湖南醫(yī)藥學院《數(shù)字圖像處理與模式識別》2023-2024學年第二學期期末試卷_第1頁
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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3頁湖南醫(yī)藥學院《數(shù)字圖像處理與模式識別》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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)字圖像的智能安防系統(tǒng)中,例如門禁系統(tǒng)中的人臉驗證。假設要提高人臉驗證的準確率和速度,以下關(guān)于圖像處理和算法的描述,哪一項是不正確的?()A.深度學習算法可以自動學習有效的人臉特征B.圖像預處理可以減少光照和姿態(tài)的影響C.特征匹配的計算復雜度越低,驗證速度越快D.單一的算法可以適用于所有的安防場景2、在數(shù)字圖像的分割中,要將一幅圖像中的前景物體從背景中準確地分離出來。假設圖像中的物體和背景在顏色、紋理等特征上有一定的相似性,以下哪種圖像分割方法可能更有效?()A.閾值分割,基于像素灰度值設定閾值B.區(qū)域生長,從種子點開始逐步合并相似區(qū)域C.邊緣檢測結(jié)合形態(tài)學操作D.隨機分割圖像,不考慮圖像的特征3、在數(shù)字圖像的增強中,銳化處理可以突出圖像的邊緣和細節(jié)。假設要對一幅模糊的圖像進行銳化。以下關(guān)于銳化方法的描述,正確的是:()A.拉普拉斯銳化能夠增強圖像的邊緣,但容易產(chǎn)生噪聲B.梯度銳化對圖像的細節(jié)增強效果明顯,且不會引入噪聲C.高通濾波銳化可以隨意調(diào)整銳化程度,不會出現(xiàn)過度銳化的情況D.銳化處理只適用于灰度圖像,對彩色圖像無效4、數(shù)字圖像的去霧處理用于改善有霧圖像的質(zhì)量。假設要對一張嚴重有霧的戶外圖像進行去霧,以恢復清晰的場景,以下哪種去霧方法可能更有效?()A.基于暗通道先驗的去霧B.基于Retinex理論的去霧C.基于深度學習的去霧D.以上方法結(jié)合使用5、在數(shù)字圖像的目標跟蹤中,假設要跟蹤一個在復雜背景中運動的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的適應性,哪一項是需要重點考慮的?()A.對物體的形狀變化具有魯棒性B.能夠快速適應光照的變化C.在物體被部分遮擋時仍能準確跟蹤D.以上三個方面都需要重點考慮6、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(guān)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7、數(shù)字圖像的去霧處理用于改善有霧圖像的質(zhì)量。假設要對一幅有霧的風景圖像進行去霧,以下關(guān)于圖像去霧方法的描述,正確的是:()A.基于暗通道先驗的去霧方法對濃霧的去除效果不佳B.圖像去霧會導致圖像的色彩失真和細節(jié)丟失C.去霧算法的性能不受圖像的拍攝場景和霧的濃度分布的影響D.無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8、在數(shù)字圖像的壓縮感知中,對于一幅數(shù)據(jù)量巨大但存在一定稀疏性的圖像,需要在少量測量值的基礎上重建出原始圖像。以下哪種重建算法可能具有較好的性能?()A.正交匹配追蹤B.基追蹤C.迭代閾值算法D.以上都是9、在數(shù)字圖像的壓縮標準中,以下關(guān)于JPEG2000的說法,錯誤的是()A.JPEG2000相對于傳統(tǒng)的JPEG標準,在壓縮效率和圖像質(zhì)量方面有了顯著提升B.它支持有損和無損壓縮,并且具有更好的漸進傳輸特性C.JPEG2000的編碼和解碼復雜度較低,易于在各種設備上實現(xiàn)D.JPEG2000在醫(yī)學圖像、衛(wèi)星圖像等領(lǐng)域有廣泛的應用前景10、數(shù)字圖像的藝術(shù)創(chuàng)作中,圖像處理軟件可以提供豐富的創(chuàng)作手段。假設要創(chuàng)作一幅具有獨特風格的數(shù)字繪畫,以下哪種圖像處理工具可能使用最為頻繁?()A.畫筆工具B.濾鏡效果C.圖層管理D.選擇工具11、假設要對一組不同光照條件下拍攝的人物面部圖像進行歸一化處理,以使它們在亮度和對比度上具有一致性,方便后續(xù)的人臉識別和分析。以下哪種方法可能是最有效的?()A.全局直方圖均衡化B.局部自適應直方圖均衡化C.灰度標準化D.色彩空間轉(zhuǎn)換12、圖像的超分辨率重建旨在從低分辨率圖像中恢復出高分辨率圖像。假設我們有一張低分辨率的衛(wèi)星圖像,想要提高其分辨率以獲取更多細節(jié)。以下哪種超分辨率重建方法通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)和強大的計算資源?()A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于濾波的方法13、在圖像增強中,限制對比度自適應直方圖均衡化(CLAHE)的優(yōu)點是()A.避免過度增強B.增強效果更明顯C.計算速度快D.以上都不是14、數(shù)字圖像的形態(tài)學處理常用于圖像的簡化和特征提取。假設要去除圖像中的細小噪聲和孤立點,以下哪種形態(tài)學操作可能最為有效?()A.腐蝕B.膨脹C.開運算D.閉運算15、在數(shù)字圖像的去馬賽克處理中,假設圖像傳感器采集的原始數(shù)據(jù)是經(jīng)過顏色濾波陣列(CFA)采樣的,需要恢復出全彩色圖像。以下哪種去馬賽克算法可能更能準確地恢復顏色信息?()A.基于鄰域的去馬賽克算法B.基于邊緣的去馬賽克算法C.基于深度學習的去馬賽克模型D.不進行去馬賽克處理,直接使用采樣后的圖像16、數(shù)字圖像的質(zhì)量評價指標對于評估圖像處理算法的效果非常重要。假設要評價一幅經(jīng)過處理的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評價指標的描述,正確的是:()A.峰值信噪比(PSNR)越高,圖像質(zhì)量越好,能夠準確反映人眼的主觀感受B.結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)(SSIM)只考慮圖像的結(jié)構(gòu)信息,對圖像的亮度和對比度變化不敏感C.均方誤差(MSE)越小,圖像質(zhì)量越高,是最可靠的圖像質(zhì)量評價指標D.不同的圖像質(zhì)量評價指標各有優(yōu)缺點,需要結(jié)合使用來全面評估圖像質(zhì)量17、圖像的配準是將不同時間或視角獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的人臉圖像進行配準,以下關(guān)于圖像配準方法的描述,正確的是:()A.基于特征點的配準方法對光照變化和噪聲不敏感,配準精度高B.直接使用灰度值的相似性度量進行配準能夠快速得到準確的結(jié)果C.圖像配準不需要考慮圖像的變形和扭曲,只關(guān)注特征點的匹配D.配準算法的選擇對配準結(jié)果沒有顯著影響,任何算法都能達到較好的效果18、數(shù)字圖像的超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設要將一幅低分辨率的監(jiān)控圖像重建為高分辨率圖像,以下關(guān)于重建方法的限制,哪一項是最為顯著的?()A.缺乏足夠的高頻信息,難以準確恢復細節(jié)B.計算資源需求過大,難以實時處理C.對輸入低分辨率圖像的質(zhì)量要求過高D.重建后的圖像容易出現(xiàn)偽影和失真19、對于數(shù)字圖像的壓縮,有多種算法可供選擇。假設要對一個包含大量重復圖案和相似區(qū)域的圖像進行壓縮,同時要求在解壓后能夠較好地恢復圖像質(zhì)量。以下哪種壓縮算法可能更適合?()A.JPEG壓縮B.PNG壓縮C.GIF壓縮D.BMP壓縮20、在數(shù)字圖像的特征提取中,角點是一種重要的特征。假設要從一幅圖像中檢測出顯著的角點。以下關(guān)于角點檢測方法的描述,正確的是:()A.Harris角點檢測算法對圖像的旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.SUSAN角點檢測算法計算復雜度高,檢測速度慢C.基于邊緣的角點檢測方法能夠準確檢測出所有類型的角點D.角點檢測算法的性能只取決于圖像的分辨率,與圖像內(nèi)容無關(guān)二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)說明Canny邊緣檢測算法的步驟。2、(本題5分)解釋高通濾波和低通濾波在圖像中的效果。3、(本題5分)簡述圖像幾何變換中的相似變換。4、(本題5分)簡述數(shù)字圖像在機械制造中的應用。5、(本題5分)解釋數(shù)字圖像在室內(nèi)設計中的作用。三、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)使用Python實現(xiàn)圖像的幾何校正功能,對變形的圖像進行恢復。2、(本題5分)編寫一個程序,使用OpenCV實現(xiàn)圖像的色相調(diào)整和亮度、對比度、飽和度同時調(diào)整結(jié)合處理。同時調(diào)整色相和亮度、對比度、飽和度,顯示處理結(jié)果。3、(本題5分)編寫一個程序,讀取一幅彩色圖像,對其進行顏色量化和對比度調(diào)整的高效組合處理。結(jié)合顏色量化和對比度調(diào)整算法,提高處理效率,顯示處理后的圖像。4、(本題5分)用Java編寫程序,對圖像進行基于區(qū)域生長的分割,用戶指定種子點和生長條件。5、(本題5

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