2026年计算机视觉技术题库图像处理与识别技术

2026年计算机视觉技术题库：图像处理与识别技术一、单选题（共10题，每题2分）说明：下列每题只有一个正确答案。1.在图像处理中，以下哪种滤波器主要用于去除图像中的高斯噪声？A.中值滤波器B.高斯滤波器C.拉普拉斯滤波器D.Sobel滤波器2.在特征提取中，SIFT算法的核心优势在于？A.计算效率高B.对旋转和尺度不变性好C.内存占用低D.适用于动态场景3.以下哪种方法常用于图像分割中，通过阈值将图像分为多个区域？A.K-means聚类B.图割算法C.Otsu二值化D.Canny边缘检测4.在目标检测任务中，YOLOv5相较于YOLOv3的主要改进是？A.更高的检测精度B.更快的推理速度C.更好的小目标检测能力D.更少的参数量5.用于度量图像相似度的PSNR指标，其值越高表示？A.图像失真越大B.图像失真越小C.图像噪声越多D.图像分辨率越低6.在人脸识别中，常用的特征提取方法不包括？A.LBP（局部二值模式）B.Gabor滤波器C.PCA（主成分分析）D.SSIM（结构相似性指数）7.在深度学习模型中，以下哪种层常用于图像分类任务的最后阶段？A.卷积层B.批归一化层C.Softmax层D.最大池化层8.在图像增强中，直方图均衡化的主要作用是？A.提高图像对比度B.去除图像噪声C.检测图像边缘D.裁剪图像尺寸9.在自动驾驶场景中，以下哪种技术用于实时检测车道线？A.RANSAC算法B.K-means聚类C.Dijkstra算法D.A搜索算法10.在图像配准中，以下哪种方法通过最小化像素差异来对齐图像？A.ICP（迭代最近点）B.K-means聚类C.Otsu二值化D.Canny边缘检测二、多选题（共5题，每题3分）说明：下列每题有多个正确答案。1.在图像去模糊任务中，以下哪些方法常被采用？A.Wiener滤波器B.线性反卷积C.基于深度学习的去模糊模型D.双三次插值2.在目标跟踪任务中，以下哪些技术有助于提高跟踪鲁棒性？A.光流法B.卡尔曼滤波C.RANSAC算法D.MOSSE匹配3.在图像分割中，以下哪些方法属于监督学习方法？A.基于阈值的分割B.支持向量机（SVM）C.热图聚类D.U-Net网络4.在计算机视觉应用中，以下哪些场景需要使用语义分割？A.自动驾驶中的场景分类B.医学影像中的器官分割C.人脸识别中的特征提取D.视频监控中的行为分析5.在图像识别中，以下哪些技术可用于提高模型的泛化能力？A.数据增强B.正则化C.迁移学习D.特征降维三、判断题（共10题，每题1分）说明：下列每题判断正误。1.图像的分辨率越高，其包含的细节越多。（√）2.滤波器的主要作用是放大图像中的噪声。（×）3.SIFT特征具有旋转不变性，但不受尺度变化影响。（×）4.图像的二值化处理会丢失原始图像的所有灰度信息。（√）5.YOLOv5模型通过单阶段检测实现更快的推理速度。（√）6.PSNR值越高，图像的失真程度越大。（×）7.人脸识别中，LBP特征对光照变化具有较好的鲁棒性。（√）8.卷积层和池化层是CNN模型中常见的结构。（√）9.直方图均衡化会改变图像的整体亮度分布。（√）10.图像配准的主要目的是将多视角图像对齐。（√）四、简答题（共5题，每题4分）说明：简要回答下列问题。1.简述图像滤波的基本原理及其在图像处理中的作用。2.解释SIFT特征点的生成过程及其主要特性。3.描述Otsu二值化方法的原理及其适用场景。4.简述YOLOv5模型相较于YOLOv3的主要改进点。5.说明图像增强和图像分割在计算机视觉中的区别与联系。五、综合应用题（共3题，每题10分）说明：结合实际应用场景，分析并解答下列问题。1.在自动驾驶场景中，如何利用图像处理技术实现车道线的实时检测与跟踪？请简述具体流程及关键技术。2.在医学影像分析中，如何通过图像分割技术提取病灶区域？请说明常用方法及其优缺点。3.设计一个基于深度学习的图像识别系统，用于识别不同种类的车辆（如轿车、卡车、公交车）。请简述系统架构及关键步骤。答案与解析一、单选题答案1.B2.B3.C4.B5.B6.D7.C8.A9.A10.A解析：1.高斯滤波器通过加权平均去除高斯噪声，适用于平滑图像。2.SIFT算法的核心优势在于其旋转和尺度不变性，广泛应用于特征匹配。3.Otsu二值化通过阈值分割将图像分为前景和背景，常用于医学影像。4.YOLOv5通过单阶段检测优化了推理速度，但YOLOv3在精度上更优。5.PSNR越高，图像失真越小，表示恢复效果越好。6.SSIM用于图像质量评估，而非特征提取。7.Softmax层用于分类任务的输出层，将特征映射为概率分布。8.直方图均衡化通过调整像素分布增强对比度。9.RANSAC算法适用于噪声数据下的模型估计，如车道线检测。10.ICP通过最小化像素距离对齐图像，常用于图像配准。二、多选题答案1.A,B,C2.A,B,D3.B,D4.A,B,D5.A,B,C解析：1.Wiener滤波器、线性反卷积和深度学习去模糊模型均用于去模糊，双三次插值是插值方法。2.光流法、卡尔曼滤波和MOSSE匹配均用于跟踪，RANSAC用于分割。3.SVM和U-Net属于监督学习，基于阈值和热图聚类属于非监督学习。4.语义分割用于场景分类、器官分割和行为分析，人脸识别使用实例分割。5.数据增强、正则化和迁移学习可提高泛化能力，特征降维属于降维方法。三、判断题答案1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.√9.√10.√解析：1.分辨率越高，像素越多，细节越丰富。2.滤波器用于平滑或锐化图像，抑制噪声。3.SIFT具有旋转和尺度不变性，但不受光照影响。4.二值化丢失灰度信息，仅保留黑白两色。5.YOLOv5通过单阶段检测提升速度。6.PSNR越高，失真越小，图像质量越好。7.LBP对光照变化鲁棒，适用于特征提取。8.CNN常用卷积和池化层提取特征。9.直方图均衡化调整亮度分布，增强对比度。10.图像配准将多视角图像对齐，便于分析。四、简答题答案1.图像滤波原理：通过对图像局部邻域内的像素值进行加权平均或变换，平滑噪声或增强特征。例如，高斯滤波器使用高斯权重，中值滤波器使用排序，可分别抑制不同类型的噪声。2.SIFT特征点生成：-检测关键点：通过高斯差分图（DoG）寻找极值点。-描述子计算：对关键点邻域提取方向梯度直方图（OGH）。-特性：旋转和尺度不变，适用于匹配和跟踪。3.Otsu二值化原理：通过遍历阈值，选择使类内方差最小或类间方差最大的阈值，自动分割前景和背景。适用于光照均匀的灰度图像。4.YOLOv5改进：-更快的推理速度：优化了模型结构和数据加载。-更高的精度：引入Anchor-Free检测和自适应锚框。-更好的小目标检测：改进了特征融合方式。5.图像增强与分割：-增强优化图像质量（对比度、亮度），分割提取目标区域。-联系：增强后的图像更利于分割，分割结果可用于进一步分析。五、综合应用题答案1.车道线检测与跟踪：-流程：1.图像预处理：灰度化、高斯滤波、Canny边缘检测。2.车道线检测：Hough变换拟合直线。3.跟踪：卡尔曼滤波或光流法更新位置。-关键技术：Canny边缘检测、Hough变换、卡尔曼滤波。2.医学影像分割：-方法：-传统：阈值分割、区域生长。-深度学习：U-Net、DeepLab。-优点：深度学习模型精