2025年圖形圖像處理基礎(chǔ)知識考試試題及答案一、單選題（每題2分，共12分）

1.下列哪個不是數(shù)字圖像處理的基本步驟？

A.圖像采集

B.圖像預(yù)處理

C.圖像增強

D.圖像壓縮

答案：D

2.數(shù)字圖像處理中的灰度級是指？

A.256

B.128

C.64

D.32

答案：A

3.數(shù)字圖像處理中，下列哪個算法是用于圖像增強的？

A.中值濾波

B.高斯濾波

C.雙邊濾波

D.拉普拉斯算子

答案：A

4.下列哪個不是數(shù)字圖像處理中的基本變換？

A.線性變換

B.對數(shù)變換

C.冪律變換

D.頻率域變換

答案：C

5.數(shù)字圖像處理中，下列哪個是用于圖像分割的方法？

A.區(qū)域生長

B.邊緣檢測

C.水平集方法

D.全局閾值分割

答案：A

6.下列哪個不是數(shù)字圖像處理中的噪聲類型？

A.偶數(shù)噪聲

B.奇數(shù)噪聲

C.偶數(shù)高斯噪聲

D.奇數(shù)高斯噪聲

答案：A

二、判斷題（每題2分，共12分）

1.數(shù)字圖像處理中，灰度圖像的像素值范圍是0-255。（）

答案：√

2.數(shù)字圖像處理中，中值濾波可以去除圖像中的椒鹽噪聲。（）

答案：√

3.數(shù)字圖像處理中，圖像增強的目的是提高圖像的可視性。（）

答案：√

4.數(shù)字圖像處理中，圖像壓縮可以減少圖像數(shù)據(jù)量，提高存儲效率。（）

答案：√

5.數(shù)字圖像處理中，邊緣檢測可以用于圖像分割。（）

答案：√

6.數(shù)字圖像處理中，圖像分割是圖像處理中的基本步驟。（）

答案：√

三、填空題（每題2分，共12分）

1.數(shù)字圖像處理中，圖像的分辨率是指______。

答案：圖像中像素的數(shù)量

2.數(shù)字圖像處理中，圖像的灰度級是指______。

答案：像素值的不同取值

3.數(shù)字圖像處理中，中值濾波是一種______濾波。

答案：非線性濾波

4.數(shù)字圖像處理中，圖像增強的目的是______。

答案：提高圖像的可視性

5.數(shù)字圖像處理中，圖像壓縮可以______圖像數(shù)據(jù)量。

答案：減少

6.數(shù)字圖像處理中，邊緣檢測可以用于______。

答案：圖像分割

四、簡答題（每題6分，共18分）

1.簡述數(shù)字圖像處理的基本步驟。

答案：

（1）圖像采集：獲取原始圖像數(shù)據(jù)。

（2）圖像預(yù)處理：對圖像進行初步處理，如去噪、增強等。

（3）圖像增強：提高圖像的可視性，如對比度增強、亮度調(diào)整等。

（4）圖像分割：將圖像分割成不同的區(qū)域，如前景、背景等。

（5）圖像特征提?。禾崛D像中的關(guān)鍵信息，如邊緣、紋理等。

（6）圖像分類：根據(jù)圖像特征對圖像進行分類。

2.簡述數(shù)字圖像處理中的噪聲類型。

答案：

（1）椒鹽噪聲：在圖像中隨機出現(xiàn)黑點或白點。

（2）高斯噪聲：圖像中的像素值在正態(tài)分布中隨機變化。

（3）加性噪聲：圖像中的像素值在原有值的基礎(chǔ)上加上一個隨機值。

（4）乘性噪聲：圖像中的像素值在原有值的基礎(chǔ)上乘以一個隨機值。

3.簡述數(shù)字圖像處理中的圖像分割方法。

答案：

（1）閾值分割：根據(jù)像素值將圖像分割成不同的區(qū)域。

（2）邊緣檢測：檢測圖像中的邊緣信息，從而分割圖像。

（3）區(qū)域生長：根據(jù)相似性將圖像分割成不同的區(qū)域。

（4）水平集方法：利用水平集函數(shù)對圖像進行分割。

五、論述題（每題12分，共24分）

1.論述數(shù)字圖像處理在圖像識別中的應(yīng)用。

答案：

（1）圖像預(yù)處理：對圖像進行預(yù)處理，如去噪、增強等，以提高圖像質(zhì)量。

（2）圖像分割：將圖像分割成不同的區(qū)域，便于后續(xù)處理。

（3）圖像特征提?。禾崛D像中的關(guān)鍵信息，如邊緣、紋理等，為圖像識別提供依據(jù)。

（4）圖像分類：根據(jù)圖像特征對圖像進行分類，實現(xiàn)圖像識別。

2.論述數(shù)字圖像處理在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用。

答案：

（1）醫(yī)學(xué)圖像預(yù)處理：對醫(yī)學(xué)圖像進行預(yù)處理，如去噪、增強等，以提高圖像質(zhì)量。

（2）醫(yī)學(xué)圖像分割：將醫(yī)學(xué)圖像分割成不同的組織，如腫瘤、正常組織等。

（3）醫(yī)學(xué)圖像特征提?。禾崛♂t(yī)學(xué)圖像中的關(guān)鍵信息，如邊緣、紋理等，為醫(yī)學(xué)診斷提供依據(jù)。

（4）醫(yī)學(xué)圖像分類：根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像特征對疾病進行分類，實現(xiàn)醫(yī)學(xué)診斷。

六、案例分析題（每題12分，共24分）

1.案例背景：某公司需要將一幅彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并對其進行增強處理。

（1）請簡述轉(zhuǎn)換彩色圖像為灰度圖像的方法。

（2）請簡述對灰度圖像進行增強處理的方法。

答案：

（1）轉(zhuǎn)換彩色圖像為灰度圖像的方法：

將彩色圖像的RGB分量進行加權(quán)平均，得到灰度圖像的像素值。

（2）對灰度圖像進行增強處理的方法：

采用直方圖均衡化方法，對灰度圖像進行對比度增強。

2.案例背景：某公司需要將一幅圖像進行分割，并提取圖像中的關(guān)鍵信息。

（1）請簡述圖像分割的方法。

（2）請簡述圖像特征提取的方法。

答案：

（1）圖像分割的方法：

采用邊緣檢測方法，檢測圖像中的邊緣信息，從而分割圖像。

（2）圖像特征提取的方法：

提取圖像中的關(guān)鍵信息，如邊緣、紋理等，為后續(xù)處理提供依據(jù)。

本次試卷答案如下：

一、單選題答案及解析：

1.答案：D

解析：數(shù)字圖像處理的基本步驟包括圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像增強、圖像分割、圖像特征提取和圖像分類。圖像壓縮雖然與圖像處理有關(guān)，但不是基本步驟。

2.答案：A

解析：數(shù)字圖像處理中的灰度級是指圖像中像素值的不同取值范圍，通常是0-255。

3.答案：A

解析：中值濾波是一種非線性濾波方法，用于去除圖像中的椒鹽噪聲，特別適用于保持邊緣信息。

4.答案：D

解析：數(shù)字圖像處理中的基本變換包括線性變換、對數(shù)變換和頻率域變換，冪律變換不屬于基本變換。

5.答案：A

解析：區(qū)域生長是一種圖像分割方法，通過將相似像素逐步合并形成區(qū)域來實現(xiàn)。

6.答案：A

解析：數(shù)字圖像處理中的噪聲類型通常包括椒鹽噪聲、高斯噪聲、加性噪聲和乘性噪聲，偶數(shù)噪聲不是常見類型。

二、判斷題答案及解析：

1.答案：√

解析：數(shù)字圖像處理中的灰度級確實是0-255。

2.答案：√

解析：中值濾波能夠有效去除椒鹽噪聲，因為它可以替換掉周圍的像素值來減少噪聲的影響。

3.答案：√

解析：圖像增強的目的是提高圖像的質(zhì)量，使其更容易被分析和理解。

4.答案：√

解析：圖像壓縮技術(shù)可以減少圖像的數(shù)據(jù)量，從而提高存儲和傳輸效率。

5.答案：√

解析：邊緣檢測是圖像分割中的一個重要步驟，它有助于識別圖像中的邊界和形狀。

6.答案：√

解析：圖像分割是圖像處理中的一個基本步驟，它將圖像分解為更小的區(qū)域或?qū)ο蟆?/p>

三、填空題答案及解析：

1.答案：圖像中像素的數(shù)量

解析：分辨率描述了圖像中像素的數(shù)量，通常以像素每英寸（PPI）或每厘米（PPCM）來表示。

2.答案：像素值的不同取值

解析：灰度級指的是圖像中每個像素可能的不同灰度值，通常范圍從0（黑色）到255（白色）。

3.答案：非線性濾波

解析：中值濾波是一種非線性濾波，因為它使用中值來替換噪聲像素，而不是簡單的算術(shù)平均值。

4.答案：提高圖像的可視性

解析：圖像增強的目標(biāo)是通過調(diào)整圖像的亮度和對比度來改善圖像的視覺效果。

5.答案：減少

解析：圖像壓縮技術(shù)通過去除冗余信息來減少圖像數(shù)據(jù)量。

6.答案：邊緣、紋理等

解析：圖像特征提取涉及從圖像中提取有用的信息，如邊緣和紋理，以便進行進一步的處理或分析。

四、簡答題答案及解析：

1.答案：

-圖像采集：獲取原始圖像數(shù)據(jù)。

-圖像預(yù)處理：對圖像進行初步處理，如去噪、增強等。

-圖像增強：提高圖像的可視性，如對比度增強、亮度調(diào)整等。

-圖像分割：將圖像分割成不同的區(qū)域，如前景、背景等。

-圖像特征提取：提取圖像中的關(guān)鍵信息，如邊緣、紋理等。

-圖像分類：根據(jù)圖像特征對圖像進行分類。

2.答案：

-椒鹽噪聲：在圖像中隨機出現(xiàn)黑點或白點。

-高斯噪聲：圖像中的像素值在正態(tài)分布中隨機變化。

-加性噪聲：圖像中的像素值在原有值的基礎(chǔ)上加上一個隨機值。

-乘性噪聲：圖像中的像素值在原有值的基礎(chǔ)上乘以一個隨機值。

3.答案：

-閾值分割：根據(jù)像素值將圖像分割成不同的區(qū)域。

-邊緣檢測：檢測圖像中的邊緣信息，從而分割圖像。

-區(qū)域生長：根據(jù)相似性將圖像分割成不同的區(qū)域。

-水平集方法：利用水平集函數(shù)對圖像進行分割。

五、論述題答案及解析：

1.答案：

-圖像預(yù)處理：提高圖像質(zhì)量。

-圖像分割：將圖像分解為區(qū)域。

-圖像特征提?。禾崛￡P(guān)鍵信息。

-圖像分類：實現(xiàn)圖像識別。

2.答案：

-醫(yī)學(xué)