2025年图形图像处理技术考试试题及答案

2025年图形图像处理技术考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下关于数字图像分辨率的描述中，正确的是（）。A.分辨率仅指图像的水平像素数B.300dpi表示每平方厘米包含300个像素C.相同尺寸下，分辨率越高，图像细节越清晰D.屏幕分辨率与打印分辨率的单位可以直接互换答案：C2.在RGB色彩空间中，若某像素值为（255,0,0），转换为HSV色彩空间后，其色相（Hue）最接近（）。A.0°B.120°C.180°D.240°答案：A3.图像采样过程中，若采样频率低于信号最高频率的2倍，会导致（）。A.量化噪声B.摩尔纹C.混叠失真D.动态范围压缩答案：C4.中值滤波最适合处理的噪声类型是（）。A.高斯噪声B.椒盐噪声C.泊松噪声D.乘性噪声答案：B5.以下图像分割方法中，基于区域生长的算法核心步骤是（）。A.计算像素灰度梯度B.定义相似性准则并合并相邻区域C.构建图模型并寻找最小割D.利用阈值划分目标与背景答案：B6.在SIFT特征提取中，构建尺度空间的主要目的是（）。A.增强图像对比度B.实现旋转不变性C.检测不同尺度的特征点D.减少计算复杂度答案：C7.全卷积网络（FCN）用于图像语义分割时，关键改进是（）。A.引入全连接层B.用转置卷积恢复空间分辨率C.采用残差块结构D.使用注意力机制答案：B8.图像压缩中，JPEG标准主要采用的编码方式是（）。A.预测编码+算术编码B.变换编码+量化+熵编码C.矢量量化+哈夫曼编码D.小波变换+游程编码答案：B9.以下关于超分辨率重建的描述，错误的是（）。A.基于深度学习的方法通常采用端到端卷积网络B.双三次插值属于非线性重建方法C.稀疏表示法需要构建训练字典D.感知损失（PerceptualLoss）可提升重建图像的视觉质量答案：B10.在计算图像结构相似性（SSIM）时，不涉及的特征是（）。A.亮度B.对比度C.结构D.纹理答案：D二、填空题（每空2分，共20分）1.数字图像的基本属性包括空间分辨率、灰度分辨率和__________。答案：颜色分辨率2.YCbCr色彩空间中，Y分量代表__________，Cb和Cr分量代表色差信息。答案：亮度3.图像增强中的直方图均衡化通过__________变换将原始直方图调整为均匀分布。答案：累积分布函数（CDF）4.边缘检测中，Canny算法的关键步骤包括高斯平滑、计算梯度幅值与方向、__________和滞后阈值处理。答案：非极大值抑制5.图像配准的三个基本要素是参考图像、待配准图像和__________。答案：变换模型6.深度卷积生成对抗网络（DCGAN）中，生成器通常使用__________层上采样。答案：转置卷积7.医学影像处理中，DICOM是__________的国际标准。答案：医学数字成像和通信8.图像去雾算法中，暗通道先验（DarkChannelPrior）假设无雾图像的局部区域存在__________的像素。答案：至少一个颜色通道值极低9.点扩散函数（PSF）用于描述成像系统的__________特性。答案：空间模糊10.视频超分辨率与单图像超分辨率的主要区别在于可利用__________信息。答案：时间序列（或帧间）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述数字图像中“量化”的定义及其对图像质量的影响。答案：量化是将连续的采样灰度值映射到有限个离散灰度级的过程。量化位数（如8位、16位）决定了灰度级数量（2ⁿ）。若量化位数不足（如4位），会导致灰度层次丢失，出现伪轮廓现象；量化位数过高则会增加存储需求，但对视觉质量提升有限（因人类视觉对灰度差异的敏感度存在上限）。实际应用中需权衡质量与存储/计算成本。2.比较均值滤波与高斯滤波在图像平滑中的差异。答案：均值滤波采用固定权重的矩形窗口（如3×3全1核），对窗口内像素取平均，计算简单但会模糊边缘；高斯滤波使用高斯函数生成权重核，中心像素权重高、边缘递减，能在平滑噪声的同时更好保留边缘细节。均值滤波属于线性移不变滤波器，对高斯噪声有一定抑制但效果弱于高斯滤波；高斯滤波的标准差（σ）可调节平滑程度，σ越大，平滑效果越强、边缘模糊越明显。3.说明图像分割中“基于图割（GraphCut）”方法的核心思想。答案：图割法将图像分割转化为图论中的最小割问题。首先构建图模型：每个像素作为图节点，相邻像素间连边，边权值表示像素间的相似性（如灰度差异小则权值大）；同时引入源点（目标区域）和汇点（背景区域），与各节点的边权值表示节点属于目标或背景的概率（如灰度接近目标模板则源点边权值大）。通过求解最小割（即分割边界的最小代价），将图划分为源点子集（目标）和汇点子集（背景），实现图像分割。该方法能有效处理复杂边界并满足全局最优。4.解释生成对抗网络（GAN）在图像生成中的“对抗训练”机制。答案：GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器接收随机噪声（如高斯分布），输出伪图像；判别器接收真实图像和伪图像，输出“真实”或“虚假”的概率。训练时，生成器试图欺骗判别器（使伪图像被误判为真实），判别器试图准确区分真实与伪图像。两者通过极小极大博弈优化：生成器优化目标为最小化判别器对伪图像的判别损失（即最大化误判概率），判别器优化目标为最大化对真实图像的正确分类概率和对伪图像的正确拒绝概率。最终，生成器能生成与真实图像分布高度接近的样本。5.列举图像质量评价的主客观方法各两种，并说明其特点。答案：主观方法：（1）平均主观得分（MOS）：通过观察者对图像质量打分（如5分制），直接反映人眼感知，但耗时且受主观因素影响；（2）双刺激连续质量尺度（DSCQS）：同时展示参考图与失真图，观察者对比评分，精度高于单图评分。客观方法：（1）峰值信噪比（PSNR）：计算失真图与参考图的均方误差（MSE）后取对数，计算简单但与人眼感知相关性弱（如对纹理区域不敏感）；（2）结构相似性（SSIM）：从亮度、对比度、结构三方面比较图像，更符合人眼对结构信息的敏感特性，与主观评价相关性更高。四、综合应用题（每题20分，共40分）1.设计一个基于深度学习的医学CT图像去噪流程，要求包含数据预处理、网络结构设计、损失函数选择及性能评估步骤，并说明各步骤的作用。答案：（1）数据预处理：①数据采集与清洗：收集临床CT图像（含噪声）及对应的低噪声/无噪声图像（如多次扫描平均或迭代重建结果）作为训练对；剔除伪影严重或标注错误的样本。②归一化：将像素值从原始HU（HounsfieldUnit）范围（如-1000~3000）归一化至[0,1]或[-1,1]，加速网络收敛。③数据增强：对训练集进行随机旋转（±15°）、平移（≤10%图像尺寸）、翻转（水平/垂直），增加数据多样性，防止过拟合。（2）网络结构设计：采用U-Net改进结构：①编码器（下采样）：使用3×3卷积层+ReLU激活+批量归一化（BN），逐步减少通道数（如64→128→256），通过最大池化或步长2卷积降低空间分辨率，提取高层特征。②跳跃连接：将编码器各阶段的特征图与解码器对应层的特征图拼接（concat），保留浅层细节信息。③解码器（上采样）：使用转置卷积（或像素洗牌）恢复分辨率，结合跳跃连接的特征，逐步增加通道数（256→128→64），最终输出与输入同尺寸的去噪图像。④改进：引入残差块（ResBlock）缓解梯度消失，或加入注意力门（AttentionGate）抑制无关区域的干扰。（3）损失函数选择：①主损失：L1损失（平均绝对误差），相比L2损失对离群点（如噪声尖峰）更鲁棒，生成图像更清晰；②感知损失：引入预训练的VGG网络，提取去噪图像与真实图像的高层特征（如ReLU4_2层），计算特征图的L2损失，提升纹理和结构的真实性；③总损失：L_total=α×L1+β×L_perceptual（α=0.8,β=0.2，根据实验调整）。（4）性能评估：①客观指标：计算PSNR、SSIM、MS-SSIM（多尺度结构相似性），量化去噪后图像与真实图像的差异；②主观评估：由放射科医生对去噪图像的病灶边缘清晰度、组织对比度、伪影程度进行评分（如1~5分）；③临床适用性测试：在独立测试集上验证去噪后的图像是否提升病灶检测准确率（如肺结节检出率），通过与金标准（病理结果或专家标注）对比评估。2.某公司需对一批历史老照片进行修复，要求恢复褪色色彩、去除划痕并增强细节。请设计具体的技术方案，包括问题分析、关键步骤及所用算法/工具的选择依据。答案：（1）问题分析：历史老照片常见问题包括：①色彩褪色（因染料分解导致RGB通道信息丢失，颜色偏灰或偏色）；②划痕（线性噪声，灰度值异常高/低）；③细节模糊（扫描分辨率低或保存过程中磨损）；④污渍（局部区域灰度异常，如霉斑）。（2）关键步骤与算法选择：①预处理：-扫描与去噪：使用高分辨率扫描仪（≥600dpi）获取图像，对扫描噪声采用双边滤波（保留边缘的同时平滑噪声）或非局部均值（NLM）滤波（利用相似块信息去噪，适合老照片的纹理区域）。-几何校正：若照片存在变形，使用仿射变换或投影变换（基于角点检测，如SIFT特征匹配）对齐到标准矩形。②色彩恢复：-偏色校正：计算图像整体色偏（如统计RGB通道均值，若R均值显著低于G/B，判断为红色褪色），采用灰度世界假设（假设图像平均灰度为中性灰）调整白平衡，公式为：R'=R×(avg_gray/avg_R),G'=G×(avg_gray/avg_G),B'=B×(avg_gray/avg_B)。-色彩增强：对校正后的图像应用自适应直方图均衡化（CLAHE），限制对比度以避免过增强，提升色彩层次感；或使用基于GAN的色彩恢复模型（如ColorizationGAN），输入灰度图像，输出彩色结果，通过对抗训练学习真实色彩分布。③划痕与污渍去除：-划痕检测：利用形态学操作（如水平/垂直结构元素的腐蚀膨胀）提取线性特征，结合边缘检测（Canny）定位划痕位置；-修复：采用图像修补（Inpainting）算法，如基于样本的修补（Patch-basedInpainting），从划痕周围的相似区域复制像素填充；或使用深度学习方法（如GatedConvolution网络），通过掩膜（标记划痕区域）指导网络生成合理内容。④细节增强：-锐化处理：使用非锐化掩模（UnsharpMasking），计算原图与高斯模糊图的差值（高频细节），按权重叠加回原图（输出=原图+α×细节，α=0.5~1.5）；-超分辨率：若扫描分辨