1、
2025年中职人工智能技术应用（AI图像处理基础）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40分）
答题要求：本卷共8题，每题5分。每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。
w1. 以下哪种算法不属于AI图像处理中常用的边缘检测算法？（ ）
A. 高斯滤波算法
B. 霍夫变换算法
C. 拉普拉斯算子算法
D. Canny边缘检测算法
w2. 在图像的色彩模式中，（ ）模式是一种基于人眼对颜色感知的模型。
A. RGB
B. CMYK
2、
C. HSV
D. LAB
w3. 对于图像的缩放操作，以下说法正确的是（ ）。
A. 放大图像会使图像质量提高
B. 缩小图像会丢失图像细节
C. 缩放操作不会改变图像的像素数量
D. 缩放操作只能通过线性插值实现
w4. 图像增强的目的不包括（ ）。
A. 提高图像的清晰度
B. 改善图像的视觉效果
C. 提取图像中的特定信息
D. 降低图像的分辨率
w5. 以下关于卷积神经网络（CNN）在图像处理中的说法，错误的是（ ）。
A. CNN可以自动提取图像特征
B. CNN中的卷积层主要用于对图像进行降维
C. 池化层可以减少数据量，同时保
3、留重要特征
D. CNN只能处理灰度图像
w6. 在图像分割中，将图像中的每个像素划分到不同类别的技术是（ ）。
A. 目标检测
B. 语义分割
C. 实例分割
D. 边缘检测
w7. 以下哪种图像滤波方法可以有效去除图像中的高斯噪声？（ ）
A. 均值滤波
B. 中值滤波
C. 高斯滤波
D. 双边滤波
w8. 图像配准的主要目的是（ ）。
A. 使不同图像的尺寸相同
B. 使不同图像的色彩一致
C. 找到不同图像之间的空间对应关系
D. 对图像进行分类
第II卷（非选择题，共60分）
w9. 简答题（共15分）
答题要求：简要
4、回答以下问题，每题5分。
简述图像直方图均衡化的原理及作用。
简述常用的图像特征提取方法有哪些。
简述图像去噪的主要方法及各自的特点。
w10. 操作题（共15分）
答题要求：请描述如何使用一种图像处理工具（如Photoshop、OpenCV等）实现对一幅彩色图像的灰度化处理。
w11. 分析题（共15分）
答题要求：阅读以下材料，回答问题。
材料：在一个智能安防监控系统中，需要对监控视频中的人员进行行为分析。首先对每一帧图像进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，然后提取人体的特征点，通过对特征点的运动轨迹分析来判断人员的行为是否异常。
问题：
1. 请
5、说明图像预处理在这个系统中的重要性。
2. 列举至少两种可以用于提取人体特征点的方法。
3. 如何根据特征点的运动轨迹判断人员行为是否异常？
w12. 论述题（共15分）
答题要求：结合当前AI图像处理技术的发展趋势，论述其在医疗影像领域的应用前景及面临的挑战。
答案：
w1. A
w2. C
w3. B
w4. D
w5. D
w6. B
w7. C
w8. C
w9. 图像直方图均衡化原理：通过对图像直方图进行调整，将其均匀分布在整个灰度范围内，从而增强图像的对比度。作用：使图像细节更清晰，提高图像视觉效果。常用图像特征提取方法：如SIFT（尺度不变特征
6、变换）、SURF（加速鲁棒特征）等。图像去噪方法及特点：均值滤波简单但可能模糊细节；中值滤波能有效去除椒盐噪声且保留边缘；高斯滤波对高斯噪声效果好。
w10. 以Photoshop为例，打开图像后，选择“图像”菜单中的“模式”，然后选择“灰度”，即可将彩色图像转换为灰度图像。在OpenCV中，可使用cv2.cvtColor函数，传入图像和转换模式参数（如cv2.COLOR_BGR2GRAY）来实现灰度化。
w11. 图像预处理重要性：去除噪声、增强图像质量，为后续特征提取和行为分析提供良好基础。提取人体特征点方法：如基于深度学习的人体姿态估计模型，或利用HOG（方向梯度直方图）特征结合机器学习算法。根据特征点运动轨迹判断：设定正常行为的轨迹范围和模式，对比当前轨迹，超出范围或不符合模式则判断为异常。
w12. 发展趋势：精度不断提高、处理速度加快、应用场景拓展。在医疗影像领域应用前景：辅助疾病诊断、提高诊断准确性、实现疾病早期筛查。面临挑战：数据标注困难、模型泛化能力有待提高、医疗数据隐私和安全问题。
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