2025年数字图像技术试题及答案

2025年数字图像技术试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某灰度图像的分辨率为3840×2160（4K），量化位数为12位，存储该图像所需的未压缩数据量约为（）。A.9.96MBB.19.92MBC.39.84MBD.79.68MB2.以下颜色空间中，最适合描述人眼对亮度感知的是（）。A.RGBB.CMYKC.YCbCrD.HSV3.若对图像进行3×3高斯滤波（σ=1.0），其核心目的是（）。A.增强边缘B.抑制噪声C.锐化细节D.调整对比度4.直方图均衡化主要用于改善图像的（）。A.空间分辨率B.颜色饱和度C.对比度D.信噪比5.以下图像分割方法中，基于区域生长的算法需要预先设定的关键参数是（）。A.阈值范围B.种子点C.边缘梯度D.纹理特征6.在JPEG2000压缩标准中，核心编码技术是（）。A.DCT变换B.离散小波变换（DWT）C.游程编码D.霍夫曼编码7.超分辨率重建（SR）中，基于深度学习的方法（如ESRGAN）相比传统插值法的优势在于（）。A.计算复杂度更低B.能恢复高频细节C.无需训练数据D.对模糊类型无依赖8.若某图像的PSNR值为35dB，其对应的MSE（均方误差）约为（）（假设像素动态范围为[0,255]）。A.10B.20C.30D.409.对抗生成网络（GAN）用于图像合成时，生成器（Generator）的目标是（）。A.最大化判别器（Discriminator）的误判概率B.最小化生成图像与真实图像的像素差异C.最大化判别器的正确分类概率D.最小化对抗损失与感知损失的加权和10.以下属于全局运动估计方法的是（）。A.块匹配法B.光流法C.特征点跟踪法D.仿射变换参数估计法二、填空题（每空1分，共15分）1.图像数字化过程包括采样、______和编码三个步骤。2.人眼对______（填“亮度”或“色度”）的变化更敏感，因此图像压缩中常对其进行更精细的编码。3.中值滤波对______（填“高斯噪声”或“椒盐噪声”）的抑制效果更显著。4.边缘检测中，Canny算子的关键步骤包括高斯平滑、______、非极大值抑制和双阈值滞后处理。5.图像配准的主要步骤包括特征提取、特征匹配、______和图像重采样。6.H.266/VVC视频编码标准中，引入了______（填一种新型变换）以提高高频细节的压缩效率。7.深度卷积神经网络（CNN）中，感受野指的是输出特征图中一个像素对应输入图像的______区域。8.图像质量主观评价方法中，DMOS（差分平均意见分）通过比较______与参考图像的差异获得评分。9.多光谱图像与普通RGB图像的主要区别在于______。10.立体视觉中，通过视差计算深度的公式为______（用基线长度B、焦距f、视差d表示）。11.图像风格迁移任务中，常用______（填一种损失函数）来约束内容特征与风格特征的一致性。12.压缩感知（CS）理论的核心是利用图像的______特性，通过少量观测值重建原始图像。13.医学影像中，DICOM（数字影像与通信标准）主要规定了______的格式与传输协议。14.动态范围（DR）的计算公式为______（用最大亮度Lmax和最小亮度Lmin表示）。15.神经辐射场（NeRF）通过______（填“体渲染”或“投影变换”）技术实现新视角图像的合成。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述基于深度学习的图像去噪方法与传统非局部均值（NLM）去噪的区别，并举出两种常用的深度去噪网络结构。2.说明YUV颜色空间的分层编码策略及其在视频压缩中的优势。3.对比分析SIFT特征与ORB特征的优缺点，说明各自适用的场景。4.解释图像超分辨率中的“尺度泛化”问题，并说明当前解决该问题的主要方法（至少两种）。5.阐述生成对抗网络（GAN）训练不稳定的原因，并列举三种改进策略。四、综合题（共25分）题目1（12分）：设计一个基于深度学习的医学肺部CT图像结节检测系统，要求包含以下模块：数据预处理、特征提取、目标检测、后处理。需详细说明各模块的具体实现方法（如数据增强方式、网络结构选择、损失函数设计等），并分析可能遇到的挑战及解决方案。题目2（13分）：某监控场景需对1920×1080@30fps的彩色视频进行实时压缩传输，要求码率不超过2Mbps。假设采用H.266/VVC编码，结合率失真优化（RDO）理论，分析以下问题：（1）如何选择GOP（图像组）结构以平衡压缩效率与实时性？（2）量化参数（QP）对码率和质量的影响规律是什么？（3）若检测到场景中存在快速运动物体，应调整哪些编码参数以提高压缩效率？答案一、单项选择题1.C（计算：3840×2160×12bit=3840×2160×1.5B≈12,441,600B≈11.86MB？错误，正确计算应为：像素总数=3840×2160=8,294,400；每个像素12bit=1.5B；总数据量=8,294,400×1.5=12,441,600B≈11.86MB？但选项中无此答案，可能题目量化位数为16位？或题目设定为8位？需重新核对。实际正确计算应为：灰度图像每个像素位数为12位，即12/8=1.5字节。总数据量=3840×2160×1.5=3840×3240=12,441,600字节≈11.86MB，可能题目存在笔误，正确选项应为C（39.84MB）可能假设为24位真彩色？若为彩色图像（3通道×8位），则数据量=3840×2160×3×8bit=3840×2160×3B=24,883,200B≈23.73MB，仍不符。可能题目中“灰度图像”实际为“彩色图像”且量化位数为16位（3通道×16/3=16？），可能正确选项为C。）（注：经修正，正确计算应为：若为灰度图像（单通道），12位量化，数据量=3840×2160×12/8=3840×2160×1.5=12,441,600字节≈11.86MB，题目可能存在设定错误，正确选项应为C（可能题目实际为24位彩色，3840×2160×3×8/8=3840×2160×3=24,883,200字节≈23.73MB，仍不符。可能正确选项为C，此处以题目设定为准。）2.C（YCbCr的Y分量对应亮度，符合人眼感知。）3.B（高斯滤波用于平滑，抑制高斯噪声。）4.C（直方图均衡化通过扩展灰度动态范围提升对比度。）5.B（区域生长需种子点和相似性准则。）6.B（JPEG2000核心是DWT。）7.B（深度学习可学习高频细节，传统插值易模糊。）8.A（PSNR=10log₁₀(255²/MSE)=35dB→MSE≈(255²)/10^(3.5)≈65025/3162≈20.5，接近20，选B？但计算：10^3.5=10^(7/2)=√10^7≈3162.277，255²=65025，65025/3162.277≈20.56，选B。）（修正：原计算正确，PSNR=35dB时，MSE≈20.56，选B。）9.A（生成器目标是让判别器无法区分生成图与真实图，即最大化误判概率。）10.D（仿射变换估计全局运动参数，其他为局部方法。）二、填空题1.量化2.亮度3.椒盐噪声4.梯度计算5.变换模型估计6.广义变换（GTT）或基于块的变换（BT）7.局部8.测试图像9.包含更多波段（或光谱通道数不同）10.Z=Bf/d11.内容损失+风格损失（或感知损失）12.稀疏性（或可压缩性）13.医学影像数据14.DR=10log₁₀(Lmax/Lmin)（或20log₁₀(Lmax/Lmin)，视定义）15.体渲染三、简答题1.区别：传统NLM基于像素邻域的相似性加权平均，依赖手工设计的相似性度量；深度学习方法通过网络自动学习噪声特征与清晰图像的映射关系，能捕捉更复杂的统计规律。常用网络：DnCNN（深度卷积去噪网络）、FFDNet（灵活的多噪声水平去噪网络）。2.分层编码：YUV将亮度（Y）与色度（Cb、Cr）分离，对Y分量采用更高的采样率（如4:2:0），对Cb、Cr降采样。优势：利用人眼对色度不敏感的特性，减少色度数据量，在保持主观质量的同时降低码率。3.SIFT：优点是尺度、旋转、亮度不变性强，特征描述子区分度高；缺点是计算复杂度高，实时性差。ORB：基于FAST特征点和BRIEF描述子，引入方向和尺度不变性，计算快，适合实时场景；缺点是特征鲁棒性略低于SIFT。适用场景：SIFT用于高精度匹配（如遥感图像配准），ORB用于移动设备实时应用（如AR）。4.尺度泛化：指超分模型在训练时仅针对特定放大倍数（如×2），对未训练的尺度（如×3）效果下降。解决方法：（1）多尺度联合训练，将不同放大倍数的样本输入同一网络；（2）参数共享的级联网络，通过逐步上采样适应任意尺度；（3）基于元学习的方法，训练模型快速适应新尺度的参数。5.不稳定原因：生成器与判别器的对抗导致梯度消失或模式崩溃；目标函数非凸，易陷入局部最优。改进策略：（1）使用WassersteinGAN（WGAN），通过EarthMover距离替代JS散度，稳定训练；（2）引入梯度惩罚（WGAN-GP），约束判别器利普希茨连续性；（3）采用混合损失（如对抗损失+L1损失），增强生成图像的真实性。四、综合题题目1：-数据预处理：-归一化：将CT值（HU）截断至[-1000,400]并归一化到[0,1]。-数据增强：随机旋转（±15°）、平移（±10%）、缩放（0.8-1.2倍）、高斯模糊（σ=0-1.0），以增强模型鲁棒性。-标签处理：使用专业医师标注的结节边界（掩码），转换为边界框（x,y,w,h）和类别（良性/恶性）。-特征提取：采用改进的ResNet-50作为骨干网络，在残差块后添加注意力模块（如SEBlock），增强对结节区域的特征响应；结合多尺度特征融合（FPN），提取不同分辨率的特征图（如C3-C5层），兼顾小目标（<5mm）和大结节的检测。-目标检测：使用YOLOv8或FasterR-CNN框架，在FPN输出层上添加检测头（每个特征层预测3种锚框）；分类分支使用Softmax，回归分支使用CIoU损失，同时引入焦点损失（FocalLoss）解决正负样本不平衡问题。-后处理：应用非极大值抑制（NMS，阈值0.5）去除重叠检测框；结合临床规则（如结节形态、密度）过滤伪阳性（如血管截面）；输出最终检测结果（位置、置信度、恶性概率）。挑战与解决方案：-小目标检测：增加高分辨率特征层（如P2）的检测头，或使用注意力机制聚焦小区域。-类间不平衡：良性结节远多于恶性，采用过采样恶性样本或调整焦点损失的α参数。-伪影干扰（如金属植入物）：预处理阶段加入去金属伪影算法（如基于深度学习的MAR方法）。题目2：（1）GOP结构选择：采用短GOP（如GOP=8），包含1个I帧、2个P帧和5个B帧（结构：I-B-B-P-B-B-P）。短GOP可降低编码延迟（适合实时传输），同时保留B帧的双向预测能力以提高压缩效率。（2）QP影响规律：QP越大，量化步长越大，码率越低，但图像质量（PSNR/SSIM）下降；QP越小，量化更