2025年图像通信考试试题及答案

2025年图像通信考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种图像传感器在低光照环境下通常具有更好的成像质量？A.CCDB.CMOSC.CISD.FoveonX32.根据奈奎斯特采样定理，若要无失真重建一幅最高频率为10MHz的图像，采样频率至少应为？A.5MHzB.10MHzC.20MHzD.40MHz3.8位均匀量化下，图像灰度级的量化误差最大可能值为？A.1/256B.1/128C.1/64D.1/324.将RGB（255,0,0）转换为YUV色彩空间（假设Y=0.299R+0.587G+0.114B，U=0.492(B-Y)，V=0.877(R-Y)），Y分量的值为？A.255B.76.245C.149.865D.05.JPEG压缩流程中，“Z字形扫描”的主要目的是？A.减少空间冗余B.集中低频系数C.降低计算复杂度D.提高压缩比6.H.265/HEVC相比H.264/AVC，在编码效率上的主要改进不包括？A.引入更大的编码树单元（CTU）B.采用多模式帧间预测C.取消运动估计D.支持更细粒度的变换块划分7.已知原始图像像素值为[255,255,255]，压缩后为[250,250,250]，则PSNR（峰值信噪比）约为？（提示：MSE为均方误差，PSNR=10×log₁₀(255²/MSE)）A.30.12dBB.35.24dBC.40.37dBD.45.51dB8.超分辨率重建技术中，基于深度学习的方法（如ESRGAN）与传统插值法（如双三次插值）的核心区别在于？A.仅依赖邻域像素信息B.能学习高频细节的先验知识C.计算复杂度更低D.不涉及训练过程9.视觉显著性检测的主要目标是？A.提取图像中的纹理特征B.定位人眼最关注的区域C.增强图像边缘对比度D.去除图像中的噪声10.虚拟现实（VR）视频通常采用的投影格式是？A.等矩形投影（ERP）B.正交投影C.透视投影D.鱼眼投影二、填空题（每空1分，共20分）1.图像传感器中，______（填“CCD”或“CMOS”）通常集成了更多信号处理电路，功耗更低。2.图像采样过程中，若采样频率低于奈奎斯特频率，会导致______现象，表现为高频细节的混叠失真。3.10位量化的图像最多可表示______级灰度值。4.YUV4:2:0采样格式中，每4个像素的亮度分量（Y）对应______个色差分量（U和V）。5.JPEG压缩中，对DCT系数进行量化时，低频系数通常采用______（填“粗量化”或“细量化”）以保留更多细节。6.H.264标准中，P帧（预测帧）通过______（填“帧内预测”或“帧间预测”）编码，依赖前一帧的信息。7.HEVC（H.265）的最大编码树单元（CTU）尺寸为______×______像素。8.结构相似性（SSIM）指标从亮度、对比度和______三个维度评价图像质量。9.光场相机通过记录光线的______和______信息，实现后期对焦功能。10.VVC（H.266）标准中引入了______（如“仿射运动补偿”或“几何划分”）等新技术以提升编码效率。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述图像采样与混叠现象的关系，并说明实际中如何避免混叠。2.相较于RGB色彩空间，YUV色彩空间在图像通信中具有哪些优势？3.对比JPEG与JPEG2000压缩标准，说明JPEG2000的核心改进点。4.H.265/HEVC相比H.264/AVC在编码效率上有哪些提升？（至少列举4点）5.深度学习在图像去噪任务中有哪些典型应用？举例说明其与传统去噪方法的区别。四、计算题（每题10分，共20分）1.一幅分辨率为3840×2160的彩色图像（RGB格式，8位/通道），采用YUV4:2:0采样后存储，计算采样后的总数据量（单位：字节）。（要求写出计算步骤）2.已知原始图像块A为：[250252254251253255252254256]压缩后图像块B为：[248250252249251253250252254]计算该图像块的MSE（均方误差）和PSNR（峰值信噪比）。（提示：PSNR=10×log₁₀(MAX²/MSE)，MAX为像素最大值，假设为255）五、综合题（20分）假设需设计一个面向5G网络的高清视频会议系统，要求支持1080p@30fps的实时图像传输。请从图像采集、编码、传输、质量保障四个环节，阐述关键技术选择及设计要点。（需结合图像通信标准、传输协议、质量评价等知识点）答案一、单项选择题1.A2.C3.B4.B5.B6.C7.C8.B9.B10.A二、填空题1.CMOS2.混叠3.10244.15.细量化6.帧间预测7.64、648.结构9.方向、位置（或“角度、空间”）10.仿射运动补偿（或“几何划分”等）三、简答题1.关系：采样是将连续图像离散化为像素的过程，若采样频率低于图像最高频率的2倍（奈奎斯特频率），会导致高频成分在频域中重叠，产生混叠现象，表现为图像模糊或伪像。避免方法：采样前使用低通滤波器（抗混叠滤波器）限制图像的最高频率，使其低于奈奎斯特频率的一半。2.优势：①分离亮度（Y）与色差（U/V），符合人眼对亮度更敏感的特性，可通过降低色差采样率（如4:2:0）减少数据量；②兼容黑白电视信号（仅需Y分量）；③便于亮度和色度的独立处理（如降噪、增强）。3.改进点：①采用小波变换替代DCT，支持多分辨率分析（可渐进传输）；②引入基于块的位平面编码（EBCOT），提升压缩效率；③支持无损和有损压缩的统一框架；④具有更好的抗误码能力；⑤支持任意形状的ROI（感兴趣区域）编码。4.提升点：①更大的CTU（64×64vsH.264的16×16），适应不同尺寸的图像内容；②多模式帧间预测（如Merge模式减少运动向量存储）；③更灵活的变换块划分（4×4到32×32），适应不同纹理；④引入样本自适应偏移（SAO）减少重建误差；⑤采用更高效的熵编码（CABAC优化）。5.典型应用：如基于卷积神经网络（CNN）的去噪模型（如DnCNN）、提供对抗网络（GAN）的去噪（如MemNet）。区别：传统方法（如均值滤波、非局部均值）依赖人工设计的先验（如“相似像素均值”），对复杂噪声（如混合噪声）效果有限；深度学习方法通过数据驱动学习噪声分布与图像结构的映射关系，能自适应不同噪声类型，保留更多细节。四、计算题1.计算步骤：RGB转YUV4:2:0时，Y分量保留全部像素，U和V分量各下采样为1/4。总像素数：3840×2160=8,294,400（Y分量）。U和V分量像素数：8,294,400×1/4=2,073,600（各一个）。总数据量（字节）：Y（8位）+U（8位）+V（8位）→8+8+8=24位/像素（但YUV4:2:0实际为Y:U:V=4:1:1）。正确计算：Y分量数据量=8,294,400×1B=8,294,400B；U和V各=2,073,600×1B=2,073,600B×2=4,147,200B；总数据量=8,294,400+4,147,200=12,441,600B=12.44MB（或12,441,600字节）。2.计算：原始块A与压缩块B的差值矩阵：[222222222]差值平方和：(2²×9)=4×9=36。MSE=36/(3×3)=4。PSNR=10×log₁₀(255²/4)=10×log₁₀(65025/4)=10×log₁₀(16256.25)≈10×4.210≈42.10dB。五、综合题设计要点：1.图像采集：选用1/2.3英寸及以上CMOS传感器（低噪、高动态范围），支持1080p@30fps输出；配置自动白平衡（AWB）、自动曝光（AE）模块，适应不同光照；采用全局快门减少动态模糊。2.编码：选择H.265/HEVC或VVC（H.266）标准（压缩效率高，相同质量下码率比H.264低50%）；采用帧内预测（I帧）+帧间预测（P/B帧）混合编码，设置合适的GOP（画面组）长度（如120帧，平衡随机访问与延迟）；启用CABAC熵编码提升压缩比；针对实时性要求，限制编码复杂度（如使用快速运动估计算法）。3.传输：基于5G的URLLC（超可靠低延迟通信）特性，采用RTP/RTCP协议封装视频流；使用QoS（服务质量）保障机制（如优先队列、带宽预留）；结合ARQ（自动重传请求）和FEC（前向纠错）降低丢包率（如丢包率>5