2025年圖像處理學(xué)生試題帶答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種圖像增強(qiáng)方法屬于頻域處理？A.直方圖均衡化B.高斯模糊C.拉普拉斯銳化D.同態(tài)濾波答案：D解析：同態(tài)濾波通過(guò)對(duì)數(shù)變換將乘性噪聲轉(zhuǎn)換為加性噪聲，再在頻域分離光照和反射分量，屬于頻域處理；其他選項(xiàng)均為空間域操作。2.計(jì)算5×5高斯核（σ=1.5）時(shí)，中心像素的權(quán)重約為：A.0.159B.0.242C.0.368D.0.456答案：B解析：高斯函數(shù)G(x,y)=1/(2πσ2)e^(-(x2+y2)/(2σ2))，中心(0,0)處值為1/(2π(1.5)2)≈0.0707，5×5核總權(quán)重需歸一化，實(shí)際中心權(quán)重約為0.242（通過(guò)5×5高斯核系數(shù)表驗(yàn)證）。3.以下哪項(xiàng)不是圖像分割的評(píng)價(jià)指標(biāo)？A.交并比（IoU）B.結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）C.Dice系數(shù)D.輪廓準(zhǔn)確率（ContourAccuracy）答案：B解析：SSIM用于評(píng)估圖像質(zhì)量相似性，非分割任務(wù)專用指標(biāo)；其余為分割常用評(píng)價(jià)指標(biāo)。4.在基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率任務(wù)中，殘差學(xué)習(xí)的主要作用是：A.減少計(jì)算量B.緩解梯度消失C.增強(qiáng)高頻細(xì)節(jié)D.提高模型泛化性答案：C解析：超分辨率需恢復(fù)高頻細(xì)節(jié)，殘差網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)輸入與高分辨率圖像的差值（殘差），直接強(qiáng)化細(xì)節(jié)信息；緩解梯度消失是殘差塊的間接效果，非主要目的。5.以下哪種邊緣檢測(cè)算子對(duì)噪聲最敏感？A.SobelB.PrewittC.RobertsD.Canny答案：C解析：Roberts算子使用2×2模板，僅計(jì)算對(duì)角像素差，未平滑噪聲，對(duì)噪聲最敏感；Canny包含高斯平滑，抗噪性最佳。6.直方圖規(guī)定化的核心步驟是：A.對(duì)原圖和目標(biāo)圖分別做直方圖均衡化，再建立灰度映射B.直接將原圖直方圖強(qiáng)制匹配目標(biāo)直方圖C.通過(guò)累積分布函數(shù)建立原圖與目標(biāo)圖的灰度對(duì)應(yīng)關(guān)系D.利用KL散度最小化直方圖差異答案：C解析：規(guī)定化通過(guò)計(jì)算原圖和目標(biāo)圖的累積分布函數(shù)（CDF），找到使兩者CDF最接近的灰度映射，實(shí)現(xiàn)指定直方圖的匹配。7.在圖像配準(zhǔn)中，基于特征的方法通常不包括以下哪一步？A.特征檢測(cè)（如SIFT）B.特征描述（如HOG）C.特征匹配（如RANSAC）D.灰度互相關(guān)計(jì)算答案：D解析：灰度互相關(guān)屬于基于區(qū)域的配準(zhǔn)方法；基于特征的方法需檢測(cè)、描述、匹配特征點(diǎn)。8.以下哪種壓縮編碼屬于無(wú)損壓縮？A.JPEG（DCT變換）B.PNG（DEFLATE算法）C.WebP（預(yù)測(cè)編碼+熵編碼）D.HEVC（變換編碼）答案：B解析：PNG采用DEFLATE（LZ77+哈夫曼編碼），屬于無(wú)損壓縮；其余選項(xiàng)均為有損壓縮。9.多光譜圖像與RGB圖像的主要區(qū)別是：A.多光譜包含更多波段，覆蓋可見光外的光譜范圍B.多光譜分辨率更高C.多光譜采用不同顏色空間（如HSV）D.多光譜僅用于衛(wèi)星遙感答案：A解析：多光譜圖像通常包含3個(gè)以上波段（如藍(lán)、綠、紅、近紅外等），覆蓋更寬的光譜范圍；RGB僅3個(gè)可見光波段。10.在VisionTransformer（ViT）中，圖像分塊（patchembedding）的作用是：A.減少輸入維度，適配Transformer的序列輸入B.增強(qiáng)局部特征感知C.替代卷積操作提取空間信息D.引入位置編碼的必要性答案：A解析：ViT將圖像分割為固定大小的patch（如16×16），展平后作為序列輸入Transformer，核心是降低輸入維度以匹配Transformer的處理方式。二、填空題（每空2分，共20分）1.圖像灰度級(jí)范圍為[0,255]，若采用8位均勻量化，量化間隔為______。答案：12.雙邊濾波同時(shí)考慮______和______相似性，因此能在平滑噪聲的同時(shí)保留邊緣。答案：空間距離、灰度值3.圖像形態(tài)學(xué)中，腐蝕操作的本質(zhì)是用結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行______（填“最小”或“最大”）值濾波。答案：最小4.在光流估計(jì)中，Lucas-Kanade算法假設(shè)______（填“亮度不變”或“運(yùn)動(dòng)平滑”）和小運(yùn)動(dòng)位移。答案：亮度不變5.深度學(xué)習(xí)中，圖像風(fēng)格遷移的核心是通過(guò)______損失約束內(nèi)容和風(fēng)格特征的匹配。答案：感知6.計(jì)算圖像梯度時(shí)，梯度的幅度反映______，方向反映______。答案：邊緣強(qiáng)度、邊緣方向7.超分辨率任務(wù)中，ESRGAN通過(guò)引入______模塊增強(qiáng)高頻細(xì)節(jié)，相比SRGAN提供更清晰的圖像。答案：殘差密集8.立體視覺中，通過(guò)視差計(jì)算深度的公式為d=fB/(x_lx_r)，其中B表示______。答案：基線長(zhǎng)度（左右相機(jī)光心間距）9.圖像去霧的暗通道先驗(yàn)（DarkChannelPrior）假設(shè)在無(wú)霧圖像中，至少存在一個(gè)顏色通道的局部區(qū)域像素值接近______。答案：0（或“極低值”）10.對(duì)抗提供網(wǎng)絡(luò)（GAN）用于圖像提供時(shí)，提供器的目標(biāo)是最小化與真實(shí)數(shù)據(jù)的______距離，判別器的目標(biāo)是最大化分類準(zhǔn)確率。答案：分布（或“對(duì)抗”）三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述直方圖均衡化的步驟及其對(duì)圖像對(duì)比度的影響。答案：步驟：（1）計(jì)算原圖灰度直方圖，統(tǒng)計(jì)各灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率；（2）計(jì)算累積分布函數(shù)（CDF），并歸一化到[0,255]；（3）將原灰度級(jí)通過(guò)CDF映射到新灰度級(jí)。影響：通過(guò)拉伸灰度分布，使圖像灰度級(jí)更均勻，增強(qiáng)整體對(duì)比度；但可能過(guò)度增強(qiáng)噪聲或丟失部分細(xì)節(jié)（如原直方圖已有寬分布時(shí)效果有限）。2.比較傳統(tǒng)SIFT特征與深度學(xué)習(xí)中的局部特征（如SuperPoint）的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：傳統(tǒng)SIFT：優(yōu)點(diǎn)是尺度、旋轉(zhuǎn)不變性強(qiáng)，對(duì)光照變化魯棒，特征描述子具有可解釋性；缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高，依賴手工設(shè)計(jì)的特征提取規(guī)則，難以適應(yīng)復(fù)雜場(chǎng)景。深度學(xué)習(xí)特征（如SuperPoint）：優(yōu)點(diǎn)是通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)特征，能捕捉更復(fù)雜的局部模式，計(jì)算效率更高（可端到端優(yōu)化）；缺點(diǎn)是依賴大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)，可解釋性差，泛化性受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布。3.說(shuō)明圖像壓縮中“變換編碼”的核心思想，并列舉兩種常用變換。答案：核心思想：將圖像從空間域變換到變換域，使能量集中在少數(shù)系數(shù)上，通過(guò)量化丟棄次要系數(shù)，實(shí)現(xiàn)壓縮。常用變換：離散余弦變換（DCT，JPEG標(biāo)準(zhǔn)）、離散小波變換（DWT，JPEG2000）。4.解釋“多尺度分析”在圖像分割中的作用，并舉例一種基于多尺度的分割方法。答案：作用：不同尺度反映圖像的局部和全局結(jié)構(gòu)，小尺度捕捉細(xì)節(jié)（如邊緣），大尺度捕捉整體區(qū)域（如目標(biāo)輪廓），結(jié)合多尺度可提高分割對(duì)目標(biāo)大小變化的魯棒性。舉例：U-Net網(wǎng)絡(luò)通過(guò)編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)融合不同下采樣尺度的特征，實(shí)現(xiàn)多尺度上下文信息的利用，提升醫(yī)學(xué)圖像分割精度。5.分析基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型（如DnCNN）相比傳統(tǒng)非局部均值（NLM）去噪的優(yōu)勢(shì)。答案：優(yōu)勢(shì)：（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：通過(guò)大量噪聲-干凈圖像對(duì)訓(xùn)練，自動(dòng)學(xué)習(xí)噪聲分布和圖像先驗(yàn)，無(wú)需手工設(shè)計(jì)相似性度量；（2）效率更高：DnCNN采用卷積網(wǎng)絡(luò)端到端處理，計(jì)算復(fù)雜度低于NLM的全局相似塊搜索；（3）適應(yīng)性強(qiáng)：可針對(duì)特定噪聲類型（如高斯噪聲、椒鹽噪聲）優(yōu)化，或擴(kuò)展到盲去噪（未知噪聲水平）；（4）保持細(xì)節(jié)更好：網(wǎng)絡(luò)通過(guò)非線性激活函數(shù)和深層結(jié)構(gòu)，能更精準(zhǔn)地區(qū)分噪聲與真實(shí)細(xì)節(jié)，避免NLM中過(guò)度平滑的問(wèn)題。四、綜合題（每題10分，共20分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)針對(duì)醫(yī)學(xué)CT圖像的腫瘤分割流程，要求包含預(yù)處理、特征提取、分割模型選擇及后處理步驟，并說(shuō)明各步驟的必要性。答案：流程設(shè)計(jì)：（1）預(yù)處理：①灰度歸一化：CT圖像灰度范圍廣（-1000~3000HU），通過(guò)線性變換將感興趣區(qū)域（如軟組織，-200~300HU）映射到[0,1]，避免模型訓(xùn)練時(shí)梯度不穩(wěn)定；②去噪：采用非局部均值（NLM）或雙邊濾波去除掃描噪聲，防止噪聲干擾腫瘤邊界識(shí)別；③顱骨/金屬偽影校正（若為腦部CT）：通過(guò)形態(tài)學(xué)操作或深度學(xué)習(xí)模型（如GAN）去除偽影，減少對(duì)腫瘤區(qū)域的遮擋。（2）特征提?。菏褂?D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如3DU-Net）提取多尺度特征，3D卷積可保留體數(shù)據(jù)的空間連續(xù)性，捕捉腫瘤的體積信息；同時(shí)引入注意力機(jī)制（如SE模塊），增強(qiáng)對(duì)腫瘤區(qū)域的特征響應(yīng)。（3）分割模型：選擇基于U-Net的改進(jìn)模型（如AttentionU-Net），編碼器提取上下文信息，解碼器通過(guò)跳躍連接融合高分辨率細(xì)節(jié)，注意力門控機(jī)制抑制背景區(qū)域的無(wú)關(guān)特征，提升腫瘤邊界的分割精度。（4）后處理：①形態(tài)學(xué)操作（如閉運(yùn)算）填充分割結(jié)果中的小孔洞，平滑邊緣；②基于區(qū)域生長(zhǎng)的校正：以分割結(jié)果為種子，結(jié)合CT值范圍（如腫瘤通常為40~80HU）擴(kuò)展或收縮區(qū)域，修正模型誤分割；③體積計(jì)算：統(tǒng)計(jì)腫瘤體積，為臨床診斷提供量化指標(biāo)。必要性：預(yù)處理提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保模型輸入的可靠性；3D特征提取適應(yīng)CT的體數(shù)據(jù)特性；注意力機(jī)制增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域關(guān)注；后處理修正模型誤差，輸出更符合臨床需求的結(jié)果。2.某公司需開發(fā)一款手機(jī)端實(shí)時(shí)人像摳圖應(yīng)用，要求背景虛化自然、邊緣精度高（發(fā)絲級(jí)）、處理速度≥30fps（1080P輸入）。請(qǐng)從算法選擇、模型優(yōu)化、工程實(shí)現(xiàn)三方面提出解決方案。答案：（1）算法選擇：采用輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)模型，如BiSeNetV2（雙分支網(wǎng)絡(luò)，語(yǔ)義分支提取上下文，空間分支保留細(xì)節(jié)）或Fast-SCNN（快速語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)），結(jié)合注意力引導(dǎo)的邊緣細(xì)化模塊（如EdgeAttentionModule），專門優(yōu)化發(fā)絲等細(xì)節(jié)的分割精度；損失函數(shù)使用DiceLoss（針對(duì)分割任務(wù)）+邊緣損失（如L1損失約束邊緣像素），提升邊緣準(zhǔn)確性。（2）模型優(yōu)化：①模型壓縮：通過(guò)通道剪枝（如FilterPruning）減少卷積核數(shù)量，量化（8位整數(shù)量化）降低計(jì)算精度；②硬件適配：采用TensorRT或MNN框架對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，利用手機(jī)GPU（如Adreno）或NPU加速推理；③輸入分辨率調(diào)整：采用動(dòng)態(tài)分辨率（如降采樣至512×512推理，再上采樣），平衡速度與精度。（3）工程實(shí)現(xiàn)：①實(shí)時(shí)數(shù)