2026年图形图像处理技术考试试题及答案

2026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.某幅灰度图像分辨率为2048×1536，位深为16位，未压缩存储时文件大小约为（）A.6MBB.12MBC.4.5MBD.7.5MB答案：A解析：图像存储大小=分辨率×位深/8（字节）。计算得2048×1536×16/8=2048×1536×2=6,291,456字节≈6MB（1MB=1024×1024字节≈1,048,576字节）。2.以下色彩空间中，最接近人眼对亮度敏感特性的是（）A.RGBB.CMYKC.YCbCrD.HSL答案：C解析：YCbCr将图像分为亮度分量Y和两个色差分量Cb、Cr，其中Y分量直接对应人眼感知的亮度，符合视觉特性；RGB是设备相关的颜色表示，HSL侧重色相、饱和度和明度，CMYK用于印刷。3.对图像进行3×3均值滤波时，若模板系数全为1/9，其主要作用是（）A.锐化边缘B.抑制高频噪声C.增强对比度D.校正几何畸变答案：B解析：均值滤波通过平均邻域像素值平滑图像，本质是低通滤波，主要抑制高频噪声（如椒盐噪声中的孤立点）；锐化需高通滤波（如拉普拉斯算子），增强对比度常用直方图均衡化，几何校正需配准或变换。4.以下特征描述子中，不具备尺度不变性的是（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.原始Harris角点答案：D解析：原始Harris角点检测基于图像梯度的局部自相关矩阵，未对尺度空间进行高斯金字塔构建，因此对尺度变化敏感；SIFT通过高斯差分金字塔实现尺度不变，SURF采用积分图加速的尺度空间，ORB结合FAST角点和BRIEF描述子并引入尺度金字塔。5.深度学习中，用于图像分割的U-Net网络核心结构是（）A.编码-解码对称结构+跳跃连接B.残差块堆叠C.注意力机制模块D.多尺度特征融合答案：A解析：U-Net的核心是编码器（下采样）和解码器（上采样）的对称结构，且通过跳跃连接将编码器的低层特征与解码器的对应层特征拼接，保留细节信息；残差块常见于ResNet，注意力机制如SE-Net，多尺度融合如FPN。6.图像去噪中，非局部均值（NLM）算法的关键是（）A.仅考虑像素空间邻近性B.计算像素邻域块的相似性C.基于稀疏表示重构图像D.通过小波变换阈值去噪答案：B解析：NLM算法假设图像中存在大量相似的局部结构，通过计算当前像素与图像中所有其他像素邻域块的相似性（如欧氏距离），加权平均得到去噪后像素值；空间邻近性是高斯滤波的依据，稀疏表示是BM3D的核心，小波阈值属于变换域方法。7.以下图像格式中，支持无损压缩且广泛用于医学影像的是（）A.JPEGB.PNGC.DICOMD.BMP答案：C解析：DICOM（数字成像和通信标准）是医学影像专用格式，支持无损压缩（如JPEG2000无损模式）；JPEG通常为有损压缩，PNG支持无损但非医学专用，BMP一般不压缩。8.计算图像PSNR（峰值信噪比）时，参考图像与失真图像的像素差平方的均值称为（）A.MSE（均方误差）B.SSIM（结构相似性）C.MAE（平均绝对误差）D.SNR（信噪比）答案：A解析：PSNR=10×log₁₀(MAX²/MSE)，其中MSE是像素差平方的均值；SSIM衡量结构相似性，MAE是绝对误差均值，SNR是信号与噪声功率比。9.以下边缘检测算子中，对噪声最敏感的是（）A.SobelB.PrewittC.RobertsD.Canny答案：C解析：Roberts算子使用2×2模板，仅计算对角像素差，对噪声敏感；Sobel和Prewitt使用3×3模板，引入邻域平均，抗噪性更好；Canny包含高斯平滑预处理，抗噪能力最强。10.超分辨率重建中，ESRGAN（增强型超分辨率生成对抗网络）相比SRGAN的改进点是（）A.引入残差密集块（RDB）B.采用均方误差损失C.仅使用低层次特征D.降低生成器深度答案：A解析：ESRGAN通过残差密集块（RDB）增强特征传播，并用相对论性判别器（RaGAN）替代原判别器，提升感知质量；SRGAN使用普通残差块，均方误差是传统超分的损失函数，ESRGAN增加了生成器深度。二、填空题（每空2分，共20分）1.图像数字化过程包括采样、______和编码三个步骤。答案：量化2.RGB色彩空间中，红色的三刺激值为（255,0,0），转换为HSV空间时，色相（H）为______度。答案：03.中值滤波对______噪声（如椒盐噪声）的抑制效果优于均值滤波。答案：脉冲4.SIFT特征提取的四个步骤是：尺度空间极值检测、______、方向分配、特征描述。答案：关键点定位5.图像二值化中，Otsu算法的核心是寻找阈值使得______方差最大。答案：类间6.卷积神经网络（CNN）中，感受野指的是输出特征图中一个像素对应输入图像的______区域。答案：局部7.全景图像拼接的关键步骤包括特征提取与匹配、______估计、图像配准与融合。答案：单应性矩阵8.图像压缩中，JPEG标准采用的变换是______，量化是______过程（填“无损”或“有损”）。答案：离散余弦变换（DCT）；有损9.深度学习中，用于图像分类的ResNet网络通过______解决深层网络梯度消失问题。答案：残差连接三、简答题（每题8分，共40分）1.简述直方图均衡化的原理及其适用场景。答案：直方图均衡化通过对图像像素值的累积分布函数（CDF）进行非线性变换，将原直方图展平为近似均匀分布，从而增强图像对比度。具体步骤：计算原图像直方图→计算CDF→将CDF归一化到0~255范围→用映射函数调整每个像素值。适用场景：适用于灰度分布集中、整体偏暗或偏亮的图像（如X光片、低对比度自然图像），但对已有较均匀直方图的图像效果不明显，可能导致过度增强（如噪声放大）。2.对比分析双边滤波（BilateralFilter）与高斯滤波的异同。答案：相同点：均为空间域滤波，通过邻域像素加权平均实现平滑。不同点：①权重计算：高斯滤波仅考虑空间距离（像素位置的欧氏距离），权重为高斯函数；双边滤波同时考虑空间距离和像素值相似性（灰度差的高斯函数），即双边权重=空间权重×相似性权重。②效果：高斯滤波在平滑的同时会模糊边缘；双边滤波因相似性权重保留了边缘处像素值差异大的特性，能在去噪的同时较好保留边缘细节。③计算复杂度：双边滤波需对每个像素计算邻域内所有像素的双重权重，复杂度高于高斯滤波。3.说明图像语义分割与实例分割的区别，并列举两种常用的语义分割网络。答案：区别：语义分割为每个像素分配类别标签（如“人”“车”），不区分同一类别的不同实例；实例分割不仅标注类别，还需区分同一类别中的不同个体（如“人1”“人2”）。常用语义分割网络：U-Net（医学影像）、DeepLab（采用空洞卷积和ASPP模块）、PSPNet（金字塔场景解析）。4.解释图像超分辨率（SR）中“上采样”与“重建”的关系，并说明ESPCN（高效子像素卷积网络）的核心思想。答案：关系：上采样是将低分辨率（LR）图像放大到目标分辨率（如4倍），但仅通过插值（如双线性）会导致模糊；重建是利用LR图像的细节信息恢复高分辨率（HR）图像的高频细节，上采样是重建的必要步骤（或重建包含上采样）。ESPCN核心思想：在网络末端使用子像素卷积层，将低分辨率特征图通过像素重排（PixelShuffle）转换为高分辨率图像，避免传统方法先上采样再卷积的高计算量，提升效率。5.分析图像去模糊（如运动模糊）中盲去卷积与非盲去卷积的区别，并简述其关键挑战。答案：区别：非盲去卷积已知模糊核（如高斯模糊的标准差、运动模糊的方向和长度），直接通过逆滤波或正则化方法恢复清晰图像；盲去卷积未知模糊核，需同时估计模糊核和清晰图像。关键挑战：①模糊核估计的不适定性（多解性）；②图像先验模型的设计（需准确描述自然图像的统计特性）；③噪声干扰（低信噪比下核估计和图像恢复易出错）。四、综合应用题（共2题，每题10分，共20分）1.设计一个针对低光照图像的增强流程，要求包含预处理、核心增强步骤及后处理，并说明各步骤的作用及理论依据。答案：流程设计：（1）预处理：去噪。低光照图像常伴随高噪声（如热噪声、读出噪声），先用非局部均值（NLM）或BM3D算法抑制噪声，避免后续增强放大噪声。理论依据：噪声属于高频信号，增强对比度会加剧噪声可见性，需优先去除。（2）核心增强：基于Retinex理论的多尺度分解。将图像分解为反射分量（细节）和光照分量（亮度），对光照分量进行动态范围压缩（如对数变换或CLAHE（限制对比度的自适应直方图均衡化）），保留反射分量的细节。理论依据：Retinex理论认为图像=光照×反射，低光照图像的光照分量过暗，需调整光照分量以提升整体亮度，同时保留反射分量的细节避免过曝。（3）后处理：颜色校正与锐化。①颜色校正：低光照下颜色通道响应不均衡（如蓝色通道噪声更明显），用白平衡算法（如灰度世界法）调整各通道增益；②锐化：用UnsharpMasking（非锐化掩模）增强边缘，补偿分解过程中可能损失的高频细节。理论依据：光照调整可能导致颜色失真，需白平衡校正；分解后的反射分量可能因平滑操作模糊，锐化可恢复边缘对比度。2.用Python（基于OpenCV）实现图像的直方图均衡化，并写出关键代码及注释。答案：关键代码及注释：```pythonimportcv2importnumpyasnpdefhistogram_equalization(img):输入图像应为灰度图（单通道）iflen(img.shape)==3:img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图步骤1：计算直方图hist=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])#计算0~255灰度级的像素计数步骤2：计算累积分布函数（CDF）cdf=hist.cumsum()#累积像素计数cdf_normalized=cdf*255/cdf[-1]#归一化到0~255步骤3：映射像素值（使用线性插值处理可能的离散点）equalized_img=erp(img.flatten(),np.arange(256),cdf_normalized).reshape(img.shape)equalized_img=equalized_img.astype(np.uint8)#转换为8位无符号整数returnequalized_img示例使用if__name__=="__main__":img=cv2.imread("low_contrast.jpg",0)#读取灰度图equalized=histogram_equalization(img)cv2.imshow("Original",img)cv2.imshow("Equalized",equalized)cv2.waitKey(0)cv2.destr