度變換可以通過(guò)線性或非線性函數(shù)對(duì)像素灰度值進(jìn)行映射，改變圖像的亮度和對(duì)比度C.中值濾波是一種基于排序的非線性濾波方法，主要用于去除椒鹽噪聲，但會(huì)使圖像細(xì)節(jié)模糊D.圖像增強(qiáng)方法總是能夠在不引入任何失真或噪聲的情況下，完美地改善圖像質(zhì)量13、假設(shè)要對(duì)一幅包含文字和背景的圖像進(jìn)行文字提取，同時(shí)去除背景干擾。以下哪種圖像處理技術(shù)組合可能更有助于實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的文字提?。浚ǎ〢.圖像二值化和形態(tài)學(xué)處理B.邊緣檢測(cè)和輪廓提取C.閾值分割和連通區(qū)域分析D.以上都是14、數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)處理常用于圖像的簡(jiǎn)化和特征提取。假設(shè)要對(duì)一幅二值圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹操作，以下關(guān)于形態(tài)學(xué)處理的描述，正確的是：（）A.腐蝕操作會(huì)使物體的邊界向內(nèi)收縮，可能導(dǎo)致物體的部分區(qū)域消失B.膨脹操作總是會(huì)增加物體的面積和尺寸，不會(huì)改變物體的形狀C.先腐蝕后膨脹的開(kāi)運(yùn)算可以去除圖像中的小噪聲，同時(shí)保持物體的形狀和大小基本不變D.形態(tài)學(xué)處理只適用于二值圖像，對(duì)灰度圖像沒(méi)有作用15、數(shù)字圖像處理中的圖像分類是將圖像劃分到不同的類別中。假設(shè)要對(duì)大量的風(fēng)景圖像進(jìn)行分類，如山脈、河流、森林等。以下關(guān)于特征選擇的重要性，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.選擇具有代表性和區(qū)分性的特征，提高分類準(zhǔn)確性B.特征的數(shù)量越多越好，能夠包含更多的圖像信息C.特征的計(jì)算復(fù)雜度應(yīng)適中，便于實(shí)時(shí)處理D.特征應(yīng)與分類任務(wù)相關(guān)，避免無(wú)關(guān)特征的干擾16、在數(shù)字圖像的目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)要跟蹤視頻中的一個(gè)運(yùn)動(dòng)物體。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于特征的跟蹤方法通過(guò)提取目標(biāo)的特征進(jìn)行跟蹤B.基于模型的跟蹤方法通過(guò)建立目標(biāo)的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和跟蹤C(jī).粒子濾波是一種常用的目標(biāo)跟蹤算法，能夠處理目標(biāo)的非線性運(yùn)動(dòng)D.目標(biāo)跟蹤不會(huì)受到目標(biāo)外觀變化和遮擋的影響17、在數(shù)字圖像的形態(tài)學(xué)處理中，膨脹和腐蝕操作經(jīng)常被使用。假設(shè)要對(duì)一張二值圖像進(jìn)行處理，以填充孔洞和消除小的孤立區(qū)域。以下關(guān)于形態(tài)學(xué)操作的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.膨脹操作可以使圖像中的目標(biāo)區(qū)域擴(kuò)大B.腐蝕操作可以使圖像中的目標(biāo)區(qū)域縮小C.開(kāi)運(yùn)算先腐蝕后膨脹，用于去除圖像中的小物體和突出部分D.形態(tài)學(xué)操作對(duì)圖像的處理結(jié)果不受結(jié)構(gòu)元素的形狀和大小的影響18、在數(shù)字圖像的壓縮感知理論中，假設(shè)要對(duì)一幅圖像進(jìn)行壓縮采樣和重構(gòu)。以下關(guān)于壓縮感知的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.壓縮感知可以在遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣率的情況下采集信號(hào)，并精確重構(gòu)B.重構(gòu)圖像的質(zhì)量取決于測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)和重構(gòu)算法的性能C.壓縮感知適用于所有類型的圖像，無(wú)需考慮圖像的特征和結(jié)構(gòu)D.可以利用圖像的稀疏性和相關(guān)性來(lái)實(shí)現(xiàn)壓縮感知19、圖像的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要分析一幅織物圖像的紋理特征。以下關(guān)于圖像紋理分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用統(tǒng)計(jì)方法、結(jié)構(gòu)方法和頻譜方法等對(duì)圖像紋理進(jìn)行分析B.灰度共生矩陣是一種常用的統(tǒng)計(jì)紋理分析方法，能夠反映紋理的灰度分布和空間相關(guān)性C.紋理分析能夠準(zhǔn)確地描述圖像中所有類型的紋理，不受紋理的復(fù)雜性和多樣性的影響D.結(jié)合多種紋理分析方法可以更全面地描述圖像的紋理特性20、圖像的配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征的配準(zhǔn)方法通過(guò)提取圖像中的顯著特征進(jìn)行匹配，對(duì)圖像的變形適應(yīng)性強(qiáng)B.基于灰度的配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值，計(jì)算簡(jiǎn)單，但精度較低C.圖像配準(zhǔn)過(guò)程中，初始估計(jì)的配準(zhǔn)參數(shù)對(duì)最終配準(zhǔn)結(jié)果沒(méi)有影響D.無(wú)論圖像的差異有多大，都可以通過(guò)一次配準(zhǔn)操作達(dá)到完美的對(duì)齊效果21、數(shù)字圖像的運(yùn)動(dòng)估計(jì)在視頻處理中非常重要。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，以下關(guān)于運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.塊匹配算法簡(jiǎn)單直觀，但在復(fù)雜運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中容易出現(xiàn)誤差B.光流法能夠精確地估計(jì)物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，但計(jì)算復(fù)雜度高C.運(yùn)動(dòng)估計(jì)的結(jié)果不受視頻幀率和圖像分辨率的影響D.無(wú)論物體的運(yùn)動(dòng)模式如何，一種運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法都能準(zhǔn)確估計(jì)22、圖像分割是將圖像劃分為不同區(qū)域的過(guò)程。以下關(guān)于閾值分割方法的描述，不正確的是（）A.閾值分割通過(guò)選擇合適的灰度閾值，將圖像分為前景和背景兩部分B.可以通過(guò)手動(dòng)設(shè)定閾值或使用自動(dòng)閾值選擇算法來(lái)確定分割閾值C.閾值分割方法簡(jiǎn)單高效，但對(duì)于灰度分布復(fù)雜或存在噪聲的圖像效果不佳D.閾值分割能夠適用于所有類型的圖像，并且總是能夠準(zhǔn)確地分割出目標(biāo)區(qū)域23、在數(shù)字圖像的特征匹配中，找到不同圖像中相似的特征。假設(shè)要在兩張相似場(chǎng)景的街景圖像中進(jìn)行特征匹配，以下關(guān)于特征匹配方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性，在特征匹配中表現(xiàn)出色，但計(jì)算量大B.SURf特征比SIFT特征更快速，但在準(zhǔn)確性上略遜一籌C.特征匹配只需要考慮特征的描述子，不需要考慮特征的位置和方向D.無(wú)論圖像的視角和光照變化如何，一種特征匹配方法都能穩(wěn)定工作24、數(shù)字圖像的壓縮編碼中，哈夫曼編碼是一種常用的方法。假設(shè)要對(duì)一組圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行哈夫曼編碼。以下關(guān)于哈夫曼編碼的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.哈夫曼編碼根據(jù)字符出現(xiàn)的頻率生成可變長(zhǎng)度的編碼，頻率高的字符編碼短B.編碼過(guò)程需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行分析C.哈夫曼編碼是一種無(wú)損編碼方法，解碼后能夠完全恢復(fù)原始數(shù)據(jù)D.哈夫曼編碼的壓縮效率不受圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布影響25、在數(shù)字圖像的復(fù)原處理中，用于恢復(fù)由于各種原因而退化的圖像。假設(shè)一幅圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而模糊，以下關(guān)于圖像復(fù)原方法的描述，正確的是：（）A.逆濾波方法可以完全恢復(fù)由于運(yùn)動(dòng)模糊造成的圖像退化，效果理想B.維納濾波考慮了噪聲的影響，在存在噪聲的情況下比逆濾波效果更好C.圖像復(fù)原過(guò)程中不需要對(duì)退化模型進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)，也能得到較好的結(jié)果D.圖像的退化程度對(duì)復(fù)原方法的選擇沒(méi)有影響，任何方法都可以嘗試26、在數(shù)字圖像的目標(biāo)檢測(cè)中，準(zhǔn)確識(shí)別和定位目標(biāo)是關(guān)鍵。假設(shè)要在一張復(fù)雜的衛(wèi)星圖像中檢測(cè)特定的建筑物，以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法可能具有更高的準(zhǔn)確性和效率？（）A.基于模板匹配的方法B.基于特征提取的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于區(qū)域建議的方法27、數(shù)字圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)于圖像處理系統(tǒng)的性能評(píng)估至關(guān)重要。假設(shè)要客觀地評(píng)價(jià)一幅經(jīng)過(guò)處理后的圖像質(zhì)量，以下哪種評(píng)價(jià)指標(biāo)可能更多地考慮了人類視覺(jué)系統(tǒng)的特性？（）A.均方誤差（MSE）B.峰值信噪比（PSNR）C.結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）D.信息熵28、在數(shù)字圖像的智能安防系統(tǒng)中，例如門禁系統(tǒng)中的人臉驗(yàn)證。假設(shè)要提高人臉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率和速度，以下關(guān)于圖像處理和算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)有效的人臉特征B.圖像預(yù)處理可以減少光照和姿態(tài)的影響C.特征匹配的計(jì)算復(fù)雜度越低，驗(yàn)證速度越快D.單一的算法可以適用于所有的安防場(chǎng)景29、在數(shù)字圖像的模式識(shí)別中，特征選擇和分類器設(shè)計(jì)是關(guān)鍵步驟。假設(shè)要對(duì)一組手寫數(shù)字圖像進(jìn)行分類。以下關(guān)于模式識(shí)別過(guò)程的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.特征選擇要從眾多的圖像特征中選取最具代表性和區(qū)分性的特征，以提高分類準(zhǔn)確率B.常見(jiàn)的分類器如支持向量機(jī)（SVM）、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，各有其優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景C.訓(xùn)練分類器時(shí)需要使用大量的有標(biāo)記的樣本數(shù)據(jù)，以學(xué)習(xí)不同類別之間的差異D.一旦分類器訓(xùn)練完成，就能夠?qū)θ魏涡碌膱D像進(jìn)行準(zhǔn)確分類，不需要進(jìn)一步優(yōu)化和調(diào)整30、數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)是圖像分析的重要步驟。假設(shè)要檢測(cè)一張建筑物圖像的邊緣。以下關(guān)于邊緣檢測(cè)算子的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.Sobel算子對(duì)水平和垂直邊緣有較好的檢測(cè)效果B.Prewitt算子計(jì)算簡(jiǎn)單，但檢測(cè)精度相對(duì)較低C.Canny算子是一種最優(yōu)的邊緣檢測(cè)算子，能夠檢測(cè)出弱邊緣D.不同的邊緣檢測(cè)算子對(duì)噪聲的敏感程度相同二、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討圖像的基于小波包變換的圖像特征提取方法。2、（本題5分）分析圖像的基于深度學(xué)習(xí)的圖像配準(zhǔn)算法。3、（本題5分）研究圖像的基于SteerablePyramid變換的圖像特征提取方法。4、（本題5分）對(duì)一幅玻璃制品圖像進(jìn)行缺陷檢測(cè)，評(píng)估檢測(cè)方法的效果。5、（本題5分）對(duì)一幅視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行血管分割，評(píng)估分割算法的精度