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图像分割题库及答案

单项选择题（每题2分，共20分）

1.图像分割中最常用的方法是什么？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

2.以下哪种方法属于监督学习方法？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

3.图像分割中，oversegmentation指的是什么？

A.分割过度

B.分割不足

C.分割均衡

D.分割错误

4.以下哪种算法不属于基于边缘的分割方法？

A.Canny边缘检测

B.Sobel算子

C.K-means聚类

D.Laplace算子

5.图像分割中，undersegmentation指的是什么？

A.分割过度

B.分割不足

C.分割均衡

D.分割错误

6.以下哪种方法适用于非刚性图像分割？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

7.图像分割中，oversegmentation的主要原因是什么？

A.阈值选择不当

B.图像噪声

C.图像纹理复杂

D.以上都是

8.以下哪种方法适用于小物体分割？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

9.图像分割中，undersegmentation的主要原因是什么？

A.阈值选择不当

B.图像噪声

C.图像纹理复杂

D.以上都是

10.以下哪种方法适用于颜色图像分割？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

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多项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪些方法可以用于图像分割？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

2.以下哪些属于基于边缘的分割方法？

A.Canny边缘检测

B.Sobel算子

C.K-means聚类

D.Laplace算子

3.图像分割中，以下哪些属于监督学习方法？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.支持向量机（SVM）

D.区域生长

4.以下哪些方法适用于非刚性图像分割？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

5.图像分割中，以下哪些属于非监督学习方法？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.支持向量机（SVM）

D.区域生长

6.以下哪些方法适用于小物体分割？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

7.图像分割中，以下哪些方法适用于颜色图像分割？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

8.以下哪些属于基于区域的分割方法？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

9.图像分割中，以下哪些属于基于模型的分割方法？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

10.以下哪些方法可以用于图像分割？

A.阈值分割

B.K-means聚类

C.活动轮廓模型

D.区域生长

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判断题（每题2分，共20分）

1.图像分割是将图像划分为多个子区域的过程。

2.阈值分割适用于所有类型的图像。

3.K-means聚类是一种监督学习方法。

4.活动轮廓模型适用于非刚性图像分割。

5.图像分割中，oversegmentation指的是分割过度。

6.Canny边缘检测是一种基于边缘的分割方法。

7.图像分割中，undersegmentation指的是分割不足。

8.K-means聚类适用于小物体分割。

9.图像分割中，oversegmentation的主要原因之一是图像噪声。

10.图像分割中，undersegmentation的主要原因之一是图像纹理复杂。

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简答题（每题5分，共20分）

1.简述阈值分割的基本原理。

2.简述活动轮廓模型的基本原理。

3.简述区域生长的基本原理。

4.简述K-means聚类的基本原理。

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讨论题（每题5分，共20分）

1.讨论阈值分割的优缺点。

2.讨论活动轮廓模型的优缺点。

3.讨论区域生长的优缺点。

4.讨论K-means聚类的优缺点。

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答案

单项选择题

1.A

2.C

3.A

4.C

5.B

6.C

7.D

8.D

9.D

10.B

多项选择题

1.A,B,C,D

2.A,B,D

3.C

4.C,D

5.B

6.D

7.A,B,D

8.C,D

9.C

10.A,B,C,D

判断题

1.对

2.错

3.错

4.对

5.对

6.对

7.对

8.错

9.对

10.对

简答题

1.阈值分割的基本原理是通过设定一个或多个阈值将图像中的像素分为不同的类别。通常适用于灰度图像，通过选择合适的阈值将像素分为前景和背景。

2.活动轮廓模型的基本原理是通过一个初始的轮廓，通过迭代优化轮廓使其逐渐逼近图像中的目标区域。该模型能够处理图像中的拓扑变化。

3.区域生长的基本原理是选择一个