2025年數(shù)字圖像技術(shù)試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.數(shù)字圖像采集過程中，將連續(xù)圖像轉(zhuǎn)換為離散像素的操作稱為（）。A.量化B.采樣C.編碼D.插值答案：B2.以下顏色空間中，最適合描述人眼感知顏色差異的是（）。A.RGBB.CMYKC.CIELABD.YCbCr答案：C3.若圖像分辨率為4096×2160，位深10bit，存儲(chǔ)該未壓縮圖像所需的字節(jié)數(shù)約為（）。A.4096×2160×10/8B.4096×2160×10C.4096×2160×3×10/8D.4096×2160×3×10答案：C（假設(shè)為RGB三通道）4.高斯濾波器的主要作用是（）。A.增強(qiáng)邊緣B.抑制高頻噪聲C.銳化圖像D.校正幾何畸變答案：B5.JPEG2000壓縮標(biāo)準(zhǔn)相比JPEG的核心改進(jìn)是（）。A.采用離散余弦變換（DCT）B.支持漸進(jìn)式傳輸C.使用游程編碼D.基于離散小波變換（DWT）答案：D6.以下邊緣檢測算子中，對噪聲最敏感的是（）。A.SobelB.PrewittC.LaplacianD.Canny答案：C（拉普拉斯算子對噪聲敏感，因二階導(dǎo)數(shù)放大高頻）7.圖像分割中，基于區(qū)域生長的算法關(guān)鍵步驟是（）。A.定義相似性準(zhǔn)則B.計(jì)算梯度幅值C.構(gòu)建圖模型D.訓(xùn)練分類器答案：A8.光流法用于估計(jì)圖像序列中的（）。A.顏色變化B.運(yùn)動(dòng)位移C.光照強(qiáng)度D.紋理特征答案：B9.HDR（高動(dòng)態(tài)范圍）圖像的核心優(yōu)勢是（）。A.更高的空間分辨率B.更寬的亮度范圍C.更小的文件體積D.更豐富的色彩通道答案：B10.在提供對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）用于圖像提供時(shí)，判別器的主要目標(biāo)是（）。A.提供更真實(shí)的圖像B.區(qū)分真實(shí)與提供圖像C.優(yōu)化提供器參數(shù)D.減少計(jì)算復(fù)雜度答案：B二、填空題（每空2分，共20分）1.數(shù)字圖像的基本屬性包括空間分辨率、灰度分辨率（位深）和__________。答案：顏色分辨率（或色彩深度）2.直方圖均衡化通過將圖像灰度級的__________映射到均勻分布，提升對比度。答案：累積分布函數(shù)（CDF）3.形態(tài)學(xué)圖像處理的基本操作包括腐蝕、膨脹、__________和閉運(yùn)算。答案：開運(yùn)算4.視頻壓縮中，P幀（預(yù)測幀）通過參考__________幀進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償編碼。答案：前一（或前向）5.超分辨率重建的目標(biāo)是從低分辨率圖像恢復(fù)__________圖像的細(xì)節(jié)。答案：高分辨率6.圖像配準(zhǔn)的關(guān)鍵步驟包括特征提取、特征匹配和__________。答案：空間變換（或變換參數(shù)估計(jì)）7.深度相機(jī)（如ToF相機(jī)）通過測量__________計(jì)算物體深度信息。答案：光的飛行時(shí)間8.神經(jīng)輻射場（NeRF）用于將__________信息編碼為連續(xù)的三維場景表示。答案：二維圖像（或多視角圖像）9.圖像質(zhì)量評價(jià)中，SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）指標(biāo)綜合考慮亮度、對比度和__________三個(gè)維度。答案：結(jié)構(gòu)信息10.對抗樣本攻擊通過向圖像添加__________擾動(dòng)，導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型誤分類。答案：微?。ɑ虿豢刹煊X）三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述圖像增強(qiáng)中“空域法”與“頻域法”的區(qū)別，并各舉一例說明。答案：空域法直接對圖像像素值進(jìn)行操作，處理對象是像素灰度或鄰域關(guān)系（如直方圖均衡化、均值濾波）；頻域法通過傅里葉變換將圖像轉(zhuǎn)換到頻率域，對頻域分量（如高頻、低頻）進(jìn)行調(diào)整后逆變換回空域（如高斯低通濾波、巴特沃斯高通濾波）。例如，直方圖均衡化屬于空域法，通過調(diào)整灰度分布增強(qiáng)對比度；高斯低通濾波屬于頻域法，通過抑制高頻成分平滑圖像。2.比較均值濾波與中值濾波在噪聲抑制中的差異。答案：均值濾波是線性操作，通過鄰域像素的平均值替代中心像素，對高斯噪聲有一定抑制效果，但會(huì)模糊邊緣；中值濾波是非線性操作，取鄰域像素的中值替代中心像素，對椒鹽噪聲（脈沖噪聲）抑制效果顯著，且能更好保留邊緣細(xì)節(jié)。例如，圖像中混入隨機(jī)黑白噪點(diǎn)（椒鹽噪聲）時(shí)，中值濾波的去噪效果通常優(yōu)于均值濾波。3.說明JPEG壓縮的主要步驟及其對圖像質(zhì)量的影響。答案：JPEG壓縮步驟：（1）顏色空間轉(zhuǎn)換（RGB轉(zhuǎn)YCbCr），分離亮度與色度；（2）分塊（8×8像素塊）；（3）離散余弦變換（DCT），將空域像素轉(zhuǎn)換為頻域系數(shù)；（4）量化（根據(jù)量化表對DCT系數(shù)降精度），去除視覺不敏感的高頻信息；（5）熵編碼（霍夫曼編碼或算術(shù)編碼），壓縮數(shù)據(jù)。量化是影響質(zhì)量的關(guān)鍵步驟：量化表越粗糙（量化步長越大），高頻系數(shù)丟失越多，圖像模糊或出現(xiàn)塊效應(yīng)；反之則質(zhì)量保留更好但壓縮比降低。4.簡述基于深度學(xué)習(xí)的語義分割與傳統(tǒng)分割方法（如閾值分割、區(qū)域生長）的核心區(qū)別。答案：傳統(tǒng)方法依賴人工設(shè)計(jì)特征（如灰度閾值、紋理規(guī)則），泛化能力有限，難以處理復(fù)雜場景；深度學(xué)習(xí)（如U-Net、DeepLab系列）通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)多尺度特征，能捕捉上下文信息和語義關(guān)聯(lián)，端到端輸出像素級分類結(jié)果。例如，在醫(yī)學(xué)影像分割中，深度學(xué)習(xí)模型可同時(shí)學(xué)習(xí)器官的形狀、紋理和位置信息，而傳統(tǒng)方法需針對不同器官調(diào)整閾值或相似性準(zhǔn)則，魯棒性較差。5.解釋“圖像風(fēng)格遷移”的基本原理，并說明其與圖像提供的區(qū)別。答案：風(fēng)格遷移通過提取內(nèi)容圖像的語義信息（如物體形狀）和風(fēng)格圖像的紋理、色彩特征（如筆觸、色調(diào)），將兩者融合提供新圖像。常用方法基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如VGG），通過內(nèi)容損失（保持內(nèi)容圖像的高層特征）和風(fēng)格損失（匹配風(fēng)格圖像的紋理統(tǒng)計(jì)量）優(yōu)化提供圖像。與圖像提供（如GAN提供全新圖像）的區(qū)別：風(fēng)格遷移需給定內(nèi)容和風(fēng)格圖像作為輸入，目標(biāo)是“重新風(fēng)格化”現(xiàn)有內(nèi)容；而圖像提供無明確內(nèi)容約束，目標(biāo)是提供符合訓(xùn)練集分布的新圖像（如提供不存在的人臉）。四、綜合題（每題10分，共20分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的圖像去霧系統(tǒng)，要求說明數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、損失函數(shù)選擇及評估指標(biāo)。答案：（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集真實(shí)霧天圖像與對應(yīng)無霧清晰圖像（如使用霧天數(shù)據(jù)集RESIDE），或通過合成方法（如大氣散射模型：I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))，其中I為霧圖，J為清晰圖，t為透射率，A為大氣光）提供成對數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)增強(qiáng)包括隨機(jī)裁剪、翻轉(zhuǎn)、亮度調(diào)整等。（2）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：采用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)（如U-Net改進(jìn)版），編碼器提取多尺度特征（使用殘差塊或注意力機(jī)制增強(qiáng)特征表達(dá)），解碼器融合高低層特征預(yù)測透射率圖t(x)和大氣光A?；蛑苯佣说蕉藢W(xué)習(xí)霧圖到清晰圖的映射（如使用提供對抗網(wǎng)絡(luò)，提供器為ResNet結(jié)構(gòu)，判別器區(qū)分真實(shí)清晰圖與提供圖）。（3）損失函數(shù)：像素級損失（L1或L2損失）：約束提供圖像與真實(shí)清晰圖的灰度差異；感知損失：基于預(yù)訓(xùn)練CNN（如VGG）提取高層特征，計(jì)算特征圖的均方誤差，保留語義結(jié)構(gòu)；對抗損失（若用GAN）：判別器推動(dòng)提供圖更接近真實(shí)分布，提供器優(yōu)化以欺騙判別器。（4）評估指標(biāo)：客觀指標(biāo)：PSNR（峰值信噪比）、SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）衡量像素級和結(jié)構(gòu)相似性；主觀指標(biāo)：人類觀察者評分（MOS）評估視覺效果；額外指標(biāo)：運(yùn)行時(shí)間（ms/幀）評估實(shí)時(shí)性。2.分析超分辨率重建中傳統(tǒng)方法（如雙三次插值、稀疏表示）與深度學(xué)習(xí)方法（如SRCNN、ESRGAN）的優(yōu)缺點(diǎn)，并展望未來發(fā)展方向。答案：傳統(tǒng)方法：雙三次插值：計(jì)算簡單、速度快，但僅通過鄰域像素插值，無法恢復(fù)高頻細(xì)節(jié)，放大后圖像模糊；稀疏表示：利用圖像塊的稀疏先驗(yàn)（如自然圖像塊在字典下可稀疏表示），通過學(xué)習(xí)字典和稀疏編碼重建高分辨率（HR）圖像，能恢復(fù)部分細(xì)節(jié)，但依賴人工設(shè)計(jì)字典，計(jì)算復(fù)雜度高，泛化能力有限。深度學(xué)習(xí)方法：SRCNN：通過卷積層直接學(xué)習(xí)低分辨率（LR）到HR的映射，比傳統(tǒng)方法更有效提取非線性特征，但感受野小，依賴單尺度特征；ESRGAN：引入殘差密集塊（RDB）和對抗訓(xùn)練，增強(qiáng)高頻細(xì)節(jié)提供，提供圖像更清晰自然，但模型復(fù)雜度高，對硬件要求高