2026年计算机视觉技术基础及实践题

2026年计算机视觉技术基础及实践题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在计算机视觉领域，以下哪种算法通常用于目标检测任务？A.K-近邻（KNN）B.卷积神经网络（CNN）C.决策树D.神经网络2.图像分割的主要目的是什么？A.提高图像分辨率B.减少图像噪声C.将图像划分为不同的区域或对象D.增强图像对比度3.以下哪种技术常用于人脸识别系统中？A.光谱分析B.深度学习C.射频识别（RFID）D.霍夫变换4.在计算机视觉中，什么是SIFT算法的主要应用场景？A.图像分类B.特征点检测C.图像压缩D.图像配准5.以下哪种方法常用于解决光照变化对图像质量的影响？A.图像滤波B.直方图均衡化C.图像锐化D.图像边缘检测6.在自动驾驶系统中，以下哪种技术常用于车道线检测？A.RANSAC算法B.K-means聚类C.主成分分析（PCA）D.支持向量机（SVM）7.以下哪种模型常用于图像生成任务？A.逻辑回归B.生成对抗网络（GAN）C.随机森林D.线性回归8.在医学图像处理中，以下哪种技术常用于病灶检测？A.图像增强B.图像分割C.图像配准D.图像重建9.以下哪种算法常用于图像去噪？A.最大似然估计B.小波变换C.贝叶斯估计D.熵权法10.在遥感图像处理中，以下哪种技术常用于地物分类？A.超像素分割B.光谱分析C.图像边缘检测D.活动轮廓模型二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些技术属于计算机视觉中的图像预处理方法？A.图像去噪B.图像增强C.图像边缘检测D.图像分类E.图像分割2.以下哪些算法可用于目标跟踪任务？A.卡尔曼滤波B.mean-shift算法C.光流法D.K-means聚类E.RANSAC算法3.以下哪些技术常用于人脸识别系统中？A.活动轮廓模型B.特征点检测C.深度学习D.光谱分析E.指纹识别4.以下哪些方法可用于解决光照变化对图像质量的影响？A.直方图均衡化B.小波变换C.图像滤波D.光照补偿E.图像锐化5.以下哪些技术属于计算机视觉中的三维重建方法？A.多视图几何B.结构光C.激光扫描D.光流法E.深度学习三、填空题（共10题，每题1分，合计10分）1.计算机视觉的核心任务是使计算机能够像______一样“看”和解释世界。2.SIFT算法中，______是用于描述特征点的重要参数。3.在图像分割中，______算法是一种常用的监督学习方法。4.卷积神经网络（CNN）的主要优势在于其______结构，能够自动学习图像的层次化特征。5.在人脸识别系统中，______通常用于提取人脸特征。6.图像去噪的常用方法包括______和______。7.在自动驾驶系统中，______技术常用于车道线检测。8.生成对抗网络（GAN）由______和______两部分组成。9.医学图像处理中，______算法常用于病灶检测。10.遥感图像处理中，______技术常用于地物分类。四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述图像分割的主要方法和应用场景。2.解释SIFT算法的工作原理及其主要应用。3.描述卷积神经网络（CNN）的基本结构及其在图像分类任务中的作用。4.在自动驾驶系统中，如何利用计算机视觉技术实现车道线检测？5.简述深度学习在计算机视觉中的应用及其优势。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.论述图像增强的主要方法和应用场景，并比较不同方法的优缺点。2.结合实际应用场景，论述计算机视觉技术在智慧城市中的重要作用和发展趋势。六、实践题（共2题，每题10分，合计20分）1.设计一个基于深度学习的图像分类模型，用于识别交通标志。请说明模型结构、训练数据、损失函数和评估指标。2.描述如何利用计算机视觉技术实现人脸识别系统，包括数据采集、特征提取、匹配和优化等步骤。答案与解析一、单选题1.B解析：卷积神经网络（CNN）是目前目标检测任务中最常用的算法，能够通过层次化特征提取实现高效的目标检测。2.C解析：图像分割的主要目的是将图像划分为不同的区域或对象，以便进一步分析或处理。3.B解析：深度学习技术（如卷积神经网络）常用于人脸识别系统中，通过学习人脸特征进行身份验证。4.B解析：SIFT算法的主要应用场景是特征点检测，能够提取图像中的稳定特征点用于图像匹配和三维重建。5.B解析：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，能够有效解决光照变化对图像质量的影响。6.A解析：RANSAC算法常用于车道线检测，能够从噪声数据中提取出鲁棒的车道线模型。7.B解析：生成对抗网络（GAN）是一种常用于图像生成任务的模型，能够生成高质量的图像数据。8.B解析：图像分割算法常用于医学图像处理中的病灶检测，能够将病灶区域从背景中分离出来。9.B解析：小波变换是一种常用的图像去噪方法，能够有效去除图像中的噪声并保留细节。10.B解析：光谱分析技术常用于遥感图像处理中的地物分类，能够根据地物的光谱特征进行分类。二、多选题1.A,B,C解析：图像预处理方法包括图像去噪、图像增强和图像边缘检测等，而图像分类和图像分割属于图像分析或后处理阶段。2.A,B,C解析：卡尔曼滤波、mean-shift算法和光流法常用于目标跟踪任务，而K-means聚类和RANSAC算法主要用于图像分割和模型拟合。3.B,C解析：特征点检测和深度学习技术常用于人脸识别系统中，而活动轮廓模型、光谱分析和指纹识别不属于人脸识别的主要技术。4.A,B,D解析：直方图均衡化、小波变换和光照补偿是解决光照变化问题的常用方法，而图像滤波和图像锐化主要用于图像增强。5.A,B,C解析：多视图几何、结构光和激光扫描属于三维重建方法，而光流法和深度学习不属于三维重建技术。三、填空题1.人解析：计算机视觉的核心任务是使计算机能够像人一样“看”和解释世界。2.描述符解析：SIFT算法中，描述符是用于描述特征点的重要参数，能够稳定地描述特征点的位置和方向。3.监督学习解析：在图像分割中，监督学习算法（如语义分割）是一种常用的方法，需要标注数据进行训练。4.卷积解析：卷积神经网络（CNN）的主要优势在于其卷积结构，能够自动学习图像的层次化特征。5.特征提取解析：在人脸识别系统中，特征提取通常用于提取人脸特征，以便进行身份验证。6.中值滤波，小波变换解析：图像去噪的常用方法包括中值滤波和小波变换，能够有效去除噪声并保留图像细节。7.深度学习解析：在自动驾驶系统中，深度学习技术常用于车道线检测，能够从图像中提取车道线信息。8.生成器，判别器解析：生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两部分组成，通过对抗训练生成高质量的图像。9.图像分割解析：医学图像处理中，图像分割算法常用于病灶检测，能够将病灶区域从背景中分离出来。10.光谱分析解析：遥感图像处理中，光谱分析技术常用于地物分类，能够根据地物的光谱特征进行分类。四、简答题1.图像分割的主要方法和应用场景图像分割的主要方法包括：-阈值分割：根据像素值阈值将图像分割为不同区域。-区域生长：从种子点开始，根据相似性准则生长区域。-边缘检测：通过检测图像边缘进行分割。-语义分割：利用深度学习将每个像素分类。应用场景包括：目标检测、医学图像分析、自动驾驶等。2.SIFT算法的工作原理及其主要应用SIFT算法通过以下步骤工作：-尺度空间构建：通过高斯模糊构建不同尺度的图像金字塔。-关键点检测：通过差分金字塔检测关键点。-关键点描述：计算关键点的方向和邻域像素的描述符。主要应用包括：图像匹配、特征点检测、三维重建等。3.卷积神经网络（CNN）的基本结构及其在图像分类任务中的作用CNN的基本结构包括：-卷积层：通过卷积核提取图像特征。-池化层：降低特征维度，提高鲁棒性。-全连接层：进行分类或回归。在图像分类任务中，CNN通过层次化特征提取，能够自动学习图像的层次化特征，提高分类准确率。4.在自动驾驶系统中，如何利用计算机视觉技术实现车道线检测？车道线检测步骤包括：-图像预处理：通过灰度化、滤波去除噪声。-边缘检测：利用Canny算法检测图像边缘。-霍夫变换：检测直线车道线。-后处理：利用深度学习模型优化检测结果。5.深度学习在计算机视觉中的应用及其优势深度学习在计算机视觉中的应用包括：图像分类、目标检测、语义分割等。优势包括：-自动特征提取：无需手动设计特征。-高精度：通过大量数据训练，精度高。-泛化能力强：能够适应不同场景。五、论述题1.图像增强的主要方法和应用场景，并比较不同方法的优缺点图像增强方法包括：-对比度增强：如直方图均衡化，提高图像对比度。-噪声抑制：如中值滤波，去除噪声。-锐化增强：如拉普拉斯算子，增强图像边缘。应用场景包括：医学图像分析、遥感图像处理、监控视频分析等。优缺点比较：-直方图均衡化：优点是通用性强，缺点是可能过度放大噪声。-中值滤波：优点是鲁棒性好，缺点是可能模糊图像细节。-锐化增强：优点是增强边缘，缺点是可能产生振铃效应。2.结合实际应用场景，论述计算机视觉技术在智慧城市中的重要作用和发展趋势计算机视觉技术在智慧城市中的重要作用包括：-交通管理：通过车牌识别、车道线检测优化交通流量。-安防监控：通过人脸识别、行为分析提高公共安全。-环境监测：通过遥感图像分析监测城市环境变化。发展趋势包括：-边缘计算：将计算任务部署在边缘设备，提高实时性。-多模态融合：结合图像、声音、传感器数据提高分析精度。-隐私保护：通过联邦学习等技术保护用户隐私。六、实践题1.设计一个基于深度学习的图像分类模型，用于识别交通标志模型结构：-输入层：输入图像（如32×32像素的RGB图像）。-卷积层1：3×3卷积核，32个过滤器，激活函数ReLU。-池化层1：2×2最大池化。-卷积层2：3×3卷积核，64个过滤器，激活函数ReLU。-池化层2：2×2最大池化。-全连接层1：512个神经元，激活函数ReLU。-全连接层2：类别数（如43个交通标志），激活函数softmax。训练数据：使用交通标志识别数据集（如G