2025年大学《信息与计算科学》专业题库—— 计算机视觉中的图像处理算法.docxVIP

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——计算机视觉中的图像处理算法

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、简答题（每题6分，共30分）

1.简述数字图像与模拟图像的区别，并列举三个数字图像处理的优势。

2.解释什么是图像的灰度直方图，并说明直方图均衡化处理的目的是什么。

3.比较均值滤波和中值滤波在去除噪声方面的特点和应用场景。

4.描述边缘检测在图像处理中的作用，并简要说明Sobel算子和Canny算子中的一种的基本原理。

5.什么是图像分割？简述阈值分割方法的基本思想，并区分全局阈值和局部阈值分割。

二、论述题（每题10分，共20分）

1.论述图像增强与图像复原的区别与联系，并分别说明图像增强和图像复原通常适用于哪些不同的图像质量问题。

2.以一个具体的图像分析任务（如目标识别、场景分类）为例，说明图像特征提取与描述的重要性，并列举至少三种该任务中可能用到的图像特征及其作用。

三、计算与分析题（共50分）

1.（25分）已知一幅8位灰度图像的尺寸为8x8，其部分像素灰度值如下表所示（仅用于计算，非试卷内容）：

[此处省略8x8灰度矩阵，假设为]

```

120110105100100105110120

11010095909095100110

105959085859095105

100908580808590100

100908580808590100

105959085859095105

11010095909095100110

120110105100100105110120

```

假设对图像应用3x3均值滤波器，滤波器系数均为1/9。请计算处理后图像中坐标为(4,4)的像素点的灰度值。请简述计算过程。

2.（25分）设有一幅灰度图像，其灰度值只在两个值之间变化：物体内部的灰度值为150，背景的灰度值为50。现采用全局阈值分割方法，假设初始阈值为100。请根据迭代阈值分割算法的基本思想（如大津法或迭代法），说明如何更新阈值，直至分割结果稳定（假设最终稳定阈值不为100）。请列出至少两步迭代过程中的计算步骤和新的阈值。

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试卷答案

一、简答题

1.数字图像是离散的、有限的数值表示的图像，通过像素矩阵存储；模拟图像是连续的、随时间或空间平滑变化的图像信号。数字图像处理的优势包括：便于存储和传输、易于进行计算机分析和处理、可以进行非破坏性编辑、可以通过算法改善图像质量、适合与数字信息系统集成。

2.图像的灰度直方图是统计图像中每个灰度级出现的像素数量或相对频率的分布图。直方图均衡化的目的是通过调整图像灰度级分布，使得处理后的图像灰度级分布更均匀（接近均匀分布），从而增强图像的全局对比度，尤其在暗光或亮光区域细节不足时效果显著。

3.均值滤波使用像素邻域内的灰度均值代替中心像素的灰度值，能有效平滑图像、去除均值为0的噪声（如高斯噪声），但会使图像边缘变得模糊。中值滤波使用像素邻域内的灰度值的中值代替中心像素的灰度值，对椒盐噪声（非零均值噪声）去除效果更好，且相比均值滤波，对图像边缘保留效果更好，模糊程度较小。均值滤波计算简单，中值滤波对脉冲噪声鲁棒性更强。

4.边缘检测是图像分割和特征提取中的关键步骤，旨在识别图像中亮度变化剧烈的点，这些点通常对应于物体轮廓、纹理边界等。Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它通过计算图像梯度在x和y方向的偏导数，得到梯度幅值或方向，然后通过非极大值抑制和阈值处理来定位边缘。其原理基于微分，对噪声较敏感。[若选择Canny算子：Canny算子是一种优化的边缘检测算法，其原理包括：使用高斯滤波平滑图像以去除噪声；计算图像梯度幅值和方向；通过非极大值抑制细化边缘；采用双阈值和滞后阈值处理进行边缘连接，最终输出单像素宽的边缘。]

5.图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域（子图像）的过程，使得同一区域内的像素具有相似的性质（如灰度、颜色、纹理、亮度等），不同区域之间具有明显的差异。阈值分割是一种基本的图像分割方法，其基本思想是将像素灰度值与一个或多个预设的阈值进行比较，根据比较结果将像素划分为不同的类别。全局阈值分割假