勘探工地质项目计算机视觉考试试卷

勘探工地质项目计算机视觉考试试卷一、选择题（每题2分，共40分）1.以下哪种图像特征描述子对旋转具有不变性？（）A.SIFTB.HarrisC.FASTD.ORB2.计算机视觉中常用的边缘检测算子不包括（）A.SobelB.CannyC.HoughD.Laplacian3.在图像增强中，直方图均衡化的作用是（）A.降低图像噪声B.突出图像边缘C.增强图像对比度D.进行图像压缩4.以下哪种方法不属于图像分割的常用方法？（）A.阈值分割B.区域生长C.模板匹配D.分水岭算法5.深度学习中用于图像分类的经典网络模型是（）A.LSTMB.ResNetC.TransformerD.GRU6.以下关于相机标定的说法，错误的是（）A.可获取相机的内参和外参B.用于纠正图像的畸变C.只需要一张图像即可完成标定D.是三维重建的基础7.立体视觉中，计算视差的目的是（）A.确定图像的分辨率B.获取场景的深度信息C.增强图像的色彩D.检测图像中的目标8.霍夫变换常用于检测图像中的（）A.纹理B.轮廓C.直线和圆D.噪声9.以下哪种特征提取方法属于局部特征提取？（）A.PCAB.LBPC.GaborD.HOG10.在图像滤波中，高斯滤波的主要作用是（）A.锐化图像B.去除椒盐噪声C.平滑图像D.提取图像轮廓11.以下关于卷积神经网络（CNN）的说法，正确的是（）A.不适合处理图像数据B.不需要进行训练C.包含卷积层、池化层等D.无法进行图像分类12.图像配准的目的是（）A.将不同图像对齐B.对图像进行加密C.改变图像的分辨率D.去除图像中的背景13.以下哪种算法可用于目标检测中的非极大值抑制？（）A.NMSB.RANSACC.EMD.KNN14.在计算机视觉中，用于描述图像中物体形状的常用方法是（）A.颜色直方图B.形状上下文C.灰度共生矩阵D.主成分分析15.以下关于光流法的说法，错误的是（）A.用于分析图像中物体的运动B.分为稠密光流和稀疏光流C.不需要考虑图像的灰度变化D.可用于视频分析16.以下哪种图像变换可以将图像从空间域转换到频率域？（）A.傅里叶变换B.小波变换C.拉普拉斯变换D.以上都是17.在图像分类任务中，常用的损失函数是（）A.均方误差损失B.交叉熵损失C.铰链损失D.Huber损失18.以下哪种技术可以用于图像超分辨率重建？（）A.插值算法B.深度学习方法C.基于模型的方法D.以上都是19.计算机视觉系统中，数据预处理不包括（）A.图像裁剪B.数据增强C.模型训练D.归一化20.以下关于目标跟踪的说法，正确的是（）A.只能在静态图像中进行B.不需要考虑目标的运动模型C.常用的方法有卡尔曼滤波等D.无法处理遮挡问题二、判断题（每题1分，共10分）1.图像的分辨率越高，图像质量一定越好。（）2.模板匹配可以精确识别图像中的任意目标。（）3.深度学习模型训练时，数据量越大越好。（）4.中值滤波对椒盐噪声有很好的抑制效果。（）5.相机的内参在不同拍摄场景下是固定不变的。（）6.霍夫变换可以检测出图像中所有的几何形状。（）7.光流法可以直接计算出物体的三维运动信息。（）8.图像分割的结果一定是准确无误的。（）9.卷积神经网络中的池化层可以减少模型的参数数量。（）10.在进行图像分类时，不需要对数据进行标注。（）三、填空题（每题2分，共20分）1.常用的图像特征提取方法有________、________等。2.相机标定获取的参数主要有________和________。3.图像增强中，________可以使图像的灰度分布更加均匀。4.深度学习中，________是一种常用的优化算法。5.目标检测算法通常分为________和________两类。6.图像配准中常用的相似性度量有________、________等。7.立体视觉中，通过________来计算场景的深度信息。8.霍夫变换检测直线时，需要设置的参数有________和________。9.卷积神经网络中的________层用于提取图像的局部特征。10.图像分割中，________算法基于图像的灰度梯度进行分割。四、简答题（每题10分，共20分）1.简述深度学习在计算机视觉中的应用领域及优势。2.说明图像滤波的目的，并列举两种常见的图像滤波方法及特点。答案一、选择题1.A2.C3.C4.C5.B6.C7.B8.C9.B10.C11.C12.A13.A14.B15.C16.A17.B18.D19.C20.C二、判断题1.×2.×3.√4.√5.√6.×7.×8.×9.√10.×三、填空题1.SIFT、HOG（答案不唯一）2.内参、外参3.直方图均衡化4.Adam（答案不唯一）5.单阶段、两阶段6.相关性、欧氏距离（答案不唯一）7.视差8.累加阈值、步长（答案不唯一）9.卷积10.分水岭四、简答题1.应用领域：图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等。优势：能自动学习图像的高级特征，无需人工精心设计特征；在大规模数据上训练，模型精度高；