2026年數(shù)字圖像處理技術(shù)專業(yè)訓(xùn)練題庫(kù)一、單選題（每題2分，共20題）1.在數(shù)字圖像處理中，以下哪種圖像格式最適合用于存儲(chǔ)具有高壓縮比且質(zhì)量損失較小的圖像？A.BMPB.JPEGC.PNGD.TIFF答案：B解析：JPEG采用有損壓縮，適合存儲(chǔ)彩色圖像且壓縮比高，廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)傳輸；BMP無壓縮，文件體積大；PNG支持無損壓縮，適合透明圖像；TIFF支持多種壓縮方式，但默認(rèn)壓縮率不高。2.在圖像增強(qiáng)中，以下哪種方法主要用于提高圖像的對(duì)比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.邊緣檢測(cè)答案：A解析：直方圖均衡化通過調(diào)整圖像灰度分布均勻化，增強(qiáng)對(duì)比度；中值濾波用于去噪；高斯濾波平滑圖像；邊緣檢測(cè)用于提取圖像輪廓。3.在圖像分割中，以下哪種算法屬于基于閾值的分割方法？A.K-means聚類B.區(qū)域生長(zhǎng)法C.Otsu閾值分割D.Canny邊緣檢測(cè)答案：C解析：Otsu閾值分割通過自動(dòng)確定最優(yōu)閾值分割前景和背景；K-means為聚類算法；區(qū)域生長(zhǎng)法基于連通性；Canny為邊緣檢測(cè)算法。4.在特征提取中，以下哪種方法常用于檢測(cè)圖像中的角點(diǎn)？A.SIFTB.主成分分析（PCA）C.傅里葉變換D.小波變換答案：A解析：SIFT（尺度不變特征變換）專門用于檢測(cè)圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)（包括角點(diǎn)）；PCA用于降維；傅里葉變換分析頻率域特征；小波變換用于多尺度分析。5.在圖像重建中，以下哪種方法常用于從稀疏采樣數(shù)據(jù)中恢復(fù)圖像？A.反投影算法B.優(yōu)化迭代重建C.機(jī)器學(xué)習(xí)插值D.卷積濾波答案：B解析：優(yōu)化迭代重建（如聯(lián)合迭代重建）適用于稀疏數(shù)據(jù)恢復(fù)；反投影用于計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）；機(jī)器學(xué)習(xí)插值適用于插值放大；卷積濾波用于平滑或銳化。6.在三維圖像處理中，以下哪種方法常用于表面重建？A.體素分割B.Poisson重建C.直方圖均衡化D.光學(xué)相干斷層掃描（OCT）答案：B解析：Poisson重建通過梯度約束從體數(shù)據(jù)中生成表面；體素分割用于三維分割；直方圖均衡化用于二維圖像；OCT為三維成像技術(shù)。7.在圖像壓縮中，以下哪種編碼屬于無損壓縮？A.Huffman編碼B.JPEG2000C.MP3D.游程編碼（RLE）答案：D解析：游程編碼通過重復(fù)數(shù)據(jù)壓縮，無損；Huffman為熵編碼，無損但效率有限；JPEG2000為有損壓縮；MP3為音頻壓縮。8.在目標(biāo)檢測(cè)中，以下哪種方法常用于YOLO（YouOnlyLookOnce）框架？A.R-CNNB.AlexNetC.CSPNetD.SSD（單階段檢測(cè)器）答案：D解析：YOLO屬于單階段檢測(cè)器，與SSD類似；R-CNN為兩階段檢測(cè)器；AlexNet為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；CSPNet為改進(jìn)的ResNet結(jié)構(gòu)。9.在圖像質(zhì)量評(píng)估中，以下哪種指標(biāo)常用于評(píng)估圖像的失真程度？A.PSNR（峰值信噪比）B.SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）C.NIQE（自然圖像質(zhì)量評(píng)估）D.VMAF（視覺均方誤差）答案：A解析：PSNR通過像素級(jí)誤差評(píng)估失真，廣泛應(yīng)用于圖像壓縮；SSIM關(guān)注結(jié)構(gòu)相似性；NIQE基于統(tǒng)計(jì)特征；VMAF更符合人眼感知。10.在機(jī)器視覺中，以下哪種損失函數(shù)常用于深度學(xué)習(xí)圖像分類？A.L1損失B.Adam優(yōu)化器C.Softmax分類器D.Dropout正則化答案：C解析：Softmax用于多分類輸出；L1為回歸損失；Adam為優(yōu)化器；Dropout為正則化方法。二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些方法可用于圖像去噪？A.中值濾波B.小波閾值去噪C.均值濾波D.活動(dòng)輪廓模型答案：A、B、C解析：中值濾波、均值濾波、小波閾值去噪均為去噪方法；活動(dòng)輪廓模型用于分割。2.以下哪些屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)？A.直方圖規(guī)定化B.銳化濾波C.對(duì)比度拉伸D.邊緣檢測(cè)答案：A、B、C解析：直方圖規(guī)定化、銳化濾波、對(duì)比度拉伸均屬增強(qiáng)；邊緣檢測(cè)為分割方法。3.以下哪些算法可用于圖像分割？A.K-means聚類B.超像素分割C.區(qū)域生長(zhǎng)法D.Canny邊緣檢測(cè)答案：A、B、C解析：K-means、超像素分割、區(qū)域生長(zhǎng)法均屬分割；Canny為邊緣檢測(cè)。4.以下哪些方法可用于特征提取？A.SIFTB.SURFC.HOG（方向梯度直方圖）D.主成分分析（PCA）答案：A、B、C解析：SIFT、SURF、HOG均用于特征提?。籔CA用于降維。5.以下哪些屬于圖像重建方法？A.反投影算法B.優(yōu)化迭代重建C.Tikhonov正則化D.雙線性插值答案：A、B、C解析：反投影、優(yōu)化迭代重建、Tikhonov正則化均用于重建；雙線性插值為插值方法。6.以下哪些編碼屬于有損壓縮？A.JPEGB.MPEGC.Huffman編碼D.PNG答案：A、B解析：JPEG、MPEG為有損壓縮；Huffman、PNG為無損壓縮。7.以下哪些方法可用于目標(biāo)檢測(cè)？A.YOLOB.FasterR-CNNC.SSDD.RNN答案：A、B、C解析：YOLO、FasterR-CNN、SSD均為目標(biāo)檢測(cè)；RNN為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于序列數(shù)據(jù)。8.以下哪些指標(biāo)可用于圖像質(zhì)量評(píng)估？A.PSNRB.SSIMC.NIQED.MAE（平均絕對(duì)誤差）答案：A、B、C解析：PSNR、SSIM、NIQE為圖像質(zhì)量指標(biāo)；MAE為回歸誤差指標(biāo)。9.以下哪些技術(shù)可用于圖像增強(qiáng)？A.銳化濾波B.對(duì)比度拉伸C.直方圖均衡化D.色彩空間轉(zhuǎn)換答案：A、B、C解析：銳化濾波、對(duì)比度拉伸、直方圖均衡化均屬增強(qiáng)；色彩空間轉(zhuǎn)換為預(yù)處理。10.以下哪些算法可用于圖像分割？A.超像素分割B.活動(dòng)輪廓模型C.Otsu閾值分割D.K-means聚類答案：A、B、C、D解析：以上均為分割方法。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）1.簡(jiǎn)述圖像增強(qiáng)與圖像重建的區(qū)別。答案：圖像增強(qiáng)通過調(diào)整圖像對(duì)比度、亮度等改善視覺效果，不恢復(fù)原始信息；圖像重建通過已知數(shù)據(jù)（如投影）恢復(fù)原始圖像，常用于醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域。2.簡(jiǎn)述SIFT特征提取的步驟。答案：SIFT步驟：尺度空間構(gòu)建、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)描述子生成、關(guān)鍵點(diǎn)匹配。3.簡(jiǎn)述Otsu閾值分割的原理。答案：Otsu方法通過最小化類內(nèi)方差或最大化類間方差自動(dòng)確定最優(yōu)閾值，適用于雙峰直方圖。4.簡(jiǎn)述圖像去噪的常用方法及其適用場(chǎng)景。答案：常用方法：中值濾波（椒鹽噪聲）、均值濾波（高斯噪聲）、小波閾值去噪（多尺度）；適用場(chǎng)景：根據(jù)噪聲類型選擇。5.簡(jiǎn)述圖像壓縮的無損與有損壓縮的區(qū)別。答案：無損壓縮（如PNG）保留所有原始信息，適用于重要數(shù)據(jù)；有損壓縮（如JPEG）犧牲部分信息換取高壓縮率，適用于圖像質(zhì)量要求不高的場(chǎng)景。6.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用。答案：深度學(xué)習(xí)用于目標(biāo)檢測(cè)（YOLO、SSD）、圖像分割（U-Net）、圖像生成（GAN）等，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征。四、論述題（每題10分，共2題）1.論述圖像分割在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。答案：應(yīng)用：分割道路、行人、車輛等，用于路徑規(guī)劃、避障；挑戰(zhàn)：光照變化、遮擋、實(shí)時(shí)性要求高，需要魯棒性強(qiáng)的算法（如深度學(xué)習(xí)分割）。2.論述圖像質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)的發(fā)展趨勢(shì)。答案：趨勢(shì)：從像素級(jí)指標(biāo)（PSNR）向感知質(zhì)量指標(biāo)（SSIM、VMAF）發(fā)展，結(jié)合深度學(xué)習(xí)（如DBoW）模擬人眼視覺，更符合實(shí)際應(yīng)用需求。五、編程題（每題15分，共2題）1.編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)圖像的直方圖均衡化，并展示結(jié)果。答案：pythonimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefhistogram_equalization(img):img_yuv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YUV)img_y=img_yuv[:,:,0]img_y_eq=cv2.equalizeHist(img_y)img_yuv_eq=cv2.cvtColor(np.stack([img_y_eq,img_yuv[:,:,1],img_yuv[:,:,2]],axis=-1),cv2.COLOR_YUV2BGR)returnimg_yuv_eqimg=cv2.imread('input.jpg')img_eq=histogram_equalization(img)plt.subplot(121),plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)),plt.title('Original')plt.subplot(122),plt.imshow(cv2.cvtColor(img_eq,cv2.COLOR_BGR2RGB)),plt.title('Equalized')plt.show()2.編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)基于SIFT的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)與描述，并展示結(jié)果。答案：pythonimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltdefsift_keypoints(img):sift=cv2.SIFT_create()keypoints,descriptors=sift.detectAndCompute(img,None)img_sift=cv2.drawKeypoints(img,keypoints,None,flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)returnimg