2026年数字图像处理技术专业训练题库

2026年数字图像处理技术专业训练题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在数字图像处理中，以下哪种图像格式最适合用于存储具有高压缩比且质量损失较小的图像？A.BMPB.JPEGC.PNGD.TIFF答案：B解析：JPEG采用有损压缩，适合存储彩色图像且压缩比高，广泛应用于网络传输；BMP无压缩，文件体积大；PNG支持无损压缩，适合透明图像；TIFF支持多种压缩方式，但默认压缩率不高。2.在图像增强中，以下哪种方法主要用于提高图像的对比度？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.边缘检测答案：A解析：直方图均衡化通过调整图像灰度分布均匀化，增强对比度；中值滤波用于去噪；高斯滤波平滑图像；边缘检测用于提取图像轮廓。3.在图像分割中，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阈值分割D.Canny边缘检测答案：C解析：Otsu阈值分割通过自动确定最优阈值分割前景和背景；K-means为聚类算法；区域生长法基于连通性；Canny为边缘检测算法。4.在特征提取中，以下哪种方法常用于检测图像中的角点？A.SIFTB.主成分分析（PCA）C.傅里叶变换D.小波变换答案：A解析：SIFT（尺度不变特征变换）专门用于检测图像中的关键点（包括角点）；PCA用于降维；傅里叶变换分析频率域特征；小波变换用于多尺度分析。5.在图像重建中，以下哪种方法常用于从稀疏采样数据中恢复图像？A.反投影算法B.优化迭代重建C.机器学习插值D.卷积滤波答案：B解析：优化迭代重建（如联合迭代重建）适用于稀疏数据恢复；反投影用于计算机断层扫描（CT）；机器学习插值适用于插值放大；卷积滤波用于平滑或锐化。6.在三维图像处理中，以下哪种方法常用于表面重建？A.体素分割B.Poisson重建C.直方图均衡化D.光学相干断层扫描（OCT）答案：B解析：Poisson重建通过梯度约束从体数据中生成表面；体素分割用于三维分割；直方图均衡化用于二维图像；OCT为三维成像技术。7.在图像压缩中，以下哪种编码属于无损压缩？A.Huffman编码B.JPEG2000C.MP3D.游程编码（RLE）答案：D解析：游程编码通过重复数据压缩，无损；Huffman为熵编码，无损但效率有限；JPEG2000为有损压缩；MP3为音频压缩。8.在目标检测中，以下哪种方法常用于YOLO（YouOnlyLookOnce）框架？A.R-CNNB.AlexNetC.CSPNetD.SSD（单阶段检测器）答案：D解析：YOLO属于单阶段检测器，与SSD类似；R-CNN为两阶段检测器；AlexNet为卷积神经网络结构；CSPNet为改进的ResNet结构。9.在图像质量评估中，以下哪种指标常用于评估图像的失真程度？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.VMAF（视觉均方误差）答案：A解析：PSNR通过像素级误差评估失真，广泛应用于图像压缩；SSIM关注结构相似性；NIQE基于统计特征；VMAF更符合人眼感知。10.在机器视觉中，以下哪种损失函数常用于深度学习图像分类？A.L1损失B.Adam优化器C.Softmax分类器D.Dropout正则化答案：C解析：Softmax用于多分类输出；L1为回归损失；Adam为优化器；Dropout为正则化方法。二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些方法可用于图像去噪？A.中值滤波B.小波阈值去噪C.均值滤波D.活动轮廓模型答案：A、B、C解析：中值滤波、均值滤波、小波阈值去噪均为去噪方法；活动轮廓模型用于分割。2.以下哪些属于图像增强技术？A.直方图规定化B.锐化滤波C.对比度拉伸D.边缘检测答案：A、B、C解析：直方图规定化、锐化滤波、对比度拉伸均属增强；边缘检测为分割方法。3.以下哪些算法可用于图像分割？A.K-means聚类B.超像素分割C.区域生长法D.Canny边缘检测答案：A、B、C解析：K-means、超像素分割、区域生长法均属分割；Canny为边缘检测。4.以下哪些方法可用于特征提取？A.SIFTB.SURFC.HOG（方向梯度直方图）D.主成分分析（PCA）答案：A、B、C解析：SIFT、SURF、HOG均用于特征提取；PCA用于降维。5.以下哪些属于图像重建方法？A.反投影算法B.优化迭代重建C.Tikhonov正则化D.双线性插值答案：A、B、C解析：反投影、优化迭代重建、Tikhonov正则化均用于重建；双线性插值为插值方法。6.以下哪些编码属于有损压缩？A.JPEGB.MPEGC.Huffman编码D.PNG答案：A、B解析：JPEG、MPEG为有损压缩；Huffman、PNG为无损压缩。7.以下哪些方法可用于目标检测？A.YOLOB.FasterR-CNNC.SSDD.RNN答案：A、B、C解析：YOLO、FasterR-CNN、SSD均为目标检测；RNN为循环神经网络，用于序列数据。8.以下哪些指标可用于图像质量评估？A.PSNRB.SSIMC.NIQED.MAE（平均绝对误差）答案：A、B、C解析：PSNR、SSIM、NIQE为图像质量指标；MAE为回归误差指标。9.以下哪些技术可用于图像增强？A.锐化滤波B.对比度拉伸C.直方图均衡化D.色彩空间转换答案：A、B、C解析：锐化滤波、对比度拉伸、直方图均衡化均属增强；色彩空间转换为预处理。10.以下哪些算法可用于图像分割？A.超像素分割B.活动轮廓模型C.Otsu阈值分割D.K-means聚类答案：A、B、C、D解析：以上均为分割方法。三、简答题（每题5分，共6题）1.简述图像增强与图像重建的区别。答案：图像增强通过调整图像对比度、亮度等改善视觉效果，不恢复原始信息；图像重建通过已知数据（如投影）恢复原始图像，常用于医学成像等领域。2.简述SIFT特征提取的步骤。答案：SIFT步骤：尺度空间构建、关键点检测、关键点描述子生成、关键点匹配。3.简述Otsu阈值分割的原理。答案：Otsu方法通过最小化类内方差或最大化类间方差自动确定最优阈值，适用于双峰直方图。4.简述图像去噪的常用方法及其适用场景。答案：常用方法：中值滤波（椒盐噪声）、均值滤波（高斯噪声）、小波阈值去噪（多尺度）；适用场景：根据噪声类型选择。5.简述图像压缩的无损与有损压缩的区别。答案：无损压缩（如PNG）保留所有原始信息，适用于重要数据；有损压缩（如JPEG）牺牲部分信息换取高压缩率，适用于图像质量要求不高的场景。6.简述深度学习在图像处理中的应用。答案：深度学习用于目标检测（YOLO、SSD）、图像分割（U-Net）、图像生成（GAN）等，通过卷积神经网络自动学习特征。四、论述题（每题10分，共2题）1.论述图像分割在自动驾驶中的应用及其挑战。答案：应用：分割道路、行人、车辆等，用于路径规划、避障；挑战：光照变化、遮挡、实时性要求高，需要鲁棒性强的算法（如深度学习分割）。2.论述图像质量评估指标的发展趋势。答案：趋势：从像素级指标（PSNR）向感知质量指标（SSIM、VMAF）发展，结合深度学习（如DBoW）模拟人眼视觉，更符合实际应用需求。五、编程题（每题15分，共2题）1.编写Python代码实现图像的直方图均衡化，并展示结果。答案：pythonimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefhistogram_equalization(img):img_yuv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YUV)img_y=img_yuv[:,:,0]img_y_eq=cv2.equalizeHist(img_y)img_yuv_eq=cv2.cvtColor(np.stack([img_y_eq,img_yuv[:,:,1],img_yuv[:,:,2]],axis=-1),cv2.COLOR_YUV2BGR)returnimg_yuv_eqimg=cv2.imread('input.jpg')img_eq=histogram_equalization(img)plt.subplot(121),plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)),plt.title('Original')plt.subplot(122),plt.imshow(cv2.cvtColor(img_eq,cv2.COLOR_BGR2RGB)),plt.title('Equalized')plt.show()2.编写Python代码实现基于SIFT的关键点检测与描述，并展示结果。答案：pythonimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltdefsift_keypoints(img):sift=cv2.SIFT_create()keypoints,descriptors=sift.detectAndCompute(img,None)img_sift=cv2.drawKeypoints(img,keypoints,None,flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)returnimg