2026年圖像處理技術試題及答案一、單選題（每題2分，共20題）1.在圖像增強中，以下哪種方法不屬于空域增強技術？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.空間域濾波D.小波變換2.以下哪種圖像壓縮標準主要應用于靜態(tài)圖像？A.H.264B.JPEGC.MPEG-4D.H.2653.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)域生長法C.Otsu算法D.??動輪廓模型4.以下哪種特征提取方法常用于圖像檢索中的顏色特征？A.SIFTB.SURFC.ColorHistogramD.HOG5.在3D圖像重建中，以下哪種投影方法屬于中心投影？A.透視投影B.正交投影C.軸測投影D.等距投影6.以下哪種圖像重建算法屬于迭代重建方法？A.迭代反投影（FBP）B.直接反投影（FBP）C.康普頓變換D.SIRT算法7.在圖像配準中，以下哪種方法屬于基于特征的配準方法？A.光束法平差（BundleAdjustment）B.相似性變換C.特征點匹配D.慣性導航8.以下哪種圖像傳輸標準主要應用于視頻通信？A.JPEG2000B.H.265C.PNGD.TIFF9.在圖像去噪中，以下哪種方法屬于非局部均值（NL-Means）的改進方法？A.BM3DB.TV去噪C.DCT去噪D.FastNL-Means10.在圖像識別中，以下哪種網(wǎng)絡結構屬于深度學習模型？A.K近鄰（KNN）B.支持向量機（SVM）C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）D.決策樹二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些方法屬于圖像增強技術？A.直方圖均衡化B.銳化處理C.圖像濾波D.圖像壓縮2.以下哪些算法屬于圖像分割方法？A.K-means聚類B.區(qū)域生長法C.超像素分割D.圖像壓縮3.以下哪些特征提取方法常用于圖像檢索？A.SIFTB.SURFC.HOGD.Gabor濾波器4.以下哪些方法屬于3D圖像重建技術？A.結構光B.立體視覺C.醫(yī)學成像D.圖像壓縮5.以下哪些算法屬于迭代重建方法？A.SIRT算法B.CGLS算法C.直接反投影（FBP）D.迭代反投影（FBP）6.以下哪些方法屬于圖像配準技術？A.特征點匹配B.光束法平差C.相似性變換D.圖像壓縮7.以下哪些標準屬于圖像傳輸標準？A.JPEGB.PNGC.H.265D.TIFF8.以下哪些方法屬于圖像去噪技術？A.BM3DB.TV去噪C.DCT去噪D.NL-Means9.以下哪些網(wǎng)絡結構屬于深度學習模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）C.長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）D.決策樹10.以下哪些方法屬于圖像識別技術？A.K近鄰（KNN）B.支持向量機（SVM）C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）D.決策樹三、填空題（每空1分，共20空）1.圖像增強的目的是______圖像的質量，使其更適合人眼觀察或機器處理。2.圖像壓縮的目的是______圖像的存儲空間或傳輸帶寬。3.圖像分割的目的是將圖像劃分為不同的______。4.圖像特征提取的目的是將圖像中的______轉化為可計算的數(shù)值。5.3D圖像重建的目的是從2D圖像中恢復出物體的______。6.圖像配準的目的是將兩幅或多幅圖像對齊到同一坐標系下。7.圖像去噪的目的是去除圖像中的______噪聲。8.圖像識別的目的是識別圖像中的______。9.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是一種______神經(jīng)網(wǎng)絡。10.圖像傳輸?shù)哪康氖菍D像從______傳輸?shù)絖_____。11.圖像處理中的傅里葉變換將圖像從______域轉換到______域。12.圖像增強中的銳化處理可以增強圖像的______邊緣。13.圖像分割中的Otsu算法是一種______分割方法。14.圖像特征提取中的SIFT算法可以提取圖像的______特征。15.3D圖像重建中的結構光技術通過投射______圖案來重建物體。16.圖像配準中的特征點匹配方法常用的算法有______和______。17.圖像去噪中的BM3D算法是一種______去噪算法。18.圖像識別中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）通過______和______來提取特征。19.圖像傳輸中的H.265標準相比H.264具有更高的______效率。20.圖像處理中的邊緣檢測算法常用的有______和______。四、簡答題（每題5分，共6題）1.簡述圖像增強的基本原理及其應用場景。2.簡述圖像分割的基本方法及其優(yōu)缺點。3.簡述3D圖像重建的基本原理及其應用場景。4.簡述圖像配準的基本步驟及其應用場景。5.簡述圖像去噪的基本方法及其優(yōu)缺點。6.簡述圖像識別的基本流程及其應用場景。五、論述題（每題10分，共2題）1.論述圖像增強技術的發(fā)展趨勢及其在自動駕駛中的應用。2.論述圖像分割技術的發(fā)展趨勢及其在醫(yī)學圖像分析中的應用。答案及解析一、單選題1.D解析：小波變換屬于變換域增強技術，其他選項均屬于空域增強技術。2.B解析：JPEG是靜態(tài)圖像壓縮標準，其他選項均屬于視頻壓縮標準。3.C解析：Otsu算法是基于閾值的分割方法，其他選項均屬于非基于閾值的分割方法。4.C解析：ColorHistogram是提取圖像顏色特征的方法，其他選項均屬于幾何或紋理特征提取方法。5.A解析：透視投影屬于中心投影，其他選項均屬于平行投影。6.D解析：SIRT算法屬于迭代重建方法，其他選項均屬于直接重建方法。7.C解析：特征點匹配屬于基于特征的配準方法，其他選項均屬于基于變換的配準方法。8.B解析：H.265是視頻通信標準，其他選項均屬于靜態(tài)圖像壓縮標準。9.D解析：FastNL-Means是NL-Means的改進方法，其他選項均屬于其他去噪方法。10.C解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是深度學習模型，其他選項均屬于傳統(tǒng)機器學習模型。二、多選題1.A,B,C解析：圖像增強技術包括直方圖均衡化、銳化處理和圖像濾波，圖像壓縮不屬于增強技術。2.A,B,C解析：圖像分割方法包括K-means聚類、區(qū)域生長法和超像素分割，圖像壓縮不屬于分割方法。3.A,B,C,D解析：圖像檢索常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG和Gabor濾波器。4.A,B,C解析：3D圖像重建技術包括結構光、立體視覺和醫(yī)學成像，圖像壓縮不屬于重建技術。5.A,B,D解析：迭代重建方法包括SIRT算法、CGLS算法和迭代反投影（FBP），直接反投影（FBP）不屬于迭代方法。6.A,B,C解析：圖像配準方法包括特征點匹配、光束法平差和相似性變換，圖像壓縮不屬于配準方法。7.A,B,C,D解析：圖像傳輸標準包括JPEG、PNG、H.265和TIFF。8.A,B,C,D解析：圖像去噪方法包括BM3D、TV去噪、DCT去噪和NL-Means。9.A,B,C解析：深度學習模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM），決策樹不屬于深度學習模型。10.A,B,C,D解析：圖像識別技術包括K近鄰（KNN）、支持向量機（SVM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和決策樹。三、填空題1.提高2.減少3.區(qū)域4.信息5.三維結構6.坐標系7.高頻8.物體9.卷積10.發(fā)送端/原始位置，接收端/目標位置11.空間，頻率12.細節(jié)13.閾值14.關鍵點15.條紋16.SIFT，SURF17.空域18.卷積，池化19.壓縮20.Sobel，Canny四、簡答題1.圖像增強的基本原理及其應用場景圖像增強的基本原理是通過某種算法改變圖像的像素值，以提高圖像的質量或使其更適合特定應用。常見的增強方法包括亮度調整、對比度增強、濾波去噪等。應用場景包括醫(yī)學圖像分析、遙感圖像處理、自動駕駛等。2.圖像分割的基本方法及其優(yōu)缺點圖像分割的基本方法包括基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割和基于特征的分割?；陂撝档姆指罘椒ê唵胃咝?，但需要手動選擇閾值；基于區(qū)域的分割方法可以處理復雜背景，但計算量大；基于特征的分割方法魯棒性強，但特征選擇困難。3.3D圖像重建的基本原理及其應用場景3D圖像重建的基本原理是通過從多個角度采集2D圖像，然后利用這些圖像重建物體的三維結構。常見的重建方法包括結構光、立體視覺和醫(yī)學成像。應用場景包括自動駕駛、虛擬現(xiàn)實、醫(yī)學診斷等。4.圖像配準的基本步驟及其應用場景圖像配準的基本步驟包括特征提取、特征匹配、變換模型估計和優(yōu)化。應用場景包括醫(yī)學圖像融合、遙感圖像拼接、自動駕駛等。5.圖像去噪的基本方法及其優(yōu)缺點圖像去噪的基本方法包括濾波去噪、變換域去噪和基于學習的去噪。濾波去噪簡單高效，但容易模糊圖像；變換域去噪效果好，但計算量大；基于學習的去噪魯棒性強，但需要大量訓練數(shù)據(jù)。6.圖像識別的基本流程及其應用場景圖像識別的基本流程包括圖像預處理、特征提取、分類器設計、模型訓練和測試。應用場景包括人臉識別、物體檢測、自動駕駛等。五、論述題1.圖像增強技術的發(fā)展趨勢及其在自動駕駛中的應用圖像增強技術的發(fā)展趨勢包括深度學習增強、多模態(tài)增強和自適應增強。深度學習增強通過神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習增強參數(shù)，提高增強效果；多模態(tài)增強通過融合不同模態(tài)的圖像信息，提高增強魯棒性；自適應增強根據(jù)圖像內(nèi)容動態(tài)調整增強參數(shù)，提高增強效果。在自動駕駛中，圖像增強可以提高傳感器圖像的質量，從而提高