2026年计算机视觉技术图像处理与识别题库

2026年计算机视觉技术：图像处理与识别题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在图像处理中，以下哪种方法主要用于增强图像的对比度？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.Sobel边缘检测2.以下哪种算法常用于目标检测任务？A.K-means聚类B.决策树C.YOLOv5D.PCA降维3.在图像分割中，以下哪种方法属于基于阈值的分割技术？A.超像素分割B.基于区域的分割C.Otsu算法D.活动轮廓模型4.以下哪种技术常用于去除图像中的噪声？A.形态学处理B.特征提取C.图像增强D.目标跟踪5.在深度学习模型中，以下哪种层常用于图像分类任务？A.LSTMB.Conv2DC.GRUD.Dropout6.以下哪种方法常用于图像配准任务？A.SIFT特征点匹配B.主成分分析C.K最近邻D.决策树回归7.在图像处理中，以下哪种方法主要用于边缘检测？A.Canny边缘检测B.形态学操作C.直方图均衡化D.超像素分割8.以下哪种技术常用于图像压缩？A.小波变换B.自编码器C.K-means聚类D.决策树9.在图像处理中，以下哪种方法主要用于图像去模糊？A.迭代反卷积B.高斯滤波C.形态学操作D.超像素分割10.以下哪种算法常用于图像超分辨率任务？A.双三次插值B.K-means聚类C.决策树D.PCA降维二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些方法属于图像增强技术？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.自适应直方图均衡化2.以下哪些算法常用于目标检测任务？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.K-means聚类3.在图像分割中，以下哪些方法属于基于阈值的分割技术？A.Otsu算法B.自适应阈值分割C.超像素分割D.K-means聚类4.以下哪些技术常用于去除图像中的噪声？A.中值滤波B.高斯滤波C.形态学处理D.小波变换5.在深度学习模型中，以下哪些层常用于图像分类任务？A.Conv2DB.MaxPooling2DC.DenseD.LSTM6.以下哪些方法常用于图像配准任务？A.SIFT特征点匹配B.RANSAC算法C.K最近邻D.主成分分析7.在图像处理中，以下哪些方法主要用于边缘检测？A.Canny边缘检测B.Sobel算子C.形态学操作D.Prewitt算子8.以下哪些技术常用于图像压缩？A.小波变换B.霍夫曼编码C.K-means聚类D.自编码器9.在图像处理中，以下哪些方法主要用于图像去模糊？A.迭代反卷积B.基于深度学习的去模糊C.形态学操作D.双三次插值10.以下哪些算法常用于图像超分辨率任务？A.双三次插值B.深度学习超分辨率C.K-means聚类D.迭代反卷积三、判断题（每题1分，共20题）1.直方图均衡化可以增强图像的全局对比度。（对）2.中值滤波可以有效去除图像中的椒盐噪声。（对）3.K-means聚类常用于图像分割任务。（错）4.Canny边缘检测算法包含Sobel算子。（对）5.图像增强和图像压缩是同一个概念。（错）6.YOLOv5是一种常用于目标检测的算法。（对）7.图像配准是指将两幅或多幅图像对齐的过程。（对）8.形态学操作主要用于去除图像中的噪声。（错）9.深度学习模型中的Conv2D层用于图像分类任务。（对）10.Otsu算法是一种基于阈值的分割技术。（对）11.小波变换常用于图像压缩。（对）12.迭代反卷积主要用于图像去模糊。（对）13.深度学习超分辨率是指利用深度学习模型提高图像分辨率。（对）14.K最近邻算法常用于图像分类任务。（错）15.主成分分析常用于图像配准任务。（错）16.Sobel算子主要用于边缘检测。（对）17.霍夫曼编码是一种无损图像压缩技术。（对）18.自适应直方图均衡化可以增强图像的局部对比度。（对）19.图像去模糊是指将模糊图像恢复为清晰图像的过程。（对）20.双三次插值是一种常用于图像超分辨率的插值方法。（对）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述图像增强技术的目的和常用方法。2.简述目标检测任务的基本流程和常用算法。3.简述图像分割任务的基本流程和常用方法。4.简述图像去模糊的基本原理和常用方法。5.简述图像超分辨率任务的基本原理和常用方法。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在图像处理中的应用及其优势。2.论述图像处理技术在医疗影像分析中的应用及其挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.A.直方图均衡化解析：直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过重新分布图像的像素值来增强对比度。2.C.YOLOv5解析：YOLOv5是一种流行的目标检测算法，常用于实时目标检测任务。3.C.Otsu算法解析：Otsu算法是一种基于阈值的图像分割技术，通过自动选择最佳阈值将图像分割为前景和背景。4.A.形态学处理解析：形态学处理是一种常用的图像噪声去除技术，通过结构元素操作去除噪声。5.B.Conv2D解析：Conv2D是卷积神经网络中常用的层，用于提取图像特征，常用于图像分类任务。6.A.SIFT特征点匹配解析：SIFT特征点匹配是一种常用的图像配准技术，通过匹配特征点对齐图像。7.A.Canny边缘检测解析：Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法，通过多级滤波和阈值处理检测图像边缘。8.A.小波变换解析：小波变换是一种常用的图像压缩技术，通过多尺度分析压缩图像数据。9.A.迭代反卷积解析：迭代反卷积是一种常用的图像去模糊技术，通过迭代优化恢复模糊图像。10.A.双三次插值解析：双三次插值是一种常用的图像超分辨率技术，通过插值方法提高图像分辨率。二、多选题答案与解析1.A.直方图均衡化,D.自适应直方图均衡化解析：直方图均衡化和自适应直方图均衡化都是常用的图像增强技术。2.A.FasterR-CNN,B.YOLOv5,C.SSD解析：FasterR-CNN、YOLOv5和SSD都是常用的目标检测算法。3.A.Otsu算法,B.自适应阈值分割解析：Otsu算法和自适应阈值分割都是基于阈值的图像分割技术。4.A.中值滤波,B.高斯滤波,C.形态学处理解析：中值滤波、高斯滤波和形态学处理都是常用的图像噪声去除技术。5.A.Conv2D,B.MaxPooling2D,C.Dense解析：Conv2D、MaxPooling2D和Dense都是深度学习模型中常用的层，用于图像分类任务。6.A.SIFT特征点匹配,B.RANSAC算法解析：SIFT特征点匹配和RANSAC算法都是常用的图像配准技术。7.A.Canny边缘检测,B.Sobel算子,D.Prewitt算子解析：Canny边缘检测、Sobel算子和Prewitt算子都是常用的边缘检测算法。8.A.小波变换,B.霍夫曼编码,D.自编码器解析：小波变换、霍夫曼编码和自编码器都是常用的图像压缩技术。9.A.迭代反卷积,B.基于深度学习的去模糊解析：迭代反卷积和基于深度学习的去模糊都是常用的图像去模糊技术。10.A.双三次插值,B.深度学习超分辨率,D.迭代反卷积解析：双三次插值、深度学习超分辨率和迭代反卷积都是常用的图像超分辨率技术。三、判断题答案与解析1.对解析：直方图均衡化可以增强图像的全局对比度。2.对解析：中值滤波可以有效去除图像中的椒盐噪声。3.错解析：K-means聚类常用于聚类任务，而不是图像分割任务。4.对解析：Canny边缘检测算法包含Sobel算子进行边缘检测。5.错解析：图像增强和图像压缩是不同的概念，图像增强是为了提高图像质量，图像压缩是为了减小图像数据量。6.对解析：YOLOv5是一种流行的目标检测算法，常用于实时目标检测任务。7.对解析：图像配准是指将两幅或多幅图像对齐的过程。8.错解析：形态学操作主要用于图像分割和特征提取，而不是去除噪声。9.对解析：深度学习模型中的Conv2D层用于提取图像特征，常用于图像分类任务。10.对解析：Otsu算法是一种基于阈值的图像分割技术。11.对解析：小波变换常用于图像压缩，通过多尺度分析压缩图像数据。12.对解析：迭代反卷积主要用于图像去模糊，通过迭代优化恢复模糊图像。13.对解析：深度学习超分辨率是指利用深度学习模型提高图像分辨率。14.错解析：K最近邻算法常用于分类和回归任务，而不是图像分类任务。15.错解析：主成分分析常用于降维任务，而不是图像配准任务。16.对解析：Sobel算子主要用于边缘检测。17.对解析：霍夫曼编码是一种无损图像压缩技术。18.对解析：自适应直方图均衡化可以增强图像的局部对比度。19.对解析：图像去模糊是指将模糊图像恢复为清晰图像的过程。20.对解析：双三次插值是一种常用于图像超分辨率的插值方法。四、简答题答案与解析1.简述图像增强技术的目的和常用方法。解析：图像增强技术的目的是提高图像的质量，使其更适合人类观察或机器处理。常用方法包括直方图均衡化、滤波、对比度调整等。2.简述目标检测任务的基本流程和常用算法。解析：目标检测任务的基本流程包括图像预处理、特征提取、目标分类和边界框回归。常用算法包括FasterR-CNN、YOLOv5和SSD。3.简述图像分割任务的基本流程和常用方法。解析：图像分割任务的基本流程包括图像预处理、特征提取、分割方法选择和后处理。常用方法包括基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割。4.简述图像去模糊的基本原理和常用方法。解析：图像去模糊的基本原理是通过反卷积或深度学习模型恢复模糊图像。常用方法包括迭代反卷积和基于深度学习的去模糊。5.简述图像超分辨率任务的基本原理和常用方法。解析：图像超分辨率任务的基本原理是通过插值或深度学习模型提高图像分辨率。常用方法包括双三次插值和深度学习超分辨率。五、论述题答案与解析1