2025年计算机视觉及图像处理考题及答案

2025年计算机视觉及图像处理考题及答案一、选择题（每题2分，共12分）

1.下列哪项不是计算机视觉的基本任务？

A.目标检测

B.目标跟踪

C.图像分割

D.数据挖掘

2.在计算机视觉中，以下哪个不是常用的图像预处理方法？

A.亮度调整

B.对比度增强

C.直方图均衡化

D.归一化

3.下列哪个不是深度学习在计算机视觉中的应用？

A.目标检测

B.图像分类

C.图像分割

D.数据挖掘

4.以下哪个不是卷积神经网络（CNN）中的卷积层？

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.批标准化层

5.在计算机视觉中，以下哪个不是常用的图像特征？

A.HOG特征

B.SIFT特征

C.SURF特征

D.汽车特征

6.以下哪个不是计算机视觉中的目标跟踪算法？

A.基于卡尔曼滤波的跟踪

B.基于光流法的跟踪

C.基于深度学习的跟踪

D.基于遗传算法的跟踪

二、填空题（每题2分，共12分）

1.计算机视觉的基本任务包括：______、______、______、______等。

2.图像预处理方法包括：______、______、______、______等。

3.深度学习在计算机视觉中的应用包括：______、______、______、______等。

4.卷积神经网络（CNN）中的卷积层包括：______、______、______、______等。

5.常用的图像特征包括：______、______、______、______等。

6.目标跟踪算法包括：______、______、______、______等。

三、简答题（每题4分，共16分）

1.简述计算机视觉的基本任务。

2.简述图像预处理方法及其作用。

3.简述深度学习在计算机视觉中的应用及其优势。

4.简述卷积神经网络（CNN）的基本结构及其作用。

5.简述常用的图像特征及其应用。

6.简述目标跟踪算法及其应用。

四、论述题（每题8分，共16分）

1.论述计算机视觉在智能交通系统中的应用及其意义。

2.论述深度学习在计算机视觉中的发展及其趋势。

五、案例分析题（每题10分，共20分）

1.案例一：某公司需要开发一款智能监控系统，要求实现人脸识别、车辆识别、行为分析等功能。请根据所学知识，设计一套基于深度学习的计算机视觉系统方案。

2.案例二：某公司需要开发一款智能医疗诊断系统，要求实现病变区域检测、疾病分类等功能。请根据所学知识，设计一套基于深度学习的计算机视觉系统方案。

六、综合应用题（每题12分，共24分）

1.针对案例一，请详细描述以下内容：

（1）系统架构设计；

（2）人脸识别算法选择及实现；

（3）车辆识别算法选择及实现；

（4）行为分析算法选择及实现。

2.针对案例二，请详细描述以下内容：

（1）系统架构设计；

（2）病变区域检测算法选择及实现；

（3）疾病分类算法选择及实现；

（4）系统性能优化及评估。

本次试卷答案如下：

一、选择题

1.D

解析：计算机视觉的基本任务包括目标检测、目标跟踪、图像分割、图像识别等，而数据挖掘不属于计算机视觉的基本任务。

2.D

解析：图像预处理方法包括亮度调整、对比度增强、直方图均衡化、归一化等，归一化是一种数据预处理方法，不属于图像预处理方法。

3.D

解析：深度学习在计算机视觉中的应用包括目标检测、图像分类、图像分割、人脸识别等，数据挖掘不属于深度学习在计算机视觉中的应用。

4.C

解析：卷积神经网络（CNN）中的卷积层包括卷积层、池化层、全连接层、批标准化层等，全连接层不属于卷积层。

5.D

解析：常用的图像特征包括HOG特征、SIFT特征、SURF特征等，汽车特征不是常用的图像特征。

6.D

解析：目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波的跟踪、基于光流法的跟踪、基于深度学习的跟踪等，基于遗传算法的跟踪不是目标跟踪算法。

二、填空题

1.目标检测、目标跟踪、图像分割、图像识别

2.亮度调整、对比度增强、直方图均衡化、归一化

3.目标检测、图像分类、图像分割、人脸识别

4.卷积层、池化层、全连接层、批标准化层

5.HOG特征、SIFT特征、SURF特征、汽车特征

6.基于卡尔曼滤波的跟踪、基于光流法的跟踪、基于深度学习的跟踪、基于遗传算法的跟踪

三、简答题

1.计算机视觉的基本任务包括目标检测、目标跟踪、图像分割、图像识别等。

2.图像预处理方法包括亮度调整、对比度增强、直方图均衡化、归一化等，这些方法可以改善图像质量，提高后续处理的效果。

3.深度学习在计算机视觉中的应用包括目标检测、图像分类、图像分割、人脸识别等，其优势在于能够自动学习图像特征，提高识别准确率。

4.卷积神经网络（CNN）的基本结构包括卷积层、池化层、全连接层、批标准化层等，这些层可以提取图像特征，实现图像识别。

5.常用的图像特征包括HOG特征、SIFT特征、SURF特征等，这些特征可以描述图像的局部特征，用于图像识别。

6.目标跟踪算法包括基于卡尔曼滤波的跟踪、基于光流法的跟踪、基于深度学习的跟踪等，这些算法可以实现对目标的连续跟踪。

四、论述题

1.计算机视觉在智能交通系统中的应用包括人脸识别、车辆识别、行为分析等，其意义在于提高交通管理效率，保障交通安全。

2.深度学习在计算机视觉中的发展表现为算法的优化、模型的改进、应用领域的拓展等，趋势是向更高层次、更广泛的应用领域发展。

五、案例分析题

1.案例一：

（1）系统架构设计：采用分层架构，包括数据采集层、特征提取层、模型训练层、模型部署层。

（2）人脸识别算法选择及实现：采用深度学习的人脸识别算法，如FasterR-CNN、SSD等。

（3）车辆识别算法选择及实现：采用深度学习的车辆识别算法，如YOLO、RetinaNet等。

（4）行为分析算法选择及实现：采用深度学习的行为分析算法，如RNN、LSTM等。

2.案例二：

（1）系统架构设计：采用分层架构，包括数据采集层、特征提取层、模型训练层、模型部署层。

（2）病变区域检测算法选择及实现：采用深度学习的病变区域检测算法，如U-Net、SegNet等。

（3）疾病分类算法选择及实现：采用深度学习的疾病分类算法，如CNN、ResNet等。

（4）系统性能优化及评估：通过调整模型参数、优化算法等手段提高系统性能，并进行评估。

六、综合应用题

1.针对案例一，详细描述如下：

（1）系统架构设计：采用分层架构，包括数据采集层、特征提取层、模型训练层、模型部署层。

（2）人脸识别算法选择及实现：采用深度学习的人脸识别算法，如FasterR-CNN、SSD等。

（3）车辆识别算法选择及实现：采用深度学习的车辆识别算法，如YOLO、RetinaNet等。

（4）行为分析算法选择及实现：采用深度学习的行为分析算法，如RNN、LSTM等。

2.针对案例二，详细描述如下：

（1）系统架构设计：采用分层架构，包括数据采集层、特