2025年图像处理学生试题带答案

2025年图像处理学生试题带答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种图像增强方法属于频域处理？A.直方图均衡化B.高斯模糊C.拉普拉斯锐化D.同态滤波答案：D解析：同态滤波通过对数变换将乘性噪声转换为加性噪声，再在频域分离光照和反射分量，属于频域处理；其他选项均为空间域操作。2.计算5×5高斯核（σ=1.5）时，中心像素的权重约为：A.0.159B.0.242C.0.368D.0.456答案：B解析：高斯函数G(x,y)=1/(2πσ²)e^(-(x²+y²)/(2σ²))，中心(0,0)处值为1/(2π(1.5)²)≈0.0707，5×5核总权重需归一化，实际中心权重约为0.242（通过5×5高斯核系数表验证）。3.以下哪项不是图像分割的评价指标？A.交并比（IoU）B.结构相似性（SSIM）C.Dice系数D.轮廓准确率（ContourAccuracy）答案：B解析：SSIM用于评估图像质量相似性，非分割任务专用指标；其余为分割常用评价指标。4.在基于深度学习的图像超分辨率任务中，残差学习的主要作用是：A.减少计算量B.缓解梯度消失C.增强高频细节D.提高模型泛化性答案：C解析：超分辨率需恢复高频细节，残差网络通过学习输入与高分辨率图像的差值（残差），直接强化细节信息；缓解梯度消失是残差块的间接效果，非主要目的。5.以下哪种边缘检测算子对噪声最敏感？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，未平滑噪声，对噪声最敏感；Canny包含高斯平滑，抗噪性最佳。6.直方图规定化的核心步骤是：A.对原图和目标图分别做直方图均衡化，再建立灰度映射B.直接将原图直方图强制匹配目标直方图C.通过累积分布函数建立原图与目标图的灰度对应关系D.利用KL散度最小化直方图差异答案：C解析：规定化通过计算原图和目标图的累积分布函数（CDF），找到使两者CDF最接近的灰度映射，实现指定直方图的匹配。7.在图像配准中，基于特征的方法通常不包括以下哪一步？A.特征检测（如SIFT）B.特征描述（如HOG）C.特征匹配（如RANSAC）D.灰度互相关计算答案：D解析：灰度互相关属于基于区域的配准方法；基于特征的方法需检测、描述、匹配特征点。8.以下哪种压缩编码属于无损压缩？A.JPEG（DCT变换）B.PNG（DEFLATE算法）C.WebP（预测编码+熵编码）D.HEVC（变换编码）答案：B解析：PNG采用DEFLATE（LZ77+哈夫曼编码），属于无损压缩；其余选项均为有损压缩。9.多光谱图像与RGB图像的主要区别是：A.多光谱包含更多波段，覆盖可见光外的光谱范围B.多光谱分辨率更高C.多光谱采用不同颜色空间（如HSV）D.多光谱仅用于卫星遥感答案：A解析：多光谱图像通常包含3个以上波段（如蓝、绿、红、近红外等），覆盖更宽的光谱范围；RGB仅3个可见光波段。10.在VisionTransformer（ViT）中，图像分块（patchembedding）的作用是：A.减少输入维度，适配Transformer的序列输入B.增强局部特征感知C.替代卷积操作提取空间信息D.引入位置编码的必要性答案：A解析：ViT将图像分割为固定大小的patch（如16×16），展平后作为序列输入Transformer，核心是降低输入维度以匹配Transformer的处理方式。二、填空题（每空2分，共20分）1.图像灰度级范围为[0,255]，若采用8位均匀量化，量化间隔为______。答案：12.双边滤波同时考虑______和______相似性，因此能在平滑噪声的同时保留边缘。答案：空间距离、灰度值3.图像形态学中，腐蚀操作的本质是用结构元素对图像进行______（填“最小”或“最大”）值滤波。答案：最小4.在光流估计中，Lucas-Kanade算法假设______（填“亮度不变”或“运动平滑”）和小运动位移。答案：亮度不变5.深度学习中，图像风格迁移的核心是通过______损失约束内容和风格特征的匹配。答案：感知6.计算图像梯度时，梯度的幅度反映______，方向反映______。答案：边缘强度、边缘方向7.超分辨率任务中，ESRGAN通过引入______模块增强高频细节，相比SRGAN提供更清晰的图像。答案：残差密集8.立体视觉中，通过视差计算深度的公式为d=fB/(x_lx_r)，其中B表示______。答案：基线长度（左右相机光心间距）9.图像去雾的暗通道先验（DarkChannelPrior）假设在无雾图像中，至少存在一个颜色通道的局部区域像素值接近______。答案：0（或“极低值”）10.对抗提供网络（GAN）用于图像提供时，提供器的目标是最小化与真实数据的______距离，判别器的目标是最大化分类准确率。答案：分布（或“对抗”）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述直方图均衡化的步骤及其对图像对比度的影响。答案：步骤：（1）计算原图灰度直方图，统计各灰度级出现的频率；（2）计算累积分布函数（CDF），并归一化到[0,255]；（3）将原灰度级通过CDF映射到新灰度级。影响：通过拉伸灰度分布，使图像灰度级更均匀，增强整体对比度；但可能过度增强噪声或丢失部分细节（如原直方图已有宽分布时效果有限）。2.比较传统SIFT特征与深度学习中的局部特征（如SuperPoint）的优缺点。答案：传统SIFT：优点是尺度、旋转不变性强，对光照变化鲁棒，特征描述子具有可解释性；缺点是计算复杂度高，依赖手工设计的特征提取规则，难以适应复杂场景。深度学习特征（如SuperPoint）：优点是通过数据驱动学习特征，能捕捉更复杂的局部模式，计算效率更高（可端到端优化）；缺点是依赖大规模标注数据，可解释性差，泛化性受限于训练数据分布。3.说明图像压缩中“变换编码”的核心思想，并列举两种常用变换。答案：核心思想：将图像从空间域变换到变换域，使能量集中在少数系数上，通过量化丢弃次要系数，实现压缩。常用变换：离散余弦变换（DCT，JPEG标准）、离散小波变换（DWT，JPEG2000）。4.解释“多尺度分析”在图像分割中的作用，并举例一种基于多尺度的分割方法。答案：作用：不同尺度反映图像的局部和全局结构，小尺度捕捉细节（如边缘），大尺度捕捉整体区域（如目标轮廓），结合多尺度可提高分割对目标大小变化的鲁棒性。举例：U-Net网络通过编码器-解码器结构融合不同下采样尺度的特征，实现多尺度上下文信息的利用，提升医学图像分割精度。5.分析基于深度学习的图像去噪模型（如DnCNN）相比传统非局部均值（NLM）去噪的优势。答案：优势：（1）数据驱动：通过大量噪声-干净图像对训练，自动学习噪声分布和图像先验，无需手工设计相似性度量；（2）效率更高：DnCNN采用卷积网络端到端处理，计算复杂度低于NLM的全局相似块搜索；（3）适应性强：可针对特定噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声）优化，或扩展到盲去噪（未知噪声水平）；（4）保持细节更好：网络通过非线性激活函数和深层结构，能更精准地区分噪声与真实细节，避免NLM中过度平滑的问题。四、综合题（每题10分，共20分）1.设计一个针对医学CT图像的肿瘤分割流程，要求包含预处理、特征提取、分割模型选择及后处理步骤，并说明各步骤的必要性。答案：流程设计：（1）预处理：①灰度归一化：CT图像灰度范围广（-1000~3000HU），通过线性变换将感兴趣区域（如软组织，-200~300HU）映射到[0,1]，避免模型训练时梯度不稳定；②去噪：采用非局部均值（NLM）或双边滤波去除扫描噪声，防止噪声干扰肿瘤边界识别；③颅骨/金属伪影校正（若为脑部CT）：通过形态学操作或深度学习模型（如GAN）去除伪影，减少对肿瘤区域的遮挡。（2）特征提取：使用3D卷积神经网络（如3DU-Net）提取多尺度特征，3D卷积可保留体数据的空间连续性，捕捉肿瘤的体积信息；同时引入注意力机制（如SE模块），增强对肿瘤区域的特征响应。（3）分割模型：选择基于U-Net的改进模型（如AttentionU-Net），编码器提取上下文信息，解码器通过跳跃连接融合高分辨率细节，注意力门控机制抑制背景区域的无关特征，提升肿瘤边界的分割精度。（4）后处理：①形态学操作（如闭运算）填充分割结果中的小孔洞，平滑边缘；②基于区域生长的校正：以分割结果为种子，结合CT值范围（如肿瘤通常为40~80HU）扩展或收缩区域，修正模型误分割；③体积计算：统计肿瘤体积，为临床诊断提供量化指标。必要性：预处理提升数据质量，确保模型输入的可靠性；3D特征提取适应CT的体数据特性；注意力机制增强目标区域关注；后处理修正模型误差，输出更符合临床需求的结果。2.某公司需开发一款手机端实时人像抠图应用，要求背景虚化自然、边缘精度高（发丝级）、处理速度≥30fps（1080P输入）。请从算法选择、模型优化、工程实现三方面提出解决方案。答案：（1）算法选择：采用轻量级深度学习模型，如BiSeNetV2（双分支网络，语义分支提取上下文，空间分支保留细节）或Fast-SCNN（快速语义分割网络），结合注意力引导的边缘细化模块（如EdgeAttentionModule），专门优化发丝等细节的分割精度；损失函数使用DiceLoss（针对分割任务）+边缘损失（如L1损失约束边缘像素），提升边缘准确性。（2）模型优化：①模型压缩：通过通道剪枝（如FilterPruning）减少卷积核数量，量化（8位整数量化）降低计算精度；②硬件适配：采用TensorRT或MNN框架对模型进行优化，利用手机GPU（如Adreno）或NPU加速推理；③输入分辨率调整：采用动态分辨率（如降采样至512×512推理，再上采样），平衡速度与精度。（3）工程实现：①实时数