1、
2025年大学（电子信息工程）数字图像处理试题及答案
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题 共30分）
答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。
1. 以下哪种滤波器可以有效去除图像中的高斯噪声？（ ）
A. 均值滤波器
B. 中值滤波器
C. 高斯滤波器
D. 巴特沃斯滤波器
2. 图像的灰度直方图反映了图像的（ ）。
A. 亮度分布
B. 颜色分布
C. 纹理特征
D. 形状特征
3. 在数
2、字图像处理中，图像增强的目的是（ ）。
A. 提高图像的清晰度
B. 改变图像的颜色
C. 压缩图像的数据量
D. 去除图像中的噪声
4. 以下哪种变换常用于图像的边缘检测？（ ）
A. 傅里叶变换
B. 小波变换
C. 离散余弦变换
D. 拉普拉斯变换
5. 彩色图像的表示方法通常有（ ）。
A. RGB模型
B. HSI模型
C. YUV模型
D. 以上都是
6. 图像的几何变换不包括以下哪种？（ ）
A. 平移
B. 旋转
C. 滤波
D. 缩放
7. 形态学图像处理中的腐蚀操作是（ ）。
A. 使目标物体变小
B. 使目标物体变大
3、
C. 保持目标物体不变
D. 改变目标物体的颜色
8. 以下哪种算法常用于图像的分割？（ ）
A. 阈值分割
B. 区域生长
C. 边缘检测
D. 以上都是
9. 数字图像的分辨率通常用（ ）表示。
A. 像素数
B. 行数和列数
C. 图像大小
D. 灰度级
10. 图像压缩的目的是（ ）。
A. 减少图像的数据量
B. 提高图像的质量
C. 增强图像的对比度
D. 以上都不是
第II卷（非选择题 共70分）
11. （10分）简述数字图像处理的主要内容。
12. （15分）说明图像滤波的作用，并列举两种常用的线性滤波方法及其原理。
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4、3. （15分）阐述彩色图像的RGB模型和HSI模型的特点及应用场景。
14. （15分）材料：有一幅灰度图像，其灰度值范围为0-255。现在需要对该图像进行阈值分割，以提取出目标物体。
问题：请描述一种阈值分割的方法，并说明如何确定合适的阈值。
15. （15分）材料：给定一幅图像，要求对其进行边缘检测，并提取出边缘轮廓。
问题：请选择一种边缘检测算法，并说明该算法的步骤及如何对检测结果进行后处理以得到清晰的边缘轮廓。
答案：
1. A
2. A
3. A
4. D
5. D
6. C
7. A
8. D
9. B
10. A
11. 数字图像处理主要包括
5、图像增强、图像滤波、图像分割、图像特征提取与描述、图像配准与匹配、图像压缩编码等内容。图像增强旨在改善图像的视觉效果；图像滤波用于去除噪声等干扰；图像分割将图像划分为不同区域；特征提取与描述提取图像关键特征；配准与匹配用于比较图像；压缩编码减少图像数据量便于存储传输。
12. 图像滤波的作用是去除图像中的噪声，平滑图像。常用的线性滤波方法有均值滤波器，它是对邻域内像素灰度求平均来替代中心像素灰度，从而达到平滑目的。还有高斯滤波器，基于高斯函数对邻域像素加权求和，离中心越近权重越大，能有效去除高斯噪声。
13. RGB模型是通过红、绿、蓝三原色的不同比例混合来表示颜色，直观且广泛用于显示设备
6、等。其特点是颜色表示直接，但难以直观区分颜色的亮度、色调和饱和度。HSI模型中，H表示色调，反映颜色种类；S表示饱和度，体现颜色纯度；I表示亮度。它更符合人眼感知颜色的方式，常用于颜色分析、图像检索等场景。
14. 可以采用最大类间方差法（OTSU法）进行阈值分割。步骤如下：计算图像的灰度直方图，统计每个灰度级的像素数量。遍历所有可能的阈值，将图像分为前景和背景两类，计算两类的均值、方差以及类间方差。当类间方差最大时对应的阈值即为合适的阈值。通过不断尝试不同阈值，找到使前景和背景差异最大的那个值作为分割阈值。
15. 选择Canny边缘检测算法。步骤：首先对图像进行高斯滤波平滑，减少噪声干扰。然后计算图像梯度幅值和方向。接着进行非极大值抑制，保留梯度幅值较大的边缘像素。最后通过双阈值处理和边缘连接，确定最终的边缘轮廓。后处理可采用形态学开闭运算进一步平滑边缘，去除毛刺等，使边缘轮廓更清晰。
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