2026年计算机视觉技术试题集成像原理与图像处理技术

2026年计算机视觉技术试题集成像原理与图像处理技术一、单选题（每题2分，共20题）说明：下列每题只有一个最符合题意的选项。1.数字图像采样的基本要求是满足奈奎斯特采样定理，该定理的核心思想是（）。A.采样频率必须高于信号最高频率的两倍B.采样频率必须低于信号最高频率的一半C.采样频率与信号最高频率成正比D.采样频率与信号最低频率成反比2.在图像的RGB颜色模型中，若一个像素点的RGB值分别为(255,0,0)，则该颜色表示（）。A.红色B.绿色C.蓝色D.白色3.图像的分辨率通常用DPI（每英寸点数）或PPI（每英寸像素数）表示，以下说法正确的是（）。A.DPI越高，图像文件越大B.PPI越低，图像质量越好C.DPI和PPI在数值上总是相等D.PPI与图像的清晰度无关4.图像的灰度值范围为0-255，其中灰度值为0表示（）。A.黑色B.白色C.灰色D.透明5.在图像处理中，高通滤波器主要用于（）。A.去除噪声B.模糊图像C.锐化图像边缘D.均匀化图像6.图像的直方图均衡化主要用于（）。A.增强图像对比度B.降低图像分辨率C.去除图像噪声D.转换图像颜色模型7.在图像边缘检测中，Sobel算子属于（）。A.滤波器B.变换C.算子D.模型8.图像的DFT（离散傅里叶变换）主要用于（）。A.图像压缩B.图像增强C.图像频域分析D.图像分类9.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.基于边缘的分割方法D.基于聚类的分割方法10.图像的JPEG压缩算法主要基于（）。A.离散余弦变换（DCT）B.小波变换C.哈夫曼编码D.矢量量化二、多选题（每题3分，共10题）说明：下列每题有多个符合题意的选项，请全部选出。1.数字图像的表示方法包括（）。A.矢量图B.位图C.索引图D.矩阵图2.图像的噪声类型包括（）。A.高斯噪声B.盐噪声C.椒噪声D.脉冲噪声3.图像增强的常用方法包括（）。A.直方图均衡化B.中值滤波C.锐化滤波D.灰度化处理4.图像分割的常用方法包括（）。A.阈值分割B.区域生长C.边缘检测D.聚类分割5.图像压缩的常用技术包括（）。A.无损压缩B.有损压缩C.预测编码D.变换编码6.图像的几何变换包括（）。A.平移变换B.旋转变换C.缩放变换D.仿射变换7.图像的频域处理方法包括（）。A.DFT（离散傅里叶变换）B.DCT（离散余弦变换）C.小波变换D.滤波器8.图像的灰度变换方法包括（）。A.线性变换B.对数变换C.伽马校正D.分段线性变换9.图像的边缘检测算子包括（）。A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Laplace算子10.图像的彩色模型包括（）。A.RGB模型B.CMYK模型C.HIS模型D.YUV模型三、判断题（每题2分，共10题）说明：下列每题判断对错，正确的打“√”，错误的打“×”。1.数字图像的分辨率越高，图像文件的大小就越大。（）2.图像的直方图均衡化会改变图像的灰度分布。（）3.图像的边缘检测总是需要去除噪声。（）4.图像的JPEG压缩是有损压缩。（）5.图像的DFT和IDFT互为逆变换。（）6.图像的K-means聚类算法需要指定聚类数量。（）7.图像的灰度化处理会丢失颜色信息。（）8.图像的几何变换会改变图像的像素值。（）9.图像的频域处理通常需要反变换才能得到空间域结果。（）10.图像的彩色模型转换会改变图像的颜色表示。（）四、简答题（每题5分，共5题）说明：请简要回答下列问题。1.简述数字图像采样的基本要求及其意义。2.简述图像直方图均衡化的原理及其应用场景。3.简述图像边缘检测的常用方法及其优缺点。4.简述图像分割在计算机视觉中的重要性及其常用方法。5.简述图像压缩的基本原理及其分类。五、论述题（每题10分，共2题）说明：请详细论述下列问题。1.论述图像增强技术在计算机视觉中的重要性及其常用方法。2.论述图像分割在目标检测和识别中的应用及其挑战。答案与解析一、单选题答案1.A2.A3.A4.A5.C6.A7.C8.C9.D10.A解析：1.奈奎斯特采样定理要求采样频率高于信号最高频率的两倍，以避免混叠。2.RGB颜色模型中，(255,0,0)表示红色。3.DPI越高，图像分辨率越高，文件越大。4.灰度值为0表示黑色。5.高通滤波器用于增强图像边缘。6.直方图均衡化用于增强图像对比度。7.Sobel算子是边缘检测算子。8.DFT用于图像频域分析。9.K-means聚类算法属于基于聚类的分割方法。10.JPEG压缩基于DCT变换。二、多选题答案1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,D解析：1.数字图像的表示方法包括矢量图、位图、索引图和矩阵图。2.图像噪声类型包括高斯噪声、盐噪声、椒噪声和脉冲噪声。3.图像增强方法包括直方图均衡化、中值滤波、锐化滤波和灰度化处理。4.图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和聚类分割。5.图像压缩技术包括无损压缩、有损压缩、预测编码和变换编码。6.图像几何变换包括平移变换、旋转变换、缩放变换和仿射变换。7.图像频域处理方法包括DFT、DCT、小波变换和滤波器。8.图像灰度变换方法包括线性变换、对数变换、伽马校正和分段线性变换。9.图像边缘检测算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子和Laplace算子。10.图像彩色模型包括RGB、CMYK、HIS和YUV。三、判断题答案1.√2.√3.√4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√解析：1.分辨率越高，文件越大。2.直方图均衡化会改变灰度分布。3.边缘检测通常需要去除噪声。4.JPEG压缩是有损压缩。5.DFT和IDFT互为逆变换。6.K-means聚类需要指定聚类数量。7.灰度化会丢失颜色信息。8.几何变换会改变像素位置。9.频域处理需要反变换。10.彩色模型转换会改变颜色表示。四、简答题答案1.数字图像采样的基本要求及其意义数字图像采样需要满足奈奎斯特采样定理，即采样频率必须高于信号最高频率的两倍，以避免混叠。采样是将连续图像转换为离散图像的过程，采样率越高，图像越接近原始图像，但文件大小也越大。采样意义在于保证图像信息的完整性，避免失真。2.图像直方图均衡化的原理及其应用场景直方图均衡化通过调整图像灰度分布，使图像对比度增强。其原理是统计图像灰度级出现的频率，然后通过累积分布函数（CDF）进行灰度变换。应用场景包括医学图像增强、遥感图像分析等。3.图像边缘检测的常用方法及其优缺点常用方法包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子和Laplace算子。Sobel算子计算梯度，对噪声敏感；Prewitt算子类似但更简单；Canny算子效果最好，但计算量较大；Laplace算子对边缘响应强，但对噪声敏感。4.图像分割在计算机视觉中的重要性及其常用方法图像分割是目标检测和识别的基础，重要性在于将图像划分为不同区域。常用方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和聚类分割。5.图像压缩的基本原理及其分类图像压缩原理包括去除冗余信息，分类包括无损压缩（如PNG）和有损压缩（如JPEG），前者保留所有信息，后者牺牲部分信息以减小文件大小。五、论述题答案1.论述图像增强技术在计算机视觉中的重要性及其常用方法图像增强技术可以提高图像质量，使目标更清晰，便于后续处理。重要性在于：①改善图像视觉效果；②为图像分割、目标检测等任务提供高质量输入。常用方法包括：①几何变换（平移、旋转）；②灰度变换（线性、对数）；③滤波（均值、中值）；④频域处理（DFT、DCT）；⑤锐化。2