2025年智能教学助手开发图像处理考试试题及真题

2025年智能教学助手开发图像处理考试试题及真题考试时长：120分钟满分：100分一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在图像处理中，以下哪种方法常用于去除图像中的高频噪声？A.中值滤波B.高斯滤波C.均值滤波D.锐化滤波2.图像的灰度直方图均衡化主要用于？A.增强图像对比度B.降低图像噪声C.提取图像边缘D.转换图像颜色空间3.在图像分割中，以下哪种算法属于基于阈值的分割方法？A.K-means聚类B.区域生长法C.Otsu算法D.Canny边缘检测4.图像的DFT（离散傅里叶变换）主要用于？A.图像增强B.图像压缩C.图像频域分析D.图像边缘检测5.在图像几何变换中，以下哪种方法用于图像的缩放？A.仿射变换B.透视变换C.缩放变换D.平移变换6.图像的色彩空间转换中，从RGB到HSV的转换主要用于？A.图像增强B.色彩校正C.色彩分割D.图像压缩7.在图像边缘检测中，以下哪种算子对噪声敏感度较低？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Roberts算子8.图像的形态学处理中，以下哪种操作用于膨胀图像？A.腐蚀B.开运算C.膨胀D.闭运算9.在图像特征提取中，以下哪种方法用于提取图像的轮廓特征？A.SIFT特征B.HOG特征C.SURF特征D.ORB特征10.图像的压缩编码中，以下哪种方法属于有损压缩？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.图像处理中，将彩色图像转换为灰度图像的过程称为__________。2.图像的分辨率通常用__________和__________两个参数表示。3.图像的直方图均衡化可以改善图像的__________。4.图像的边缘检测中，Canny算子通常包含__________、__________和__________三个步骤。5.图像的形态学处理中，开运算先进行__________再进行__________。6.图像的DFT变换后，频域中心为零频分量，这种性质称为__________。7.图像的几何变换中，仿射变换保持__________和__________。8.图像的色彩空间转换中，HSV色彩空间中的V代表__________。9.图像的特征提取中，SIFT特征具有__________和__________两个主要特性。10.图像的压缩编码中，MPEG-4属于__________压缩标准。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.图像的灰度化会丢失图像的彩色信息。（√）2.图像的直方图均衡化会改变图像的像素值分布。（√）3.图像的边缘检测只能使用Sobel算子。（×）4.图像的形态学处理中，膨胀操作会使图像目标变小。（×）5.图像的DFT变换是可逆的。（√）6.图像的几何变换中，透视变换会保持图像的平行性。（×）7.图像的色彩空间转换中，RGB色彩空间是无失真的。（√）8.图像的特征提取中，HOG特征适用于旋转场景。（×）9.图像的压缩编码中，PNG属于有损压缩。（×）10.图像的形态学处理中，闭运算先进行腐蚀再进行膨胀。（√）四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述图像去噪的常用方法及其原理。2.简述图像分割的常用方法及其适用场景。3.简述图像增强的常用方法及其目的。五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.假设有一幅256×256的灰度图像，其像素值范围为0-255。现采用Otsu算法进行图像分割，请简述Otsu算法的步骤，并说明如何确定最佳阈值。2.假设有一幅彩色图像，需要将其转换为灰度图像并进行直方图均衡化。请简述转换过程，并说明直方图均衡化的具体步骤及其目的。【标准答案及解析】一、单选题1.B解析：高斯滤波通过高斯函数加权平均邻域像素值，能有效去除高频噪声。2.A解析：灰度直方图均衡化通过调整像素值分布，增强图像对比度。3.C解析：Otsu算法属于基于阈值的分割方法，通过最小化类内方差确定最佳阈值。4.C解析：DFT将图像从空间域转换到频域，便于进行频域分析。5.C解析：缩放变换用于调整图像大小，保持图像比例。6.C解析：RGB到HSV转换便于进行色彩分割，如基于色调的分割。7.C解析：Canny算子结合多级阈值和方向性检测，对噪声敏感度较低。8.C解析：膨胀操作扩大图像目标，填充内部空洞。9.A解析：SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，适用于轮廓特征提取。10.A解析：JPEG属于有损压缩，通过丢弃冗余信息减小文件大小。二、填空题1.灰度化2.宽度、高度3.对比度4.阈值化、非极大值抑制、双阈值处理5.腐蚀、膨胀6.共轭对称性7.平行线、比例8.亮度9.旋转不变性、尺度不变性10.有损三、判断题1.√2.√3.×解析：图像边缘检测还有Prewitt、Canny等多种算子。4.×解析：膨胀操作会使图像目标变大。5.√解析：DFT变换是可逆的，可以通过逆DFT恢复原图。6.×解析：透视变换会改变图像的平行性。7.√解析：RGB色彩空间是无失真的，但转换到其他空间可能损失信息。8.×解析：HOG特征对旋转场景敏感，需要预处理。9.×解析：PNG属于无损压缩。10.√解析：闭运算先进行腐蚀再进行膨胀，填充目标内部空洞。四、简答题1.图像去噪的常用方法及其原理：-中值滤波：通过邻域像素的中值代替当前像素值，能有效去除椒盐噪声。-高斯滤波：使用高斯函数加权平均邻域像素值，平滑图像并去除高斯噪声。-小波变换：利用小波函数的多尺度特性，在不同尺度下去除噪声。2.图像分割的常用方法及其适用场景：-基于阈值的分割：如Otsu算法，适用于灰度图像的均匀背景分割。-基于区域的分割：如区域生长法，适用于背景复杂的图像分割。-基于边缘的分割：如Canny算子，适用于边缘清晰的图像分割。3.图像增强的常用方法及其目的：-直方图均衡化：改善图像对比度，适用于整体亮度不足的图像。-锐化滤波：增强图像边缘，适用于需要突出细节的图像。-对比度拉伸：调整像素值范围，增强图像整体对比度。五、应用题1.Otsu算法步骤及最佳阈值确定：步骤：1.计算图像的灰度直方图和各像素级的类间方差。2.遍历所有可能的阈值，计算当前阈值的类间方差。3.选择使类间方差最大的阈值作为最佳阈值。最佳阈值确定：类间方差越大，说明分割效果越好，选择使类间方差最大的阈值。2.彩色图像转灰度及直方图均衡化：转换过程：1