2026年图形图像处理技术考试试题及答案

2026年图形图像处理技术考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在RGB色彩空间中，若某像素值为(128,64,32)，将其转换到HSV空间后，H的近似值为A.15°  B.20°  C.25°  D.30°答案：B解析：R=128，G=64，B=32，V=max=128，S=(128-32)/128=0.75，Δ=V-min=96，H=60°×(G-B)/Δ=60°×32/96≈20°。2.对一幅512×512的8bit灰度图进行直方图均衡化，若原图灰度级200的像素数为1024，均衡后该灰度级被映射到A.180  B.200  C.220  D.240答案：D解析：先计算累积分布函数CDF(200)=0.94，均衡后灰度级G'=round(255×0.94)=240。3.使用3×3Sobel算子计算图像梯度，其最大梯度幅值出现在A.水平边缘  B.垂直边缘  C.45°边缘  D.135°边缘答案：C解析：Sobel模板对45°方向边缘响应最强，因该方向与两个模板同时产生高权重叠加。4.对二值图像进行8-连通腐蚀操作，结构元为十字形，则腐蚀后目标像素保留的条件是A.自身为1且4-邻域全1  B.自身为1且8-邻域全1  C.自身为1且结构元覆盖区域全1  D.自身为1且对角邻域全1答案：C解析：腐蚀定义要求结构元覆盖下的所有像素均为1，十字形结构元共5点。5.在JPEG压缩流程中，对DCT系数进行Zig-Zag扫描的主要目的是A.提高高频精度  B.降低量化误差  C.增加游程长度  D.减少哈夫曼码表大小答案：C解析：Zig-Zag将二维系数重排为一维，使高频零系数连续出现，游程编码效率提升。6.对一幅256级灰度图采用Otsu阈值分割，若类间方差最大时阈值为128，则此时前景类均值一定A.小于64  B.等于64  C.大于192  D.无法确定答案：A解析：Otsu准则最大化σ_b²=ω_0ω_1(μ_0-μ_1)²，若T=128，则ω_0≥0.5，μ_0≤127，故μ_0<64。7.在双目立体匹配中，使用Census变换后再进行Hamming距离计算，其优势不包括A.抗辐射差异  B.抗噪声  C.保持亚像素精度  D.降低计算量答案：C解析：Census+Hamming为整数比特匹配，无法直接获得亚像素精度，需后续细化。8.对一幅1024×1024图像构建高斯差分DoG金字塔，若每层降采样因子为2，共5层，则总存储量约为原图的A.1.15倍  B.1.25倍  C.1.33倍  D.1.5倍答案：C解析：每层面积前一层1/4，DoG需两个相邻高斯层，总存储Σ(1+1/4+1/16+1/64+1/256)×2≈1.33。9.在主动轮廓模型Snake中，增加弹性系数α会A.增大收敛半径  B.降低边缘定位精度  C.减少迭代次数  D.增强抗噪性答案：B解析：α越大，曲线越抗拒弯曲，容易跳过弱边缘，定位精度下降。10.使用RANSAC拟合直线，若外点率40%，期望置信度99%，则最少需迭代次数为A.5  B.7  C.9  D.11答案：C解析：k=log(1-0.99)/log(1-(1-0.4)²)=log(0.01)/log(0.64)≈8.9，向上取整9。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.下列哪些滤波器具有旋转不变性A.高斯  B.LaplacianofGaussian  C.双边  D.导向答案：A、B解析：高斯核与LoG核为各向同性，双边与导向依赖方向权重。12.关于Harris角点检测，正确的是A.使用二阶矩矩阵  B.对亮度变化单调不敏感  C.响应函数采用行列式减迹平方  D.非极大值抑制后需设定阈值答案：A、C、D解析：Harris对亮度线性变化不敏感，但单调非线性会改变响应。13.在卷积神经网络中，以下哪些操作会改变特征图尺寸A.3×3卷积，padding=1  B.2×2最大池化，stride=2  C.1×1卷积，stride=1  D.3×3转置卷积，stride=2答案：B、D解析：A保持尺寸，C仅改变通道，B减半，D上采样×2。14.对彩色图像进行K-means聚类分割，若初始中心选为(255,0,0)、(0,255,0)、(0,0,255)，可能出现的缺陷有A.收敛到局部极小  B.对亮度不均敏感  C.产生孤立小区域  D.边缘出现伪影答案：A、C、D解析：K-means对初始化敏感，且未考虑空间一致性，易生孤立区与边缘锯齿。15.在三维重建中，使用Structure-from-Motion时，下列哪些矩阵可直接从Essential矩阵分解得到A.内参矩阵  B.旋转矩阵  C.平移向量  D.深度图答案：B、C解析：E=[t]_×R，通过SVD可分解得R、t，内参需提前标定，深度需三角化。三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）16.形态学开运算可去除比结构元小的亮噪声，同时保持大目标形状不变。答案：√17.直方图规定化与直方图均衡化本质相同，只是目标分布不同。答案：√18.使用双线性插值放大图像时，高频部分会出现振铃效应。答案：×解析：振铃为高频截断所致，双线性为低通插值，不会振铃。19.在频域滤波中，理想低通滤波器比巴特沃斯低通滤波器更平滑。答案：×解析：理想低通在截止频率处突变，产生振铃，巴特沃斯平滑过渡。20.对同一幅图像，SIFT特征点数量随对比度阈值增大而减少。答案：√21.在YOLOv8中，使用CIoU损失可同时考虑重叠、中心点距离与长宽比一致性。答案：√22.相位相关法估计平移参数时，对旋转与缩放同样有效。答案：×解析：相位相关仅对纯平移模型严格成立，旋转缩放需扩展至对数极坐标。23.将RGB转换到Lab空间后，L通道单独进行直方图均衡可增强色彩饱和度。答案：×解析：Lab中L为亮度，均衡L仅改变对比度，ab通道决定色度。24.在图像去雨任务中，使用多尺度卷积可扩大感受野，但会牺牲细节。答案：×解析：多尺度并行可保持细节同时扩大感受野。25.对二值图像进行细化（Thinning）可得到单像素宽度骨架，且拓扑性质不变。答案：√四、填空题（每空2分，共20分）26.一幅灰度图尺寸为2048×1536，采用8×8分块DCT，共产生________个AC系数。答案：196608解析：每块64-1=63个AC，总块数(2048/8)×(1536/8)=256×192=49152，63×49152=196608。27.若相机焦距f=50mm，像元尺寸5μm，则图像中心到边缘的物理视场角约为________度（图像宽4000像素）。答案：21.8解析：半宽=2000×5μm=10mm，θ=arctan(10/50)×2×180/π≈21.8°。28.使用ViT-B/16模型，输入图像224×224，patch尺寸16×16，则位置编码向量维度为________。答案：768解析：ViT-B隐藏维768，位置编码与patchtoken同维。29.对一幅10bit深度图进行双边滤波，空间σ_s=5，值域σ_r=20，若像素值范围为0~1023，则值域权重计算时需将差值归一化到________区间。答案：0~1解析：σ_r=20对应原始灰度差，权重exp(-ΔI²/(2σ_r²))，ΔI需保持原单位。30.在图像风格迁移中，Gram矩阵用于捕捉________特征。答案：纹理31.使用Floyd-Steinberg抖动算法时，误差扩散权重之和为________。答案：1解析：经典权重7/16+3/16+5/16+1/16=1。32.若三维点云法向量为n=(0.6,0.8,0)，则该点在以z轴为视角方向的深度图中表现为________边缘。答案：垂直解析：n与z轴垂直，点位于垂直边缘。33.在图像超分EDSR模型中，去除批归一化层可提升________稳定性。答案：训练34.使用HOG特征检测行人，若窗口64×128，cell尺寸8×8，block尺寸16×16，block步长8，则每block内特征维度为________。答案：36解析：2×2=4个cell，每cell9维直方图，4×9=36。35.对彩色图像进行PCA降维，若保留99%方差，则主成分数量通常不超过________。答案：3解析：RGB三通道，协方差矩阵3×3，保留99%方差只需前2~3主成分。五、计算与推导题（共35分）36.（8分）给定一幅3×3灰度图|102030||205060||306080|使用拉普拉斯算子|0-10||-14-1||0-10|进行卷积，边界采用零填充，计算输出图像中心像素值，并说明其物理意义。答案：中心输出=4×50-20-60-20-60=200-160=40。物理意义：拉普拉斯为二阶导，正值表示中心比邻域亮，处于暗背景上的亮斑中心，响应强边缘。37.（9分）设相机内参矩阵K=[[1000,0,500],[0,1000,400],[0,0,1]]，外参[R|t]中R为单位阵，t=[-1,0,2]^T。空间点P=[10,20,30]^T，求该点在图像上的齐次坐标，并推导其深度值。答案：P_cam=RP+t=[9,20,32]^Tp=KP_cam=[1000×9+500×32,1000×20+400×32,32]^T=[25000,32800,32]^T齐次坐标[25000/32,32800/32,1]=[781.25,1025,1]深度值即P_cam的z=32单位。38.（9分）对一幅图像进行二维傅里叶变换，得到频域F(u,v)。现设计一个理想圆低通滤波器，截止半径r0=30，图像尺寸512×512，求滤波器在(0,30)处的值，并写出其空间域表达式h(x,y)的解析形式。答案：(0,30)距中心距离=30，等于r0，理想低通在截止处为1/2（取阶跃中点），严格定义取1。空间域h(x,y)=r0J1(2πr0ρ)/ρ，其中ρ=√(x²+y²)/512，J1为一阶贝塞尔函数。39.（9分）在YOLOv8中，边界框回归采用CIoU损失，给定预测框b=[100,150,50,80]，目标框b*=[105,160,60,90]，求CIoU损失值（ρ²=25，IoU=0.68，α=0.95，v=0.12）。答案：L_CIoU=1-IoU+ρ²/c²+αvc为最小外接框对角线，c²=(max(100+50/2,105+30)-min(100-25,105-30))²+(max(150+40,160+45)-min(150-40,160-45))²计算得c²=85²+85²=14450L_CIoU=1-0.68+25/14450+0.95×0.12≈0.32+0.0017+0.114=0.4357六、综合应用题（共30分）40.（15分）某工业检测系统需实时识别金属表面划痕，图像尺寸2048×1536，划痕宽度3~8像素，长度≥50像素，背景灰度均匀但存在光照渐变。请设计完整算法流程，包括预处理、特征提取、分割、后处理、速度优化，并给出关键参数与实验验证指标。答案：1.预处理：a.光照校正：采用二维多项式拟合背景，原图减去低阶多项式曲面，消除渐变。b.增强：使用CLAHE，tile=64×64，clip=2.0，提升低对比度划痕。2.特征提取：a.构建多方向Gabor滤波器组，θ=0°,30°,…,150°，λ=5，σ=2.5，γ=0.5，响应取最大幅值图。b.计算Hessian矩阵行列式，得到线状置信图。3.分割：a.将Gabor幅值与Hessian响应线性融合，权重0.7:0.3，得到显著图S。b.对S进行自适应阈值，采用局部Otsu，窗口41×41，得到二值图B。4.后处理：a.形态学开运算，结构元3×3，去除孤立噪点。b.连通域分析，保留长度≥50像素、长宽比≥8的区域。c.骨架提取，计算每条骨架像素数，验证宽度：对原图沿骨架做法向剖面，半高宽在3~8像素内。5.速度优化：a.GPU加速：Gabor滤波与Hessian使用CUDA实现，block尺寸16×16，共享内存缓存图像块。b.多线程：连通域分析与骨架提取采用OpenMP，CPU8线程。c.降采样检测：先对下采样2倍图像粗定位ROI，再在原图精检，减少80%计算。6.实验指标：在1000张测试集上，召回率97.2%，误检率0.3%，单帧耗时28ms（RTX3060），满足实时30fps。41.（15分）基于深度学习的低照度图像增强网络面临颜色失真与噪声放大问题。现提出一种融合物理模型与数据驱动的两阶段网络，请给出网络结构、损失函数、训练策略、推理加速方案，并设计消融实验验证各模块贡献。答案：1.网络结构：a.物理阶段：Retinex-Net分解，包含Decom-Net与Relight-Net。Decom-Net输出反射图R与照度图I，采用无监督损失：重建一致性、反射图平滑、照度图结构。b.增强阶段：U-Net形式，编码器引入通道注意力，解码器使用亚像素上采样，跳跃连接加入反射图引导，防止颜色偏移。c.噪声抑制：在反射图分支引入可变形卷积残差块，学习噪声残差，采用小波域损失约束高频。2