2026年图像处理专业能力笔试测验

2026年图像处理专业能力笔试测验一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）请选择最符合题意的选项。1.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2.以下哪种变换属于线性变换？A.对数变换B.伽马校正C.仿射变换D.非线性滤波3.在特征提取中，以下哪种方法常用于检测图像中的角点？A.Sobel算子B.Canny边缘检测C.Harris角点检测D.Prewitt算子4.以下哪种算法常用于图像分割？A.K-means聚类B.主成分分析（PCA）C.K-近邻（KNN）D.决策树分类5.在图像压缩中，以下哪种编码属于无损压缩？A.JPEGB.MP3C.PNGD.H.2646.以下哪种方法常用于图像去噪？A.最大最小滤波B.中值滤波C.双边滤波D.Roberts算子7.在图像配准中，以下哪种变换常用于处理旋转和缩放？A.仿射变换B.多项式变换C.ThinPlateSpline（TPS）D.球面变换8.以下哪种方法常用于目标检测？A.SIFT特征点检测B.支持向量机（SVM）C.YOLOv5D.卷积自编码器9.在3D重建中，以下哪种方法常用于多视图几何？A.双目立体视觉B.光学字符识别（OCR）C.语义分割D.图像超分辨率10.在机器视觉中，以下哪种损失函数常用于深度学习训练？A.L1损失B.Hinge损失C.交叉熵损失D.均方误差（MSE）二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）请选择所有符合题意的选项。1.以下哪些方法可用于图像去模糊？A.基于维纳滤波的去模糊B.迭代反投影算法C.双边滤波D.深度学习去模糊2.以下哪些算子可用于边缘检测？A.Sobel算子B.Canny算子C.Prewitt算子D.Roberts算子3.在图像分割中，以下哪些方法属于监督学习方法？A.K-means聚类B.支持向量机（SVM）C.U-NetD.图割（GraphCut）4.在图像压缩中，以下哪些技术属于有损压缩？A.JPEGB.H.264C.MP3D.PNG5.在目标跟踪中，以下哪些方法常用于处理遮挡问题？A.卡尔曼滤波B.光流法C.多目标跟踪（MOT）D.RANSAC算法三、判断题（共10题，每题1分，总计10分）请判断以下说法的正误。1.直方图均衡化可以提高图像的全局对比度，但会降低局部细节。2.Canny边缘检测算法包含非极大值抑制和双阈值处理步骤。3.SIFT特征具有旋转不变性，但不受尺度变化的影响。4.图像分割的目标是将图像划分为具有不同特征的区域。5.无损压缩会保留所有图像信息，但压缩率通常较低。6.双边滤波既能平滑噪声，又能保持边缘清晰。7.图像配准的目的是将多幅图像对齐到同一坐标系下。8.YOLOv5是一种常用于图像分类的算法，但也可用于目标检测。9.3D重建中的多视图几何依赖于相机标定。10.深度学习在图像处理中通常需要大量的标注数据。四、简答题（共5题，每题5分，总计25分）请简要回答以下问题。1.简述图像增强的常用方法及其应用场景。2.解释什么是图像分割，并列举三种常见的图像分割方法。3.描述图像去噪的常用方法及其优缺点。4.简述图像配准的步骤及其在遥感图像处理中的应用。5.解释什么是目标检测，并说明YOLOv5算法的工作原理。五、论述题（共2题，每题10分，总计20分）请结合实际应用场景，详细论述以下问题。1.论述深度学习在图像处理中的优势及其局限性。2.结合自动驾驶场景，论述图像分割和目标检测的协同应用。答案与解析一、单选题答案1.A2.C3.C4.A5.C6.C7.A8.C9.A10.D解析：1.直方图均衡化通过调整图像灰度级分布来增强对比度，适用于全局对比度不足的图像。3.Harris角点检测算法通过计算图像局部区域的角点响应，常用于特征提取。7.仿射变换能处理旋转、缩放、平移等线性变换，适用于刚性物体配准。10.均方误差（MSE）常用于回归问题，而交叉熵损失适用于分类问题，但深度学习中分类任务常用MSE或L1损失。二、多选题答案1.A,B,D2.A,B,C,D3.B,C4.A,B5.A,C解析：1.基于维纳滤波、迭代反投影和深度学习去模糊是常用方法，双边滤波主要用于去噪。2.Sobel、Canny、Prewitt和Roberts算子都是边缘检测算子。3.支持向量机和U-Net属于监督学习方法，图割和K-means聚类属于无监督方法。4.JPEG和H.264属于有损压缩，MP3用于音频压缩，PNG是无损压缩。5.卡尔曼滤波和多目标跟踪常用于处理遮挡问题，光流法主要用于运动估计，RANSAC用于鲁棒估计。三、判断题答案1.正确2.正确3.错误（SIFT特征具有旋转和尺度不变性）4.正确5.正确6.正确7.正确8.正确9.正确10.正确解析：3.SIFT特征具有旋转和尺度不变性，但受光照变化影响较大。四、简答题答案1.图像增强方法及其应用：-直方图均衡化：调整图像灰度级分布，增强全局对比度，适用于医学图像分析。-锐化滤波：增强图像边缘和细节，适用于遥感图像解译。-彩色增强：调整图像颜色，适用于视频监控。2.图像分割方法：-基于阈值的分割（如Otsu算法）：通过设定阈值将图像分为前景和背景。-区域生长法：从种子点开始，根据相似性准则扩展区域。-基于阈值的分割（如GraphCut）：利用图模型优化分割代价函数。3.图像去噪方法及其优缺点：-中值滤波：对椒盐噪声效果好，但会模糊边缘。-双边滤波：平滑噪声并保持边缘，但计算复杂度较高。-小波去噪：适用于去除高频噪声，但需要选择合适的基函数。4.图像配准步骤及其应用：-步骤：特征匹配、相似度度量、变换参数估计、图像变形。-应用：遥感图像拼接、医学影像对齐。5.目标检测及其YOLOv5原理：-目标检测：定位并分类图像中的目标。-YOLOv5：基于单阶段检测器，将图像划分为网格，每个网格预测目标框和类别概率。五、论述题答案1.深度学习的优势与局限性：-优势：自动特征提取、高精度、泛