2026年数字图像处理技术与实现方法考试题

2026年数字图像处理技术与实现方法考试题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在数字图像处理中，以下哪种方法不属于图像增强技术？A.直方图均衡化B.中值滤波C.图像边缘检测D.锐化滤波2.在彩色图像处理中，RGB颜色模型属于哪种类型？A.加色模型B.减色模型C.灰度模型D.指令模型3.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.小波变换D.卷积神经网络（CNN）4.在图像压缩中，以下哪种技术属于有损压缩？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF5.在图像重建中，以下哪种方法常用于从投影数据恢复图像？A.反卷积B.K-L变换C.支持向量机（SVM）D.语义分割6.在图像配准中，以下哪种方法常用于刚体变换？A.ThinPlateSpline（TPS）B.弹性变形C.RANSACD.图像金字塔7.在图像特征提取中，以下哪种方法属于局部特征描述子？A.SIFTB.主成分分析（PCA）C.小波变换D.Gabor滤波器8.在图像传输中，以下哪种技术用于提高图像传输效率？A.哈夫曼编码B.DCT变换C.自适应滤波D.图像去噪9.在医学图像处理中，以下哪种技术常用于病灶检测？A.超分辨率重建B.图像配准C.脉冲编码调制（PCM）D.活体组织成像10.在遥感图像处理中，以下哪种方法用于地物分类？A.光谱分析B.图像边缘检测C.直方图均衡化D.图像去噪二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.以下哪些属于图像增强技术？A.直方图均衡化B.中值滤波C.图像边缘检测D.锐化滤波E.图像去噪2.以下哪些属于图像分割方法？A.K-means聚类B.区域生长法C.基于阈值的分割D.支持向量机（SVM）E.图像边缘检测3.以下哪些属于图像压缩技术？A.JPEGB.PNGC.GIFD.哈夫曼编码E.DCT变换4.以下哪些属于图像重建方法？A.反卷积B.K-L变换C.支持向量机（SVM）D.图像金字塔E.语义分割5.以下哪些属于图像特征提取方法？A.SIFTB.SURFC.主成分分析（PCA）D.Gabor滤波器E.小波变换三、填空题（共10题，每题1分，共10分）1.数字图像处理的基本步骤包括______、______和______。2.在RGB颜色模型中，R、G、B分别代表______、______和______。3.图像分割的目的是将图像划分为不同的______。4.图像压缩的目的是减少图像的______。5.图像增强的目的是提高图像的______。6.图像配准的目的是使两幅或多幅图像的______对齐。7.图像重建的目的是从______恢复图像。8.图像特征提取的目的是提取图像的______。9.图像传输的目的是将图像从______传输到______。10.图像处理的常用工具包括______、______和______。四、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述图像增强与图像复原的区别。2.简述K-means聚类算法在图像分割中的应用。3.简述JPEG图像压缩的原理。4.简述图像配准的步骤。5.简述图像特征提取的意义。五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.论述数字图像处理在医学图像分析中的应用。2.论述数字图像处理在遥感图像分析中的应用。六、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.编写一个程序，实现图像的灰度化处理，并输出处理后的图像直方图。2.编写一个程序，实现图像的边缘检测，并输出检测后的图像。答案与解析一、单选题答案与解析1.C.图像边缘检测解析：图像边缘检测属于图像分析技术，而非增强技术。增强技术包括直方图均衡化、中值滤波、锐化滤波等。2.A.加色模型解析：RGB颜色模型通过红、绿、蓝三色混合产生其他颜色，属于加色模型。3.A.K-means聚类解析：K-means聚类是一种常用的图像分割方法，通过将像素聚类实现分割。其他选项均不属于分割方法。4.A.JPEG解析：JPEG是有损压缩格式，通过舍弃部分信息压缩图像。PNG、GIF、TIFF均为无损压缩格式。5.A.反卷积解析：反卷积常用于从投影数据恢复图像，属于图像重建方法。其他选项均不属于重建方法。6.C.RANSAC解析：RANSAC常用于图像配准中的刚体变换，通过随机抽样排除噪声点。其他选项均不属于刚体变换方法。7.A.SIFT解析：SIFT是局部特征描述子，用于提取图像的局部特征。其他选项均属于全局特征或变换方法。8.A.哈夫曼编码解析：哈夫曼编码通过统计字符频率实现高效编码，提高图像传输效率。其他选项均不属于编码技术。9.A.超分辨率重建解析：超分辨率重建常用于医学图像中的病灶检测，通过提高图像分辨率增强细节。其他选项均不属于病灶检测方法。10.A.光谱分析解析：光谱分析常用于遥感图像中的地物分类，通过分析地物光谱特征实现分类。其他选项均不属于分类方法。二、多选题答案与解析1.A.直方图均衡化、B.中值滤波、D.锐化滤波解析：直方图均衡化、中值滤波、锐化滤波均属于图像增强技术。图像去噪属于图像复原技术。2.A.K-means聚类、B.区域生长法、C.基于阈值的分割、E.图像边缘检测解析：K-means聚类、区域生长法、基于阈值的分割、图像边缘检测均属于图像分割方法。支持向量机（SVM）属于分类方法。3.A.JPEG、D.哈夫曼编码、E.DCT变换解析：JPEG、哈夫曼编码、DCT变换均属于图像压缩技术。PNG、GIF、TIFF均为图像格式，非压缩技术。4.A.反卷积、B.K-L变换、D.图像金字塔解析：反卷积、K-L变换、图像金字塔均属于图像重建方法。支持向量机（SVM）、语义分割均不属于重建方法。5.A.SIFT、B.SURF、D.Gabor滤波器、E.小波变换解析：SIFT、SURF、Gabor滤波器、小波变换均属于图像特征提取方法。主成分分析（PCA）属于降维方法。三、填空题答案与解析1.数字图像处理的基本步骤包括图像采集、图像处理、图像输出。解析：图像采集是输入阶段，图像处理是核心阶段，图像输出是输出阶段。2.在RGB颜色模型中，R、G、B分别代表红、绿、蓝。解析：RGB是加色模型，通过红、绿、蓝三色混合产生其他颜色。3.图像分割的目的是将图像划分为不同的区域。解析：图像分割的目的是将图像划分为具有不同特征的区域。4.图像压缩的目的是减少图像的数据量。解析：图像压缩的目的是减少图像的数据量，提高传输效率。5.图像增强的目的是提高图像的视觉效果。解析：图像增强的目的是提高图像的视觉效果，使图像更清晰。6.图像配准的目的是使两幅或多幅图像的特征对齐。解析：图像配准的目的是使不同图像的特征对齐，便于后续处理。7.图像重建的目的是从投影数据恢复图像。解析：图像重建的目的是从投影数据恢复图像，如CT图像重建。8.图像特征提取的目的是提取图像的特征。解析：图像特征提取的目的是提取图像的特征，如边缘、角点等。9.图像传输的目的是将图像从源头传输到目的地。解析：图像传输的目的是将图像从源头传输到目的地，如网络传输。10.图像处理的常用工具包括计算机、软件、算法。解析：图像处理常用计算机进行，依赖软件和算法实现。四、简答题答案与解析1.简述图像增强与图像复原的区别。解析：图像增强通过增强图像的视觉效果改善图像质量，不考虑噪声和退化模型；图像复原通过模型恢复图像的原始状态，考虑噪声和退化过程。2.简述K-means聚类算法在图像分割中的应用。解析：K-means聚类通过将像素聚类为K个类别实现分割，适用于均匀背景的图像分割。步骤包括初始化聚类中心、分配像素、更新聚类中心，重复直至收敛。3.简述JPEG图像压缩的原理。解析：JPEG压缩分为三个步骤：①YCbCr颜色空间转换；②预滤波和8×8分块；③DCT变换和量化；④游程编码和哈夫曼编码。通过舍弃人眼不敏感的高频信息实现压缩。4.简述图像配准的步骤。解析：图像配准步骤包括①选择配准基元（如特征点）；②特征提取；③匹配特征；④计算变换参数；⑤应用变换；⑥评估配准精度。5.简述图像特征提取的意义。解析：图像特征提取的意义在于降低数据维度，突出图像关键信息，便于后续处理如分类、识别等。常用特征包括边缘、角点、纹理等。五、论述题答案与解析1.论述数字图像处理在医学图像分析中的应用。解析：数字图像处理在医学图像分析中应用广泛，如①图像增强提高病灶可见性；②图像分割自动检测病灶；③图像配准多模态图像融合；④图像重建提高分辨率。这些技术有助于提高诊断效率和准确性。2.论述数字图像处理在遥感图像分析中的应用。解析：数字图像处理在遥感图像分析中应用广泛，如①图像增强提高地物分辨率；②图像分割自动分类地物；③图像配准多时相图像对比；④光谱分析地物识别。这些技术有助于提高遥感数据利用率。六、编程题答案与解析1.编写一个程序，实现图像的灰度化处理，并输出处理后的图像直方图。解析：Python代码示例：pythonimportcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('input.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)hist=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])cv2.imshow('GrayscaleImage',img)cv2.imshow('Histogram',hist)cv2.waitKey(0)2.编写一个程序，实现图像的边缘检测