2025年计算机视觉与图像处理考试卷及答案分享

2025年计算机视觉与图像处理考试卷及答案分享一、选择题（每题2分，共12分）

1.以下哪项不是计算机视觉的基本任务？

A.图像识别

B.目标检测

C.图像分割

D.机器翻译

答案：D

2.在计算机视觉中，以下哪种算法属于深度学习方法？

A.卡尔曼滤波

B.支持向量机

C.神经网络

D.概率图模型

答案：C

3.以下哪项不是计算机视觉中的特征提取方法？

A.SIFT

B.HOG

C.HAH

D.CNN

答案：C

4.在图像处理中，以下哪种方法可以用于图像去噪？

A.中值滤波

B.高斯滤波

C.双边滤波

D.均值滤波

答案：D

5.以下哪种算法可以用于图像分类？

A.KNN

B.决策树

C.支持向量机

D.深度学习

答案：D

6.在计算机视觉中，以下哪种方法可以用于图像重建？

A.卷积神经网络

B.生成对抗网络

C.深度卷积网络

D.全卷积网络

答案：B

二、填空题（每题2分，共12分）

1.计算机视觉中的图像分割可以分为__________和__________。

答案：语义分割、实例分割

2.在计算机视觉中，特征提取的目的是__________。

答案：将图像中的有用信息提取出来，以便后续处理。

3.卷积神经网络（CNN）的卷积层可以通过__________和__________操作来实现。

答案：卷积操作、池化操作

4.生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两部分组成，其中生成器的目标是__________。

答案：生成与真实数据分布相似的样本

5.在图像处理中，直方图均衡化可以用于__________。

答案：提高图像的对比度

6.在计算机视觉中，目标检测可以分为__________和__________。

答案：单目标检测、多目标检测

三、简答题（每题6分，共18分）

1.简述计算机视觉的基本任务。

答案：计算机视觉的基本任务包括图像识别、目标检测、图像分割、图像重建等。

2.简述卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用。

答案：卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用主要体现在以下几个方面：特征提取、分类、目标检测等。

3.简述生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用。

答案：生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用主要体现在以下几个方面：图像修复、图像合成、风格迁移等。

四、论述题（每题12分，共24分）

1.论述深度学习在计算机视觉中的应用及其优势。

答案：深度学习在计算机视觉中的应用主要体现在以下几个方面：

（1）特征提取：深度学习可以自动提取图像中的有用特征，提高图像识别的准确性。

（2）分类：深度学习在图像分类任务中取得了显著的成果，如AlexNet、VGG、ResNet等。

（3）目标检测：深度学习在目标检测任务中取得了突破性进展，如FasterR-CNN、SSD、YOLO等。

深度学习的优势主要体现在以下几个方面：

（1）自动提取特征：深度学习可以自动提取图像中的有用特征，减少人工特征提取的繁琐过程。

（2）泛化能力强：深度学习模型在训练过程中可以学习到更丰富的特征，具有较强的泛化能力。

（3）可扩展性强：深度学习模型可以方便地进行扩展，如增加网络层数、调整网络结构等。

2.论述计算机视觉在人工智能领域的应用及其发展趋势。

答案：计算机视觉在人工智能领域的应用主要体现在以下几个方面：

（1）图像识别：计算机视觉可以用于图像识别，如人脸识别、物体识别等。

（2）目标检测：计算机视觉可以用于目标检测，如车辆检测、行人检测等。

（3）图像分割：计算机视觉可以用于图像分割，如医学图像分割、卫星图像分割等。

计算机视觉在人工智能领域的发展趋势主要体现在以下几个方面：

（1）深度学习：深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛，未来有望取得更多突破。

（2）跨领域学习：计算机视觉与其他领域的结合，如语音识别、自然语言处理等，有望取得更多成果。

（3）实时性：随着硬件和算法的不断发展，计算机视觉的实时性将得到进一步提高。

五、综合应用题（每题24分，共48分）

1.请设计一个基于深度学习的图像分类模型，并简要说明模型结构及训练过程。

答案：

（1）模型结构：设计一个基于卷积神经网络的图像分类模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。

（2）训练过程：

①数据预处理：对图像进行预处理，如归一化、裁剪等。

②模型构建：构建卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。

③训练：使用训练数据对模型进行训练，调整网络参数，优化模型性能。

④验证：使用验证数据对模型进行验证，评估模型性能。

2.请设计一个基于深度学习的目标检测模型，并简要说明模型结构及训练过程。

答案：

（1）模型结构：设计一个基于深度学习的目标检测模型，如FasterR-CNN，包括区域提议网络（RPN）、分类器、回归器等。

（2）训练过程：

①数据预处理：对图像进行预处理，如归一化、裁剪等。

②模型构建：构建目标检测模型，包括区域提议网络（RPN）、分类器、回归器等。

③训练：使用训练数据对模型进行训练，调整网络参数，优化模型性能。

④验证：使用验证数据对模型进行验证，评估模型性能。

六、实验题（每题24分，共48分）

1.请使用Python编写一个图像去噪程序，实现中值滤波、高斯滤波和双边滤波等去噪方法。

答案：

```python

importcv2

importnumpyasnp

#中值滤波

defmedian_filter(image):

returncv2.medianBlur(image,5)

#高斯滤波

defgaussian_filter(image):

returncv2.GaussianBlur(image,(5,5),1.5)

#双边滤波

defbilateral_filter(image):

returncv2.bilateralFilter(image,d=9,sigmaColor=75,sigmaSpace=75)

#测试

image=cv2.imread('test.jpg')

median=median_filter(image)

gaussian=gaussian_filter(image)

bilateral=bilateral_filter(image)

cv2.imshow('MedianFilter',median)

cv2.imshow('GaussianFilter',gaussian)

cv2.imshow('BilateralFilter',bilateral)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

2.请使用Python编写一个图像分类程序，实现基于卷积神经网络的图像分类。

答案：

```python

importcv2

importnumpyasnp

fromtensorflow.keras.modelsimportload_model

#加载模型

model=load_model('model.h5')

#测试

image=cv2.imread('test.jpg')

image=cv2.resize(image,(224,224))

image=np.expand_dims(image,axis=0)

image=image/255.0

#预测

prediction=model.predict(image)

print('Predictedclass:',np.argmax(prediction))

```

本次试卷答案如下：

一、选择题

1.答案：D

解析：机器翻译属于自然语言处理领域，而不是计算机视觉的基本任务。

2.答案：C

解析：神经网络是深度学习的基础，而深度学习是计算机视觉中常用的方法。

3.答案：C

解析：HAH（HistogramofAcceleratedHistograms）不是计算机视觉中的特征提取方法。

4.答案：D

解析：双边滤波结合了空间邻近度和像素值相似度，可以更好地保留边缘信息。

5.答案：D

解析：深度学习模型在图像分类任务中表现优异，能够自动学习复杂的特征。

6.答案：B

解析：生成对抗网络（GAN）通过生成器和判别器之间的对抗训练来生成高质量的数据。

二、填空题

1.答案：语义分割、实例分割

解析：图像分割可以分为语义分割，将图像分为不同的语义区域，和实例分割，将图像中的每个实例进行分割。

2.答案：将图像中的有用信息提取出来，以便后续处理。

解析：特征提取的目的是为了从图像中提取出有助于后续任务处理的有用信息。

3.答案：卷积操作、池化操作

解析：卷积层通过卷积操作提取图像特征，池化层通过池化操作降低特征的空间维度。

4.答案：生成与真实数据分布相似的样本

解析：生成器的目标是生成与真实数据分布相似的样本，以欺骗判别器。

5.答案：提高图像的对比度

解析：直方图均衡化通过调整图像的直方图分布，提高图像的对比度。

6.答案：单目标检测、多目标检测

解析：目标检测可以分为单目标检测，检测图像中的单个目标，和多目标检测，检测图像中的多个目标。

三、简答题

1.答案：计算机视觉的基本任务包括图像识别、目标检测、图像分割、图像重建等。

解析：这些任务是计算机视觉的核心目标，旨在理解和处理图像数据。

2.答案：卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用主要体现在以下几个方面：特征提取、分类、目标检测等。

解析：CNN通过卷积层提取图像特征，全连接层进行分类，RPN进行目标检测。

3.答案：生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用主要体现在以下几个方面：图像修复、图像合成、风格迁移等。

解析：GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能够生成高质量的图像，应用于图像修复、合成和风格迁移。

四、论述题

1.答案：深度学习在计算机视觉中的应用主要体现在以下几个方面：特征提取、分类、目标检测等。深度学习的优势主要体现在以下几个方面：自动提取特征、泛化能力强、可扩展性强。

解析：深度学习通过神经网络自动提取特征，减少了人工特征提取的复杂性。其强大的泛化能力和可扩展性使其在计算机视觉领域得到广泛应用。

2.答案：计算机视觉在人工智能领域的应用主要体现在以下几个方面：图像识别、目标检测、图像分割等。计算机视觉在人工智能领域的发展趋势主要体现在以下几个方面：深度学习、跨领域学习、实时性。

解析：计算机视觉在人工智能领域的应用广泛，发展趋势包括深度学习技术的进一步发展、与其他领域的结合以及实时性能的提升。

五、综合应用题

1.答案：

（1）模型结构：设计一个基于卷积神经网络的图像分类模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。

（2）训练过程：

①数据预处理：对图像进行预处理，如归一化、裁剪等。

②模型构建：构建卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。

③训练：使用训练数据对模型进行训练，调整网络参数，优化模型性能。

④验证：使用验证数据对模型进行验证，评估模型性能。

2.答案：

（1）模型结构：设计一个基于深度学习的目标检测模型，如FasterR-CNN，包括区域提议网络（RPN）、分类器、回归器等。

（2）训练过程：

①数据预处理：对图像进行预处理，如归一化、裁剪等。

②模型构建：构建目标检测模型，包括区域提议网络（RPN）、分类器、回归器等。

③训练：使用训练数据对模型进行训练，调整网络参数，优化模型性能。

④验证：使用验证数据对模型进行验证，评估模型性能。

六、实验题

1.答案：

```python

importcv2

importnumpyasnp

#中值滤波

defmedian_filter(image):

returncv2.medianBlur(image,5)

#高斯滤波

defgaussian_filter(image):

returncv2.GaussianBlur(image,(5,5),1.5)

#双边滤波

defbilateral_filter(image):

returncv2.bilateralFilter(image,d=9,sigmaColor=75,sigmaSpace=75)

#测试

image=cv2.imread('test.jpg')

median=median_filter(image)

gaussian=gaussian_filter(image)

bilateral=bilateral_filter(image)

cv2.imshow('MedianFilter',median)

cv2.imshow('GaussianFilter',gaussian)

cv2.imshow('BilateralFilter',bilateral)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

2.答案：

```python

importcv2

importnumpyasnp

fromtensorflow.keras