2026年圖像處理試題及答案一、單項選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.對于分辨率為2048×1536的8位灰度圖像，其不壓縮存儲時的文件大小約為（）。A.3MBB.4MBC.5MBD.6MB答案：B解析：圖像存儲容量計算公式為：分辨率（寬×高）×位深（bit）/8（轉(zhuǎn)換為字節(jié)）。本題中，2048×1536=3,145,728像素，8位灰度即每位像素占8bit，總字節(jié)數(shù)為3,145,728×8/8=3,145,728字節(jié)≈3MB？但需注意單位換算：1MB=1024×1024字節(jié)≈1,048,576字節(jié)，因此3,145,728÷1,048,576≈3MB？實際計算中可能存在誤差。但更準確的計算是2048×1536=3,145,728像素，8位=1字節(jié)/像素，總大小為3,145,728字節(jié)=3MB（近似）。但選項中B為4MB，可能題目設(shè)定位深為8位但考慮其他因素？或題目可能存在筆誤。實際正確計算應(yīng)為3,145,728字節(jié)=3×1024×1024=3MB（精確值為3MB），但可能題目選項設(shè)計為B，需確認。（注：經(jīng)復(fù)核，正確計算應(yīng)為2048×1536×8bit=2048×1536×1Byte=3,145,728Byte=3,145,728÷(1024×1024)=3MB，因此正確選項應(yīng)為A?？赡茴}目存在設(shè)計誤差，此處以正確計算為準，答案應(yīng)為A。）2.以下哪種操作會改變圖像的動態(tài)范圍？（）A.均值濾波B.直方圖均衡化C.中值濾波D.高斯模糊答案：B解析：動態(tài)范圍指圖像中最大和最小灰度值的差值。直方圖均衡化通過重新分布灰度值，將原圖像較窄的灰度范圍拉伸到整個0-255區(qū)間，因此會改變動態(tài)范圍。其他選項中，均值濾波、中值濾波、高斯模糊均屬于平滑操作，主要影響噪聲或細節(jié)，不改變整體灰度范圍。3.在RGB顏色空間中，純綠色的數(shù)值表示為（）。A.(255,0,0)B.(0,255,0)C.(0,0,255)D.(255,255,0)答案：B解析：RGB顏色空間中，紅、綠、藍三通道分別對應(yīng)三個分量，純綠色即綠色通道最大（255），紅、藍通道為0，因此選B。4.以下邊緣檢測算子中，對噪聲最敏感的是（）。A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Roberts算子D.Canny算子答案：C解析：Roberts算子基于2×2模板，僅計算對角線像素差，對噪聲非常敏感；Sobel和Prewitt使用3×3模板，對噪聲有一定抑制；Canny算子包含高斯平滑步驟，抗噪能力最強。5.圖像二值化時，Otsu算法的核心是（）。A.尋找灰度直方圖的雙峰之間的谷底B.最小化類間方差C.最大化類間方差D.固定閾值分割答案：C解析：Otsu算法（大津法）通過計算不同閾值下前景和背景的類間方差，選擇使類間方差最大的閾值作為最優(yōu)分割閾值，因此核心是最大化類間方差。6.以下壓縮編碼方法中，屬于無損壓縮的是（）。A.JPEGB.PNGC.JPEG2000D.MPEG答案：B解析：PNG（可移植網(wǎng)絡(luò)圖形）采用LZ77算法和赫夫曼編碼，支持無損壓縮；JPEG、JPEG2000（部分模式）、MPEG均為有損壓縮。7.在頻域濾波中，理想低通濾波器的主要缺點是（）。A.計算復(fù)雜度高B.會產(chǎn)生振鈴效應(yīng)C.無法保留細節(jié)D.對高頻噪聲抑制不足答案：B解析：理想低通濾波器在頻域截止頻率處有陡峭的過渡帶，其沖激響應(yīng)在空間域表現(xiàn)為sinc函數(shù)，會導(dǎo)致圖像邊緣出現(xiàn)振鈴效應(yīng)（Gibbs現(xiàn)象）。8.SIFT特征的主要優(yōu)勢是（）。A.計算速度快B.對旋轉(zhuǎn)、尺度、亮度變化具有不變性C.特征點數(shù)量少D.僅適用于灰度圖像答案：B解析：SIFT（尺度不變特征變換）通過構(gòu)建尺度空間、檢測極值點、計算主方向及描述子，實現(xiàn)了對旋轉(zhuǎn)、尺度、亮度變化的不變性，是其核心優(yōu)勢。9.圖像超分辨率重建的目標是（）。A.減少圖像噪聲B.從低分辨率圖像恢復(fù)高分辨率細節(jié)C.壓縮圖像文件大小D.增強圖像對比度答案：B解析：超分辨率（SR）技術(shù)旨在通過算法（如插值、深度學(xué)習(xí)）將低分辨率（LR）圖像重建為高分辨率（HR）圖像，恢復(fù)丟失的細節(jié)。10.在深度學(xué)習(xí)圖像分類任務(wù)中，卷積層的主要作用是（）。A.降維B.提取局部特征C.全連接語義信息D.歸一化數(shù)據(jù)答案：B解析：卷積層通過滑動卷積核提取圖像局部區(qū)域的紋理、邊緣等特征，是深度學(xué)習(xí)中特征提取的核心操作。二、填空題（共10題，每題2分，共20分）1.圖像數(shù)字化過程包括采樣和______兩個關(guān)鍵步驟。答案：量化2.灰度圖像的直方圖表示圖像中______的分布情況。答案：各灰度級像素數(shù)量3.中值濾波對______噪聲（如椒鹽噪聲）具有良好的抑制效果。答案：脈沖4.顏色空間YCbCr中，Y表示______分量。答案：亮度5.圖像配準的核心是找到兩幅圖像之間的______變換參數(shù)（如平移、旋轉(zhuǎn)、縮放）。答案：幾何6.離散余弦變換（DCT）在______壓縮標準中被廣泛應(yīng)用（如JPEG）。答案：圖像7.霍夫變換常用于檢測圖像中的______（如直線、圓）。答案：幾何形狀8.深度學(xué)習(xí)中，用于圖像分割的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是______（如U-Net）。答案：編碼器-解碼器9.圖像去模糊的關(guān)鍵是估計模糊核（PSF）并進行______操作。答案：逆濾波（或盲去卷積）10.評價圖像質(zhì)量的客觀指標中，______（SSIM）綜合考慮了亮度、對比度和結(jié)構(gòu)相似性。答案：結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)三、簡答題（共5題，每題8分，共40分）1.簡述高斯濾波與中值濾波的區(qū)別，并說明各自的適用場景。答案：高斯濾波是線性平滑濾波器，基于高斯核函數(shù)對鄰域像素加權(quán)平均，通過調(diào)整高斯核的標準差（σ）控制平滑程度。其適用于抑制高斯噪聲（如相機傳感器噪聲），但會模糊圖像邊緣。中值濾波是非線性濾波器，通過取鄰域像素的中值替換中心像素值，對脈沖噪聲（如椒鹽噪聲）抑制效果顯著，且能較好保留邊緣細節(jié)。適用場景：高斯濾波用于高斯噪聲環(huán)境下的平滑；中值濾波用于處理椒鹽噪聲或需要保留邊緣的場景。2.說明圖像二值化的常用方法及各自的適用條件。答案：常用方法包括：（1）固定閾值法：設(shè)定一個全局閾值，將圖像分為黑白兩部分。適用于目標與背景灰度差異明顯、光照均勻的場景（如文檔掃描）。（2）Otsu算法（大津法）：通過最大化類間方差自動確定最優(yōu)閾值，適用于直方圖呈現(xiàn)雙峰分布（目標和背景灰度區(qū)分明顯）的圖像。（3）自適應(yīng)閾值法（如局部閾值）：根據(jù)像素鄰域的局部灰度特性動態(tài)調(diào)整閾值，適用于光照不均勻或背景灰度變化較大的場景（如自然場景文本提?。＃?）基于區(qū)域的閾值法：結(jié)合圖像區(qū)域信息（如紋理、形狀）確定閾值，適用于復(fù)雜背景下的目標分割。3.比較SIFT特征與ORB特征的優(yōu)缺點。答案：SIFT特征的優(yōu)點：對旋轉(zhuǎn)、尺度、亮度變化具有不變性，特征描述子魯棒性強；缺點：計算復(fù)雜度高，特征提取速度慢，不適用于實時應(yīng)用。ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征的優(yōu)點：基于FAST關(guān)鍵點檢測和BRIEF描述子改進（加入方向信息），計算速度快（約SIFT的100倍），內(nèi)存占用小，適合實時系統(tǒng)；缺點：對尺度變化的魯棒性略低于SIFT，特征匹配的準確性在極端條件下（如大尺度變化、強光照變化）稍弱。4.描述JPEG壓縮的主要步驟，并解釋其為何是有損壓縮。答案：JPEG壓縮的主要步驟：（1）顏色空間轉(zhuǎn)換：將RGB轉(zhuǎn)換為YCbCr，分離亮度（Y）和色度（Cb、Cr），利用人眼對亮度敏感、對色度不敏感的特性。（2）分塊處理：將圖像分割為8×8的子塊。（3）離散余弦變換（DCT）：對每個子塊進行DCT，將空間域像素值轉(zhuǎn)換為頻域系數(shù)（低頻集中能量，高頻對應(yīng)細節(jié)）。（4）量化：使用量化表對DCT系數(shù)進行量化（高頻系數(shù)大幅壓縮），去除人眼不敏感的高頻信息，此步驟不可逆。（5）熵編碼：對量化后的系數(shù)進行Z字形掃描（按頻率排序），結(jié)合游程編碼（RLE）和霍夫曼編碼（Huffman）進一步壓縮。JPEG是有損壓縮的原因：量化步驟不可逆地丟棄了高頻細節(jié)信息，導(dǎo)致解壓后無法完全恢復(fù)原始圖像。5.分析深度學(xué)習(xí)在圖像超分辨率中的優(yōu)勢，并舉例說明典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。答案：深度學(xué)習(xí)在圖像超分辨率中的優(yōu)勢：（1）端到端學(xué)習(xí)：直接從低分辨率（LR）到高分辨率（HR）圖像映射，無需手動設(shè)計特征。（2）非線性建模能力：通過多層卷積網(wǎng)絡(luò)捕捉復(fù)雜的非線性關(guān)系（如紋理細節(jié)），優(yōu)于傳統(tǒng)插值（如雙立方）或稀疏表示方法。（3）自適應(yīng)特征提取：自動學(xué)習(xí)不同場景下的特征（如自然圖像、醫(yī)學(xué)影像），泛化能力強。典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：如SRCNN（超分辨率卷積網(wǎng)絡(luò)），通過三層卷積（特征提取、非線性映射、重建）實現(xiàn)；ESPCN（高效子像素卷積網(wǎng)絡(luò)）引入子像素卷積層，將低分辨率特征圖上采樣到高分辨率，提升計算效率；EDSR（增強型深度超分辨率網(wǎng)絡(luò)）通過殘差學(xué)習(xí)和深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，進一步提升重建質(zhì)量。四、計算題（共2題，每題10分，共20分）1.已知某8位灰度圖像的局部區(qū)域像素值如下（5×5矩陣）：```120130140150160110125135145155100115125135145901051151251358095105115125```（1）對該區(qū)域進行3×3均值濾波（模板系數(shù)均為1/9），計算中心像素（第三行第三列，原像素值125）濾波后的輸出值。（2）若對該區(qū)域進行伽馬校正（γ=0.5），計算原像素值125校正后的灰度值（保留整數(shù)）。答案：（1）均值濾波計算：中心像素的3×3鄰域為：125135145115125135105115125（注：原矩陣第三行第三列的鄰域應(yīng)為第二行第二列到第四行第四列，即：第二行：125（列2）、135（列3）、145（列4）第三行：115（列2）、125（列3）、135（列4）第四行：105（列2）、115（列3）、125（列4）鄰域像素值為：125,135,145,115,125,135,105,115,125求和：125+135=260；145+115=260；125+135=260；105+115=220；+125=125→總和=260+260+260+220+125=1125均值=1125/9=125。（2）伽馬校正公式：校正后灰度值=255×(原灰度值/255)^γ原灰度值125，γ=0.5：(125/255)^0.5≈√(0.4902)≈0.7002校正后=255×0.7002≈178.55≈179（取整）。2.對一幅尺寸為512×512的灰度圖像進行頻域低通濾波，已知圖像的最大空間頻率為u_max=100cycles/imagewidth，若要求保留80%的低頻能量，計算理想低通濾波器的截止頻率D0（結(jié)果保留整數(shù)）。答案：圖像的空間頻率范圍為[-u_max,u_max]，其中u_max=100（以圖像寬度為單位，即每圖像寬度包含100個周期）。頻域能量主要集中在低頻區(qū)域，理想低通濾波器的傳遞函數(shù)H(u,v)在半徑D(u,v)≤D0時為1，否則為0。假設(shè)圖像的傅里葉頻譜能量分布為E(u,v)，則保留80%能量即∫∫_{D≤D0}E(u,v)dudv=0.8×∫∫_{所有頻率}E(u,v)dudv。對于大多數(shù)自然圖像，頻譜能量隨頻率升高呈指數(shù)衰減，近似為E(u)=K×e^{-au}（a>0）。但為簡化計算，假設(shè)能量均勻分布在頻域（實際不成立，但題目可能假設(shè)理想情況），則保留80%能量對應(yīng)截止頻率覆蓋80%的頻率范圍。圖像的頻域范圍是半徑從0到D_max=√(u_max2+v_max2)，但對于一維情況（假設(shè)水平方向），截止頻率D0應(yīng)滿足D0/D_max=√0.8≈0.894（二維圓對稱時，面積比為0.8，半徑比為√0.8）。但題目中圖像為512×512，最大空間頻率u_max=100（水平方向），v_max=100（垂直方向），則D_max=√(1002+1002)=100√2≈141.42。保留80%能量的圓面積為0.8×π×D_max2，對應(yīng)半徑D0滿足π×D02=0.8×π×D_max2→D0=D_max×√0.8≈141.42×0.894≈126.5≈127。五、綜合題（共1題，20分）設(shè)計一個針對復(fù)雜光照下道路場景的車牌識別預(yù)處理流程，要求包含圖像增強、噪聲抑制、二值化、邊緣檢測及車牌定位步驟，并說明每一步的具體方法和選擇依據(jù)。答案：預(yù)處理流程設(shè)計如下：1.圖像增強（光照校正）方法：使用直方圖均衡化結(jié)合CLAHE（限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化）。依據(jù)：復(fù)雜光照下圖像可能存在局部過暗或過曝（如陰影、強光反射），普通直方圖均衡化會放大噪聲，CLAHE通過限制局部對比度增強，既能改善亮度分布，又能抑制噪聲，適合