2025年大學(xué)《聲學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——噪聲信號(hào)在圖像處理中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、1.簡(jiǎn)述圖像噪聲的來(lái)源，并列舉至少三種常見(jiàn)的圖像噪聲類型。2.解釋信噪比（SNR）的含義，并說(shuō)明其在圖像質(zhì)量評(píng)估中的作用。3.比較中值濾波和均值濾波在處理椒鹽噪聲和Gaussian噪聲時(shí)的不同效果，并簡(jiǎn)述原因。二、4.描述傅里葉變換在圖像噪聲處理中的應(yīng)用原理。為什么通常需要在頻域進(jìn)行濾波處理噪聲？5.簡(jiǎn)要說(shuō)明小波變換去噪的基本思想，并指出其在處理哪些類型噪聲時(shí)可能更具優(yōu)勢(shì)。6.什么是非局部均值（NL-Means）算法？它與傳統(tǒng)的局部濾波方法（如均值濾波、中值濾波）相比，主要思想是什么？三、7.噪聲會(huì)從哪些方面影響醫(yī)學(xué)超聲圖像的質(zhì)量？針對(duì)醫(yī)學(xué)超聲圖像中的典型噪聲（如相干斑噪聲），可以采用哪些基本的去噪策略？8.聲納圖像（SonarImage）常受到強(qiáng)烈的相干斑噪聲干擾，簡(jiǎn)述相干斑噪聲的特點(diǎn)，并介紹一種用于抑制相干斑噪聲的典型濾波方法及其原理。9.在圖像處理中，如何定義“噪聲魯棒性”？為什么在目標(biāo)檢測(cè)等應(yīng)用中需要考慮算法的噪聲魯棒性？四、10.假設(shè)一原始圖像的信噪比（SNR）為30dB，經(jīng)過(guò)某種去噪處理后，圖像的信噪比提升到40dB。請(qǐng)計(jì)算去噪處理后的圖像與原始圖像的信噪比改善量（以dB為單位）。11.描述將聲學(xué)信號(hào)處理中的自適應(yīng)濾波思想應(yīng)用于圖像去噪的可能性。簡(jiǎn)要說(shuō)明其基本思路和可能面臨的挑戰(zhàn)。12.結(jié)合你所學(xué)知識(shí)，簡(jiǎn)述在處理包含環(huán)境噪聲影響拍攝的遙感圖像時(shí)，進(jìn)行噪聲處理的主要考慮因素以及可能采用的技術(shù)路線。試卷答案一、1.答案：圖像噪聲的來(lái)源包括傳感器噪聲（如熱噪聲、散粒噪聲）、傳輸過(guò)程中的干擾、量化誤差、大氣或環(huán)境干擾（如光照變化、氣流）等。常見(jiàn)的圖像噪聲類型有：加性高斯白噪聲（GaussianNoise）、乘性伽馬噪聲（RayleighNoise）、椒鹽噪聲（Salt-and-PepperNoise）、泊松噪聲（PoissonNoise）、混合噪聲等。解析思路：第一步，列舉圖像噪聲的常見(jiàn)物理和數(shù)字來(lái)源。第二步，列舉并簡(jiǎn)要說(shuō)明幾種典型的噪聲模型類型，區(qū)分加性/乘性、單峰/雙峰/脈沖等特性。2.答案：信噪比（SNR）是指圖像信號(hào)功率與噪聲功率的比值，通常用分貝（dB）表示，計(jì)算公式為SNR=10*log10(信號(hào)功率/噪聲功率)。在圖像質(zhì)量評(píng)估中，SNR是衡量圖像信息含量和純凈度的重要指標(biāo)，SNR越高，表示圖像中的噪聲越少，信號(hào)質(zhì)量越好，圖像細(xì)節(jié)越清晰。解析思路：第一步，給出SNR的定義，強(qiáng)調(diào)是功率比值。第二步，寫出常用計(jì)算公式。第三步，闡述SNR在圖像質(zhì)量評(píng)估中的核心作用，即反映信號(hào)純度、信息量和清晰度，并指出高SNR對(duì)應(yīng)高質(zhì)量圖像。3.答案：均值濾波對(duì)Gaussian噪聲效果較好，因?yàn)樗芷交珿aussian分布的噪聲，但會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)；對(duì)椒鹽噪聲效果較差，因?yàn)榻符}噪聲是離散的脈沖，均值運(yùn)算無(wú)法有效抑制。中值濾波對(duì)椒鹽噪聲效果顯著，因?yàn)樗镁植苦徲虻闹兄荡嫦袼刂?，能有效濾除脈沖噪聲；對(duì)Gaussian噪聲的平滑效果不如均值濾波，但能較好地保留圖像邊緣。解析思路：第一步，分別分析均值濾波對(duì)兩種噪聲的作用機(jī)制和效果（平滑Gaussian，模糊圖像；濾除椒鹽，效果差）。第二步，分別分析中值濾波對(duì)兩種噪聲的作用機(jī)制和效果（濾除椒鹽，效果好；平滑Gaussian，效果不如均值，但保邊）。關(guān)鍵在于理解兩種濾波器的數(shù)學(xué)特性（平均vs中值）與噪聲特性的匹配。二、4.答案：傅里葉變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，噪聲通常表現(xiàn)為頻域中特定頻率范圍（如高頻）的分量。在頻域進(jìn)行濾波處理噪聲，可以通過(guò)在噪聲所在的頻率區(qū)域設(shè)置零點(diǎn)（低通濾波）或衰減（帶阻濾波）來(lái)抑制噪聲，而保留圖像主要信息的頻率分量。這種方法尤其適用于噪聲頻率特征明顯的場(chǎng)景，可以實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的噪聲抑制。解析思路：第一步，說(shuō)明傅里葉變換的作用是域轉(zhuǎn)換（空間域到頻域）。第二步，指出噪聲在頻域通常具有可識(shí)別的頻率特征（常在高頻）。第三步，解釋頻域?yàn)V波的原理：通過(guò)修改噪聲頻率分量的幅度或相位（如置零、衰減）來(lái)抑制噪聲，同時(shí)保留信號(hào)頻率分量。第四步，點(diǎn)明頻域?yàn)V波的優(yōu)勢(shì)在于針對(duì)性強(qiáng)。5.答案：小波變換去噪的基本思想是利用小波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性，認(rèn)為圖像信號(hào)的小波系數(shù)絕對(duì)值較大，而噪聲的小波系數(shù)絕對(duì)值較小。通過(guò)設(shè)定閾值，將小波系數(shù)的絕對(duì)值小于閾值的系數(shù)置零（硬閾值）或?qū)⑵渌p（軟閾值），從而達(dá)到去噪目的。小波變換具有多分辨率特性，可以在不同尺度上分析圖像，對(duì)于去除脈沖噪聲和保留圖像細(xì)節(jié)具有優(yōu)勢(shì)。解析思路：第一步，點(diǎn)明核心思想：區(qū)分信號(hào)和噪聲的小波系數(shù)特性（信號(hào)系數(shù)大，噪聲系數(shù)?。?。第二步，解釋基本流程：基于閾值處理小波系數(shù)（閾值選擇、置零或衰減）。第三步，提及小波變換的關(guān)鍵特性（多分辨率分析）及其帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)（如同時(shí)去噪和保邊）。6.答案：非局部均值（NL-Means）算法是一種基于相似性的圖像去噪方法。它認(rèn)為圖像中一個(gè)像素的值，應(yīng)該由圖像中所有與其鄰域相似的像素值的加權(quán)平均來(lái)估計(jì)。這里的“相似性”不僅考慮空間鄰近性，更考慮像素鄰域內(nèi)容的相似性。與傳統(tǒng)局部濾波（如中值濾波）只考慮空間鄰域不同，NL-Means利用了圖像的冗余信息，通過(guò)尋找全局范圍內(nèi)的相似塊來(lái)加權(quán)平均，從而能更有效地去除噪聲，同時(shí)更好地保持圖像細(xì)節(jié)。解析思路：第一步，定義NL-Means：基于相似性的全局加權(quán)平均去噪。第二步，解釋相似性的衡量標(biāo)準(zhǔn)：不僅看空間鄰近，更要看鄰域內(nèi)容的相似度。第三步，與傳統(tǒng)局部濾波（僅考慮空間鄰域）進(jìn)行對(duì)比，突出NL-Means利用全局信息、利用圖像冗余、去噪效果好、細(xì)節(jié)保持能力強(qiáng)的特點(diǎn)。三、7.答案：噪聲會(huì)從以下方面影響醫(yī)學(xué)超聲圖像質(zhì)量：降低圖像對(duì)比度，使組織結(jié)構(gòu)模糊不清；增加圖像偽影，干擾醫(yī)生對(duì)病灶的判讀；掩蓋微小病變，影響診斷準(zhǔn)確性；增加視覺(jué)疲勞。針對(duì)醫(yī)學(xué)超聲圖像中的相干斑噪聲（強(qiáng)相關(guān)噪聲），可以采用的傳統(tǒng)去噪策略包括：中值濾波、非局部均值（NL-Means）濾波、空間自適應(yīng)濾波（如Kuan濾波）、基于小波變換的去噪方法等。解析思路：第一步，列舉噪聲對(duì)超聲圖像質(zhì)量的具體負(fù)面影響（對(duì)比度、偽影、病灶、疲勞）。第二步，點(diǎn)明醫(yī)學(xué)超聲圖像中的典型噪聲類型（相干斑噪聲）。第三步，列舉并簡(jiǎn)要提及幾種用于抑制相干斑噪聲的傳統(tǒng)濾波方法類別。8.答案：相干斑噪聲是聲納圖像中的主要噪聲，其特點(diǎn)是在均勻區(qū)域呈現(xiàn)散粒狀斑點(diǎn)紋理，且斑點(diǎn)強(qiáng)度與回波信號(hào)強(qiáng)度成正比，具有空間相關(guān)性。抑制相干斑噪聲的典型濾波方法是相干斑抑制算法，其中一種代表性方法是MUSIC（多信號(hào)分類）算法的變種或基于統(tǒng)計(jì)模型的濾波方法（如基于高斯或拉普拉斯模型的濾波）。其原理通常涉及估計(jì)相干斑的統(tǒng)計(jì)特性（如功率譜密度），并在輸出圖像中減去或抑制這些估計(jì)的相干斑分量，從而增強(qiáng)目標(biāo)回波信號(hào)。解析思路：第一步，描述相干斑噪聲的定義和視覺(jué)特征（斑點(diǎn)、與信號(hào)強(qiáng)度相關(guān)、空間相關(guān)）。第二步，指出抑制該噪聲的典型方法類別（相干斑抑制算法）。第三步，舉例說(shuō)明一種具體方法（如MUSIC變種或統(tǒng)計(jì)模型濾波），并簡(jiǎn)述其基本原理（估計(jì)噪聲特性并抑制）。9.答案：噪聲魯棒性是指圖像處理算法在輸入數(shù)據(jù)中存在噪聲或誤差時(shí)，仍然能夠保持其輸出結(jié)果穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性的能力。在目標(biāo)檢測(cè)等應(yīng)用中需要考慮算法的噪聲魯棒性，因?yàn)閷?shí)際采集的圖像（如來(lái)自監(jiān)控、遙感、醫(yī)學(xué)成像）往往不可避免地含有各種噪聲，如果算法缺乏魯棒性，噪聲會(huì)嚴(yán)重干擾目標(biāo)特征提取和分類，導(dǎo)致檢測(cè)率低、誤檢率高，影響應(yīng)用效果。解析思路：第一步，定義噪聲魯棒性（算法在噪聲下仍穩(wěn)定準(zhǔn)確）。第二步，說(shuō)明為什么在目標(biāo)檢測(cè)中重要（實(shí)際圖像含噪聲是常態(tài)）。第三步，闡述缺乏魯棒性的后果（特征提取受干擾、導(dǎo)致檢測(cè)性能差）。四、10.答案：信噪比改善量=SNR_處理后-SNR_原始=40dB-30dB=10dB。解析思路：直接應(yīng)用題目給出的原始和處理后信噪比數(shù)值，進(jìn)行簡(jiǎn)單的減法運(yùn)算即可得到改善量。11.答案：將聲學(xué)信號(hào)處理中的自適應(yīng)濾波思想應(yīng)用于圖像去噪的可能性在于，自適應(yīng)濾波的核心在于根據(jù)信號(hào)的局部特性調(diào)整濾波器參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同頻率或模式信號(hào)的適應(yīng)性處理。在圖像去噪中，可以借鑒這一思想，設(shè)計(jì)濾波器（如自適應(yīng)閾值、自適應(yīng)濾波核），使其能夠根據(jù)圖像局部區(qū)域的噪聲水平和紋理特征，動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值大小或?yàn)V波強(qiáng)度，從而在抑制噪聲的同時(shí)，更好地保護(hù)圖像邊緣和細(xì)節(jié)。面臨的挑戰(zhàn)包括：計(jì)算復(fù)雜度較高；如何有效估計(jì)圖像局部特性并快速調(diào)整參數(shù)；對(duì)參數(shù)選擇和自適應(yīng)策略的依賴性等。解析思路：第一步，解釋自適應(yīng)濾波的核心思想（根據(jù)局部特性調(diào)整參數(shù)）。第二步，說(shuō)明如何借鑒到圖像去噪（設(shè)計(jì)能動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)的濾波器，適應(yīng)局部噪聲和紋理）。第三步，指出可能面臨的挑戰(zhàn)（計(jì)算復(fù)雜度、參數(shù)估計(jì)、策略依賴性）。12.答案：處理包含環(huán)境噪聲影響拍攝的遙感圖像時(shí)，進(jìn)行噪聲處理的主要考慮因素包括：噪聲類型和特性（如傳感器噪聲類型、光照變化引入的噪聲模式）；圖像內(nèi)容（如地物類型、紋理復(fù)雜度）；對(duì)圖像后續(xù)應(yīng)用的要求（如分類、測(cè)繪制圖需要高精度，目標(biāo)檢測(cè)對(duì)邊緣清晰度要求高）。可能采用的技術(shù)路線：首先進(jìn)行噪聲識(shí)別與評(píng)估；然后根據(jù)噪聲特性和圖像內(nèi)容選擇合適的預(yù)處理方法（如去條帶、去霧）；接著應(yīng)用針對(duì)性的去噪算法（如針對(duì)Gaussian噪聲的高