2025年图形图像题库及答案

2025年图形图像题库及答案一、数字图像处理基础1.选择题（单选）：以下关于数字图像采样与量化的描述，正确的是？A.采样决定图像的灰度级数，量化决定图像的空间分辨率B.采样是将连续图像在空间上离散化，量化是将像素值离散化为有限数值C.提高采样频率会减少图像中的噪声，提高量化位数会降低图像动态范围D.采样和量化均属于图像编码阶段的操作答案：B解析：采样（Sampling）是将连续的空间坐标转换为离散的像素位置，决定图像的空间分辨率；量化（Quantization）是将连续的灰度值转换为离散的整数灰度级，决定灰度级数。A选项混淆了两者的定义；C选项中提高量化位数会增加动态范围；D选项采样和量化属于图像获取阶段，编码是后续压缩步骤。2.简答题：简述RGB色彩空间与CMYK色彩空间的本质区别及应用场景。答案：本质区别：RGB（红、绿、蓝）是加色模型，通过光的叠加混合产生颜色，适用于自发光设备（如显示器）；CMYK（青、品红、黄、黑）是减色模型，通过吸收环境光中的颜色成分混合产生颜色，适用于反射式输出（如印刷品）。应用场景：RGB广泛用于数字显示、屏幕图像编辑；CMYK用于印刷行业，因印刷油墨通过吸收光线呈现颜色，需四色叠加实现全色域覆盖。3.综合题：给定一幅8位灰度图像（分辨率512×512），其灰度直方图显示大部分像素集中在0-63和192-255两个区间，中间灰度（64-191）分布稀疏。请设计一种图像增强方法改善视觉效果，并说明原理与步骤。答案：建议采用直方图规定化（HistogramSpecification）方法。原理：通过调整图像的灰度分布，使其直方图接近预先设定的目标分布（如均匀分布），从而扩展中间灰度区域的动态范围，增强对比度。步骤：①计算原图像的累积直方图H₀(k)（k=0~255）；②设计目标累积直方图H₁(k)（如均匀分布时H₁(k)=k/255）；③对每个原灰度级k，找到最小的m，使得H₁(m)≥H₀(k)，建立映射关系k→m；④用该映射对原图像每个像素的灰度值进行变换，得到增强后的图像。二、图像增强与复原4.选择题（多选）：以下哪些操作属于图像锐化处理？A.高斯模糊B.拉普拉斯算子卷积C.非局部均值去噪D.Sobel边缘检测后叠加原图答案：B、D解析：锐化用于增强图像边缘和细节，核心是突出高频成分。拉普拉斯算子（二阶微分）可检测边缘并增强；Sobel（一阶微分）检测边缘后叠加原图属于边缘增强，均为锐化。高斯模糊（低通滤波）和非局部均值（去噪）属于平滑处理。5.简答题：比较均值滤波与中值滤波在噪声抑制中的差异，说明各自适用场景。答案：差异：均值滤波（线性）通过邻域像素的平均值替代中心像素，会模糊边缘；中值滤波（非线性）用邻域像素的中值替代，对脉冲噪声（如椒盐噪声）抑制效果更优，能较好保留边缘。适用场景：均值滤波适用于高斯噪声环境下的平滑处理，但需容忍边缘模糊；中值滤波适用于椒盐噪声（如图像传输中的随机干扰），尤其在需要保留细节的场景（如医学影像、文本扫描）中更常用。6.综合题：某监控摄像头拍摄的夜间图像存在严重的高斯噪声（均值0，方差σ²=25）和运动模糊（点扩散函数为水平方向长度5的线性运动）。请设计复原流程，并说明关键步骤的数学模型。答案：复原流程：先估计点扩散函数（PSF），再进行噪声抑制与模糊复原，最后增强对比度。关键步骤：①PSF估计：根据运动方向（水平）和长度（5），PSF可建模为h(x,y)=1/5（x∈[0,4],y=0），其余为0；②维纳滤波复原：考虑噪声与模糊的联合影响，频域复原公式为：G(u,v)=[H(u,v)/(|H(u,v)|²+K)]F(u,v)其中H为PSF的傅里叶变换，K=σ²/|f(u,v)|²（f为原图像功率谱，实际中可用经验值替代）；③去噪优化：若维纳滤波后仍有残留噪声，可采用双边滤波（结合空间邻近度和灰度相似性）进一步平滑，保留边缘；④对比度调整：通过直方图均衡化或CLAHE（限制对比度自适应直方图均衡）增强低光照区域细节。三、图像分割与特征提取7.选择题（单选）：基于区域的图像分割方法中，“区域生长”的核心是？A.设定阈值划分像素B.利用边缘梯度差异C.选择种子点并合并相似邻域D.对图像进行聚类分析答案：C解析：区域生长从种子点出发，将邻域中满足相似性条件（如灰度、纹理）的像素合并到同一区域，属于区域合并类方法。A是阈值法，B是边缘检测，D是聚类（如K-means）。8.简答题：简述SIFT特征与ORB特征的主要区别及各自优势。答案：区别：-SIFT（尺度不变特征变换）基于高斯差分金字塔检测尺度不变关键点，计算128维梯度方向直方图描述子，对旋转、尺度、光照变化鲁棒；-ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）结合FAST关键点检测（速度快）和BRIEF描述子（二进制特征，存储与匹配效率高），通过灰度质心法赋予方向不变性。优势：SIFT匹配精度高，适用于复杂场景（如全景拼接、目标识别）；ORB计算速度快（约SIFT的100倍），适合实时应用（如AR、无人机导航）。9.综合题：针对一副细胞显微图像（背景为均匀灰色，细胞呈圆形、灰度高于背景但内部灰度不均），设计分割算法并验证效果。答案：算法设计：①预处理：高斯平滑（σ=1）去除噪声，保留细胞边缘；②阈值分割：采用Otsu自动阈值法，根据背景与细胞的双峰直方图确定最佳阈值T，将图像二值化为细胞（灰度>T）和背景（灰度≤T）；③形态学处理：使用3×3结构元素进行闭运算（先膨胀后腐蚀），填充细胞内部小孔，连接断裂边缘；④连通区域分析：标记所有连通区域，根据圆形度（4π面积/周长²）筛选目标（圆形度接近1），排除杂质；验证方法：-主观评价：观察分割结果是否完整保留细胞轮廓，无漏分割或过分割；-客观评价：计算Dice相似系数（DSC=2|A∩B|/(|A|+|B|)），其中A为手动标注的细胞区域，B为算法分割结果，DSC>0.9视为有效。四、三维图形建模与渲染10.选择题（多选）：以下哪些属于三维网格模型的拓扑属性？A.顶点坐标B.边的连接关系C.面的邻接关系D.纹理映射坐标答案：B、C解析：拓扑属性描述模型的连接结构（如顶点如何连接成边，边如何围成面），不涉及几何位置（顶点坐标）或外观（纹理坐标）。11.简答题：比较Phong光照模型与PBR（基于物理的渲染）的核心差异，说明PBR的优势。答案：核心差异：-Phong模型假设物体表面为理想镜面，通过环境光、漫反射、镜面反射的经验公式计算颜色，不考虑光线的多次反射与能量守恒；-PBR基于真实物理规律，模拟光线与表面的相互作用（如微表面理论、菲涅尔效应），通过粗糙度（Roughness）和金属度（Metallic）等参数控制材质属性，更符合真实世界的光照传播。优势：PBR渲染结果更真实，尤其在复杂光照环境（如全局光照、多光源）下，无需手动调整参数即可逼近真实视觉效果，广泛应用于影视特效（如《阿凡达》）和3A游戏（如《赛博朋克2077》）。12.综合题：使用Blender软件建模一个带纹理的陶瓷茶杯（含杯身、杯把、杯底），简述关键步骤及注意事项。答案：关键步骤：①基础建模：-杯身：添加圆柱体（半径5cm，高度10cm），通过缩放顶点调整为上宽下窄的流线型；-杯把：添加bezier曲线，转换为网格后调整为弧形，与杯身布尔运算（联合）连接；-杯底：添加圆盘（半径略大于杯身底部），与杯身底部合并。②拓扑优化：检查网格是否存在三角面、极点（度数>5的顶点），使用“重拓扑”工具生成均匀四边形网格，避免渲染时出现瑕疵。③纹理映射：-颜色纹理：绘制或导入陶瓷釉面的贴图（如白色带青花图案），UV展开时确保接缝隐藏在杯把后方；-法线贴图：通过高模烘焙生成，增强釉面的凹凸细节（如釉料流动痕迹）；-粗糙度贴图：设置杯身表面为低粗糙度（光滑），杯底为高粗糙度（防滑）。④光照与渲染：-使用Cycles渲染引擎，设置点光源模拟室内灯光，添加环境光遮蔽（AO）增强立体感；-调整相机角度（45°俯角），确保杯把与杯身比例协调，无变形。注意事项：-建模时保持单位统一（如全部使用厘米），避免缩放导致的精度丢失；-UV展开需避免重叠与拉伸，可通过“智能UV项目”自动展开后手动调整；-渲染前检查材质节点连接（如颜色贴图是否正确连接到PrincipledBSDF的BaseColor输入），防止纹理不显示。五、图像压缩编码与标准13.选择题（单选）：JPEG2000相比JPEG的核心改进是？A.采用DCT变换替代小波变换B.支持渐进传输与感兴趣区域编码C.仅支持无损压缩D.压缩比降低但质量提升答案：B解析：JPEG2000基于离散小波变换（DWT），支持“质量渐进”（从模糊到清晰）和“空间渐进”（从局部到整体）传输，可对感兴趣区域（ROI）分配更多码率，而JPEG基于DCT，仅支持单一分辨率编码。14.简答题：简述H.265/HEVC相比H.264/AVC在压缩效率上的提升机制。答案：提升机制：①更灵活的编码单元（CU）：H.264使用16×16宏块，H.265支持4×4~64×64的CU自适应划分，更好匹配图像纹理；②更精细的预测模式：引入多角度的帧内预测（如35种方向）和双向光流预测（AMVP），减少冗余；③变换与量化优化：采用广义二维变换（GBI-T）替代DCT，支持更大的变换块（32×32），提高高频细节保留能力；④熵编码改进：用上下文自适应二进制算术编码（CABAC）替代CAVLC，提升码流效率。综合上述改进，H.265在相同画质下比H.264节省50%码率。15.综合题：设计一个针对4K视频（3840×2160，30fps，10bitHDR）的压缩方案，要求兼顾画质与存储效率，并说明关键参数选择依据。答案：压缩方案：采用H.266/VVC（VersatileVideoCoding）标准，结合以下参数：①编码结构：使用LDP（LowDelayP）模式，GOP（画面组）长度设为60（2秒），包含1个I帧、59个P/B帧，平衡随机访问与压缩效率；②编码单元（CU）：最大CU尺寸64×64，最小4×4，自适应划分以匹配4K视频的高分辨率细节；③变换与量化：启用64×64变换块（仅用于平坦区域），量化参数（QP）范围18~32（暗场取低QP保留细节，亮场取高QP节省码率）；④HDR处理：保留10