2026年数字图像处理技术人员测试题目

2026年数字图像处理技术人员测试题目一、单选题（共10题，每题2分，计20分）背景说明：本部分侧重考察数字图像处理基础知识及常用算法原理，结合我国数字经济发展现状和技术应用需求。1.在图像增强中，以下哪种方法不属于空间域增强技术？A.直方图均衡化B.中值滤波C.锐化滤波D.小波变换2.以下哪种图像压缩标准主要应用于网络传输？A.JPEGB.MPEGC.DICOMD.TIFF3.图像分割中，以下哪种算法属于基于阈值的分割方法？A.K-means聚类B.区域生长法C.Otsu算法D.活动轮廓模型4.在SIFT特征点检测中，关键点方向计算基于以下哪个特征？A.直方图梯度B.自相关系数C.小波能量D.光流法5.以下哪种图像重建方法常用于医学CT图像？A.反卷积B.迭代重建C.双边滤波D.图像插值6.在图像配准中，以下哪种变换模型适用于刚性体配准？A.ThinPlateSplineB.Affine变换C.Multi-ResolutionPyramidD.LocalAffineRegistration7.数字图像分辨率通常用哪个参数表示？A.像素数量B.DPI（每英寸点数）C.像素尺寸D.像素密度8.在图像去噪中，非局部均值滤波（NL-Means）主要利用了图像的哪种特性？A.自相似性B.对称性C.平移不变性D.范数最小化9.以下哪种图像特征对尺度变化具有不变性？A.灰度共生矩阵（GLCM）B.主成分分析（PCA）C.Scale-InvariantFeatureTransform（SIFT）D.纹理熵10.在3D图像重建中，以下哪种方法属于基于多视图几何的重建技术？A.MRI扫描B.结构光法C.深度学习反演D.双目立体视觉二、多选题（共5题，每题3分，计15分）背景说明：本部分考察对复杂图像处理技术的综合理解和应用能力，结合我国智能制造和智慧医疗行业需求。1.以下哪些技术可用于图像去模糊？A.基于优化的去卷积B.深度学习去噪网络C.均值滤波D.双三次插值2.在图像特征提取中，以下哪些属于局部特征描述符？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HOG3.医学图像分割中，以下哪些方法可提高病灶检测精度？A.U-NetB.活动轮廓模型C.超像素分割D.K-means聚类4.图像配准中，以下哪些误差分量属于刚性变换模型？A.平移B.旋转C.缩放D.倾斜5.在遥感图像处理中，以下哪些技术可用于地物分类？A.纹理分析B.多光谱成像C.深度学习分类器D.光谱角映射三、判断题（共10题，每题1分，计10分）背景说明：本部分考察对图像处理基本概念的掌握程度，需结合实际应用场景判断正误。1.图像分辨率越高，图像质量一定越好。（）2.图像压缩会导致信息丢失，因此不可用于重要数据的存储。（）3.图像增强的目的是让图像更符合人眼视觉感知。（）4.图像分割是图像处理中最基础的步骤之一。（）5.SIFT特征具有旋转不变性，但不受尺度变化影响。（）6.图像去噪会降低图像细节，因此无法用于医学影像处理。（）7.图像配准通常需要精确的初始变换参数。（）8.图像特征提取只能用于目标检测，不能用于图像分类。（）9.深度学习在图像分割中已取代传统方法。（）10.图像重建只能用于二维图像，三维重建需依赖其他技术。（）四、简答题（共5题，每题6分，计30分）背景说明：本部分考察对核心技术的原理理解及实际应用能力，结合我国工业质检和智慧城市建设需求。1.简述直方图均衡化的原理及其在医学图像增强中的应用。2.解释SIFT特征点检测的四个关键步骤及其作用。3.比较基于学习的方法与传统方法在图像分割中的优缺点。4.简述图像去噪中非局部均值滤波的原理及其适用场景。5.如何利用图像配准技术实现多模态医学影像融合？五、计算题（共3题，每题10分，计30分）背景说明：本部分考察对算法的数学原理和实际计算能力，需结合具体问题进行推导或编程实现思路说明。1.已知一个8×8像素的灰度图像，其像素值如下表所示。请计算该图像的局部均值滤波（邻域半径为2）的结果（保留两位小数）。|100|95|90|85|80|75|70|65||--|--|--|--|--|--|--|--||95|90|85|80|75|70|65|60||90|85|80|75|70|65|60|55||85|80|75|70|65|60|55|50||80|75|70|65|60|55|50|45||75|70|65|60|55|50|45|40||70|65|60|55|50|45|40|35||65|60|55|50|45|40|35|30|2.已知一个二维图像的二维傅里叶变换如下，请计算其逆变换（频域值用表格表示，幅度谱用对数尺度表示，保留两位小数）。|频率|0|1|2|3|||--|--|--|--||0|100|50|30|20||1|50|0|-20|10||2|30|-20|0|-10||3|20|10|-10|0|3.假设两个图像A和B需要配准，已知初始变换模型为仿射变换，请写出仿射变换矩阵的表达式，并说明如何通过最小化误差来优化变换参数。六、论述题（1题，15分）背景说明：本部分考察对图像处理技术发展趋势的理解及行业应用分析能力，结合我国数字经济发展方向。结合当前深度学习技术在图像处理中的应用现状，分析其在智慧城市建设（如自动驾驶、公共安全监控）中的优势与挑战，并提出改进建议。答案与解析一、单选题答案1.D2.A3.C4.A5.B6.B7.A8.A9.C10.D解析：1.D（小波变换属于变换域方法，其他均为空间域增强）。2.A（JPEG适用于静态图像压缩，MPEG用于视频，DICOM为医学图像格式，TIFF为无损格式）。3.C（Otsu算法基于阈值分割，其他为非阈值方法）。4.A（SIFT基于直方图梯度计算方向）。5.B（CT图像重建常用迭代方法，其他为滤波或插值）。6.B（刚性变换包含平移和旋转，其他为非刚性模型）。7.A（分辨率指像素数量）。8.A（NL-Means利用图像自相似性）。9.C（SIFT对尺度和旋转不变）。10.D（双目立体视觉属于多视图几何）。二、多选题答案1.AB2.ABC3.ABC4.AB5.ABCD解析：1.AB（去卷积和深度学习去噪有效，均值滤波和插值仅平滑或插值）。2.ABC（SIFT/SURF/ORB为局部特征，HOG为全局特征）。3.ABC（U-Net/活动轮廓/超像素适用于医学分割，K-means为聚类算法）。4.AB（刚性变换仅含平移和旋转，其他为非刚性）。5.ABCD（纹理分析/多光谱/深度学习/光谱角映射均用于地物分类）。三、判断题答案1.×2.×3.√4.√5.×6.×7.√8.×9.×10.×解析：1.×（分辨率高不代表质量好，需结合压缩和噪声情况）。2.×（有损压缩也可用于重要数据，但需权衡）。3.√（增强目标是符合视觉感知）。4.√（分割是基础步骤，如边缘检测、目标识别）。5.×（SIFT对尺度和旋转均不变）。6.×（去噪可降低噪声但不完全损失细节）。7.√（配准需初始参数，否则迭代效率低）。8.×（特征提取可用于分类，如纹理特征）。9.×（深度学习是补充，传统方法仍有优势）。10.×（三维重建可独立完成）。四、简答题答案1.直方图均衡化原理：通过改变图像灰度级概率分布，使均衡化后图像的灰度级均匀分布，增强对比度。在医学图像中可改善病灶与背景的区分度。2.SIFT特征点检测步骤：-关键点检测：基于尺度空间极值点确定候选点。-方向计算：利用梯度方向直方图确定主方向。-关键点描述：生成256维特征向量。-特征匹配：基于距离匹配特征点。3.优缺点对比：-优点：学习方法泛化能力强，可处理复杂场景；传统方法计算简单、可解释性强。-缺点：需大量标注数据；传统方法对参数敏感。4.非局部均值滤波原理：通过寻找图像中相似邻域并加权平均去噪，适用于纹理重复区域。5.多模态医学影像融合：-对齐：通过配准技术使图像对齐。-融合：叠加不同模态信息（如CT与MRI），提高诊断精度。五、计算题答案1.局部均值滤波结果：计算每个像素邻域（3×3）均值，例如左上角（100）的邻域为[100,95,...,80]，均值为77.78（保留两位）。2.傅里叶逆变换：幅度谱（对数尺度）：10,7.01,4.16,3.16；逆变换结