2026年图像处理技术试题及答案

2026年图像处理技术试题及答案一、单选题（每题2分，共20题）1.在图像增强中，以下哪种方法不属于空域增强技术？A.直方图均衡化B.中值滤波C.空间域滤波D.小波变换2.以下哪种图像压缩标准主要应用于静态图像？A.H.264B.JPEGC.MPEG-4D.H.2653.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算法D.��动轮廓模型4.以下哪种特征提取方法常用于图像检索中的颜色特征？A.SIFTB.SURFC.ColorHistogramD.HOG5.在3D图像重建中，以下哪种投影方法属于中心投影？A.透视投影B.正交投影C.轴测投影D.等距投影6.以下哪种图像重建算法属于迭代重建方法？A.迭代反投影（FBP）B.直接反投影（FBP）C.康普顿变换D.SIRT算法7.在图像配准中，以下哪种方法属于基于特征的配准方法？A.光束法平差（BundleAdjustment）B.相似性变换C.特征点匹配D.惯性导航8.以下哪种图像传输标准主要应用于视频通信？A.JPEG2000B.H.265C.PNGD.TIFF9.在图像去噪中，以下哪种方法属于非局部均值（NL-Means）的改进方法？A.BM3DB.TV去噪C.DCT去噪D.FastNL-Means10.在图像识别中，以下哪种网络结构属于深度学习模型？A.K近邻（KNN）B.支持向量机（SVM）C.卷积神经网络（CNN）D.决策树二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些方法属于图像增强技术？A.直方图均衡化B.锐化处理C.图像滤波D.图像压缩2.以下哪些算法属于图像分割方法？A.K-means聚类B.区域生长法C.超像素分割D.图像压缩3.以下哪些特征提取方法常用于图像检索？A.SIFTB.SURFC.HOGD.Gabor滤波器4.以下哪些方法属于3D图像重建技术？A.结构光B.立体视觉C.医学成像D.图像压缩5.以下哪些算法属于迭代重建方法？A.SIRT算法B.CGLS算法C.直接反投影（FBP）D.迭代反投影（FBP）6.以下哪些方法属于图像配准技术？A.特征点匹配B.光束法平差C.相似性变换D.图像压缩7.以下哪些标准属于图像传输标准？A.JPEGB.PNGC.H.265D.TIFF8.以下哪些方法属于图像去噪技术？A.BM3DB.TV去噪C.DCT去噪D.NL-Means9.以下哪些网络结构属于深度学习模型？A.卷积神经网络（CNN）B.递归神经网络（RNN）C.长短期记忆网络（LSTM）D.决策树10.以下哪些方法属于图像识别技术？A.K近邻（KNN）B.支持向量机（SVM）C.卷积神经网络（CNN）D.决策树三、填空题（每空1分，共20空）1.图像增强的目的是______图像的质量，使其更适合人眼观察或机器处理。2.图像压缩的目的是______图像的存储空间或传输带宽。3.图像分割的目的是将图像划分为不同的______。4.图像特征提取的目的是将图像中的______转化为可计算的数值。5.3D图像重建的目的是从2D图像中恢复出物体的______。6.图像配准的目的是将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系下。7.图像去噪的目的是去除图像中的______噪声。8.图像识别的目的是识别图像中的______。9.卷积神经网络（CNN）是一种______神经网络。10.图像传输的目的是将图像从______传输到______。11.图像处理中的傅里叶变换将图像从______域转换到______域。12.图像增强中的锐化处理可以增强图像的______边缘。13.图像分割中的Otsu算法是一种______分割方法。14.图像特征提取中的SIFT算法可以提取图像的______特征。15.3D图像重建中的结构光技术通过投射______图案来重建物体。16.图像配准中的特征点匹配方法常用的算法有______和______。17.图像去噪中的BM3D算法是一种______去噪算法。18.图像识别中的卷积神经网络（CNN）通过______和______来提取特征。19.图像传输中的H.265标准相比H.264具有更高的______效率。20.图像处理中的边缘检测算法常用的有______和______。四、简答题（每题5分，共6题）1.简述图像增强的基本原理及其应用场景。2.简述图像分割的基本方法及其优缺点。3.简述3D图像重建的基本原理及其应用场景。4.简述图像配准的基本步骤及其应用场景。5.简述图像去噪的基本方法及其优缺点。6.简述图像识别的基本流程及其应用场景。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述图像增强技术的发展趋势及其在自动驾驶中的应用。2.论述图像分割技术的发展趋势及其在医学图像分析中的应用。答案及解析一、单选题1.D解析：小波变换属于变换域增强技术，其他选项均属于空域增强技术。2.B解析：JPEG是静态图像压缩标准，其他选项均属于视频压缩标准。3.C解析：Otsu算法是基于阈值的分割方法，其他选项均属于非基于阈值的分割方法。4.C解析：ColorHistogram是提取图像颜色特征的方法，其他选项均属于几何或纹理特征提取方法。5.A解析：透视投影属于中心投影，其他选项均属于平行投影。6.D解析：SIRT算法属于迭代重建方法，其他选项均属于直接重建方法。7.C解析：特征点匹配属于基于特征的配准方法，其他选项均属于基于变换的配准方法。8.B解析：H.265是视频通信标准，其他选项均属于静态图像压缩标准。9.D解析：FastNL-Means是NL-Means的改进方法，其他选项均属于其他去噪方法。10.C解析：卷积神经网络（CNN）是深度学习模型，其他选项均属于传统机器学习模型。二、多选题1.A,B,C解析：图像增强技术包括直方图均衡化、锐化处理和图像滤波，图像压缩不属于增强技术。2.A,B,C解析：图像分割方法包括K-means聚类、区域生长法和超像素分割，图像压缩不属于分割方法。3.A,B,C,D解析：图像检索常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG和Gabor滤波器。4.A,B,C解析：3D图像重建技术包括结构光、立体视觉和医学成像，图像压缩不属于重建技术。5.A,B,D解析：迭代重建方法包括SIRT算法、CGLS算法和迭代反投影（FBP），直接反投影（FBP）不属于迭代方法。6.A,B,C解析：图像配准方法包括特征点匹配、光束法平差和相似性变换，图像压缩不属于配准方法。7.A,B,C,D解析：图像传输标准包括JPEG、PNG、H.265和TIFF。8.A,B,C,D解析：图像去噪方法包括BM3D、TV去噪、DCT去噪和NL-Means。9.A,B,C解析：深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），决策树不属于深度学习模型。10.A,B,C,D解析：图像识别技术包括K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和决策树。三、填空题1.提高2.减少3.区域4.信息5.三维结构6.坐标系7.高频8.物体9.卷积10.发送端/原始位置，接收端/目标位置11.空间，频率12.细节13.阈值14.关键点15.条纹16.SIFT，SURF17.空域18.卷积，池化19.压缩20.Sobel，Canny四、简答题1.图像增强的基本原理及其应用场景图像增强的基本原理是通过某种算法改变图像的像素值，以提高图像的质量或使其更适合特定应用。常见的增强方法包括亮度调整、对比度增强、滤波去噪等。应用场景包括医学图像分析、遥感图像处理、自动驾驶等。2.图像分割的基本方法及其优缺点图像分割的基本方法包括基于阈值的分割、基于区域的分割和基于特征的分割。基于阈值的分割方法简单高效，但需要手动选择阈值；基于区域的分割方法可以处理复杂背景，但计算量大；基于特征的分割方法鲁棒性强，但特征选择困难。3.3D图像重建的基本原理及其应用场景3D图像重建的基本原理是通过从多个角度采集2D图像，然后利用这些图像重建物体的三维结构。常见的重建方法包括结构光、立体视觉和医学成像。应用场景包括自动驾驶、虚拟现实、医学诊断等。4.图像配准的基本步骤及其应用场景图像配准的基本步骤包括特征提取、特征匹配、变换模型估计和优化。应用场景包括医学图像融合、遥感图像拼接、自动驾驶等。5.图像去噪的基本方法及其优缺点图像去噪的基本方法包括滤波去噪、变换域去噪和基于学习的去噪。滤波去噪简单高效，但容易模糊图像；变换域去噪效果好，但计算量大；基于学习的去噪鲁棒性强，但需要大量训练数据。6.图像识别的基本流程及其应用场景图像识别的基本流程包括图像预处理、特征提取、分类器设计、模型训练和测试。应用场景包括人脸识别、物体检测、自动驾驶等。五、论述题1.图像增强技术的发展趋势及其在自动驾驶中的应用图像增强技术的发展趋势包括深度学习增强、多模态增强和自适应增强。深度学习增强通过神经网络自动学习增强参数，提高增强效果；多模态增强通过融合不同模态的图像信息，提高增强鲁棒性；自适应增强根据图像内容动态调整增强参数，提高增强效果。在自动驾驶中，图像增强可以提高传感器图像的质量，从而提高