2025年图像锐化试题及答案

2025年图像锐化试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种图像处理操作的核心目标与图像锐化最接近？A.高斯模糊B.中值滤波C.边缘检测D.直方图均衡化2.拉普拉斯锐化算子的本质是对图像的哪种数学运算？A.一阶微分B.二阶微分C.积分运算D.频域高通滤波3.使用Sobel算子进行锐化时，若图像某像素点的水平梯度Gx=8，垂直梯度Gy=6，则该点的梯度幅值约为？A.10B.14C.48D.24.非局部均值锐化（NLM）与传统邻域锐化的主要区别在于？A.仅使用像素自身灰度值B.利用全局相似区域的加权平均C.仅处理高频分量D.完全忽略噪声影响5.在频域锐化中，理想高通滤波器的主要缺陷是？A.计算复杂度高B.会引入振铃效应C.无法保留低频信息D.仅适用于二值图像6.各向异性扩散锐化（Perona-Malik模型）中，扩散系数的设计关键是？A.与图像梯度成正相关B.与图像梯度成负相关C.保持恒定值D.仅依赖像素位置坐标7.以下哪种锐化方法最容易导致“过锐化”伪影？A.基于梯度的线性锐化B.自适应锐化（根据局部对比度调整参数）C.深度学习端到端锐化模型D.拉普拉斯锐化结合高斯模糊（UnsharpMasking）8.医学影像锐化时，对软组织边界的处理需特别关注的是？A.增强所有高频细节B.避免破坏连续解剖结构C.最大化梯度幅值D.优先锐化骨组织边缘9.基于深度学习的图像锐化模型中，常用的损失函数不包括？A.L1损失B.感知损失（PerceptualLoss）C.交叉熵损失D.结构相似性损失（SSIM）10.当图像存在强噪声时，直接应用锐化会导致？A.噪声被抑制B.噪声被增强C.图像整体变亮D.边缘更平滑二、填空题（每空2分，共20分）1.图像锐化的核心目的是增强图像中的________和________信息。2.拉普拉斯算子具有________特性，即对各个方向的边缘响应一致。3.Sobel算子包含两个3×3模板，分别用于计算________梯度和________梯度。4.UnsharpMasking（非锐化掩模）的基本公式为：锐化后图像=原图像+k×（原图像________），其中k为锐化强度系数。5.频域锐化通过抑制________分量、增强________分量实现细节增强。6.各向异性扩散锐化中，扩散过程在均匀区域________（填“快”或“慢”），在边缘区域________（填“快”或“慢”）。7.深度学习锐化模型中，常用________层提取多尺度特征，________层融合上下文信息。三、简答题（每题8分，共32分）1.简述梯度锐化与拉普拉斯锐化的本质区别及适用场景。2.说明UnsharpMasking（UM）锐化的基本步骤，并解释其为何能在增强边缘的同时抑制部分噪声。3.各向异性扩散锐化相比传统线性锐化的优势是什么？其扩散系数设计需满足哪些条件？4.列举深度学习图像锐化模型常见的两类架构，并分析其优缺点。四、计算题（每题10分，共20分）1.已知5×5灰度图像局部区域如下（像素值范围0-255）：```10121518201113161921141720222416192225271821242730```使用3×3Sobel算子（水平模板：[[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]]，垂直模板：[[-1,-2,-1],[0,0,0],[1,2,1]]）计算中心点（第三行第三列，坐标(2,2)，从0开始计数）的水平梯度Gx、垂直梯度Gy及梯度幅值（保留整数）。2.某8位灰度图像经拉普拉斯算子处理后得到Δf(x,y)，其中某3×3区域的Δf值为：```-53-22104-16-3```原图像对应区域的灰度值为：```120122125123128130121126129```若采用锐化公式f_sharp(x,y)=f(x,y)k×Δf(x,y)（k=0.5），计算锐化后中心像素（第二行第二列）的灰度值，并判断是否需要进行灰度截断（0-255）。五、综合题（每题9分，共18分）1.针对航拍图像的锐化需求（存在运动模糊和高斯噪声），设计一个包含预处理、锐化、后处理的完整流程，并说明各步骤的作用及参数选择依据。2.近年来基于Transformer的图像锐化模型逐渐兴起，对比传统CNN模型，分析其在长距离依赖建模、计算效率、小样本学习能力方面的优势与不足，并提出可能的改进方向。答案：一、单项选择题1.C2.B3.A4.B5.B6.B7.A8.B9.C10.B二、填空题1.边缘；细节2.各向同性3.水平；垂直4.高斯模糊图像5.低频；高频6.快；慢7.卷积；注意力（或Transformer）三、简答题1.本质区别：梯度锐化基于一阶微分（反映灰度变化率），对边缘方向敏感；拉普拉斯锐化基于二阶微分（反映灰度变化的曲率），对边缘的突变点更敏感且无方向选择性。适用场景：梯度锐化适合需要保留边缘方向信息的场景（如纹理分析）；拉普拉斯锐化适合增强细小细节和各向同性边缘（如医学细胞图像）。2.基本步骤：①对原图像进行高斯模糊得到模糊图像；②计算原图像与模糊图像的差值（得到“掩模”）；③将掩模按比例k叠加到原图像。抑制噪声的原因：高斯模糊会平滑噪声，因此掩模中的噪声分量被削弱，叠加后主要增强未被模糊的边缘细节。3.优势：传统线性锐化（如拉普拉斯）在增强边缘的同时会放大噪声，各向异性扩散通过自适应调整扩散系数，在均匀区域（噪声主导）快速平滑，在边缘区域（细节主导）减缓扩散，实现“保边去噪+锐化”的联合效果。扩散系数需满足：①在梯度小的区域（均匀区）取值大（加速扩散）；②在梯度大的区域（边缘区）取值小（抑制扩散）；③函数需连续可导（保证数值稳定性）。4.两类架构：①全卷积网络（FCN）：通过多个卷积层提取多尺度特征，上采样恢复分辨率。优点：计算效率高，适合实时处理；缺点：感受野有限，长距离依赖建模能力弱。②U-Net及其变体：采用编解码结构+跳跃连接。优点：保留多尺度细节，上下文信息融合好；缺点：参数量大，对小样本数据易过拟合。四、计算题1.中心点坐标(2,2)，对应原图像中值为20（第三行第三列）。水平梯度计算：Gx=(-1×14+0×17+1×22)+(-2×11+0×13+2×19)+(-1×10+0×12+1×18)=(-14+22)+(-22+38)+(-10+18)=8+16+8=32垂直梯度计算：Gy=(-1×10+(-2)×12+(-1)×15)+(0×11+0×13+0×16)+(1×14+2×17+1×20)=(-10-24-15)+0+(14+34+20)=(-49)+68=19梯度幅值=√(32²+19²)≈√(1024+361)=√1385≈37（保留整数）2.中心像素原灰度值f(x,y)=128，Δf(x,y)=10（第二行第二列）。锐化后值=1280.5×10=128-5=123。123在0-255范围内，无需截断。五、综合题1.流程设计：①预处理：a.运动模糊去除：使用维纳滤波（已知模糊核时）或盲去卷积（未知模糊核时），参数根据模糊长度/角度估计；b.噪声抑制：采用非局部均值（NLM）或BM3D，参数（如相似块大小、滤波强度）根据噪声方差调整（如σ=15时取h=10）。②锐化：a.粗锐化：使用UnsharpMasking（UM），高斯模糊半径r=3（平衡细节保留与噪声放大），k=0.8（避免过锐化）；b.精细锐化：基于边缘引导的自适应锐化（如梯度倒数加权），对高对比度边缘（如建筑物）降低k值，对低对比度边缘（如植被）提高k值。③后处理：a.灰度截断（0-255）防止溢出；b.局部对比度增强（CLAHE），参数（块大小8×8，裁剪限制2.0）提升暗区细节。2.Transformer与CNN对比：优势：①长距离依赖建模：Transformer通过自注意力机制直接捕捉全局像素间关系（如航拍图像中跨区域的细小边缘），CNN依赖逐层堆叠扩大感受野，效率较低；②小样本学习：可通过预训练（如ViT）迁移特征，对标注数据需求低于CNN；③可解释性：注意力图直观显示模型关注的锐化区域。不足：①计算效率：全局注意力的时间复杂度为O(N²)（N为像素数）