2025年中职人工智能技术应用（AI图像处理基础）试题及答案

2025年中职人工智能技术应用（AI图像处理基础）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的，请将其选出。1.以下哪种图像格式通常用于存储具有透明度信息的图像？A.JPEGB.PNGC.BMPD.GIF2.图像分辨率的单位通常是？A.像素/厘米B.像素/英寸C.厘米/像素D.英寸/像素3.在图像处理中，用于增强图像对比度的操作是？A.模糊B.锐化C.平滑D.降噪4.以下哪种算法常用于图像边缘检测？A.K-Means算法B.霍夫变换C.Canny算法D.卷积神经网络5.彩色图像的每个像素通常由多少个通道组成？A.1个B.2个C.3个D.4个6.图像的直方图可以反映图像的什么信息？A.亮度分布B.颜色分布C.对比度D.以上都是7.对图像进行缩放操作时，以下哪种方法可以保持图像质量？A.最近邻插值B.双线性插值C.双立方插值D.以上都不行8.在图像滤波中，均值滤波的主要作用是？A.增强图像边缘B.去除噪声C.锐化图像D.改变图像颜色9.以下哪种图像文件格式支持动画？A.JPEGB.PNGC.BMPD.GIF10.图像的灰度化处理是将彩色图像转换为？A.黑白图像B.单通道灰度图像C.多通道灰度图像D.以上都不对11.在深度学习中，用于图像分类的常见网络模型是？A.生成对抗网络B.循环神经网络C.卷积神经网络D.深度信念网络12.图像的几何变换不包括以下哪种？A.平移B.旋转C.颜色调整D.缩放13.以下哪种技术可以用于图像的去雾处理？A.直方图均衡化B.暗通道先验C.形态学操作D.边缘检测14.图像的二值化是将图像转换为？A.只有黑色和白色两种颜色的图像B.只有0和1两种值的图像C.只有两种灰度级的图像D.以上都不对15.在图像分割中，常用的方法不包括？A.基于阈值的分割B.基于区域的分割C.基于边缘的分割D.基于颜色的分割16.以下哪种图像格式适合存储医学影像？A.DICOMB.TIFFC.RAWD.以上都可以17.图像的特征提取可以用于？A.图像分类B.目标检测C.图像检索D.以上都是18.在图像处理中，形态学操作中的腐蚀操作是？A.使图像中的物体变小B.使图像中的物体变大C.增强图像对比度D.去除图像噪声19.以下哪种算法可用于图像的超分辨率重建？A.主成分分析B.稀疏表示C.支持向量机D.决策树20.图像的配准是指？A.将多幅图像对齐B.调整图像的颜色C.增强图像的对比度D.分割图像中的物体第II卷（非选择题共60分）（一）填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分，共10分。请在横线上填写正确答案。21.图像的__________是指图像中不同颜色或灰度值的分布情况。22.__________算法常用于图像的特征点检测。23.图像的__________是指将图像从一种格式转换为另一种格式。24.在深度学习中，__________层是卷积神经网络的核心层。25.图像的__________是指对图像进行编码和解码以减少存储空间。（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分，共20分。简要回答问题。26.简述图像增强的目的和常用方法。27.什么是卷积神经网络？它在图像处理中有哪些应用？28.图像分割的作用是什么？常见的图像分割方法有哪些？29.简述图像滤波的原理和常用的滤波方法。（三）分析题（共10分）答题要求：本大题共1小题，共10分。根据所给材料进行分析。材料：在处理一幅含有噪声的图像时，尝试了多种图像滤波方法，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波。均值滤波后的图像变得模糊，中值滤波对椒盐噪声有较好的去除效果，但对高斯噪声效果一般，高斯滤波在去除高斯噪声方面表现较好，但会使图像稍微模糊。分析：请分析三种滤波方法的特点，并说明在不同噪声情况下如何选择合适的滤波方法。（四）操作题（共15分）答题要求：本大题共3小题，每小题5分，共15分。请根据题目要求进行图像处理操作。30.对给定的灰度图像进行直方图均衡化操作，以增强图像对比度。31.使用Canny算法对一幅彩色图像进行边缘检测，并将边缘保存为一幅新的图像。32.将一幅RGB图像转换为HSV图像，并分析转换后图像各通道的含义。（五）综合题（共5分）答题要求：本大题共1小题，共5分。请综合运用所学知识回答问题。33.假设要开发一个基于人工智能的图像识别系统，用于识别动物图片中的猫和狗。请简要描述该系统的主要流程和可能用到的技术。答案：1.B2.B3.B4.C5.C6.D7.C8.B9.D10.B11.C12.C13.B14.B15.D16.A17.D18.A19.B20.A21.直方图22.SIFT（或SURF等）23.格式转换24.卷积25.压缩26.目的：改善图像质量，提高图像的可懂度。常用方法：直方图均衡化、灰度变换、锐化等。27.卷积神经网络是一种包含卷积层、池化层和全连接层的深度学习模型。应用：图像分类、目标检测、语义分割等。28.作用：将图像分割成不同的区域，便于分析和处理。方法：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。29.原理：通过某种算法对图像的像素值进行处理，改变其分布。常用