2026年数字图像处理技术考核题目

2026年数字图像处理技术考核题目一、单项选择题（每题2分，共20题，40分）说明：下列每题只有一个正确答案。1.在数字图像处理中，灰度直方图均衡化的主要目的是（）。A.增强图像对比度B.降低图像噪声C.减少图像文件大小D.改变图像颜色空间2.下列哪种滤波器常用于图像去噪？（）A.高通滤波器B.低通滤波器C.微分滤波器D.矢量滤波器3.在图像分割中，K-means聚类算法属于（）。A.基于阈值的分割方法B.基于区域的分割方法C.基于聚类的分割方法D.基于边缘的分割方法4.数字图像的分辨率通常用（）表示。A.像素数量（如640×480）B.DPI（每英寸像素）C.像素大小（如3.2μm）D.像素密度（如DPI或PPI）5.在图像压缩中，JPEG2000标准主要采用（）。A.离散余弦变换（DCT）B.小波变换C.霍夫曼编码D.行程编码6.以下哪种技术常用于图像的几何校正？（）A.缩放变换B.旋转变换C.仿射变换D.以上都是7.图像边缘检测中，Sobel算子属于（）。A.拉普拉斯算子B.Prewitt算子C.Roberts算子D.Canny算子8.在医学图像处理中，MRI图像通常采用（）。A.灰度图像B.索引颜色图像C.真彩色图像D.多波段图像9.图像的熵值越高，表示（）。A.图像信息量越大B.图像噪声越多C.图像对比度越低D.图像分辨率越低10.以下哪种方法不属于图像增强技术？（）A.直方图均衡化B.锐化处理C.图像滤波D.图像分割二、填空题（每空1分，共10空，10分）说明：请将正确答案填写在横线上。1.数字图像处理的基本步骤包括：预处理、______、分析、存储和显示。2.图像的分辨率越高，表示每英寸包含的像素数______。3.图像的噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和______。4.图像压缩的常用方法有有损压缩和无损压缩，其中______压缩会丢失部分图像信息。5.图像分割的目标是将图像划分为不同的区域，常用的方法包括阈值分割、______和区域生长法。6.在图像增强中，锐化处理的主要目的是增强图像的______。7.图像的灰度值范围通常在0到255之间，其中0表示______，255表示最亮。8.小波变换在图像处理中的应用包括去噪、压缩和______。9.在图像的几何变换中，仿射变换可以保持图像的______和直线性。10.图像的熵是衡量图像信息量的指标，其计算公式为：H(X)=-∑P(x)log₂P(x)，其中P(x)表示______的概率。三、简答题（每题5分，共4题，20分）说明：请简要回答下列问题。1.简述数字图像处理与模拟图像处理的区别。2.解释什么是图像的噪声，并列举常见的噪声类型及其特点。3.简述图像分割在计算机视觉中的应用场景。4.描述图像增强的基本原理，并举例说明常见的增强方法。四、计算题（每题10分，共2题，20分）说明：请根据题目要求进行计算或分析。1.已知一个8×8的灰度图像，其像素值如下表所示：|128|130|135|140||--|--|--|--||145|150|155|160||165|170|175|180||185|190|195|200|（1）计算该图像的灰度直方图。（2）假设使用5级直方图均衡化，计算均衡化后的灰度级分布。2.已知一个图像经过高斯滤波后，其中心像素的滤波结果为100，相邻像素的滤波结果分别为90、85、80、75、70、65、60、55、50。请解释高斯滤波的原理，并说明该滤波结果可能用于哪些图像处理任务。五、论述题（每题15分，共2题，30分）说明：请结合实际应用，深入分析下列问题。1.结合中国智慧城市的发展背景，论述图像处理技术在交通监控中的应用及挑战。2.在医疗影像分析中，对比分析深度学习与传统图像处理方法的优缺点，并探讨未来发展趋势。答案与解析一、单项选择题答案1.A2.B3.C4.A5.B6.D7.B8.A9.A10.D解析：1.灰度直方图均衡化通过调整灰度分布增强图像对比度，适用于低对比度图像。2.低通滤波器（如均值滤波、中值滤波）常用于去除图像噪声。3.K-means聚类算法通过迭代将像素分组，属于基于聚类的分割方法。4.图像分辨率用像素数量（如宽度×高度）表示，如640×480。5.JPEG2000采用小波变换，支持更高的压缩效率。6.几何校正包括缩放、旋转和仿射变换，需根据实际需求选择。7.Sobel算子通过计算梯度幅值检测边缘，属于Prewitt算子的改进版本。8.MRI图像为灰度图像，用于医学诊断。9.图像熵越高，信息量越大，表示图像细节越丰富。10.图像分割不属于增强技术，而是分析与提取图像内容的方法。二、填空题答案1.特征提取2.越大3.盐噪声4.有损5.聚类分割6.细节7.黑色8.重建9.平行性10.某个灰度值解析：1.图像处理流程包括预处理（去噪、增强）、特征提取（边缘、纹理）、分析（分类、识别）等。2.分辨率越高，图像越清晰，像素数越多。3.椒盐噪声（Salt-and-peppernoise）和盐噪声（高亮点）是常见噪声类型。4.有损压缩（如JPEG）会丢弃冗余信息，无损压缩（如PNG）保留所有数据。5.聚类分割（如K-means）将像素按相似性分组。6.锐化增强图像细节，如边缘和纹理。7.灰度值0表示黑色，255表示白色。8.小波变换支持多尺度分析，用于去噪、压缩和图像重建。9.仿射变换保持平行性和直线性，适用于刚性物体变换。10.熵计算像素概率的负对数和，反映图像信息量。三、简答题答案1.数字图像处理与模拟图像处理的区别：-模拟图像处理依赖硬件电路（如滤波器、放大器），而数字图像处理基于算法和计算机。-数字处理可存储、传输和编辑，模拟处理易受噪声和设备老化影响。-数字处理精度高，可逆操作，模拟处理不可逆。2.图像噪声及其特点：-高斯噪声：呈正态分布，均匀分布，常见于传感器噪声。-椒盐噪声：黑白点随机出现，类似椒盐颗粒，常见于压缩或传输损伤。-盐噪声：高亮点，类似盐颗粒，由电路故障或量化误差引起。3.图像分割的应用：-自动驾驶（车道检测、行人识别）；-医学影像（肿瘤分割、器官提取）；-遥感图像（土地分类、目标检测）。4.图像增强原理与方法：-原理：通过算法调整图像亮度、对比度或细节，提升视觉效果。-方法：直方图均衡化（增强对比度）、锐化（增强边缘）、滤波（去噪）。四、计算题答案1.灰度直方图与均衡化：（1）灰度直方图统计如下：|灰度级|出现次数||--|-||128|1||130|1||135|1||140|1||145|1||150|1||155|1||160|1||165|1||170|1||175|1||180|1||185|1||190|1||195|1||200|1|-直方图均衡化计算：总像素数=16，累积概率分布（CDF）→均衡化灰度级为：|灰度级|均衡化值||--|-||0|0||127|64||200|128|2.高斯滤波原理与任务：-高斯滤波通过加权平均邻域像素值平滑图像，权重由高斯函数决定，越远离中心权重越小。-应用：去噪（高斯噪声）、模糊化、边缘检测前预处理。五、论述题答案1.图像处理在智慧城市中的应用与挑战：-应用：-交通流量监测（车牌识别、拥堵分析）；-公共安全（人脸识别、异常行为检测）；-智能交通信号控制（行人检测、红绿灯状态分析）。-挑战：-环境因素（光照变化、阴影）；-数据隐私