2026年圖像處理技術與應用模擬題一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.在圖像增強中，以下哪種方法主要用于提高圖像的局部對比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波2.以下哪種算法不屬于目標檢測算法？A.R-CNNB.SIFTC.SURFD.K-Means聚類3.在醫(yī)學圖像分割中，以下哪種方法常用于處理噪聲數據？A.超像素分割B.活動輪廓模型C.基于閾值的分割D.水域模型4.以下哪種圖像壓縮標準屬于有損壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF5.在遙感圖像處理中，以下哪種方法常用于大氣校正？A.多光譜融合B.熱紅外校正C.光譜校正D.大氣散射模型6.以下哪種圖像重建方法適用于低秩矩陣逼近？A.迭代重投影算法B.奇異值分解（SVD）C.迭代優(yōu)化算法D.多分辨率分析7.在自動駕駛視覺系統(tǒng)中，以下哪種技術用于車道線檢測？A.光流法B.視頻編解碼C.車道線特征提取D.語義分割8.以下哪種圖像配準方法適用于非剛性變形？A.匹配濾波B.ICP算法C.ThinPlateSplineD.相位展開9.在工業(yè)缺陷檢測中，以下哪種方法常用于邊緣檢測？A.灰度共生矩陣（GLCM）B.Canny邊緣檢測C.主成分分析（PCA）D.紋理特征提取10.在三維重建中，以下哪種方法屬于多視圖幾何技術？A.結構光B.激光雷達C.雙目立體視覺D.深度學習點云生成二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.以下哪些技術可用于圖像去噪？A.小波變換B.中值濾波C.空間域濾波D.深度學習去噪E.超分辨率重建2.在目標跟蹤中，以下哪些方法屬于光流法應用？A.Lucas-Kanade方法B.光流場估計C.目標特征匹配D.迭代優(yōu)化跟蹤E.多目標跟蹤3.在遙感圖像處理中，以下哪些方法可用于地物分類？A.最大似然分類B.支持向量機（SVM）C.隱馬爾可夫模型D.聚類分析E.光譜角映射4.在醫(yī)學圖像處理中，以下哪些技術可用于三維重建？A.MRI重建B.CT重建C.點云生成D.多視角投影E.深度學習生成模型5.在自動駕駛視覺系統(tǒng)中，以下哪些方法可用于障礙物檢測？A.YOLOB.R-CNNC.激光雷達點云處理D.光流法E.傳統(tǒng)邊緣檢測三、簡答題（共5題，每題5分，合計25分）1.簡述圖像增強的常用方法及其適用場景。2.描述目標檢測與目標跟蹤的區(qū)別與聯系。3.解釋醫(yī)學圖像分割中“種子點法”的基本原理。4.簡述JPEG壓縮的基本原理及其優(yōu)缺點。5.說明遙感圖像大氣校正的必要性和常用方法。四、計算題（共3題，每題10分，合計30分）1.已知一8位灰度圖像的像素值為[100,120,130,140,150,160,170,180]，假設使用直方圖均衡化處理，計算處理后像素值的近似范圍。2.在醫(yī)學圖像分割中，使用活動輪廓模型進行分割，已知初始輪廓為圓形，目標區(qū)域內部標號為255，外部標號為0，迭代過程中能量函數包含數據項和邊緣項，簡述能量最小化的過程。3.在遙感圖像處理中，使用多光譜融合方法將可見光圖像與熱紅外圖像融合，假設融合方法為加權平均法，權重分別為α=0.6和β=0.4，計算融合后像素值的表達式。五、論述題（共2題，每題15分，合計30分）1.結合實際應用場景，論述圖像去噪技術的發(fā)展趨勢及其面臨的挑戰(zhàn)。2.分析自動駕駛視覺系統(tǒng)中三維重建技術的應用現狀及未來發(fā)展方向。答案與解析一、單選題答案1.D2.D3.B4.A5.D6.B7.C8.C9.B10.C解析：1.銳化濾波（D）通過增強高頻分量提高局部對比度，直方圖均衡化（A）增強整體對比度，中值濾波（B）和（C）主要用于去噪。2.K-Means聚類（D）是聚類算法，不用于目標檢測。3.活動輪廓模型（B）通過能量最小化適應噪聲數據。4.JPEG（A）使用有損壓縮，PNG（B）、GIF（C）和TIFF（D）為無損或無損壓縮格式。5.大氣散射模型（D）用于校正大氣影響。6.奇異值分解（B）適用于低秩矩陣逼近。7.車道線特征提?。–）是車道線檢測的核心技術。8.ThinPlateSpline（C）適用于非剛性變形。9.Canny邊緣檢測（B）是經典的邊緣檢測方法。10.雙目立體視覺（C）屬于多視圖幾何技術。二、多選題答案1.A,B,C,D2.A,B,D3.A,B,D4.A,B,D5.A,B,C解析：1.小波變換（A）、中值濾波（B）、空間域濾波（C）、深度學習去噪（D）均用于去噪，超分辨率重建（E）非直接去噪方法。2.Lucas-Kanade方法（A）、光流場估計（B）、迭代優(yōu)化跟蹤（D）屬于光流法應用。3.最大似然分類（A）、支持向量機（B）、聚類分析（D）用于地物分類。4.MRI重建（A）、CT重建（B）、多視角投影（D）用于三維重建。5.YOLO（A）、R-CNN（B）、激光雷達點云處理（C）用于障礙物檢測。三、簡答題答案1.圖像增強方法：-直方圖均衡化：增強整體對比度，適用于灰度圖像。-銳化濾波：增強邊緣，適用于細節(jié)提取。-中值濾波：去噪，適用于椒鹽噪聲。-小波變換：多尺度增強，適用于紋理分析。2.目標檢測與目標跟蹤：-目標檢測：在單幀或單場景中定位目標，輸出位置和類別。-目標跟蹤：在多幀序列中持續(xù)定位同一目標，需關聯檢測結果。3.種子點法原理：-在目標邊緣設置種子點，通過迭代擴展區(qū)域，直到滿足停止條件（如能量最小化）。4.JPEG壓縮原理：-基于離散余弦變換（DCT）分解圖像，量化高頻系數，實現有損壓縮。-優(yōu)點：壓縮率高，適用于自然圖像。缺點：可能產生塊效應。5.大氣校正必要性與方法：-必要性：消除大氣散射對遙感圖像的影響，提高地物信息精度。-方法：大氣散射模型（如MODTRAN）、多光譜校正。四、計算題答案1.直方圖均衡化：-像素值排序后均勻分布，處理后近似范圍為[120,180]。2.活動輪廓模型：-能量函數：數據項（目標內部/外部差異）+邊緣項（輪廓平滑度）。-迭代過程：通過梯度下降法最小化能量，逐步調整輪廓位置。3.多光譜融合：-融合像素值：`α×可見光像素+β×熱紅外像素`。五、論述題答案1.圖像去噪技術趨勢：-深度學習（如DNN）實現端到端去噪，