图像工程考试题及答案

图像工程考试题及答案

一、单选题（每题2分，共20分）1.以下哪种图像格式是无损压缩格式？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP答案：B。解释：JPEG是有损压缩格式，它会牺牲一定的图像质量来减少文件大小；GIF主要用于简单的动画和颜色数较少的图像，它也是一种有一定压缩机制的格式；BMP通常是无压缩格式，文件较大。而PNG支持无损压缩，能在保证图像质量的同时适当压缩文件大小。2.在图像灰度化处理中，常用的方法不包括以下哪种？（）A.最大值法B.平均值法C.加权平均法D.中值法答案：D。解释：最大值法是取RGB三个分量中的最大值作为灰度值；平均值法是将RGB三个分量的数值求平均得到灰度值；加权平均法考虑了人眼对不同颜色的敏感度不同，给RGB三个分量赋予不同的权重来计算灰度值。而中值法一般用于图像滤波等操作，并非灰度化处理的常用方法。3.图像的分辨率是指（）A.图像的颜色数量B.图像的尺寸大小C.单位长度或单位面积内的像素数量D.图像的亮度答案：C。解释：图像的颜色数量与色彩深度等相关；图像的尺寸大小是指图像在水平和垂直方向上的像素个数；图像的亮度是指图像整体的明亮程度。而分辨率确切地说就是单位长度（比如每英寸）或单位面积内的像素数量，它反映了图像的清晰程度。4.以下哪种滤波方法可以有效去除椒盐噪声？（）A.均值滤波B.高斯滤波C.中值滤波D.拉普拉斯滤波答案：C。解释：均值滤波是对邻域内的像素值求平均，会模糊图像，对椒盐噪声的去除效果不佳；高斯滤波主要用于平滑图像，去除高斯噪声；拉普拉斯滤波是一种锐化滤波，用于增强图像的边缘。而中值滤波是将邻域内的像素值排序后取中值作为中心像素的值，能很好地去除椒盐噪声这种孤立的异常点。5.图像的直方图均衡化主要用于（）A.图像的平滑处理B.图像的锐化处理C.图像的增强处理D.图像的压缩处理答案：C。解释：图像的平滑处理是为了减少图像中的噪声，如均值滤波、高斯滤波等操作；锐化处理是为了增强图像的边缘，像拉普拉斯滤波等；图像的压缩处理是为了减少图像文件的大小。直方图均衡化通过对图像的灰度直方图进行调整，使得图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的对比度，属于图像增强处理的一种方法。6.边缘检测算子中，（）对噪声比较敏感。A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Roberts算子D.Canny算子答案：C。解释：Sobel算子和Prewitt算子在检测边缘时都对邻域进行了一定的加权平均，能在一定程度上抑制噪声；Canny算子是一种多阶段的边缘检测算法，包含了高斯平滑等步骤来减少噪声的影响。而Roberts算子是一种基于一阶导数的简单边缘检测算子，它只考虑了相邻像素的差值，没有对噪声进行处理，所以对噪声比较敏感。7.图像的傅里叶变换将图像从（）转换到（）。A.空间域；频率域B.频率域；空间域C.灰度域；颜色域D.颜色域；灰度域答案：A。解释：傅里叶变换是一种数学变换，在图像领域，它能把图像从空间域（也就是我们平时看到的像素分布的图像）转换到频率域，频率域可以反映图像中不同频率成分（如周期性变化、边缘等）的情况。而从频率域转换到空间域则是傅里叶逆变换。灰度域和颜色域与傅里叶变换的转换关系不大。8.在图像分割中，阈值分割方法是基于（）的分割方法。A.区域生长B.边缘检测C.像素灰度值D.纹理特征答案：C。解释：区域生长是从一个或多个种子点开始，根据一定的相似性准则将相邻的像素合并成一个区域；边缘检测是通过检测图像中的边缘来进行分割；纹理特征分割是根据图像的纹理信息进行分割。而阈值分割是根据像素的灰度值，设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别，属于基于像素灰度值的分割方法。9.以下关于图像形态学操作的说法，错误的是（）A.膨胀操作会使图像中的物体变大B.腐蚀操作会使图像中的物体变小C.开运算先进行膨胀操作再进行腐蚀操作D.闭运算先进行膨胀操作再进行腐蚀操作答案：C。解释：膨胀操作是将图像中的物体边界向外扩展，所以会使物体变大；腐蚀操作是将物体边界向内收缩，会使物体变小。开运算是先进行腐蚀操作再进行膨胀操作，其作用是去除图像中的小的噪声点等；闭运算是先进行膨胀操作再进行腐蚀操作，常用于填充物体内部的小孔等。所以选项C说法错误。10.在图像配准中，以下哪种方法不属于基于特征的配准方法？（）A.SIFT算法B.SURF算法C.互相关算法D.ORB算法答案：C。解释：SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法和ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）算法都是常见的基于特征的图像配准方法，它们通过提取图像中的特征点（如关键点、特征描述符等）来进行配准。而互相关算法是一种基于区域的图像配准方法，它通过计算两个图像区域的相关性来进行配准。二、简答题（每题10分，共30分）1.简述图像滤波的目的和常见的图像滤波方法。目的：图像在获取、传输等过程中会受到噪声的干扰，图像滤波的主要目的就是去除图像中的噪声，同时尽量保留图像的边缘和细节信息，使图像更加清晰、平滑，便于后续的处理，比如图像分析、特征提取等。常见方法：-均值滤波：把邻域内的所有像素值求平均，以此来代替中心像素的值。这种方法简单易行，但会模糊图像，对去除椒盐噪声效果不太好。-高斯滤波：按照高斯函数对邻域内的像素进行加权平均，能够较好地去除高斯噪声，对图像的平滑效果不错，同时能在一定程度上保留边缘。-中值滤波：将邻域内的像素值排序，取中值作为中心像素的值，对椒盐噪声有很好的去除效果，而且不会像均值滤波那样过度模糊图像。-拉普拉斯滤波：属于锐化滤波，通过计算二阶导数来增强图像的边缘和细节，让图像看起来更加清晰锐利，但也可能会增强噪声。2.说明图像直方图均衡化的原理和步骤。原理：图像的直方图反映了图像中灰度值的分布情况。直方图均衡化的原理就是通过对原始图像的灰度直方图进行变换，让变换后的灰度值在整个灰度级范围内分布得更加均匀，从而增强图像的对比度，使图像的细节更加清晰。步骤：-计算原始图像的灰度直方图：统计图像中每个灰度级出现的像素个数。-计算累积分布函数（CDF）：对灰度直方图进行累加，得到每个灰度级的累积概率。-对累积分布函数进行归一化：将累积分布函数的值映射到0-255的灰度级范围内。-进行灰度变换：根据归一化后的累积分布函数，将原始图像中的每个像素的灰度值替换为新的灰度值，从而得到直方图均衡化后的图像。3.解释图像分割的概念，并列举几种常见的图像分割方法。概念：图像分割就是把一幅图像划分成若干个具有独特性质的区域，并且使这些区域之间的特性差异尽可能大，而同一区域内的特性尽可能一致。图像分割是图像分析和理解的基础步骤，能为后续的目标识别、图像分类等操作提供重要信息。常见方法：-阈值分割：根据像素的灰度值设定一个或多个阈值，把图像中的像素分为不同的类别，操作简单，适用于背景和目标灰度差异明显的图像。-边缘检测分割：通过检测图像中的边缘，将边缘连接起来形成封闭的区域，从而实现图像分割，像使用Sobel算子、Canny算子等进行边缘检测。-区域生长分割：从一个或多个种子点开始，根据相似性准则（如灰度值、颜色等）将相邻的像素合并成一个区域，直到满足一定的条件为止。-基于聚类的分割：把图像中的像素看作数据点，使用聚类算法（如K-均值聚类）将像素划分到不同的类别中，每个类别对应一个区域。三、论述题（每题25分，共50分）1.论述图像压缩的必要性和常见的图像压缩方法，并分析它们的优缺点。必要性：随着图像技术的不断发展，图像的数据量越来越大。比如高分辨率的照片、高清视频中的图像帧等，如果不进行压缩，存储这些图像需要大量的存储空间，而且在传输过程中会占用大量的网络带宽，传输时间也会很长。所以图像压缩对于节省存储空间、提高传输效率都非常必要。常见方法及优缺点：-无损压缩方法：-行程编码（RLE）：它是把连续重复的像素值用一个计数值和该像素值表示。优点是实现简单，对于具有大量连续相同像素的图像，如一些二值图像，压缩效果很好。缺点是对于像素值变化频繁的图像，压缩率较低。-LZW编码：它是通过建立一个字典，把图像中的字符串用字典中的索引表示。优点是不需要预先知道图像数据的统计特性，通用性较强，能对各种类型的图像进行一定程度的压缩。缺点是对于一些复杂的图像，压缩效率可能不高，而且字典的管理和维护比较复杂。-有损压缩方法：-JPEG压缩：它是一种广泛应用的图像压缩标准，基于离散余弦变换（DCT）。优点是压缩率高，能在较大程度上减少图像文件的大小，同时保持较好的视觉质量，适用于大多数自然图像。缺点是图像质量会有一定的损失，尤其是在高压缩比的情况下，可能会出现块状效应和模糊现象。-小波变换压缩：它是利用小波变换将图像分解为不同频率的子带，然后对不同子带进行不同程度的量化和编码。优点是能在较高的压缩比下保留较好的图像细节，具有多分辨率分析的特性，适用于各种类型的图像。缺点是算法实现相对复杂，计算量较大。2.详细说明基于深度学习的图像分类方法的原理、流程和主要应用场景。原理：基于深度学习的图像分类方法主要是利用深度神经网络自动学习图像的特征，然后根据学习到的特征对图像进行分类。深度神经网络具有强大的特征提取和模式识别能力，它可以从大量的训练数据中学习到图像的关键特征和分类模式。流程：-数据收集和预处理：收集大量的图像数据，并将这些数据划分为训练集、验证集和测试集。对图像进行预处理，如调整图像的大小、归一化、增强等操作，以提高模型的训练效果和泛化能力。-模型选择和构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）中的AlexNet、VGG、ResNet等。构建模型的结构，包括卷积层、池化层、全连接层等，并定义损失函数和优化算法。-模型训练：将训练集的图像输入到模型中，通过不断调整模型的参数，使模型的预测结果和真实标签之间的误差最小化。在训练过程中，使用验证集来监控模型的性能，防止过拟合。-模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的分类性能。-模型应用：将训练好的模型应用到新的图像分类任务中，对输入的图像进行分类预测。主要应用场景：-安防监控：对监控摄像头拍摄的图像进行