2026年计算机视觉技术题库图像识别与处理技术

2026年计算机视觉技术题库：图像识别与处理技术一、单选题（共10题，每题2分）1.在图像识别领域，以下哪种方法通常用于提高模型的泛化能力？A.数据增强B.降低模型复杂度C.增加训练数据量D.调整学习率答案：A解析：数据增强通过变换原始图像（如旋转、翻转、裁剪）来扩充训练集，能有效提升模型对未知数据的适应性。2.以下哪种图像处理技术主要用于去除图像噪声？A.锐化滤波B.中值滤波C.直方图均衡化D.边缘检测答案：B解析：中值滤波通过局部区域内值的中值替代像素值，能有效抑制椒盐噪声。3.在目标检测任务中，YOLOv5与FasterR-CNN的主要区别在于？A.网络深度B.损失函数C.检测头设计D.特征提取方式答案：C解析：YOLOv5采用单阶段检测，而FasterR-CNN属于双阶段检测，检测头设计差异显著。4.以下哪种算法不属于传统图像分割方法？A.K-means聚类B.区域生长法C.基于阈值的分割D.U-Net答案：D解析：U-Net是深度学习方法，而前三者属于传统方法。5.在自动驾驶领域，车道线检测通常采用哪种特征？A.灰度值B.HOG特征C.SIFT特征D.色彩直方图答案：B解析：HOG（方向梯度直方图）对边缘和纹理敏感，适合车道线检测。6.以下哪种模型最适合处理小样本图像分类任务？A.VGG16B.MobileNetV2C.ResNet50D.DINO答案：D解析：DINO通过无监督预训练提升模型对少样本数据的泛化能力。7.在遥感图像处理中，以下哪种方法用于减少大气干扰？A.高斯模糊B.多光谱融合C.超分辨率重建D.图像配准答案：B解析：多光谱融合可利用不同波段信息补偿大气衰减。8.计算机视觉中，以下哪种度量用于评估目标检测的召回率？A.IoUB.mAPC.F1-scoreD.BLEU答案：B解析：mAP（meanAveragePrecision）综合评估精确率和召回率。9.在医学图像分析中，以下哪种技术用于增强病灶区域对比度？A.边缘检测B.腐蚀操作C.锐化滤波D.范围限制答案：C解析：锐化滤波可通过增强高频分量突出病灶细节。10.以下哪种攻击方式针对目标检测模型最常见？A.对抗样本攻击B.针对性数据污染C.网络参数篡改D.计算资源耗尽答案：A解析：对抗样本攻击通过微小扰动使模型误分类，是目标检测的主要威胁。二、多选题（共5题，每题3分）1.图像增强的常用方法包括哪些？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.中值滤波D.对比度调整E.腐蚀操作答案：A、B、D解析：直方图均衡化、锐化滤波和对比度调整属于增强方法，中值滤波为去噪手段，腐蚀操作为形态学处理。2.在自动驾驶场景中，图像预处理步骤可能包括哪些？A.灰度化B.高斯模糊C.Canny边缘检测D.形态学膨胀E.色彩空间转换答案：A、B、C、E解析：灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测和色彩空间转换（如HSV）常用于目标检测前处理，形态学膨胀为后处理。3.计算机视觉中的特征提取方法有哪些？A.SIFT特征B.HOG特征C.Gabor滤波器D.线性判别分析（LDA）E.主成分分析（PCA）答案：A、B、C解析：SIFT、HOG、Gabor滤波器为经典视觉特征提取方法，LDA和PCA为降维技术。4.目标跟踪算法需要考虑哪些性能指标？A.精度B.追踪速度C.稳定性D.抗干扰能力E.计算复杂度答案：A、B、C、D解析：追踪算法需平衡精度、速度、稳定性和抗干扰能力，计算复杂度影响实际应用。5.医学图像分割中，以下哪些技术有助于提高准确性？A.活体标注引导B.多尺度融合C.深度学习迁移D.形态学后处理E.基于图谱的建模答案：A、B、C、E解析：活体标注、多尺度融合、迁移学习和图谱建模均能提升分割效果，形态学后处理主要用于优化结果。三、判断题（共10题，每题1分）1.图像分辨率越高，其包含的细节越多。（正确）2.图像降噪会完全消除所有噪声。（错误）3.YOLOv5比FasterR-CNN训练速度更快。（正确）4.K-means聚类属于监督学习方法。（错误）5.超分辨率重建可以无限制提升图像分辨率。（错误）6.HOG特征对光照变化不敏感。（错误）7.图像配准主要用于对齐不同模态的图像。（正确）8.DINO模型通过有监督预训练提升性能。（错误）9.对抗样本攻击会破坏图像物理意义。（错误）10.医学图像分割常使用U-Net模型。（正确）四、简答题（共5题，每题4分）1.简述图像增强的常见方法及其应用场景。答案：-直方图均衡化：调整图像对比度，适用于医学影像、遥感图像。-锐化滤波：增强边缘细节，用于文档扫描、目标检测。-中值滤波：去除椒盐噪声，适用于视频监控。-对比度调整：增强灰度范围，用于低对比度图像修复。2.描述目标检测算法的基本流程。答案：-图像预处理（缩放、归一化）。-特征提取（如CNN网络）。-非极大值抑制（NMS）去重。-输出检测框和类别概率。3.解释什么是对抗样本攻击，并举例说明。答案：对抗样本攻击通过添加微小扰动（如像素偏移）使模型误分类，例如给猫图片加1个像素噪声使其被识别为狗。常见于目标检测模型。4.简述医学图像分割的挑战及其解决方案。答案：-挑战：病灶边界模糊、数据稀缺。-解决方案：活体标注引导、多尺度融合、迁移学习、图谱建模。5.阐述图像预处理在自动驾驶中的应用。答案：-灰度化降低计算量。-高斯模糊去除噪声。-Canny边缘检测提取车道线。-HSV色彩空间分离车道线颜色。五、论述题（共2题，每题8分）1.比较深度学习与传统方法在图像处理中的优缺点。答案：-深度学习：优点：自动特征提取、高精度（如目标检测）。缺点：数据依赖性强、计算资源需求大。-传统方法：优点：泛化性好、可解释性强。缺点：手工设计特征效果有限。2.结合实际应用场景，分析图像处理技术对行业的影响。答案：-自动驾驶：车道线检测依赖图像预处理。-遥感：多光谱融合提升农业监测精度。-医疗：超分辨率重建辅助病理诊断。技术进步推动产业智能化转型。六、编程题（共2题，每题10分）1.编写Python代码实现简单的灰度化与直方图均衡化。pythonimportcv2defprocess_image(img_path):img=cv2.imread(img_path)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)equalized=cv2.equalizeHist(gray)returngray,equalized2.编写伪代码描述目标检测模型的训练流程。python伪代码forepochinrange(epochs):forbatchindata_loader:image,label=batchoutput