2025年数字图像技术试题及答案

2025年数字图像技术试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.数字图像采集过程中，将连续图像转换为离散像素的操作称为（）。A.量化B.采样C.编码D.插值答案：B2.以下颜色空间中，最适合描述人眼感知颜色差异的是（）。A.RGBB.CMYKC.CIELABD.YCbCr答案：C3.若图像分辨率为4096×2160，位深10bit，存储该未压缩图像所需的字节数约为（）。A.4096×2160×10/8B.4096×2160×10C.4096×2160×3×10/8D.4096×2160×3×10答案：C（假设为RGB三通道）4.高斯滤波器的主要作用是（）。A.增强边缘B.抑制高频噪声C.锐化图像D.校正几何畸变答案：B5.JPEG2000压缩标准相比JPEG的核心改进是（）。A.采用离散余弦变换（DCT）B.支持渐进式传输C.使用游程编码D.基于离散小波变换（DWT）答案：D6.以下边缘检测算子中，对噪声最敏感的是（）。A.SobelB.PrewittC.LaplacianD.Canny答案：C（拉普拉斯算子对噪声敏感，因二阶导数放大高频）7.图像分割中，基于区域生长的算法关键步骤是（）。A.定义相似性准则B.计算梯度幅值C.构建图模型D.训练分类器答案：A8.光流法用于估计图像序列中的（）。A.颜色变化B.运动位移C.光照强度D.纹理特征答案：B9.HDR（高动态范围）图像的核心优势是（）。A.更高的空间分辨率B.更宽的亮度范围C.更小的文件体积D.更丰富的色彩通道答案：B10.在提供对抗网络（GAN）用于图像提供时，判别器的主要目标是（）。A.提供更真实的图像B.区分真实与提供图像C.优化提供器参数D.减少计算复杂度答案：B二、填空题（每空2分，共20分）1.数字图像的基本属性包括空间分辨率、灰度分辨率（位深）和__________。答案：颜色分辨率（或色彩深度）2.直方图均衡化通过将图像灰度级的__________映射到均匀分布，提升对比度。答案：累积分布函数（CDF）3.形态学图像处理的基本操作包括腐蚀、膨胀、__________和闭运算。答案：开运算4.视频压缩中，P帧（预测帧）通过参考__________帧进行运动补偿编码。答案：前一（或前向）5.超分辨率重建的目标是从低分辨率图像恢复__________图像的细节。答案：高分辨率6.图像配准的关键步骤包括特征提取、特征匹配和__________。答案：空间变换（或变换参数估计）7.深度相机（如ToF相机）通过测量__________计算物体深度信息。答案：光的飞行时间8.神经辐射场（NeRF）用于将__________信息编码为连续的三维场景表示。答案：二维图像（或多视角图像）9.图像质量评价中，SSIM（结构相似性）指标综合考虑亮度、对比度和__________三个维度。答案：结构信息10.对抗样本攻击通过向图像添加__________扰动，导致深度学习模型误分类。答案：微小（或不可察觉）三、简答题（每题8分，共40分）1.简述图像增强中“空域法”与“频域法”的区别，并各举一例说明。答案：空域法直接对图像像素值进行操作，处理对象是像素灰度或邻域关系（如直方图均衡化、均值滤波）；频域法通过傅里叶变换将图像转换到频率域，对频域分量（如高频、低频）进行调整后逆变换回空域（如高斯低通滤波、巴特沃斯高通滤波）。例如，直方图均衡化属于空域法，通过调整灰度分布增强对比度；高斯低通滤波属于频域法，通过抑制高频成分平滑图像。2.比较均值滤波与中值滤波在噪声抑制中的差异。答案：均值滤波是线性操作，通过邻域像素的平均值替代中心像素，对高斯噪声有一定抑制效果，但会模糊边缘；中值滤波是非线性操作，取邻域像素的中值替代中心像素，对椒盐噪声（脉冲噪声）抑制效果显著，且能更好保留边缘细节。例如，图像中混入随机黑白噪点（椒盐噪声）时，中值滤波的去噪效果通常优于均值滤波。3.说明JPEG压缩的主要步骤及其对图像质量的影响。答案：JPEG压缩步骤：（1）颜色空间转换（RGB转YCbCr），分离亮度与色度；（2）分块（8×8像素块）；（3）离散余弦变换（DCT），将空域像素转换为频域系数；（4）量化（根据量化表对DCT系数降精度），去除视觉不敏感的高频信息；（5）熵编码（霍夫曼编码或算术编码），压缩数据。量化是影响质量的关键步骤：量化表越粗糙（量化步长越大），高频系数丢失越多，图像模糊或出现块效应；反之则质量保留更好但压缩比降低。4.简述基于深度学习的语义分割与传统分割方法（如阈值分割、区域生长）的核心区别。答案：传统方法依赖人工设计特征（如灰度阈值、纹理规则），泛化能力有限，难以处理复杂场景；深度学习（如U-Net、DeepLab系列）通过卷积神经网络自动学习多尺度特征，能捕捉上下文信息和语义关联，端到端输出像素级分类结果。例如，在医学影像分割中，深度学习模型可同时学习器官的形状、纹理和位置信息，而传统方法需针对不同器官调整阈值或相似性准则，鲁棒性较差。5.解释“图像风格迁移”的基本原理，并说明其与图像提供的区别。答案：风格迁移通过提取内容图像的语义信息（如物体形状）和风格图像的纹理、色彩特征（如笔触、色调），将两者融合提供新图像。常用方法基于卷积神经网络（如VGG），通过内容损失（保持内容图像的高层特征）和风格损失（匹配风格图像的纹理统计量）优化提供图像。与图像提供（如GAN提供全新图像）的区别：风格迁移需给定内容和风格图像作为输入，目标是“重新风格化”现有内容；而图像提供无明确内容约束，目标是提供符合训练集分布的新图像（如提供不存在的人脸）。四、综合题（每题10分，共20分）1.设计一个基于深度学习的图像去雾系统，要求说明数据准备、网络结构设计、损失函数选择及评估指标。答案：（1）数据准备：收集真实雾天图像与对应无雾清晰图像（如使用雾天数据集RESIDE），或通过合成方法（如大气散射模型：I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))，其中I为雾图，J为清晰图，t为透射率，A为大气光）提供成对数据。数据增强包括随机裁剪、翻转、亮度调整等。（2）网络结构：采用编码器-解码器结构（如U-Net改进版），编码器提取多尺度特征（使用残差块或注意力机制增强特征表达），解码器融合高低层特征预测透射率图t(x)和大气光A。或直接端到端学习雾图到清晰图的映射（如使用提供对抗网络，提供器为ResNet结构，判别器区分真实清晰图与提供图）。（3）损失函数：像素级损失（L1或L2损失）：约束提供图像与真实清晰图的灰度差异；感知损失：基于预训练CNN（如VGG）提取高层特征，计算特征图的均方误差，保留语义结构；对抗损失（若用GAN）：判别器推动提供图更接近真实分布，提供器优化以欺骗判别器。（4）评估指标：客观指标：PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性）衡量像素级和结构相似性；主观指标：人类观察者评分（MOS）评估视觉效果；额外指标：运行时间（ms/帧）评估实时性。2.分析超分辨率重建中传统方法（如双三次插值、稀疏表示）与深度学习方法（如SRCNN、ESRGAN）的优缺点，并展望未来发展方向。答案：传统方法：双三次插值：计算简单、速度快，但仅通过邻域像素插值，无法恢复高频细节，放大后图像模糊；稀疏表示：利用图像块的稀疏先验（如自然图像块在字典下可稀疏表示），通过学习字典和稀疏编码重建高分辨率（HR）图像，能恢复部分细节，但依赖人工设计字典，计算复杂度高，泛化能力有限。深度学习方法：SRCNN：通过卷积层直接学习低分辨率（LR）到HR的映射，比传统方法更有效提取非线性特征，但感受野小，依赖单尺度特征；ESRGAN：引入残差密集块（RDB）和对抗训练，增强高频细节提供，提供图像更清晰自然，但模型复杂度高，对硬件要求高