北京劳动保障职业学院《数字图象处理与机器视觉》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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北京劳动保障职业学院
《数字图象处理与机器视觉》2023-2024学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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、在数字图像的增强中，锐化处理可以突出图像的边缘和细节。假设要对一幅模糊的图像进行锐化。以下关于锐化方法的描述，正确的是：（ ）
A. 拉普拉斯锐化能够增强图像的边缘，但容易产生噪声
B. 梯度锐化对图像的细节增强效果明显，且不会引入噪声
C. 高通滤波锐化可以随意调整锐化程度，不会出现过度锐化的情况
D. 锐化处理只适用于灰度图像，对彩色图像无效

2、在数字图像的锐化处理中，增强图像的边缘和细节。假设要对一张模糊的人物照片进行锐化。以下关于图像锐化的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过高通滤波、微分运算等方法实现图像锐化
B. 锐化处理可以增强图像的清晰度，但过度锐化可能会导致噪声放大和伪边缘出现
C. 图像锐化能够在不改变图像整体亮度和对比度的情况下，突出边缘和细节
D. 图像锐化总是能够改善图像的质量，不会产生任何负面效果

3、在数字图像的压缩编码中，预测编码是一种常见的方法。假设要对一段视频序列进行压缩编码。以下关于预测编码的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 预测编码基于图像数据在时间和空间上的相关性，通过预测当前像素值来减少数据冗余
B. 帧内预测编码利用同一帧图像内像素之间的相关性进行预测
C. 帧间预测编码利用相邻帧图像之间的相关性进行预测，适用于视频序列的压缩
D. 预测编码总是能够准确地预测像素值，不会出现预测误差

4、在数字图像处理中，图像增强是常用的技术手段。假设我们有一张曝光不足的灰度图像，想要增强其对比度。以下哪种方法可能会导致图像中出现明显的噪声？（ ）
A. 直方图均衡化
B. 线性对比度拉伸
C. 伽马校正
D. 中值滤波

5、在数字图像的特征匹配中，假设需要在两幅不同的图像中找到相同或相似的特征点。以下哪种特征描述子可能具有更好的鲁棒性和区分性？（ ）
A. SIFT（尺度不变特征变换）特征描述子
B. SURF（加速稳健特征）特征描述子
C. ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征描述子
D. 不使用特征描述子，直接比较像素值

6、图像的特征提取在模式识别和目标检测中起着关键作用。假设要从一幅人物图像中提取特征用于人脸识别。以下关于图像特征提取的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 基于形状的特征提取可以通过提取图像中物体的轮廓、边界等形状信息来描述物体
B. 纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法提取，反映图像的粗糙程度、方向性等
C. 局部特征描述子如 SIFT 和 SURF 对图像的旋转、缩放和光照变化具有不变性，适用于图像匹配和识别
D. 图像特征提取的结果总是能够准确地反映图像的内容和语义，不受图像质量和噪声的影响

7、在数字图像的增强中，自适应增强方法能够根据图像的局部特征进行调整。假设我们有一张包含不同亮度区域的图像，需要进行自适应增强。以下哪种自适应增强方法通常基于局部统计信息？（ ）
A. 自适应直方图均衡化
B. 局部对比度增强
C. 自适应中值滤波
D. 以上都是

8、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

9、数字图像的质量评价是衡量图像处理效果的重要手段。假设要评价一幅经过增强处理后的图像质量，以下关于评价指标的选择，哪一项是最全面的？（ ）
A. 均方误差（MSE），衡量图像的失真程度
B. 峰值信噪比（PSNR），比较原始图像和处理后图像的差异
C. 结构相似性指数（SSIM），考虑图像的结构信息
D. 同时使用 MSE、PSNR 和 SSIM ，从不同方面进行评价

10、在数字图像的分割中，基于深度学习的方法表现出色。假设要使用深度学习进行图像分割。以下关于深度学习图像分割方法的描述，正确的是：（ ）
A. 深度学习图像分割模型训练简单，不需要大量的标注数据
B. 这些模型对图像的大小和分辨率没有要求，可以处理任意尺寸的图像
C. 深度学习图像分割方法能够自动学习图像的特征，适应不同类型的图像分割任务
D. 深度学习图像分割模型一旦训练完成，就不需要再进行调整和优化

11、在数字图像的质量评价中，有主观评价和客观评价两种方法。假设我们要评估一个图像处理算法对图像质量的影响，以下哪种客观评价指标主要基于图像的像素差异？（ ）
A. 峰值信噪比（PSNR）
B. 结构相似性指数（SSIM）
C. 均方误差（MSE）
D. 以上都是

12、图像的融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像中。假设要将一张红外图像和一张可见光图像融合。以下关于图像融合方法的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 可以基于像素级的融合方法，直接对像素值进行加权或组合
B. 特征级融合方法先提取图像的特征，然后进行融合
C. 决策级融合方法根据图像的分类或决策结果进行融合
D. 图像融合的结果总是能够完美地结合多幅图像的优势，不存在任何缺陷

13、在数字图像的频域处理中，假设需要对图像的高频部分进行抑制以平滑图像，同时保留低频部分的主要信息。以下哪种滤波器可能是最适用的？（ ）
A. 低通滤波器，允许低频通过，阻止高频
B. 高通滤波器，允许高频通过，阻止低频
C. 带通滤波器，允许特定频段通过
D. 不使用滤波器，直接处理原始图像

14、在数字图像的立体视觉处理中，假设要从两幅具有一定视差的图像中恢复场景的深度信息。以下关于立体匹配算法的准确性，哪一项是最为重要的影响因素？（ ）
A. 图像的分辨率和质量
B. 匹配窗口的大小和形状
C. 场景中物体的纹理和结构
D. 以上三个因素都对匹配准确性有重要影响

15、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

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）如何利用数字图像处理监测农作物生长状况？

2、（本题5分）简述彩色图像融合中的颜色平衡问题。

3、（本题5分）说明 CMYK 色彩模型在印刷中的作用。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析图像的色彩空间转换（如 RGB 到 HSV）的用途。

2、（本题5分）探讨基于马尔可夫随机场的图像分割模型。

3、（本题5分）分析图像的亮度调整的多尺度方法。

4、（本题5分）对一幅纸质文物图像进行破损评估，评估方法的可靠性。

5、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像去雨效果评估指标。

四、编程题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）设计一个程序实现图像的色彩转换与调整的自适应。根据图像的内容自动选择合适的色彩转换和调整方法，输入图像并展示自适应处理后的效果。

2、（本题10分）实现图像的亮度调整与边缘检测的循环处理。不断调整亮度并进行边缘检测，观察边缘的变化。

3、（本题10分）创建一个程序，读取一幅图像，对其进行旋转操作。旋转角度由用户输入，程序需确保图像旋转后不会丢失信息，并正确显示旋转前后的图像。

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