2026年圖像處理工程師資格考試試題及答案一、單項選擇題（共15題，每題2分，共30分）1.以下哪種圖像增強方法適用于改善低光照圖像的局部對比度，同時保留自然色調？A.全局直方圖均衡化B.自適應直方圖均衡化（CLAHE）C.伽馬校正D.高斯模糊答案：B解析：全局直方圖均衡化（A）會增強整體對比度，但可能導致過增強；伽馬校正（C）主要調整亮度非線性映射；高斯模糊（D）用于降噪。CLAHE通過限制局部直方圖的動態(tài)范圍，避免過增強，更適合低光照局部對比度優(yōu)化。2.已知RGB圖像中某像素值為（120,60,30），轉換為HSV空間后，色相（H）的近似值為多少？（提示：R≥G≥B）A.30°B.60°C.90°D.120°答案：A解析：HSV色相計算中，H=[60×(G-B)/(max-min)]，當R為最大值時（max=120，min=30，G-B=30），H=60×(30)/(90)=20°，但實際計算需考慮R≥G≥B時的修正。精確計算應為H=60×[(G-B)/(max-min)]=60×(30/90)=20°，但選項中最接近的是30°（可能因近似處理差異）。3.以下哪項不是深度學習圖像分割模型的典型結構？A.U-NetB.MaskR-CNNC.YOLOv8D.DeepLabv3+答案：C解析：YOLOv8（YouOnlyLookOnce）是目標檢測模型，核心是邊界框回歸；U-Net（醫(yī)學分割）、MaskR-CNN（實例分割）、DeepLabv3+（語義分割）均為分割模型。4.圖像去噪中，非局部均值（NLM）算法的核心思想是？A.利用像素鄰域的空間相似性B.利用圖像塊的非局部相似性C.基于稀疏表示的字典學習D.通過變換域（如DCT）閾值處理答案：B解析：NLM通過計算當前像素與圖像中所有相似塊的加權平均來降噪，強調非局部的塊相似性；A是雙邊濾波的思想，C是BM3D的部分思想，D是變換域去噪的通用方法。5.計算圖像峰值信噪比（PSNR）時，若圖像為8位灰度圖，最大像素值（MAX）應為？A.1B.255C.100D.65535答案：B解析：8位灰度圖的像素范圍是0-255，MAX=255；16位為65535，浮點圖像為1。二、多項選擇題（共5題，每題3分，共15分）1.以下哪些屬于圖像特征描述子？A.SIFTB.CannyC.ORBD.HOG答案：ACD解析：SIFT（尺度不變特征變換）、ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）、HOG（方向梯度直方圖）均為特征描述子；Canny是邊緣檢測算子，屬于特征檢測。2.圖像壓縮中，JPEG標準采用的關鍵技術包括？A.離散余弦變換（DCT）B.霍夫曼編碼C.運動估計D.量化答案：ABD解析：JPEG用于靜態(tài)圖像壓縮，核心是DCT變換、量化（減少高頻系數(shù)）、熵編碼（霍夫曼/算術編碼）；運動估計（C）是視頻壓縮（如H.264）的技術。3.以下哪些方法可用于圖像超分辨率重建？A.ESRGANB.SRCNNC.YOLOD.Bicubic插值答案：ABD解析：ESRGAN（增強型超分辨率生成對抗網絡）、SRCNN（超分辨率卷積網絡）是深度學習方法；Bicubic插值是傳統(tǒng)插值方法；YOLO是目標檢測模型。4.色彩空間轉換中，以下哪些轉換需要考慮白點和伽馬校正？A.RGB轉CMYKB.sRGB轉AdobeRGBC.RGB轉YUVD.RGB轉Lab答案：ABD解析：CMYK（印刷）、AdobeRGB（廣色域）、Lab（與設備無關）的轉換需考慮設備白點（如D65）和伽馬校正（如sRGB的2.2伽馬）；YUV（視頻編碼）主要關注亮度與色度分離，通常不涉及白點。5.以下哪些操作會改變圖像的空間分辨率？A.雙線性插值縮放B.中值濾波C.圖像裁剪D.高斯金字塔下采樣答案：ACD解析：縮放（A）和下采樣（D）直接改變分辨率；裁剪（C）通過截取區(qū)域間接改變有效分辨率；中值濾波（B）是鄰域操作，不改變像素數(shù)量。三、填空題（共10空，每空2分，共20分）1.圖像邊緣檢測中，Canny算子的步驟包括：高斯平滑、梯度計算、非極大值抑制、______和邊緣連接。答案：雙閾值檢測2.形態(tài)學圖像處理的基本運算包括膨脹、腐蝕、______和閉運算。答案：開運算3.深度學習中，用于圖像分類的經典模型VGGNet的核心設計是使用______的小卷積核（如3×3）替代大卷積核。答案：多個4.圖像質量評價中，SSIM（結構相似性）從亮度、對比度和______三個維度評估圖像相似性。答案：結構5.計算圖像梯度時，Sobel算子通過______模板分別計算水平和垂直方向的梯度。答案：3×36.視頻編碼中，I幀（關鍵幀）采用______編碼，P幀（前向預測幀）采用幀間預測和幀內編碼。答案：幀內7.超分辨率任務中，ESRGAN通過引入______模塊（如RRDB）增強特征提取能力。答案：殘差密集8.圖像去霧算法中，暗通道先驗（DarkChannelPrior）假設清晰圖像的局部區(qū)域中至少有一個顏色通道的像素值______。答案：趨近于09.計算圖像的結構相似性（SSIM）時，公式中的σ_xy表示參考圖像與失真圖像的______。答案：協(xié)方差10.醫(yī)學影像中，DICOM（數(shù)字影像與通信）標準主要用于______的存儲與傳輸。答案：醫(yī)學圖像四、簡答題（共4題，每題8分，共32分）1.簡述直方圖均衡化的原理及其局限性。答案：直方圖均衡化通過將圖像的灰度直方圖調整為均勻分布，增強對比度。原理是計算累積分布函數(shù)（CDF），將原灰度值映射到新灰度值（T(r)=L-1×CDF(r)）。局限性：①全局處理可能導致過增強（如背景噪聲放大）；②對局部細節(jié)提升有限；③不適用于已有均勻直方圖的圖像（無增強效果）。2.比較SIFT和ORB特征的優(yōu)缺點。答案：SIFT（尺度不變特征變換）優(yōu)點：尺度、旋轉、光照不變性強，特征描述子魯棒；缺點：計算復雜度高，實時性差。ORB（OrientedFAST+RotatedBRIEF）優(yōu)點：基于FAST關鍵點檢測（速度快），BRIEF描述子經方向校正（旋轉不變），計算效率高（約SIFT的100倍）；缺點：對大視角變化和劇烈光照變化魯棒性弱于SIFT。3.說明圖像去噪中BM3D（塊匹配3D濾波）的核心步驟。答案：BM3D分兩步：①協(xié)同濾波：將當前塊與圖像中相似塊分組，形成3D數(shù)組，通過變換域（如DCT）閾值處理去除噪聲；②Wiener濾波：利用第一步的結果作為先驗，對圖像進行更精細的加權濾波。核心是利用非局部塊相似性構建3D結構，結合變換域和統(tǒng)計濾波，平衡降噪與細節(jié)保留。4.解釋深度學習圖像分類中“遷移學習”的應用場景及優(yōu)勢。答案：應用場景：目標任務數(shù)據(jù)量少（如醫(yī)學影像）、計算資源有限時。優(yōu)勢：①預訓練模型（如在ImageNet上訓練的ResNet）已學習通用視覺特征（邊緣、紋理等），遷移后只需微調最后幾層，減少訓練時間；②避免從頭訓練的過擬合風險（小數(shù)據(jù)集下）；③利用大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練的特征表示，提升目標任務性能。五、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.一幅分辨率為1920×1080的8位灰度圖像，采用JPEG壓縮后碼流大小為2.4MB（1MB=10^6字節(jié)）。假設壓縮過程中量化表導致信息損失率為40%（即保留60%的原始信息），求壓縮比和壓縮后的平均碼率（單位：bpp，比特每像素）。答案：原始數(shù)據(jù)量：1920×1080×8bits=16,588,800bits=2,073,600bytes（2.0736MB）壓縮后數(shù)據(jù)量：2.4MB=2,400,000bytes壓縮比=原始數(shù)據(jù)量/壓縮后數(shù)據(jù)量=2.0736MB/2.4MB≈0.864（注：通常壓縮比>1，此處可能題目表述為“碼流大小”為壓縮后，需重新計算）正確計算：原始數(shù)據(jù)量=1920×1080×1字節(jié)=2,073,600字節(jié)（8位灰度圖每像素1字節(jié)）壓縮后數(shù)據(jù)量=2.4×10^6字節(jié)壓縮比=原始數(shù)據(jù)量/壓縮后數(shù)據(jù)量=2,073,600/2,400,000≈0.864（此情況為有損壓縮后數(shù)據(jù)量更大，可能題目中“碼流大小”應為壓縮后更小，假設題目中“2.4MB”為筆誤，應為0.4MB，則壓縮比=2.0736/0.4≈5.184）平均碼率（bpp）=壓縮后數(shù)據(jù)量×8bits/總像素數(shù)=2.4×10^6×8/(1920×1080)≈(19,200,000)/(2,073,600)≈9.26bpp（但8位圖像原始碼率為8bpp，壓縮后碼率更高不合理，故正確題目應為壓縮后碼流更小，如0.4MB，則bpp=0.4×10^6×8/(1920×1080)=3,200,000/2,073,600≈1.54bpp）（注：可能題目中“碼流大小”為壓縮后結果，正確計算應為：原始數(shù)據(jù)量=1920×1080×8=16,588,800bits=2,073,600bytes=2.0736MB；壓縮后為2.4MB，說明可能存在其他因素，或題目數(shù)據(jù)假設保留60%信息但碼流增大，此情況需按題目給定數(shù)據(jù)計算。）2.對5×5的灰度圖像（像素值如下）應用3×3中值濾波器，計算中心像素（第3行第3列）濾波后的結果。圖像矩陣：[25831][47926][31574][68295][13468]答案：中心像素（3,3）的鄰域為：第2行：792第3行：315第4行：682鄰域像素值展開：7,9,2,3,1,5,6,8,2→排序后：1,2,2,3,5,6,7,8,9→中值為第5個數(shù)（5）。因此，濾波后中心像素值為5。六、綜合應用題（共1題，23分）某醫(yī)院需對X光胸片進行增強處理，要求：①提升肺紋理細節(jié)；②抑制背景噪聲；③保持組織對比度。請設計一套圖像處理方案，包括預處理、增強、后處理步驟，并說明各步驟的技術選擇及原因。答案：方案設計：1.預處理：去噪與歸一化（5分）技術選擇：非局部均值（NLM）濾波或BM3D去噪。原因：X光胸片噪聲多為高斯噪聲或量子噪聲，NLM利用非局部相似塊加權平均，BM3D通過3D協(xié)同濾波，能在去噪的同時保留肺紋理等細節(jié)，優(yōu)于高斯濾波（模糊細節(jié)）或中值濾波（破壞線性結構）。補充：灰度歸一化（將像素值映射到0-255），消除不同設備的亮度差異，便于后續(xù)處理。2.增強：局部對比度提升與細節(jié)增強（10分）步驟1：自適應直方圖均衡化（CLAHE）。原因：全局直方圖均衡化可能放大背景噪聲，CLAHE通過分塊限制對比度，提升肺區(qū)域（局部）的對比度，同時避免過增強。步驟2：導向濾波（GuidedFilter）增強細節(jié)。原因：以CLAHE結果為輸入，原胸片為導向圖，導向濾波能保留邊緣（肺紋理）并平滑平坦區(qū)域（背景），進一步突出細節(jié)。步驟3：基于拉普拉斯算子的銳化。原因：拉普拉斯算子對邊緣敏感，通過圖像與拉普拉斯圖像的加權和（原圖+α×拉普拉斯