2026年图像处理技术与实践应用题库

2026年图像处理技术与实践应用题库一、单选题（共10题，每题2分）1.题干：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：直方图均衡化通过重新分布像素值来增强图像对比度，适用于全局对比度不足的情况。中值滤波、高斯滤波主要用于去噪，边缘检测则用于提取图像轮廓。2.题干：以下哪种算子常用于检测图像中的边缘？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Laplace算子D.以上都是答案：D解析：Sobel、Prewitt和Laplace算子都是常见的边缘检测算子，分别通过不同的方式计算梯度或二阶导数。3.题干：在数字图像处理中，8位无符号整型（8-bitunsignedinteger）能表示的颜色数为多少种？A.256B.512C.1024D.2048答案：A解析：8位无符号整型有2^8=256种取值，对应256种颜色。4.题干：以下哪种变换属于线性变换？A.对数变换B.Gamma变换C.直方图均衡化D.Logarithmictransformation答案：C解析：直方图均衡化是线性变换，通过累加分布函数实现；对数和Gamma变换属于非线性变换。5.题干：在医学图像处理中，以下哪种技术常用于分割肿瘤区域？A.K-means聚类B.区域生长法C.支持向量机（SVM）D.以上都是答案：D解析：K-means、区域生长和SVM均可用于肿瘤分割，具体选择取决于图像特征和分割需求。6.题干：以下哪种滤波器常用于图像去噪？A.MedianfilterB.BilateralfilterC.WienerfilterD.以上都是答案：D解析：中值滤波、双边滤波和维纳滤波都是常见的去噪方法，适用于不同噪声类型。7.题干：在计算机视觉中，以下哪种算法常用于目标检测？A.YOLOB.R-CNNC.K-meansD.PCA答案：A解析：YOLO（YouOnlyLookOnce）是高效的目标检测算法；R-CNN是早期检测算法；K-means和PCA用于聚类和降维。8.题干：以下哪种方法常用于图像配准？A.ICP（IterativeClosestPoint）B.ELFM（EnhancedLikelihood-FixedModel）C.SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）D.以上都是答案：D解析：ICP、ELFM和SIFT都是图像配准中常用的方法，分别适用于不同场景。9.题干：在遥感图像处理中，以下哪种方法常用于土地覆盖分类？A.最大似然法B.K-means聚类C.支持向量机（SVM）D.以上都是答案：D解析：最大似然法、K-means和SVM均可用于土地覆盖分类，具体选择取决于数据特征。10.题干：以下哪种技术常用于三维重建？A.StructurefromMotion（SfM）B.PhotogrammetryC.LiDARD.以上都是答案：D解析：SfM、摄影测量和LiDAR都是三维重建的常用技术，分别基于不同原理。二、多选题（共5题，每题3分）1.题干：以下哪些属于图像增强技术？A.直方图均衡化B.边缘检测C.图像去噪D.图像压缩答案：A、B、C解析：直方图均衡化、边缘检测和图像去噪属于增强技术；图像压缩属于编码范畴。2.题干：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.Laplace算子答案：A、B、C、D解析：Sobel、Canny、Prewitt和Laplace算子均可用于边缘检测。3.题干：以下哪些方法可用于图像分割？A.K-means聚类B.区域生长法C.超像素分割D.支持向量机（SVM）答案：A、B、C解析：K-means、区域生长和超像素分割属于基于像素或区域的分割方法；SVM常用于分类。4.题干：以下哪些技术可用于图像配准？A.ICP（IterativeClosestPoint）B.ELFM（EnhancedLikelihood-FixedModel）C.SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）D.FLANN（FastLibraryforApproximateNearestNeighbors）答案：A、B、C解析：ICP、ELFM和SIFT是常用的图像配准方法；FLANN主要用于特征匹配。5.题干：以下哪些方法可用于目标检测？A.YOLOB.R-CNNC.FasterR-CNND.K-means答案：A、B、C解析：YOLO、R-CNN和FasterR-CNN是目标检测算法；K-means用于聚类。三、判断题（共10题，每题1分）1.题干：直方图均衡化会改变图像的像素值分布，但不会改变图像内容。答案：正确解析：直方图均衡化通过重新映射像素值增强对比度，不改变图像内容。2.题干：Sobel算子和Prewitt算子都是二阶导数算子。答案：错误解析：Sobel和Prewitt算子是一阶导数算子，Laplace算子是二阶导数算子。3.题干：图像压缩可以减少图像存储空间，但会损失图像质量。答案：正确解析：有损压缩（如JPEG）会损失部分信息，无损压缩（如PNG）则保留所有信息。4.题干：K-means聚类是一种无监督学习算法。答案：正确解析：K-means不需要标签，通过距离度量进行聚类。5.题干：图像配准是指将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系。答案：正确解析：配准的核心目标是对齐图像，使特征对应。6.题干：SIFT算法对旋转和缩放不敏感。答案：正确解析：SIFT算法设计时考虑了旋转和尺度不变性。7.题干：图像去噪会完全消除所有噪声。答案：错误解析：去噪只能尽量减少噪声，无法完全消除，可能引入伪影。8.题干：遥感图像处理常用于城市规划和管理。答案：正确解析：遥感图像可用于监测土地利用、环境变化等。9.题干：三维重建只能通过LiDAR实现。答案：错误解析：三维重建可通过LiDAR、摄影测量或SfM实现。10.题干：计算机视觉中的目标检测与图像分割是同一概念。答案：错误解析：目标检测定位目标，分割提取区域，是不同任务。四、简答题（共5题，每题5分）1.题干：简述直方图均衡化的原理及其应用场景。答案：直方图均衡化通过重新映射像素值，使图像直方图均匀分布，增强对比度。适用于全局对比度不足的图像，如医学影像、遥感图像等。解析：直方图均衡化基于累积分布函数，通过统计像素值频率进行映射，适用于增强整体对比度。2.题干：简述K-means聚类在图像分割中的应用步骤。答案：步骤：①选择初始聚类中心；②将每个像素分配到最近的聚类中心；③更新聚类中心；④重复迭代直到收敛。适用于均匀背景的图像分割。解析：K-means通过距离度量将像素分组，适用于简单场景分割。3.题干：简述图像配准的步骤及其意义。答案：步骤：①特征提取；②特征匹配；③变换模型估计；④应用变换；⑤重采样。意义：实现多源数据融合，如医学影像对齐、遥感图像拼接。解析：配准是融合多源数据的基础，确保时空一致性。4.题干：简述图像去噪的常用方法及其适用场景。答案：方法：中值滤波、高斯滤波、双边滤波。适用场景：中值滤波适用于椒盐噪声；高斯滤波适用于高斯噪声；双边滤波兼顾去噪和保持边缘。解析：不同去噪方法针对不同噪声类型，需根据实际选择。5.题干：简述目标检测与图像分割的区别。答案：目标检测定位目标并分类（如YOLO），图像分割提取目标区域（如超像素分割）。检测关注边界框，分割关注像素级分类。解析：检测是高层任务，分割是底层任务，应用场景不同。五、论述题（共2题，每题10分）1.题干：论述图像增强技术在遥感图像处理中的应用及其挑战。答案：应用：增强云层边缘、水体边界，提高分类精度。挑战：增强过度可能导致伪影，需平衡增强效果与失真。方法包括多尺度增强、自适应直方图均衡化等。解析：遥