2026年图像处理专业人员能力评估试题

2026年图像处理专业人员能力评估试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在图像处理中，以下哪种滤波器主要用于去除图像中的高频噪声？A.均值滤波器B.高斯滤波器C.中值滤波器D.拉普拉斯滤波器2.在图像分割中，以下哪种算法不属于基于阈值的分割方法？A.最大类间方差法（Otsu算法）B.K-means聚类算法C.阈值分割法D.自适应阈值分割3.在计算机视觉中，以下哪种特征提取方法常用于处理旋转、缩放不变的图像特征？A.SIFT（尺度不变特征变换）B.SURF（加速鲁棒特征）C.HOG（方向梯度直方图）D.LBP（局部二值模式）4.在图像增强中，以下哪种方法不属于空间域增强方法？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.小波变换增强D.频域滤波5.在三维重建中，以下哪种算法不属于基于多视图几何的方法？A.SfM（结构从运动）B.SLAM（即时定位与地图构建）C.双目视觉重建D.深度学习三维重建6.在图像压缩中，以下哪种编码方法属于无损压缩？A.JPEGB.MP3C.PNGD.H.2647.在目标检测中，以下哪种模型属于两阶段检测器？A.YOLOv5B.SSD（单阶段检测器）C.FasterR-CNND.RetinaNet8.在医学图像处理中，以下哪种技术常用于三维脑部结构分割？A.光学相干断层扫描（OCT）B.核磁共振成像（MRI）C.计算机断层扫描（CT）D.超声成像9.在遥感图像处理中，以下哪种方法常用于土地覆盖分类？A.无人机遥感B.卫星遥感C.高光谱遥感D.多光谱遥感10.在图像质量评估中，以下哪种指标常用于评估图像的清晰度？A.PSNR（峰值信噪比）B.SSIM（结构相似性）C.NIQE（自然图像质量评估）D.锐度指数二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在图像滤波中，以下哪些方法可以用于去除图像中的噪声？A.均值滤波器B.高斯滤波器C.中值滤波器D.拉普拉斯滤波器E.双边滤波器2.在图像分割中，以下哪些方法属于基于区域的分割方法？A.区域生长法B.超像素分割C.K-means聚类算法D.贻误分割E.阈值分割法3.在特征提取中，以下哪些方法常用于处理图像的尺度不变特征？A.SIFT（尺度不变特征变换）B.SURF（加速鲁棒特征）C.ORB（快速检测和描述）D.HOG（方向梯度直方图）E.LBP（局部二值模式）4.在图像增强中，以下哪些方法属于频域增强方法？A.高斯滤波B.锐化滤波C.频域滤波D.小波变换增强E.直方图均衡化5.在目标检测中，以下哪些模型属于单阶段检测器？A.YOLOv5B.SSD（单阶段检测器）C.FasterR-CNND.RetinaNetE.R-CNN三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.图像分辨率越高，图像质量越好。（）2.图像增强会改变图像的原始信息。（）3.图像分割是将图像划分为不同区域的处理过程。（）4.SIFT特征具有旋转不变性。（）5.JPEG压缩是有损压缩。（）6.双目视觉重建需要至少两张图像。（）7.医学图像处理中，CT图像比MRI图像分辨率更高。（）8.遥感图像处理中，高光谱遥感比多光谱遥感能获取更多波段信息。（）9.图像质量评估中，PSNR越高，图像质量越好。（）10.目标检测模型中，FasterR-CNN属于两阶段检测器。（）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述图像滤波的基本原理及其应用场景。2.简述图像分割的常用方法及其优缺点。3.简述特征提取在计算机视觉中的作用及其常用方法。4.简述图像增强的常用方法及其应用场景。5.简述目标检测的基本流程及其常用模型。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合实际应用场景，论述图像处理在智慧城市建设中的作用及其发展趋势。2.结合医学图像处理的实际应用，论述三维重建技术在手术规划中的重要性及其挑战。答案与解析一、单选题1.B-解析：高斯滤波器通过高斯函数对图像进行加权平均，能有效去除高斯噪声。均值滤波器适用于去除椒盐噪声，中值滤波器适用于去除脉冲噪声，拉普拉斯滤波器主要用于边缘检测。2.B-解析：K-means聚类算法属于基于密度的分割方法，而其他选项（Otsu算法、阈值分割法、自适应阈值分割）均属于基于阈值的分割方法。3.A-解析：SIFT特征通过尺度空间和旋转不变性设计，能有效提取图像的尺度不变特征。SURF和ORB也具有尺度不变性，但SIFT是较早且应用广泛的算法。HOG和LBP不具有旋转不变性。4.C-解析：小波变换增强属于变换域增强方法，而其他选项（直方图均衡化、锐化滤波、频域滤波）均属于空间域增强方法。5.B-解析：SLAM主要用于实时定位与地图构建，不属于基于多视图几何的方法。SfM、双目视觉重建和深度学习三维重建均属于多视图几何方法。6.C-解析：PNG是无损压缩格式，JPEG和H.264是有损压缩格式，MP3是音频压缩格式。7.C-解析：FasterR-CNN属于两阶段检测器，先生成候选框再分类。YOLOv5、SSD和RetinaNet均属于单阶段检测器。8.B-解析：MRI图像具有高分辨率，常用于脑部结构分割。OCT主要用于眼科，CT分辨率低于MRI，超声成像分辨率较低。9.C-解析：高光谱遥感能获取数百个波段信息，远高于多光谱遥感（通常3-15个波段），常用于精细土地覆盖分类。10.D-解析：锐度指数常用于评估图像的清晰度，PSNR评估图像质量，SSIM评估结构相似性，NIQE评估自然图像质量。二、多选题1.A,B,C,E-解析：均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器和双边滤波器均能去除噪声，拉普拉斯滤波器主要用于边缘检测。2.A,B,D-解析：区域生长法、超像素分割和贻误分割属于基于区域的分割方法，K-means聚类算法属于基于密度的分割方法，阈值分割法属于基于阈值的分割方法。3.A,B,C-解析：SIFT、SURF和ORB均具有尺度不变性，HOG和LBP不具有旋转不变性。4.C,D-解析：频域滤波和小波变换增强属于变换域增强方法，高斯滤波、锐化滤波和直方图均衡化属于空间域增强方法。5.A,B,D-解析：YOLOv5、SSD和RetinaNet属于单阶段检测器，FasterR-CNN和R-CNN属于两阶段检测器。三、判断题1.正确-解析：图像分辨率越高，像素越多，细节越丰富，图像质量越好。2.正确-解析：图像增强会改变图像的亮度、对比度等，从而改变原始信息。3.正确-解析：图像分割的核心是将图像划分为不同区域，如前景和背景。4.正确-解析：SIFT特征通过尺度空间和旋转不变性设计，具有旋转不变性。5.正确-解析：JPEG通过丢弃部分图像信息实现压缩，属于有损压缩。6.正确-解析：双目视觉重建需要至少两张图像从不同角度拍摄。7.正确-解析：MRI图像通常具有更高分辨率，适合精细结构分割。8.正确-解析：高光谱遥感能获取数百个波段信息，多光谱遥感通常3-15个波段。9.错误-解析：PSNR适用于有损压缩评估，但SSIM更能反映人类视觉感知。10.正确-解析：FasterR-CNN先生成候选框再分类，属于两阶段检测器。四、简答题1.图像滤波的基本原理及其应用场景-原理：图像滤波通过卷积或变换操作，对图像中的每个像素进行加权平均，去除噪声或平滑图像。常用滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。-应用场景：去除图像噪声、平滑图像、锐化图像边缘等。2.图像分割的常用方法及其优缺点-常用方法：基于阈值的分割（如Otsu算法）、基于区域的分割（如区域生长法）、基于边缘的分割（如Canny边缘检测）、基于聚类的分割（如K-means）。-优点：能将图像划分为不同区域，便于后续处理。缺点：对噪声和复杂背景敏感。3.特征提取在计算机视觉中的作用及其常用方法-作用：提取图像中的关键特征，用于图像识别、目标检测等任务。-常用方法：SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP等。4.图像增强的常用方法及其应用场景-常用方法：直方图均衡化、锐化滤波、频域滤波等。-应用场景：提高图像对比度、增强图像细节、改善图像质量等。5.目标检测的基本流程及其常用模型-基本流程：图像预处理、特征提取、候选框生成、分类与回归、后处理。-常用模型：FasterR-CNN、YOLO、SSD、RetinaNet等。五、论述题1.图像处理在智慧城市建设中的作用及其发展趋势-作用：图像处理在智慧城市建设中广泛应用于交通管理、安防监控、环境监测等领域。例如，通过图