抚顺职业技术学院《数字图像处理技术》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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抚顺职业技术学院《数字图像处理技术》
2023-2024学年第一学期期末试卷
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、对于数字图像的平滑处理，以下哪种滤波器在去除噪声的同时能较好地保留图像边缘？（ ）
A. 均值滤波器
B. 中值滤波器
C. 高斯滤波器
D. 双边滤波器 。假设图像受到椒盐噪声的干扰，同时图像中的边缘信息对后续处理至关重要，在这种情况下，上述哪种滤波器能够在平滑噪声的同时最大程度地保护边缘，并解释其原因和效果

2、在数字图像的加密处理中，假设要保护一幅机密图像的内容不被泄露。以下关于加密算法的安全性，哪一项是最为重要的？（ ）
A. 加密后的图像难以被破解，恢复原始图像
B. 加密和解密的速度快，满足实时需求
C. 加密算法的复杂度低，易于实现
D. 加密后的图像视觉效果好，不影响观看

3、在数字图像的图像复原中，假设图像受到了高斯噪声的污染。以下关于去噪方法的选择，哪一项是最合适的？（ ）
A. 中值滤波，去除孤立的噪声点
B. 均值滤波，平滑噪声区域
C. 高斯滤波，与噪声模型匹配
D. 小波阈值去噪，在去除噪声的同时保留细节

4、在数字图像的质量评价中，对于经过一系列处理操作后的图像，需要评估其与原始图像相比的质量损失或改进程度。以下哪种质量评价指标可能更全面地反映图像的质量变化？（ ）
A. 峰值信噪比 B. 结构相似性指数 C. 均方误差 D. 以上都不是

5、数字图像的超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要从低分辨率图像生成高分辨率图像，同时保持图像的细节和清晰度，以下关于超分辨率重建的方法，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于插值的方法简单快速，但可能会导致图像模糊
B. 基于深度学习的方法可以学习到图像的特征和模式，但需要大量的训练数据
C. 超分辨率重建无法从根本上增加图像的信息量
D. 多帧图像融合的方法一定能获得比单帧图像更好的超分辨率效果

6、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

7、图像的形态学处理常用于图像的简化和特征提取。假设要对一幅二值图像进行膨胀操作，以连接断开的部分。以下关于形态学操作的描述，正确的是：（ ）
A. 膨胀操作会使图像中的物体变大，填充细小的空洞和间隙
B. 形态学操作只对二值图像有效，对灰度图像没有任何作用
C. 多次进行膨胀操作可以不断增加图像中物体的面积，没有上限
D. 膨胀操作会破坏图像中物体的原有形状，导致无法恢复

8、图像的锐化处理用于增强图像的边缘和细节。假设要对一幅模糊的人像照片进行锐化，以下关于图像锐化方法的描述，正确的是：（ ）
A. 拉普拉斯锐化会增强图像中的噪声，需要在锐化前进行去噪处理
B. 高通滤波锐化能够在增强边缘的同时保持图像的整体平滑度
C. 图像锐化的程度越大越好，可以使图像更加清晰
D. 锐化处理对图像的色彩平衡没有影响，不需要考虑

9、在数字图像处理中，图像滤波用于去除噪声或平滑图像。假设要对一张受到高斯噪声污染的图像进行滤波处理。以下关于图像滤波的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 均值滤波通过计算邻域像素的平均值来代替中心像素值，能够有效去除高斯噪声，但会使图像边缘模糊
B. 高斯滤波是一种加权平均滤波，对去除高斯噪声效果较好，同时能较好地保留图像边缘
C. 中值滤波对椒盐噪声有很好的去除效果，但对高斯噪声效果不佳
D. 图像滤波操作不会改变图像的基本结构和特征，只去除噪声

10、图像的特征提取在图像识别和分析中起着关键作用。关于 SIFT（尺度不变特征变换）特征，以下说法错误的是（ ）
A. SIFT 特征具有尺度不变性和旋转不变性，对图像的缩放和旋转具有较好的适应性
B. 它能够在不同的光照条件下提取稳定的特征点
C. SIFT 特征的计算复杂度较低，适用于实时处理大规模图像数据
D. SIFT 特征在图像匹配、目标识别等任务中表现出色

11、数字图像的锐化处理可以增强图像的边缘和细节。假设要对一张模糊的图像进行锐化，使其看起来更清晰，以下哪种锐化方法可能更有效且不易产生过度增强的现象？（ ）
A. 梯度锐化
B. 高通滤波锐化
C. 反锐化掩模
D. 以上方法结合使用

12、数字图像的形态学处理常用于图像的简化和特征提取。假设要去除图像中的细小噪声和孤立点，以下哪种形态学操作可能最为有效？（ ）
A. 腐蚀
B. 膨胀
C. 开运算
D. 闭运算

13、在数字图像的纹理分析中，假设要描述一幅织物图像的纹理特征。以下关于纹理特征的描述，哪一项是最全面的？（ ）
A. 纹理的方向、频率和周期性
B. 纹理的粗糙度、对比度和均匀性
C. 纹理的统计特征，如均值和方差
D. 以上三个方面的特征结合起来，全面描述纹理

14、对于数字图像的特征提取，假设需要从图像中提取能够有效描述图像内容的特征，用于图像识别和分类任务。以下哪种特征可能具有较好的区分能力和鲁棒性？（ ）
A. 图像的颜色直方图特征
B. 图像的边缘方向特征
C. 图像的纹理特征，如灰度共生矩阵
D. 随机选择一些像素值作为特征

15、在数字图像的去马赛克处理中，假设图像传感器采集的原始数据是经过颜色滤波阵列（CFA）采样的，需要恢复出全彩色图像。以下哪种去马赛克算法可能更能准确地恢复颜色信息？（ ）
A. 基于邻域的去马赛克算法
B. 基于边缘的去马赛克算法
C. 基于深度学习的去马赛克模型
D. 不进行去马赛克处理，直接使用采样后的图像

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）说明图像分类中的特征选择和降维方法。

2、（本题5分）图像融合的目的是什么？

3、（本题5分）简述图像检索中的相似性度量方法。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）探讨图像配准中特征点匹配的方法和精度评估。

2、（本题5分）探讨图像的图像融合技术及评价指标。

3、（本题5分）研究图像的均值滤波在平滑处理中的局限性。

4、（本题5分）研究图像的基于深度学习的图像增强的可解释性。

5、（本题5分）分析图像的基于深度学习的图像压缩算法。

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水印添加。在输入图像上添加特定的水印图案或文字，要求水印具有一定的透明度和不可轻易去除性，展示添加水印后的图像。

2、（本题10分）编写程序进行图像的去雨与增强的结合优化。进一步优化去雨和增强的算法，使处理后的图像更加清晰自然，输入有雨图像并展示优化后的效果。

3、（本题10分）设计一个程序，对图像进行图像增强的基于多模态信息的方法。结合图像的不同模态信息进行增强处理，并显示原始图像和增强后的图像。

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