圖像工程考試題及答案

一、單選題（每題2分，共20分）1.以下哪種圖像格式是無損壓縮格式？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP答案：B。解釋：JPEG是有損壓縮格式，它會犧牲一定的圖像質(zhì)量來減少文件大?。籊IF主要用于簡單的動畫和顏色數(shù)較少的圖像，它也是一種有一定壓縮機制的格式；BMP通常是無壓縮格式，文件較大。而PNG支持無損壓縮，能在保證圖像質(zhì)量的同時適當(dāng)壓縮文件大小。2.在圖像灰度化處理中，常用的方法不包括以下哪種？（）A.最大值法B.平均值法C.加權(quán)平均法D.中值法答案：D。解釋：最大值法是取RGB三個分量中的最大值作為灰度值；平均值法是將RGB三個分量的數(shù)值求平均得到灰度值；加權(quán)平均法考慮了人眼對不同顏色的敏感度不同，給RGB三個分量賦予不同的權(quán)重來計算灰度值。而中值法一般用于圖像濾波等操作，并非灰度化處理的常用方法。3.圖像的分辨率是指（）A.圖像的顏色數(shù)量B.圖像的尺寸大小C.單位長度或單位面積內(nèi)的像素數(shù)量D.圖像的亮度答案：C。解釋：圖像的顏色數(shù)量與色彩深度等相關(guān)；圖像的尺寸大小是指圖像在水平和垂直方向上的像素個數(shù)；圖像的亮度是指圖像整體的明亮程度。而分辨率確切地說就是單位長度（比如每英寸）或單位面積內(nèi)的像素數(shù)量，它反映了圖像的清晰程度。4.以下哪種濾波方法可以有效去除椒鹽噪聲？（）A.均值濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.拉普拉斯濾波答案：C。解釋：均值濾波是對鄰域內(nèi)的像素值求平均，會模糊圖像，對椒鹽噪聲的去除效果不佳；高斯濾波主要用于平滑圖像，去除高斯噪聲；拉普拉斯濾波是一種銳化濾波，用于增強圖像的邊緣。而中值濾波是將鄰域內(nèi)的像素值排序后取中值作為中心像素的值，能很好地去除椒鹽噪聲這種孤立的異常點。5.圖像的直方圖均衡化主要用于（）A.圖像的平滑處理B.圖像的銳化處理C.圖像的增強處理D.圖像的壓縮處理答案：C。解釋：圖像的平滑處理是為了減少圖像中的噪聲，如均值濾波、高斯濾波等操作；銳化處理是為了增強圖像的邊緣，像拉普拉斯濾波等；圖像的壓縮處理是為了減少圖像文件的大小。直方圖均衡化通過對圖像的灰度直方圖進(jìn)行調(diào)整，使得圖像的灰度分布更加均勻，從而增強圖像的對比度，屬于圖像增強處理的一種方法。6.邊緣檢測算子中，（）對噪聲比較敏感。A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Roberts算子D.Canny算子答案：C。解釋：Sobel算子和Prewitt算子在檢測邊緣時都對鄰域進(jìn)行了一定的加權(quán)平均，能在一定程度上抑制噪聲；Canny算子是一種多階段的邊緣檢測算法，包含了高斯平滑等步驟來減少噪聲的影響。而Roberts算子是一種基于一階導(dǎo)數(shù)的簡單邊緣檢測算子，它只考慮了相鄰像素的差值，沒有對噪聲進(jìn)行處理，所以對噪聲比較敏感。7.圖像的傅里葉變換將圖像從（）轉(zhuǎn)換到（）。A.空間域；頻率域B.頻率域；空間域C.灰度域；顏色域D.顏色域；灰度域答案：A。解釋：傅里葉變換是一種數(shù)學(xué)變換，在圖像領(lǐng)域，它能把圖像從空間域（也就是我們平時看到的像素分布的圖像）轉(zhuǎn)換到頻率域，頻率域可以反映圖像中不同頻率成分（如周期性變化、邊緣等）的情況。而從頻率域轉(zhuǎn)換到空間域則是傅里葉逆變換。灰度域和顏色域與傅里葉變換的轉(zhuǎn)換關(guān)系不大。8.在圖像分割中，閾值分割方法是基于（）的分割方法。A.區(qū)域生長B.邊緣檢測C.像素灰度值D.紋理特征答案：C。解釋：區(qū)域生長是從一個或多個種子點開始，根據(jù)一定的相似性準(zhǔn)則將相鄰的像素合并成一個區(qū)域；邊緣檢測是通過檢測圖像中的邊緣來進(jìn)行分割；紋理特征分割是根據(jù)圖像的紋理信息進(jìn)行分割。而閾值分割是根據(jù)像素的灰度值，設(shè)定一個或多個閾值，將圖像中的像素分為不同的類別，屬于基于像素灰度值的分割方法。9.以下關(guān)于圖像形態(tài)學(xué)操作的說法，錯誤的是（）A.膨脹操作會使圖像中的物體變大B.腐蝕操作會使圖像中的物體變小C.開運算先進(jìn)行膨脹操作再進(jìn)行腐蝕操作D.閉運算先進(jìn)行膨脹操作再進(jìn)行腐蝕操作答案：C。解釋：膨脹操作是將圖像中的物體邊界向外擴展，所以會使物體變大；腐蝕操作是將物體邊界向內(nèi)收縮，會使物體變小。開運算是先進(jìn)行腐蝕操作再進(jìn)行膨脹操作，其作用是去除圖像中的小的噪聲點等；閉運算是先進(jìn)行膨脹操作再進(jìn)行腐蝕操作，常用于填充物體內(nèi)部的小孔等。所以選項C說法錯誤。10.在圖像配準(zhǔn)中，以下哪種方法不屬于基于特征的配準(zhǔn)方法？（）A.SIFT算法B.SURF算法C.互相關(guān)算法D.ORB算法答案：C。解釋：SIFT（尺度不變特征變換）算法、SURF（加速穩(wěn)健特征）算法和ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）算法都是常見的基于特征的圖像配準(zhǔn)方法，它們通過提取圖像中的特征點（如關(guān)鍵點、特征描述符等）來進(jìn)行配準(zhǔn)。而互相關(guān)算法是一種基于區(qū)域的圖像配準(zhǔn)方法，它通過計算兩個圖像區(qū)域的相關(guān)性來進(jìn)行配準(zhǔn)。二、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述圖像濾波的目的和常見的圖像濾波方法。目的：圖像在獲取、傳輸?shù)冗^程中會受到噪聲的干擾，圖像濾波的主要目的就是去除圖像中的噪聲，同時盡量保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，使圖像更加清晰、平滑，便于后續(xù)的處理，比如圖像分析、特征提取等。常見方法：-均值濾波：把鄰域內(nèi)的所有像素值求平均，以此來代替中心像素的值。這種方法簡單易行，但會模糊圖像，對去除椒鹽噪聲效果不太好。-高斯濾波：按照高斯函數(shù)對鄰域內(nèi)的像素進(jìn)行加權(quán)平均，能夠較好地去除高斯噪聲，對圖像的平滑效果不錯，同時能在一定程度上保留邊緣。-中值濾波：將鄰域內(nèi)的像素值排序，取中值作為中心像素的值，對椒鹽噪聲有很好的去除效果，而且不會像均值濾波那樣過度模糊圖像。-拉普拉斯濾波：屬于銳化濾波，通過計算二階導(dǎo)數(shù)來增強圖像的邊緣和細(xì)節(jié)，讓圖像看起來更加清晰銳利，但也可能會增強噪聲。2.說明圖像直方圖均衡化的原理和步驟。原理：圖像的直方圖反映了圖像中灰度值的分布情況。直方圖均衡化的原理就是通過對原始圖像的灰度直方圖進(jìn)行變換，讓變換后的灰度值在整個灰度級范圍內(nèi)分布得更加均勻，從而增強圖像的對比度，使圖像的細(xì)節(jié)更加清晰。步驟：-計算原始圖像的灰度直方圖：統(tǒng)計圖像中每個灰度級出現(xiàn)的像素個數(shù)。-計算累積分布函數(shù)（CDF）：對灰度直方圖進(jìn)行累加，得到每個灰度級的累積概率。-對累積分布函數(shù)進(jìn)行歸一化：將累積分布函數(shù)的值映射到0-255的灰度級范圍內(nèi)。-進(jìn)行灰度變換：根據(jù)歸一化后的累積分布函數(shù)，將原始圖像中的每個像素的灰度值替換為新的灰度值，從而得到直方圖均衡化后的圖像。3.解釋圖像分割的概念，并列舉幾種常見的圖像分割方法。概念：圖像分割就是把一幅圖像劃分成若干個具有獨特性質(zhì)的區(qū)域，并且使這些區(qū)域之間的特性差異盡可能大，而同一區(qū)域內(nèi)的特性盡可能一致。圖像分割是圖像分析和理解的基礎(chǔ)步驟，能為后續(xù)的目標(biāo)識別、圖像分類等操作提供重要信息。常見方法：-閾值分割：根據(jù)像素的灰度值設(shè)定一個或多個閾值，把圖像中的像素分為不同的類別，操作簡單，適用于背景和目標(biāo)灰度差異明顯的圖像。-邊緣檢測分割：通過檢測圖像中的邊緣，將邊緣連接起來形成封閉的區(qū)域，從而實現(xiàn)圖像分割，像使用Sobel算子、Canny算子等進(jìn)行邊緣檢測。-區(qū)域生長分割：從一個或多個種子點開始，根據(jù)相似性準(zhǔn)則（如灰度值、顏色等）將相鄰的像素合并成一個區(qū)域，直到滿足一定的條件為止。-基于聚類的分割：把圖像中的像素看作數(shù)據(jù)點，使用聚類算法（如K-均值聚類）將像素劃分到不同的類別中，每個類別對應(yīng)一個區(qū)域。三、論述題（每題25分，共50分）1.論述圖像壓縮的必要性和常見的圖像壓縮方法，并分析它們的優(yōu)缺點。必要性：隨著圖像技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像的數(shù)據(jù)量越來越大。比如高分辨率的照片、高清視頻中的圖像幀等，如果不進(jìn)行壓縮，存儲這些圖像需要大量的存儲空間，而且在傳輸過程中會占用大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬，傳輸時間也會很長。所以圖像壓縮對于節(jié)省存儲空間、提高傳輸效率都非常必要。常見方法及優(yōu)缺點：-無損壓縮方法：-行程編碼（RLE）：它是把連續(xù)重復(fù)的像素值用一個計數(shù)值和該像素值表示。優(yōu)點是實現(xiàn)簡單，對于具有大量連續(xù)相同像素的圖像，如一些二值圖像，壓縮效果很好。缺點是對于像素值變化頻繁的圖像，壓縮率較低。-LZW編碼：它是通過建立一個字典，把圖像中的字符串用字典中的索引表示。優(yōu)點是不需要預(yù)先知道圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性，通用性較強，能對各種類型的圖像進(jìn)行一定程度的壓縮。缺點是對于一些復(fù)雜的圖像，壓縮效率可能不高，而且字典的管理和維護比較復(fù)雜。-有損壓縮方法：-JPEG壓縮：它是一種廣泛應(yīng)用的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，基于離散余弦變換（DCT）。優(yōu)點是壓縮率高，能在較大程度上減少圖像文件的大小，同時保持較好的視覺質(zhì)量，適用于大多數(shù)自然圖像。缺點是圖像質(zhì)量會有一定的損失，尤其是在高壓縮比的情況下，可能會出現(xiàn)塊狀效應(yīng)和模糊現(xiàn)象。-小波變換壓縮：它是利用小波變換將圖像分解為不同頻率的子帶，然后對不同子帶進(jìn)行不同程度的量化和編碼。優(yōu)點是能在較高的壓縮比下保留較好的圖像細(xì)節(jié)，具有多分辨率分析的特性，適用于各種類型的圖像。缺點是算法實現(xiàn)相對復(fù)雜，計算量較大。2.詳細(xì)說明基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法的原理、流程和主要應(yīng)用場景。原理：基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法主要是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)圖像的特征，然后根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征對圖像進(jìn)行分類。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的特征提取和模式識別能力，它可以從大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到圖像的關(guān)鍵特征和分類模式。流程：-數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理：收集大量的圖像數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。對圖像進(jìn)行預(yù)處理，如調(diào)整圖像的大小、歸一化、增強等操作，以提高模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。-模型選擇和構(gòu)建：選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的AlexNet、VGG、ResNet等。構(gòu)建模型的結(jié)構(gòu)，包括卷積層、池化層、全連接層等，并定義損失函數(shù)和優(yōu)化算法。-模型訓(xùn)練：將訓(xùn)練集的圖像輸入到模型中，通過不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使模型的預(yù)測結(jié)果和真實標(biāo)簽之間的誤差最小化。在訓(xùn)練過程中，使用驗證集來監(jiān)控模型的性能，防止過擬合。-模型評估：使用測試集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估，計算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，評估模型的分類性能。-模型應(yīng)用：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到新的圖像分類任務(wù)中，對輸入的圖像進(jìn)行分類預(yù)測。主要應(yīng)用場景：-安防監(jiān)控：對監(jiān)控攝像頭拍攝的圖像進(jìn)行