2025年圖像銳化試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種圖像處理操作的核心目標(biāo)與圖像銳化最接近？A.高斯模糊B.中值濾波C.邊緣檢測D.直方圖均衡化2.拉普拉斯銳化算子的本質(zhì)是對圖像的哪種數(shù)學(xué)運(yùn)算？A.一階微分B.二階微分C.積分運(yùn)算D.頻域高通濾波3.使用Sobel算子進(jìn)行銳化時(shí)，若圖像某像素點(diǎn)的水平梯度Gx=8，垂直梯度Gy=6，則該點(diǎn)的梯度幅值約為？A.10B.14C.48D.24.非局部均值銳化（NLM）與傳統(tǒng)鄰域銳化的主要區(qū)別在于？A.僅使用像素自身灰度值B.利用全局相似區(qū)域的加權(quán)平均C.僅處理高頻分量D.完全忽略噪聲影響5.在頻域銳化中，理想高通濾波器的主要缺陷是？A.計(jì)算復(fù)雜度高B.會引入振鈴效應(yīng)C.無法保留低頻信息D.僅適用于二值圖像6.各向異性擴(kuò)散銳化（Perona-Malik模型）中，擴(kuò)散系數(shù)的設(shè)計(jì)關(guān)鍵是？A.與圖像梯度成正相關(guān)B.與圖像梯度成負(fù)相關(guān)C.保持恒定值D.僅依賴像素位置坐標(biāo)7.以下哪種銳化方法最容易導(dǎo)致“過銳化”偽影？A.基于梯度的線性銳化B.自適應(yīng)銳化（根據(jù)局部對比度調(diào)整參數(shù)）C.深度學(xué)習(xí)端到端銳化模型D.拉普拉斯銳化結(jié)合高斯模糊（UnsharpMasking）8.醫(yī)學(xué)影像銳化時(shí)，對軟組織邊界的處理需特別關(guān)注的是？A.增強(qiáng)所有高頻細(xì)節(jié)B.避免破壞連續(xù)解剖結(jié)構(gòu)C.最大化梯度幅值D.優(yōu)先銳化骨組織邊緣9.基于深度學(xué)習(xí)的圖像銳化模型中，常用的損失函數(shù)不包括？A.L1損失B.感知損失（PerceptualLoss）C.交叉熵?fù)p失D.結(jié)構(gòu)相似性損失（SSIM）10.當(dāng)圖像存在強(qiáng)噪聲時(shí)，直接應(yīng)用銳化會導(dǎo)致？A.噪聲被抑制B.噪聲被增強(qiáng)C.圖像整體變亮D.邊緣更平滑二、填空題（每空2分，共20分）1.圖像銳化的核心目的是增強(qiáng)圖像中的________和________信息。2.拉普拉斯算子具有________特性，即對各個(gè)方向的邊緣響應(yīng)一致。3.Sobel算子包含兩個(gè)3×3模板，分別用于計(jì)算________梯度和________梯度。4.UnsharpMasking（非銳化掩模）的基本公式為：銳化后圖像=原圖像+k×（原圖像________），其中k為銳化強(qiáng)度系數(shù)。5.頻域銳化通過抑制________分量、增強(qiáng)________分量實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)增強(qiáng)。6.各向異性擴(kuò)散銳化中，擴(kuò)散過程在均勻區(qū)域________（填“快”或“慢”），在邊緣區(qū)域________（填“快”或“慢”）。7.深度學(xué)習(xí)銳化模型中，常用________層提取多尺度特征，________層融合上下文信息。三、簡答題（每題8分，共32分）1.簡述梯度銳化與拉普拉斯銳化的本質(zhì)區(qū)別及適用場景。2.說明UnsharpMasking（UM）銳化的基本步驟，并解釋其為何能在增強(qiáng)邊緣的同時(shí)抑制部分噪聲。3.各向異性擴(kuò)散銳化相比傳統(tǒng)線性銳化的優(yōu)勢是什么？其擴(kuò)散系數(shù)設(shè)計(jì)需滿足哪些條件？4.列舉深度學(xué)習(xí)圖像銳化模型常見的兩類架構(gòu)，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。四、計(jì)算題（每題10分，共20分）1.已知5×5灰度圖像局部區(qū)域如下（像素值范圍0-255）：```10121518201113161921141720222416192225271821242730```使用3×3Sobel算子（水平模板：[[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]]，垂直模板：[[-1,-2,-1],[0,0,0],[1,2,1]]）計(jì)算中心點(diǎn)（第三行第三列，坐標(biāo)(2,2)，從0開始計(jì)數(shù)）的水平梯度Gx、垂直梯度Gy及梯度幅值（保留整數(shù)）。2.某8位灰度圖像經(jīng)拉普拉斯算子處理后得到Δf(x,y)，其中某3×3區(qū)域的Δf值為：```-53-22104-16-3```原圖像對應(yīng)區(qū)域的灰度值為：```120122125123128130121126129```若采用銳化公式f_sharp(x,y)=f(x,y)k×Δf(x,y)（k=0.5），計(jì)算銳化后中心像素（第二行第二列）的灰度值，并判斷是否需要進(jìn)行灰度截?cái)啵?-255）。五、綜合題（每題9分，共18分）1.針對航拍圖像的銳化需求（存在運(yùn)動模糊和高斯噪聲），設(shè)計(jì)一個(gè)包含預(yù)處理、銳化、后處理的完整流程，并說明各步驟的作用及參數(shù)選擇依據(jù)。2.近年來基于Transformer的圖像銳化模型逐漸興起，對比傳統(tǒng)CNN模型，分析其在長距離依賴建模、計(jì)算效率、小樣本學(xué)習(xí)能力方面的優(yōu)勢與不足，并提出可能的改進(jìn)方向。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.A4.B5.B6.B7.A8.B9.C10.B二、填空題1.邊緣；細(xì)節(jié)2.各向同性3.水平；垂直4.高斯模糊圖像5.低頻；高頻6.快；慢7.卷積；注意力（或Transformer）三、簡答題1.本質(zhì)區(qū)別：梯度銳化基于一階微分（反映灰度變化率），對邊緣方向敏感；拉普拉斯銳化基于二階微分（反映灰度變化的曲率），對邊緣的突變點(diǎn)更敏感且無方向選擇性。適用場景：梯度銳化適合需要保留邊緣方向信息的場景（如紋理分析）；拉普拉斯銳化適合增強(qiáng)細(xì)小細(xì)節(jié)和各向同性邊緣（如醫(yī)學(xué)細(xì)胞圖像）。2.基本步驟：①對原圖像進(jìn)行高斯模糊得到模糊圖像；②計(jì)算原圖像與模糊圖像的差值（得到“掩?！保虎蹖⒀谀０幢壤齥疊加到原圖像。抑制噪聲的原因：高斯模糊會平滑噪聲，因此掩模中的噪聲分量被削弱，疊加后主要增強(qiáng)未被模糊的邊緣細(xì)節(jié)。3.優(yōu)勢：傳統(tǒng)線性銳化（如拉普拉斯）在增強(qiáng)邊緣的同時(shí)會放大噪聲，各向異性擴(kuò)散通過自適應(yīng)調(diào)整擴(kuò)散系數(shù)，在均勻區(qū)域（噪聲主導(dǎo)）快速平滑，在邊緣區(qū)域（細(xì)節(jié)主導(dǎo)）減緩擴(kuò)散，實(shí)現(xiàn)“保邊去噪+銳化”的聯(lián)合效果。擴(kuò)散系數(shù)需滿足：①在梯度小的區(qū)域（均勻區(qū)）取值大（加速擴(kuò)散）；②在梯度大的區(qū)域（邊緣區(qū)）取值?。ㄒ种茢U(kuò)散）；③函數(shù)需連續(xù)可導(dǎo)（保證數(shù)值穩(wěn)定性）。4.兩類架構(gòu)：①全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）：通過多個(gè)卷積層提取多尺度特征，上采樣恢復(fù)分辨率。優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算效率高，適合實(shí)時(shí)處理；缺點(diǎn)：感受野有限，長距離依賴建模能力弱。②U-Net及其變體：采用編解碼結(jié)構(gòu)+跳躍連接。優(yōu)點(diǎn)：保留多尺度細(xì)節(jié)，上下文信息融合好；缺點(diǎn)：參數(shù)量大，對小樣本數(shù)據(jù)易過擬合。四、計(jì)算題1.中心點(diǎn)坐標(biāo)(2,2)，對應(yīng)原圖像中值為20（第三行第三列）。水平梯度計(jì)算：Gx=(-1×14+0×17+1×22)+(-2×11+0×13+2×19)+(-1×10+0×12+1×18)=(-14+22)+(-22+38)+(-10+18)=8+16+8=32垂直梯度計(jì)算：Gy=(-1×10+(-2)×12+(-1)×15)+(0×11+0×13+0×16)+(1×14+2×17+1×20)=(-10-24-15)+0+(14+34+20)=(-49)+68=19梯度幅值=√(322+192)≈√(1024+361)=√1385≈37（保留整數(shù)）2.中心像素原灰度值f(x,y)=128，Δf(x,y)=10（第二行第二列）。銳化后值=1280.5×10=128-5=123。123在0-255范圍內(nèi)，無需截?cái)?。五、綜合題1.流程設(shè)計(jì)：①預(yù)處理：a.運(yùn)動模糊去除：使用維納濾波（已知模糊核時(shí)）或盲去卷積（未知模糊核時(shí)），參數(shù)根據(jù)模糊長度/角度估計(jì)；b.噪聲抑制：采用非局部均值（NLM）或BM3D，參數(shù)（如相似塊大小、濾波強(qiáng)度）根據(jù)噪聲方差調(diào)整（如σ=15時(shí)取h=10）。②銳化：a.粗銳化：使用UnsharpMasking（UM），高斯模糊半徑r=3（平衡細(xì)節(jié)保留與噪聲放大），k=0.8（避免過銳化）；b.精細(xì)銳化：基于邊緣引導(dǎo)的自適應(yīng)銳化（如梯度倒數(shù)加權(quán)），對高對比度邊緣（如建筑物）降低k值，對低對比度邊緣（如植被）提高k值。③后處理：a.灰度截?cái)啵?-255）防止溢出；b.局部對比度增強(qiáng)（CLAHE），參數(shù)（塊大小8×8，裁剪限制2.0）提升暗區(qū)細(xì)節(jié)。2.Transformer與CNN對比：優(yōu)勢：①長距離依賴建模：Transformer通過自注意力機(jī)制直接捕捉全局像素間關(guān)系（如航拍圖像中跨區(qū)域的細(xì)小邊緣），CNN依賴逐層堆疊擴(kuò)大感受野，效率較低；②小樣本學(xué)習(xí)：可通過預(yù)訓(xùn)練（如ViT）遷移特征，對標(biāo)注數(shù)據(jù)需求低于CNN；③可解釋性：注意力圖直觀顯示模型關(guān)注的銳化區(qū)域。不足：①計(jì)算效率：全局注意力的時(shí)間復(fù)雜度為O(N2)（N為像素?cái)?shù)）