2026年图像处理技术与应用模拟题

2026年图像处理技术与应用模拟题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在图像增强中，以下哪种方法主要用于提高图像的局部对比度？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波2.以下哪种算法不属于目标检测算法？A.R-CNNB.SIFTC.SURFD.K-Means聚类3.在医学图像分割中，以下哪种方法常用于处理噪声数据？A.超像素分割B.活动轮廓模型C.基于阈值的分割D.水域模型4.以下哪种图像压缩标准属于有损压缩？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF5.在遥感图像处理中，以下哪种方法常用于大气校正？A.多光谱融合B.热红外校正C.光谱校正D.大气散射模型6.以下哪种图像重建方法适用于低秩矩阵逼近？A.迭代重投影算法B.奇异值分解（SVD）C.迭代优化算法D.多分辨率分析7.在自动驾驶视觉系统中，以下哪种技术用于车道线检测？A.光流法B.视频编解码C.车道线特征提取D.语义分割8.以下哪种图像配准方法适用于非刚性变形？A.匹配滤波B.ICP算法C.ThinPlateSplineD.相位展开9.在工业缺陷检测中，以下哪种方法常用于边缘检测？A.灰度共生矩阵（GLCM）B.Canny边缘检测C.主成分分析（PCA）D.纹理特征提取10.在三维重建中，以下哪种方法属于多视图几何技术？A.结构光B.激光雷达C.双目立体视觉D.深度学习点云生成二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些技术可用于图像去噪？A.小波变换B.中值滤波C.空间域滤波D.深度学习去噪E.超分辨率重建2.在目标跟踪中，以下哪些方法属于光流法应用？A.Lucas-Kanade方法B.光流场估计C.目标特征匹配D.迭代优化跟踪E.多目标跟踪3.在遥感图像处理中，以下哪些方法可用于地物分类？A.最大似然分类B.支持向量机（SVM）C.隐马尔可夫模型D.聚类分析E.光谱角映射4.在医学图像处理中，以下哪些技术可用于三维重建？A.MRI重建B.CT重建C.点云生成D.多视角投影E.深度学习生成模型5.在自动驾驶视觉系统中，以下哪些方法可用于障碍物检测？A.YOLOB.R-CNNC.激光雷达点云处理D.光流法E.传统边缘检测三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述图像增强的常用方法及其适用场景。2.描述目标检测与目标跟踪的区别与联系。3.解释医学图像分割中“种子点法”的基本原理。4.简述JPEG压缩的基本原理及其优缺点。5.说明遥感图像大气校正的必要性和常用方法。四、计算题（共3题，每题10分，合计30分）1.已知一8位灰度图像的像素值为[100,120,130,140,150,160,170,180]，假设使用直方图均衡化处理，计算处理后像素值的近似范围。2.在医学图像分割中，使用活动轮廓模型进行分割，已知初始轮廓为圆形，目标区域内部标号为255，外部标号为0，迭代过程中能量函数包含数据项和边缘项，简述能量最小化的过程。3.在遥感图像处理中，使用多光谱融合方法将可见光图像与热红外图像融合，假设融合方法为加权平均法，权重分别为α=0.6和β=0.4，计算融合后像素值的表达式。五、论述题（共2题，每题15分，合计30分）1.结合实际应用场景，论述图像去噪技术的发展趋势及其面临的挑战。2.分析自动驾驶视觉系统中三维重建技术的应用现状及未来发展方向。答案与解析一、单选题答案1.D2.D3.B4.A5.D6.B7.C8.C9.B10.C解析：1.锐化滤波（D）通过增强高频分量提高局部对比度，直方图均衡化（A）增强整体对比度，中值滤波（B）和（C）主要用于去噪。2.K-Means聚类（D）是聚类算法，不用于目标检测。3.活动轮廓模型（B）通过能量最小化适应噪声数据。4.JPEG（A）使用有损压缩，PNG（B）、GIF（C）和TIFF（D）为无损或无损压缩格式。5.大气散射模型（D）用于校正大气影响。6.奇异值分解（B）适用于低秩矩阵逼近。7.车道线特征提取（C）是车道线检测的核心技术。8.ThinPlateSpline（C）适用于非刚性变形。9.Canny边缘检测（B）是经典的边缘检测方法。10.双目立体视觉（C）属于多视图几何技术。二、多选题答案1.A,B,C,D2.A,B,D3.A,B,D4.A,B,D5.A,B,C解析：1.小波变换（A）、中值滤波（B）、空间域滤波（C）、深度学习去噪（D）均用于去噪，超分辨率重建（E）非直接去噪方法。2.Lucas-Kanade方法（A）、光流场估计（B）、迭代优化跟踪（D）属于光流法应用。3.最大似然分类（A）、支持向量机（B）、聚类分析（D）用于地物分类。4.MRI重建（A）、CT重建（B）、多视角投影（D）用于三维重建。5.YOLO（A）、R-CNN（B）、激光雷达点云处理（C）用于障碍物检测。三、简答题答案1.图像增强方法：-直方图均衡化：增强整体对比度，适用于灰度图像。-锐化滤波：增强边缘，适用于细节提取。-中值滤波：去噪，适用于椒盐噪声。-小波变换：多尺度增强，适用于纹理分析。2.目标检测与目标跟踪：-目标检测：在单帧或单场景中定位目标，输出位置和类别。-目标跟踪：在多帧序列中持续定位同一目标，需关联检测结果。3.种子点法原理：-在目标边缘设置种子点，通过迭代扩展区域，直到满足停止条件（如能量最小化）。4.JPEG压缩原理：-基于离散余弦变换（DCT）分解图像，量化高频系数，实现有损压缩。-优点：压缩率高，适用于自然图像。缺点：可能产生块效应。5.大气校正必要性与方法：-必要性：消除大气散射对遥感图像的影响，提高地物信息精度。-方法：大气散射模型（如MODTRAN）、多光谱校正。四、计算题答案1.直方图均衡化：-像素值排序后均匀分布，处理后近似范围为[120,180]。2.活动轮廓模型：-能量函数：数据项（目标内部/外部差异）+边缘项（轮廓平滑度）。-迭代过程：通过梯度下降法最小化能量，逐步调整轮廓位置。3.多光谱融合：-融合像素值：`α×可见光像素+β×热红外像素`。五、论述题答案1.图像去噪技术趋势：-深度学习（如DNN）实现端到端去噪，