2025年影像處理技術(shù)題庫附答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種圖像增強方法屬于全局直方圖均衡化的改進版本？A.自適應(yīng)直方圖均衡化（AHE）B.高斯模糊C.雙邊濾波D.非局部均值去噪答案：A解析：自適應(yīng)直方圖均衡化（AHE）通過將圖像劃分為子區(qū)域并分別進行直方圖均衡化，解決了全局均衡化可能放大噪聲的問題，是全局方法的改進。2.在基于深度學(xué)習的圖像分割任務(wù)中，U-Net網(wǎng)絡(luò)的核心設(shè)計是？A.引入殘差連接B.對稱的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)與跳躍連接C.使用注意力機制D.采用多尺度特征融合答案：B解析：U-Net的關(guān)鍵在于編碼器（下采樣）和解碼器（上采樣）的對稱結(jié)構(gòu)，通過跳躍連接將低層細節(jié)特征與高層語義特征融合，提升分割精度。3.光流法用于視頻運動估計時，基本假設(shè)不包括？A.亮度恒定假設(shè)B.空間一致性假設(shè)C.時間連續(xù)性假設(shè)D.色彩不變假設(shè)答案：D解析：光流法的核心假設(shè)是亮度在相鄰幀保持不變（亮度恒定）、相鄰像素運動相似（空間一致）、短時間內(nèi)運動緩慢（時間連續(xù)），不涉及色彩不變。4.超分辨率重建中，ESRGAN相比SRGAN的主要改進是？A.引入殘差密集塊（RDB）B.采用最小二乘GAN損失C.增加判別器深度D.優(yōu)化感知損失函數(shù)答案：A解析：ESRGAN（EnhancedSRGAN）通過殘差密集塊（RDB）增強特征提取能力，同時使用相對論判別器，相比SRGAN在細節(jié)恢復(fù)上更優(yōu)。5.多模態(tài)影像融合中，最常見的異質(zhì)數(shù)據(jù)對是？A.RGB圖像與深度圖B.紅外圖像與SAR圖像C.醫(yī)學(xué)CT與MRID.無人機可見光與多光譜圖像答案：C解析：醫(yī)學(xué)影像中CT（解剖結(jié)構(gòu)）與MRI（軟組織對比度）的融合是典型異質(zhì)多模態(tài)任務(wù)，需解決模態(tài)差異大、配準復(fù)雜等問題。6.實時影像處理系統(tǒng)的關(guān)鍵性能指標不包括？A.處理延遲（Latency）B.峰值信噪比（PSNR）C.幀率（FPS）D.計算功耗（Power）答案：B解析：實時系統(tǒng)更關(guān)注延遲（決定響應(yīng)速度）、幀率（流暢度）、功耗（移動端/嵌入式場景），PSNR是圖像質(zhì)量評價指標，非實時性核心。7.視覺Transformer（ViT）處理圖像時，關(guān)鍵步驟是？A.直接輸入原始像素矩陣B.將圖像分塊并線性投影為詞嵌入（PatchEmbedding）C.使用卷積層提取局部特征D.僅通過前饋網(wǎng)絡(luò)完成分類答案：B解析：ViT將圖像分割為固定大小的Patch（如16×16），通過線性投影轉(zhuǎn)換為詞向量，再輸入Transformer的編碼器，突破了CNN的局部感受野限制。8.圖像隱私保護技術(shù)中，聯(lián)邦學(xué)習（FederatedLearning）的核心優(yōu)勢是？A.無需中央服務(wù)器B.本地訓(xùn)練模型參數(shù)，僅上傳更新C.支持跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合D.完全避免數(shù)據(jù)泄露答案：B解析：聯(lián)邦學(xué)習通過“本地訓(xùn)練-上傳參數(shù)更新-中央聚合”模式，避免原始數(shù)據(jù)傳輸，在保護隱私的同時利用多源數(shù)據(jù)提升模型性能。9.三維點云配準中，ICP（迭代最近點）算法的主要缺陷是？A.對初始位姿敏感B.計算復(fù)雜度低C.僅適用于稀疏點云D.無法處理旋轉(zhuǎn)對齊答案：A解析：ICP依賴初始位姿估計，若初始誤差過大易陷入局部最優(yōu)，需結(jié)合全局配準（如RANSAC）或深度學(xué)習方法（如DCP）優(yōu)化。10.視頻理解任務(wù)中，長視頻分析的主要挑戰(zhàn)是？A.時間跨度大，關(guān)鍵幀稀疏B.分辨率過高C.色彩空間不一致D.運動模糊嚴重答案：A解析：長視頻包含數(shù)小時內(nèi)容，關(guān)鍵事件分散，需解決時間建模（如Transformer的長序列處理）、關(guān)鍵幀檢測與上下文關(guān)聯(lián)等問題。二、填空題（每空2分，共20分）1.圖像去噪中，非局部均值（NLM）算法的核心思想是利用__________的相似性加權(quán)平均。答案：圖像塊2.對抗提供網(wǎng)絡(luò)（GAN）由__________和判別器兩部分組成。答案：提供器3.多尺度特征融合常用方法包括特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）、__________和ASPP（空洞空間金字塔池化）。答案：PANet（路徑聚合網(wǎng)絡(luò)）4.實時影像處理中，模型輕量化的常用技術(shù)有模型剪枝、__________和知識蒸餾。答案：量化5.醫(yī)學(xué)影像分割評價指標中，Dice系數(shù)的計算公式為2|A∩B|/(|A|+|B|)，其中A和B分別代表__________和預(yù)測分割區(qū)域。答案：真實分割區(qū)域6.光場成像技術(shù)通過記錄光線的__________和方向信息，實現(xiàn)后對焦功能。答案：位置7.視頻超分辨率中，基于光流的方法需先估計相鄰幀的__________，再進行幀間信息融合。答案：運動矢量8.三維重建中，NeRF（神經(jīng)輻射場）通過__________網(wǎng)絡(luò)將三維坐標與視角方向映射到顏色和密度。答案：多層感知（MLP）9.影像質(zhì)量評價的主觀方法包括MOS（平均主觀得分）和__________（如雙刺激連續(xù)質(zhì)量量表）。答案：DSCQS10.多模態(tài)學(xué)習中，跨模態(tài)對齊的關(guān)鍵是建立不同模態(tài)__________的語義關(guān)聯(lián)。答案：特征空間三、簡答題（每題8分，共40分）1.對比傳統(tǒng)圖像去噪方法（如均值濾波、中值濾波）與基于深度學(xué)習的去噪方法（如DnCNN）的差異。答案：傳統(tǒng)方法依賴手工設(shè)計的先驗（如均值濾波假設(shè)鄰域像素相似，中值濾波抑制椒鹽噪聲），計算簡單但泛化性差，難以適應(yīng)復(fù)雜噪聲類型（如混合噪聲、低光照噪聲）；深度學(xué)習方法（如DnCNN）通過數(shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)習噪聲分布與圖像結(jié)構(gòu)，利用卷積網(wǎng)絡(luò)提取多層次特征，能處理更復(fù)雜的噪聲場景，且在相同噪聲水平下峰值信噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）指標更優(yōu)，但依賴大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)，計算復(fù)雜度較高。2.簡述自注意力機制（Self-Attention）在影像處理中的作用及優(yōu)勢。答案：自注意力機制通過計算特征圖中任意兩個位置的相關(guān)性，為每個位置分配動態(tài)權(quán)重，捕捉長距離依賴關(guān)系。在影像處理中，其優(yōu)勢包括：①突破CNN局部感受野限制，直接建模全局上下文（如語義分割中遠距離像素的關(guān)聯(lián)）；②動態(tài)調(diào)整特征權(quán)重（如目標檢測中關(guān)注關(guān)鍵區(qū)域）；③支持可變長度輸入（如視頻幀序列），適應(yīng)性更強。3.分析多模態(tài)影像融合的主要挑戰(zhàn)及解決方案。答案：挑戰(zhàn)包括：①模態(tài)異質(zhì)性（如CT與MRI的成像原理不同，特征空間不匹配）；②數(shù)據(jù)對齊困難（不同模態(tài)分辨率、視角差異導(dǎo)致配準誤差）；③融合策略選擇（早期融合易丟失模態(tài)特有信息，晚期融合忽略模態(tài)間交互）。解決方案：①使用跨模態(tài)映射網(wǎng)絡(luò)（如CycleGAN）統(tǒng)一特征空間；②引入注意力機制（如門控融合單元）動態(tài)加權(quán)各模態(tài)貢獻；③采用多階段融合（如中間層特征交互+決策層融合）平衡信息保留與交互。4.解釋實時影像處理中“延遲優(yōu)化”的關(guān)鍵技術(shù)路徑。答案：延遲優(yōu)化需從算法與硬件協(xié)同設(shè)計入手：①算法層面：模型輕量化（剪枝、量化、知識蒸餾）減少計算量；采用高效網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如MobileNet的深度可分離卷積、ShuffleNet的通道混洗）；利用幀間冗余（如視頻處理中復(fù)用前幀計算結(jié)果）。②硬件層面：適配專用加速器（如GPU、NPU、TPU）的并行計算特性；優(yōu)化內(nèi)存訪問模式（減少數(shù)據(jù)搬運延遲）；采用流水線處理（如輸入解碼、特征提取、輸出渲染并行執(zhí)行）。5.說明基于深度學(xué)習的圖像超分辨率（SR）中“感知損失”的設(shè)計思想及優(yōu)勢。答案：感知損失不直接比較超分圖像與高分辨率圖像的像素差異（如L1/L2損失），而是通過預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如VGG）提取高層特征，計算特征空間的差異。優(yōu)勢：①更符合人眼感知（關(guān)注結(jié)構(gòu)、紋理而非像素級精確）；②緩解L2損失導(dǎo)致的圖像模糊問題（L2損失傾向于平均化差異，丟失高頻細節(jié)）；③能捕捉語義信息（如人臉超分中保留五官結(jié)構(gòu)），提升視覺質(zhì)量。四、綜合題（每題10分，共20分）1.設(shè)計一個基于深度學(xué)習的醫(yī)學(xué)影像（如MRI腦腫瘤）自動檢測系統(tǒng)，需詳細說明技術(shù)環(huán)節(jié)及各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)選擇。答案：系統(tǒng)設(shè)計分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、后處理與評估三部分。（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：①數(shù)據(jù)清洗（去除偽影、缺失切片）；②標準化（灰度歸一化、空間配準至標準模板）；③增強（旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、彈性形變、加高斯噪聲）解決樣本不平衡；④多模態(tài)融合（若使用CT+MRI，通過空間配準后拼接或并行輸入雙分支網(wǎng)絡(luò)）。（2）模型構(gòu)建：采用“檢測+分割”兩階段或單階段網(wǎng)絡(luò)。檢測階段用FasterR-CNN或YOLOv8（YOLO系列速度快，適合實時需求）定位腫瘤候選區(qū)域；分割階段用U-Net++（多尺度特征融合）或TransU-Net（Transformer與CNN結(jié)合，提升全局上下文建模）精確分割邊界。關(guān)鍵技術(shù)選擇：①使用注意力機制（如SE模塊）增強腫瘤區(qū)域特征；②引入級聯(lián)結(jié)構(gòu)（粗檢測→細分割）提升精度；③損失函數(shù)采用DiceLoss（針對分割）+FocalLoss（針對檢測，解決正負樣本不平衡）。（3）后處理與評估：①非極大值抑制（NMS）去除重復(fù)檢測框；②形態(tài)學(xué)操作（閉運算）平滑分割輪廓；③評估指標包括檢測的mAP（平均精度均值）、分割的Dice系數(shù)和IoU（交并比），同時進行臨床一致性驗證（與放射科醫(yī)生標注對比）。2.短視頻平臺需實現(xiàn)實時美顏算法（如磨皮、美白、瘦臉），分析其技術(shù)需求并設(shè)計核心算法流程。答案：技術(shù)需求：①低延遲（≤50ms，保證播放流暢）；②高魯棒性（適應(yīng)不同光照、膚色、角度）；③自然效果（避免“塑料感”）；④多設(shè)備適配（手機CPU/GPU/ISP）。核心算法流程：（1）人臉檢測與關(guān)鍵點定位：使用輕量級模型（如BlazeFace）實時檢測人臉位置，提取68/106個關(guān)鍵點（如眼、鼻、嘴、下頜輪廓），用于后續(xù)區(qū)域定位。（2）磨皮（皮膚平滑）：①區(qū)域分割（基于關(guān)鍵點劃分面部區(qū)域，排除眼、唇）；②導(dǎo)向濾波（保留邊緣的同時平滑皮膚）或基于深度學(xué)習的局部自適應(yīng)濾波（如GAN提供皮膚細節(jié)）；③控制參數(shù)（磨皮強度可調(diào)節(jié)，避免過度平滑丟失紋理）。（3）美白：①顏色空間轉(zhuǎn)換（RGB→YCrCb，僅調(diào)整亮