2026年多图草稿测试题及答案

2026年多图草稿测试题及答案

一、单项选择题，(总共10题，每题2分)1.在图像超分辨率重建中，SRCNN网络首次将深度学习引入该任务，其核心损失函数通常采用A.感知损失B.对抗损失C.L2像素损失D.风格损失2.多图草稿融合时，若采用加权平均策略，权重确定最常用的先验是A.梯度幅值B.图像熵C.曝光度D.拉普拉斯对比度3.在草稿图去噪任务中，BM3D算法第二步“协同滤波”利用的变换域是A.DCTB.小波C.奇异值分解D.三维变换域联合滤波4.多视角草稿立体重建中，PatchMatchStereo的核心思想是A.全局能量最小化B.随机搜索与传播C.动态规划D.图割5.若草稿图存在严重滚降失真，最先应校正的相机参数是A.白平衡B.伽马C.渐晕D.暗角6.在草图引导的图像着色网络中，常见条件输入编码方式不包括A.用户笔触图B.边缘图C.深度图D.语义分割图7.多图HDR重建时，鬼影检测最常用的运动一致性度量是A.ZNCCB.光流误差C.结构相似度D.互信息8.草稿图超分中，ESRGAN相比SRGAN的主要改进是A.去除批归一化B.引入残差密集块C.使用VGG特征D.采用L1损失9.在草图到照片生成任务中，U-Net跳跃连接的主要作用是A.加速收敛B.保留低频信息C.融合多尺度特征D.降低参数量10.若需实时预览多图草稿融合效果，GPU端首选的并行归约算法是A.串行扫描B.双调排序C.树状归约D.共享内存规约二、填空题，(总共10题，每题2分)11.在图像信号处理流程中，将RAW草稿图转换为sRGB需经过__________、颜色校正、伽马校正三个主要步骤。12.多图降噪中，VBM4D沿__________维度进行联合滤波，以利用时域冗余。13.草稿图边缘增强的UnsharpMask算法中，掩模系数k越大，图像__________越明显。14.多图全景拼接时，RANSAC通常估计的几何模型是__________矩阵。15.在深度估计网络中，采用反向Huber损失可缓解__________样本对训练的支配作用。16.草图引导的着色网络中，常用__________空间将亮度与色度解耦，减少颜色溢出。17.多图超分融合时，若输入存在子像素位移，需先进行__________配准。18.HDR草稿图色调映射中，__________算法通过保持局部对比度来抑制光晕。19.在生成对抗网络训练多图草稿修复时，判别器采用__________结构可扩大感受野。20.若草稿图存在颜色恒常性误差，灰度世界假设认为整幅图像R、G、B三通道均值应趋近于__________。三、判断题，(总共10题，每题2分)21.多图草稿融合时，拉普拉斯金字塔能完全避免接缝伪影。22.SRCNN的三层卷积分别对应特征提取、非线性映射、重建。23.在草图超分任务中，PSNR越高一定代表感知质量越好。24.多视角立体重建中，极线校正可将搜索维度由二维降到一维。25.使用双边滤波对草稿图去噪会不可避免地模糊强边缘。26.生成对抗网络中，判别器损失越低代表生成图像越真实。27.多图HDR若采用线性融合，曝光时间必须严格呈整数倍关系。28.草图着色网络中，实例归一化比批归一化更适合小批量训练。29.在图像拼接中，光束法平差可同时优化相机参数与特征点位置。30.草稿图去模糊任务中，盲去卷积比非盲去卷积对核估计误差更敏感。四、简答题，(总共4题，每题5分)31.简述多图草稿超分辨率中，亚像素运动估计的必要性及常用实现流程。32.说明在多图HDR重建流程中，鬼影区域检测与修复的两种策略并比较其优劣。33.概述草图引导的图像着色网络中，如何设计损失函数以兼顾全局语义与局部笔触一致性。34.描述多图草稿去噪时，利用自相似性与深度先验相结合的双分支网络结构及其协同机制。五、讨论题，(总共4题，每题5分)35.当输入草稿图集存在极端曝光差异与动态物体时，如何设计一个端到端网络同时完成HDR重建与鬼影消除？请讨论网络架构、损失设计与数据集构建的关键难点。36.针对移动端实时多图草稿融合需求，讨论轻量化策略在特征提取、融合与后处理三环节的具体取舍，并评估其对视觉质量的影响。37.在多图草稿超分任务中，若训练集仅含合成降质数据，如何提升模型在真实降质下的泛化能力？请从域适应、自监督与数据增强三方面展开讨论。38.随着扩散模型在图像生成领域兴起，试分析其相较于GAN在草图到照片任务中的优势与瓶颈，并探讨如何结合多图草稿信息进一步提升生成质量。答案与解析一、单项选择题1.C2.D3.D4.B5.C6.C7.B8.B9.C10.D二、填空题11.去噪12.时间13.振铃/过冲14.单应性15.深度16.YUV/YCbCr17.子像素18.局部色调映射19.多尺度/马尔可夫判别器20.相同灰度值或中灰三、判断题21.×22.√23.×24.√25.×26.×27.×28.√29.√30.√四、简答题31.亚像素运动估计可挖掘帧间小于一个像素的位移信息，增加高频细节采样。流程：1.用金字塔Lucas-Kanade获得初始整像素光流；2.在局部窗口拟合抛物面求亚像素极值；3.迭代精修并剔除外点；4.输出密集位移场供融合模块。32.策略A：基于光流一致性检测异常区域，再用相邻帧信息插值修复，优点为保持细节，缺点对大幅运动失效。策略B：直接引入语义分割掩膜屏蔽动态区域，在融合阶段忽略，优点鲁棒，缺点可能留下空洞需后处理。33.总体损失由三项组成：L1重建误差保证像素级忠实度；感知损失在VGG特征空间约束语义一致；笔触损失用用户strokes掩膜加权，使网络优先服从局部颜色提示，权重通过验证集网格搜索确定。34.双分支网络：一支为传统非局部均值模块，挖掘图像块自相似性；另一支为轻量CNN提取深度先验噪声特征；协同机制通过注意力门控融合两分支输出，并以噪声水平图作为条件，实现数据驱动与模型驱动的互补。五、讨论题35.采用曝光条件编码分支输入，联合HDR融合与鬼影掩膜预测的多任务网络；损失包括L1、HDR-VDP感知、掩膜交叉熵及对抗损失；数据集需采集静态与动态场景成对真值，利用光控室精确标定，难点在于真值HDR与鬼影掩膜同步获取。36.特征提取用深度可分离卷积与通道注意力压缩；融合阶段采用低分辨率特征融合再上采样，减少内存；后处理用硬件加速双边网格；取舍导致轻微细节损失，可通过轻量GAN微调提升纹理，评估显示SSIM下降0.015，运行时间减少70%。37.域适应：引入真实降质判别器做对抗训练；自监督：利用帧间一致性构建无监督损失；数据增强：在合成阶段加入真实噪声模型与