2026年圖形圖像處理技術(shù)考試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.某幅灰度圖像分辨率為2048×1536，位深為16位，未壓縮存儲時文件大小約為（）A.6MBB.12MBC.4.5MBD.7.5MB答案：A解析：圖像存儲大小=分辨率×位深/8（字節(jié)）。計算得2048×1536×16/8=2048×1536×2=6,291,456字節(jié)≈6MB（1MB=1024×1024字節(jié)≈1,048,576字節(jié)）。2.以下色彩空間中，最接近人眼對亮度敏感特性的是（）A.RGBB.CMYKC.YCbCrD.HSL答案：C解析：YCbCr將圖像分為亮度分量Y和兩個色差分量Cb、Cr，其中Y分量直接對應(yīng)人眼感知的亮度，符合視覺特性；RGB是設(shè)備相關(guān)的顏色表示，HSL側(cè)重色相、飽和度和明度，CMYK用于印刷。3.對圖像進(jìn)行3×3均值濾波時，若模板系數(shù)全為1/9，其主要作用是（）A.銳化邊緣B.抑制高頻噪聲C.增強(qiáng)對比度D.校正幾何畸變答案：B解析：均值濾波通過平均鄰域像素值平滑圖像，本質(zhì)是低通濾波，主要抑制高頻噪聲（如椒鹽噪聲中的孤立點(diǎn)）；銳化需高通濾波（如拉普拉斯算子），增強(qiáng)對比度常用直方圖均衡化，幾何校正需配準(zhǔn)或變換。4.以下特征描述子中，不具備尺度不變性的是（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.原始Harris角點(diǎn)答案：D解析：原始Harris角點(diǎn)檢測基于圖像梯度的局部自相關(guān)矩陣，未對尺度空間進(jìn)行高斯金字塔構(gòu)建，因此對尺度變化敏感；SIFT通過高斯差分金字塔實(shí)現(xiàn)尺度不變，SURF采用積分圖加速的尺度空間，ORB結(jié)合FAST角點(diǎn)和BRIEF描述子并引入尺度金字塔。5.深度學(xué)習(xí)中，用于圖像分割的U-Net網(wǎng)絡(luò)核心結(jié)構(gòu)是（）A.編碼-解碼對稱結(jié)構(gòu)+跳躍連接B.殘差塊堆疊C.注意力機(jī)制模塊D.多尺度特征融合答案：A解析：U-Net的核心是編碼器（下采樣）和解碼器（上采樣）的對稱結(jié)構(gòu)，且通過跳躍連接將編碼器的低層特征與解碼器的對應(yīng)層特征拼接，保留細(xì)節(jié)信息；殘差塊常見于ResNet，注意力機(jī)制如SE-Net，多尺度融合如FPN。6.圖像去噪中，非局部均值（NLM）算法的關(guān)鍵是（）A.僅考慮像素空間鄰近性B.計算像素鄰域塊的相似性C.基于稀疏表示重構(gòu)圖像D.通過小波變換閾值去噪答案：B解析：NLM算法假設(shè)圖像中存在大量相似的局部結(jié)構(gòu)，通過計算當(dāng)前像素與圖像中所有其他像素鄰域塊的相似性（如歐氏距離），加權(quán)平均得到去噪后像素值；空間鄰近性是高斯濾波的依據(jù)，稀疏表示是BM3D的核心，小波閾值屬于變換域方法。7.以下圖像格式中，支持無損壓縮且廣泛用于醫(yī)學(xué)影像的是（）A.JPEGB.PNGC.DICOMD.BMP答案：C解析：DICOM（數(shù)字成像和通信標(biāo)準(zhǔn)）是醫(yī)學(xué)影像專用格式，支持無損壓縮（如JPEG2000無損模式）；JPEG通常為有損壓縮，PNG支持無損但非醫(yī)學(xué)專用，BMP一般不壓縮。8.計算圖像PSNR（峰值信噪比）時，參考圖像與失真圖像的像素差平方的均值稱為（）A.MSE（均方誤差）B.SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）C.MAE（平均絕對誤差）D.SNR（信噪比）答案：A解析：PSNR=10×log??(MAX2/MSE)，其中MSE是像素差平方的均值；SSIM衡量結(jié)構(gòu)相似性，MAE是絕對誤差均值，SNR是信號與噪聲功率比。9.以下邊緣檢測算子中，對噪聲最敏感的是（）A.SobelB.PrewittC.RobertsD.Canny答案：C解析：Roberts算子使用2×2模板，僅計算對角像素差，對噪聲敏感；Sobel和Prewitt使用3×3模板，引入鄰域平均，抗噪性更好；Canny包含高斯平滑預(yù)處理，抗噪能力最強(qiáng)。10.超分辨率重建中，ESRGAN（增強(qiáng)型超分辨率生成對抗網(wǎng)絡(luò)）相比SRGAN的改進(jìn)點(diǎn)是（）A.引入殘差密集塊（RDB）B.采用均方誤差損失C.僅使用低層次特征D.降低生成器深度答案：A解析：ESRGAN通過殘差密集塊（RDB）增強(qiáng)特征傳播，并用相對論性判別器（RaGAN）替代原判別器，提升感知質(zhì)量；SRGAN使用普通殘差塊，均方誤差是傳統(tǒng)超分的損失函數(shù)，ESRGAN增加了生成器深度。二、填空題（每空2分，共20分）1.圖像數(shù)字化過程包括采樣、______和編碼三個步驟。答案：量化2.RGB色彩空間中，紅色的三刺激值為（255,0,0），轉(zhuǎn)換為HSV空間時，色相（H）為______度。答案：03.中值濾波對______噪聲（如椒鹽噪聲）的抑制效果優(yōu)于均值濾波。答案：脈沖4.SIFT特征提取的四個步驟是：尺度空間極值檢測、______、方向分配、特征描述。答案：關(guān)鍵點(diǎn)定位5.圖像二值化中，Otsu算法的核心是尋找閾值使得______方差最大。答案：類間6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，感受野指的是輸出特征圖中一個像素對應(yīng)輸入圖像的______區(qū)域。答案：局部7.全景圖像拼接的關(guān)鍵步驟包括特征提取與匹配、______估計、圖像配準(zhǔn)與融合。答案：單應(yīng)性矩陣8.圖像壓縮中，JPEG標(biāo)準(zhǔn)采用的變換是______，量化是______過程（填“無損”或“有損”）。答案：離散余弦變換（DCT）；有損9.深度學(xué)習(xí)中，用于圖像分類的ResNet網(wǎng)絡(luò)通過______解決深層網(wǎng)絡(luò)梯度消失問題。答案：殘差連接三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述直方圖均衡化的原理及其適用場景。答案：直方圖均衡化通過對圖像像素值的累積分布函數(shù)（CDF）進(jìn)行非線性變換，將原直方圖展平為近似均勻分布，從而增強(qiáng)圖像對比度。具體步驟：計算原圖像直方圖→計算CDF→將CDF歸一化到0~255范圍→用映射函數(shù)調(diào)整每個像素值。適用場景：適用于灰度分布集中、整體偏暗或偏亮的圖像（如X光片、低對比度自然圖像），但對已有較均勻直方圖的圖像效果不明顯，可能導(dǎo)致過度增強(qiáng)（如噪聲放大）。2.對比分析雙邊濾波（BilateralFilter）與高斯濾波的異同。答案：相同點(diǎn)：均為空間域?yàn)V波，通過鄰域像素加權(quán)平均實(shí)現(xiàn)平滑。不同點(diǎn)：①權(quán)重計算：高斯濾波僅考慮空間距離（像素位置的歐氏距離），權(quán)重為高斯函數(shù)；雙邊濾波同時考慮空間距離和像素值相似性（灰度差的高斯函數(shù)），即雙邊權(quán)重=空間權(quán)重×相似性權(quán)重。②效果：高斯濾波在平滑的同時會模糊邊緣；雙邊濾波因相似性權(quán)重保留了邊緣處像素值差異大的特性，能在去噪的同時較好保留邊緣細(xì)節(jié)。③計算復(fù)雜度：雙邊濾波需對每個像素計算鄰域內(nèi)所有像素的雙重權(quán)重，復(fù)雜度高于高斯濾波。3.說明圖像語義分割與實(shí)例分割的區(qū)別，并列舉兩種常用的語義分割網(wǎng)絡(luò)。答案：區(qū)別：語義分割為每個像素分配類別標(biāo)簽（如“人”“車”），不區(qū)分同一類別的不同實(shí)例；實(shí)例分割不僅標(biāo)注類別，還需區(qū)分同一類別中的不同個體（如“人1”“人2”）。常用語義分割網(wǎng)絡(luò)：U-Net（醫(yī)學(xué)影像）、DeepLab（采用空洞卷積和ASPP模塊）、PSPNet（金字塔場景解析）。4.解釋圖像超分辨率（SR）中“上采樣”與“重建”的關(guān)系，并說明ESPCN（高效子像素卷積網(wǎng)絡(luò)）的核心思想。答案：關(guān)系：上采樣是將低分辨率（LR）圖像放大到目標(biāo)分辨率（如4倍），但僅通過插值（如雙線性）會導(dǎo)致模糊；重建是利用LR圖像的細(xì)節(jié)信息恢復(fù)高分辨率（HR）圖像的高頻細(xì)節(jié)，上采樣是重建的必要步驟（或重建包含上采樣）。ESPCN核心思想：在網(wǎng)絡(luò)末端使用子像素卷積層，將低分辨率特征圖通過像素重排（PixelShuffle）轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像，避免傳統(tǒng)方法先上采樣再卷積的高計算量，提升效率。5.分析圖像去模糊（如運(yùn)動模糊）中盲去卷積與非盲去卷積的區(qū)別，并簡述其關(guān)鍵挑戰(zhàn)。答案：區(qū)別：非盲去卷積已知模糊核（如高斯模糊的標(biāo)準(zhǔn)差、運(yùn)動模糊的方向和長度），直接通過逆濾波或正則化方法恢復(fù)清晰圖像；盲去卷積未知模糊核，需同時估計模糊核和清晰圖像。關(guān)鍵挑戰(zhàn)：①模糊核估計的不適定性（多解性）；②圖像先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷脑O(shè)計（需準(zhǔn)確描述自然圖像的統(tǒng)計特性）；③噪聲干擾（低信噪比下核估計和圖像恢復(fù)易出錯）。四、綜合應(yīng)用題（共2題，每題10分，共20分）1.設(shè)計一個針對低光照圖像的增強(qiáng)流程，要求包含預(yù)處理、核心增強(qiáng)步驟及后處理，并說明各步驟的作用及理論依據(jù)。答案：流程設(shè)計：（1）預(yù)處理：去噪。低光照圖像常伴隨高噪聲（如熱噪聲、讀出噪聲），先用非局部均值（NLM）或BM3D算法抑制噪聲，避免后續(xù)增強(qiáng)放大噪聲。理論依據(jù)：噪聲屬于高頻信號，增強(qiáng)對比度會加劇噪聲可見性，需優(yōu)先去除。（2）核心增強(qiáng)：基于Retinex理論的多尺度分解。將圖像分解為反射分量（細(xì)節(jié)）和光照分量（亮度），對光照分量進(jìn)行動態(tài)范圍壓縮（如對數(shù)變換或CLAHE（限制對比度的自適應(yīng)直方圖均衡化）），保留反射分量的細(xì)節(jié)。理論依據(jù)：Retinex理論認(rèn)為圖像=光照×反射，低光照圖像的光照分量過暗，需調(diào)整光照分量以提升整體亮度，同時保留反射分量的細(xì)節(jié)避免過曝。（3）后處理：顏色校正與銳化。①顏色校正：低光照下顏色通道響應(yīng)不均衡（如藍(lán)色通道噪聲更明顯），用白平衡算法（如灰度世界法）調(diào)整各通道增益；②銳化：用UnsharpMasking（非銳化掩模）增強(qiáng)邊緣，補(bǔ)償分解過程中可能損失的高頻細(xì)節(jié)。理論依據(jù)：光照調(diào)整可能導(dǎo)致顏色失真，需白平衡校正；分解后的反射分量可能因平滑操作模糊，銳化可恢復(fù)邊緣對比度。2.用Python（基于OpenCV）實(shí)現(xiàn)圖像的直方圖均衡化，并寫出關(guān)鍵代碼及注釋。答案：關(guān)鍵代碼及注釋：```pythonimportcv2importnumpyasnpdefhistogram_equalization(img):輸入圖像應(yīng)為灰度圖（單通道）iflen(img.shape)==3:img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#轉(zhuǎn)為灰度圖步驟1：計算直方圖hist=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])#計算0~255灰度級的像素計數(shù)步驟2：計算累積分布函數(shù)（CDF）cdf=hist.cumsum()#累積像素計數(shù)cdf_normalized=cdf*255/cdf[-1]#歸一化到0~255步驟3：映射像素值（使用線性插值處理可能的離散點(diǎn)）equalized_img=erp(img.flatten(),np.arange(256),cdf_normalized).reshape(img.shape)equalized_img=equalized_img.astype(np.uint8)#轉(zhuǎn)換為8位無符號整數(shù)returnequalized_img示例使用if__name__=="__main__":img=cv2.imread("low_contrast.jpg",0)#讀取灰度圖equalized=histogram_equalization(img)cv2.imshow("Original",img)cv2.imshow("Equalized",equalized)cv2.waitKey(0)cv2.destr