2025年计算机视觉与图像处理理论考试试题及答案

2025年计算机视觉与图像处理理论考试试题及答案一、选择题（每题2分，共12分）

1.以下哪个算法不属于深度学习中的卷积神经网络（CNN）？

A.LeNet

B.AlexNet

C.VGGNet

D.K-means

2.下列哪个不属于图像处理中的形态学运算？

A.腐蚀

B.侵蚀

C.开运算

D.闭运算

3.在图像处理中，以下哪个滤波器可以去除噪声？

A.中值滤波

B.高斯滤波

C.拉普拉斯滤波

D.线性滤波

4.以下哪个不是计算机视觉中的特征提取方法？

A.SIFT

B.HOG

C.ORB

D.KNN

5.以下哪个不是计算机视觉中的目标检测方法？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.SVM

6.在计算机视觉中，以下哪个不是深度学习的任务？

A.图像分类

B.目标检测

C.图像分割

D.数据库查询

二、填空题（每题2分，共12分）

1.卷积神经网络（CNN）的基本结构由卷积层、池化层和_______层组成。

2.形态学运算中，_______运算用于去除图像中的小对象。

3.中值滤波是一种_______滤波，可以有效去除图像中的椒盐噪声。

4.SIFT（尺度不变特征变换）是一种在_______尺度下都能保持特征的算法。

5.YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种_______目标检测算法。

6.图像分割是将图像中的物体或区域分离出来，常见的图像分割方法有_______和_______。

三、简答题（每题4分，共16分）

1.简述卷积神经网络（CNN）的工作原理。

2.简述形态学运算在图像处理中的应用。

3.简述中值滤波的原理及其优缺点。

4.简述SIFT算法的主要步骤。

5.简述YOLO算法的主要步骤。

四、论述题（每题8分，共16分）

1.论述卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用。

2.论述形态学运算在图像分割中的应用。

五、编程题（每题12分，共24分）

1.编写一个Python程序，实现图像的中值滤波。

2.编写一个Python程序，实现图像的SIFT特征提取。

六、综合题（每题20分，共40分）

1.阅读以下代码，分析其功能并完成以下要求：

importcv2

importnumpyasnp

defmain():

img=cv2.imread("test.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

kernel=np.ones((5,5),np.uint8)

img_dilation=cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)

cv2.imshow("OriginalImage",img)

cv2.imshow("DilatedImage",img_dilation)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

if__name__=="__main__":

main()

（1）分析代码功能；

（2）修改代码，实现图像的腐蚀操作；

（3）修改代码，实现图像的开运算操作。

2.阅读以下代码，分析其功能并完成以下要求：

importcv2

importnumpyasnp

defmain():

img=cv2.imread("test.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

edges=cv2.Canny(gray,100,200)

cv2.imshow("OriginalImage",img)

cv2.imshow("CannyEdges",edges)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

if__name__=="__main__":

main()

（1）分析代码功能；

（2）修改代码，实现图像的霍夫变换检测直线；

（3）修改代码，实现图像的霍夫变换检测圆。

本次试卷答案如下：

一、选择题

1.D

2.D

3.A

4.D

5.D

6.D

二、填空题

1.全连接层

2.侵蚀

3.非线性

4.尺度不变

5.一阶段检测

6.基于阈值的分割，基于区域的分割

三、简答题

1.卷积神经网络（CNN）的工作原理是通过使用卷积层和池化层提取图像特征，然后通过全连接层进行分类。卷积层通过权重矩阵对输入图像进行局部感知，池化层用于降低特征图的空间分辨率，全连接层则将提取的特征进行线性组合，最后输出分类结果。

2.形态学运算在图像处理中的应用包括：腐蚀用于去除图像中的小对象；膨胀用于填补图像中的小空洞；开运算用于去除图像中的小对象和填补小空洞；闭运算用于填充图像中的小空洞和连接相邻的小对象。

3.中值滤波的原理是将图像中每个像素点周围的像素值按中值排序，然后取中值作为该像素点的新值。优点是能够有效去除椒盐噪声，且不会产生伪影；缺点是计算量较大，且对于图像边缘的噪声处理效果不佳。

4.SIFT算法的主要步骤包括：计算关键点；计算关键点描述符；在图像之间匹配关键点描述符；使用RANSAC算法去除误匹配；将匹配的关键点用于图像配准。

5.YOLO算法的主要步骤包括：将图像划分为网格；预测每个网格中的对象类别和位置；非极大值抑制（NMS）去除重叠的对象；输出最终的检测结果。

四、论述题

1.卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用主要包括：通过卷积层和池化层提取图像特征，然后通过全连接层进行分类。CNN能够自动学习图像特征，具有强大的特征提取和分类能力，在图像分类任务中表现出色。

2.形态学运算在图像分割中的应用主要包括：腐蚀和膨胀操作用于去除图像中的小对象和填补小空洞；开运算和闭运算用于去除图像中的小对象和连接相邻的小对象。这些操作可以用于图像预处理，提高后续分割算法的准确率。

五、编程题

1.代码解析：

-导入必要的库；

-读取图像并转换为灰度图；

-创建一个5x5的全局核；

-使用核对图像进行中值滤波；

-显示原始图像和滤波后的图像。

2.代码解析：

-导入必要的库；

-读取图像并转换为灰度图；

-使用cv2.Canny()函数进行Canny边缘检测；

-显示原始图像和边缘检测结果。

六、综合题

1.代码解析：

-导入必要的库；

-读取图像并转换为灰度图；

-创建一个5x5的全局核；

-使用cv2.dilate()函数进行图像膨胀操作；

-显示原始图像和膨胀后的图像。

2.代码解析