2026年计算机视觉与图像处理专业题

2026年计算机视觉与图像处理专业题一、单选题（每题2分，共20题）1.在目标检测任务中，以下哪种损失函数通常用于处理非极大值抑制（NMS）后的误检问题？（）A.均方误差（MSE）B.Hinge损失C.IoU损失D.Focal损失2.以下哪种算法不属于传统图像分割方法？（）A.K-means聚类B.最大熵分割C.U-NetD.基于阈值的分割3.在图像超分辨率任务中，以下哪种方法属于基于深度学习的方法？（）A.Lanczos插值B.双三次插值C.SRCNND.Bilinear插值4.以下哪种技术不属于光流估计的常用方法？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.RANSAC算法D.PyramidalLightFlow5.在人脸识别任务中，以下哪种特征提取方法属于基于深度学习的方法？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.VGG-FaceD.Gabor滤波器6.以下哪种模型不属于循环神经网络（RNN）的变体？（）A.LSTMB.GRUC.CNND.Transformer7.在自动驾驶领域，以下哪种技术通常用于车道线检测？（）A.条形码识别B.车道线检测网络（LANet）C.人脸检测D.文本识别8.在医学图像处理中，以下哪种方法通常用于病灶检测？（）A.SIFT特征提取B.3DU-NetC.基于边缘的检测D.哈里斯角点检测9.在图像配准任务中，以下哪种算法不属于基于变换的方法？（）A.ThinPlateSpline（TPS）B.神经网络配准C.ICP算法D.ElasticMatching10.在图像增强任务中，以下哪种方法不属于基于直方图的方法？（）A.直方图均衡化B.直方图规定化C.超分辨率增强D.直方图对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术属于计算机视觉中的三维重建技术？（）A.结构光三维重建B.立体视觉C.激光雷达（LiDAR）D.深度学习三维重建2.以下哪些方法属于目标跟踪技术？（）A.卡尔曼滤波B.MeanShiftC.光流法D.RNN跟踪3.在图像去噪任务中，以下哪些方法属于基于深度学习的方法？（）A.DenoisingAutoencoder（DAE）B.DnCNNC.均值滤波D.中值滤波4.在图像识别任务中，以下哪些方法属于基于深度学习的方法？（）A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.神经编码器D.生成对抗网络（GAN）5.在图像分割任务中，以下哪些方法属于基于深度学习的方法？（）A.U-NetB.MaskR-CNNC.K-means聚类D.基于阈值的分割6.在自动驾驶领域，以下哪些技术通常用于障碍物检测？（）A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.条形码识别7.在医学图像处理中，以下哪些方法通常用于病灶检测？（）A.3DU-NetB.语义分割C.SIFT特征提取D.基于边缘的检测8.在图像配准任务中，以下哪些算法属于基于变换的方法？（）A.ThinPlateSpline（TPS）B.神经网络配准C.ICP算法D.ElasticMatching9.在图像增强任务中，以下哪些方法属于基于直方图的方法？（）A.直方图均衡化B.直方图规定化C.超分辨率增强D.直方图对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）10.在目标检测任务中，以下哪些方法属于基于深度学习的方法？（）A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.HOG特征检测三、填空题（每空1分，共10空）1.在目标检测任务中，非极大值抑制（NMS）通常用于______。2.图像分割的主要目的是将图像划分为不同的______。3.在图像超分辨率任务中，SRCNN模型由______、______和______三个部分组成。4.光流估计的主要目的是估计图像中像素的运动______。5.在人脸识别任务中，VGG-Face模型通常使用______作为特征提取器。6.循环神经网络（RNN）的主要优点是能够处理______。7.在自动驾驶领域，车道线检测通常使用______网络。8.医学图像处理中，病灶检测通常使用______模型。9.图像配准的主要目的是将两张或多张图像对齐到______。10.图像增强的主要目的是提高图像的______和______。四、简答题（每题5分，共6题）1.简述目标检测的基本流程。2.简述图像分割的主要方法及其优缺点。3.简述图像超分辨率的基本原理。4.简述光流估计的基本原理及其应用。5.简述人脸识别的基本流程。6.简述图像增强的主要方法及其优缺点。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在计算机视觉中的应用及其优势。2.论述图像配准在医学图像处理中的重要性及其主要方法。答案与解析一、单选题1.D.Focal损失Focal损失通常用于处理非极大值抑制（NMS）后的误检问题，通过降低易分样本的权重来提高难分样本的损失，从而改善模型的检测性能。2.C.U-NetU-Net属于基于深度学习的图像分割方法，而K-means聚类、最大熵分割和基于阈值的分割属于传统图像分割方法。3.C.SRCNNSRCNN（Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork）是一种基于深度学习的图像超分辨率方法，通过卷积神经网络来学习图像的映射关系，从而提高图像的分辨率。4.C.RANSAC算法RANSAC（RandomSampleConsensus）算法通常用于鲁棒估计，不属于光流估计的常用方法。Lucas-Kanade方法、Horn-Schunck方法和PyramidalLightFlow都是光流估计的常用方法。5.C.VGG-FaceVGG-Face是一种基于深度学习的人脸识别特征提取方法，通过卷积神经网络来提取人脸特征。PCA、LDA和Gabor滤波器属于传统的人脸识别特征提取方法。6.C.CNNCNN（卷积神经网络）不属于循环神经网络的变体。LSTM、GRU和Transformer都是RNN的变体，用于处理序列数据。7.B.车道线检测网络（LANet）车道线检测网络（LANet）是一种常用于车道线检测的深度学习模型。条形码识别、人脸检测和文本识别不属于车道线检测技术。8.B.3DU-Net3DU-Net是一种常用于医学图像处理病灶检测的深度学习模型。SIFT特征提取、基于边缘的检测和哈里斯角点检测不属于病灶检测技术。9.B.神经网络配准神经网络配准不属于基于变换的图像配准方法。ThinPlateSpline（TPS）、ICP算法和ElasticMatching都属于基于变换的图像配准方法。10.C.超分辨率增强超分辨率增强不属于基于直方图的图像增强方法。直方图均衡化、直方图规定化和直方图对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）都属于基于直方图的图像增强方法。二、多选题1.A.结构光三维重建、B.立体视觉、C.激光雷达（LiDAR）、D.深度学习三维重建结构光三维重建、立体视觉、激光雷达（LiDAR）和深度学习三维重建都属于计算机视觉中的三维重建技术。2.A.卡尔曼滤波、B.MeanShift、C.光流法、D.RNN跟踪卡尔曼滤波、MeanShift、光流法和RNN跟踪都属于目标跟踪技术。3.A.DenoisingAutoencoder（DAE）、B.DnCNNDenoisingAutoencoder（DAE）和DnCNN都属于基于深度学习的图像去噪方法。均值滤波和中值滤波属于传统图像去噪方法。4.A.卷积神经网络（CNN）、C.神经编码器、D.生成对抗网络（GAN）卷积神经网络（CNN）、神经编码器和生成对抗网络（GAN）都属于基于深度学习的图像识别方法。支持向量机（SVM）属于传统机器学习方法。5.A.U-Net、B.MaskR-CNNU-Net和MaskR-CNN都属于基于深度学习的图像分割方法。K-means聚类和基于阈值的分割属于传统图像分割方法。6.A.YOLO、B.SSD、C.FasterR-CNNYOLO、SSD和FasterR-CNN都属于基于深度学习的障碍物检测方法。条形码识别不属于障碍物检测技术。7.A.3DU-Net、B.语义分割3DU-Net和语义分割都属于医学图像处理中病灶检测的方法。SIFT特征提取和基于边缘的检测不属于病灶检测技术。8.A.ThinPlateSpline（TPS）、C.ICP算法、D.ElasticMatchingThinPlateSpline（TPS）、ICP算法和ElasticMatching都属于基于变换的图像配准方法。神经网络配准不属于基于变换的方法。9.A.直方图均衡化、B.直方图规定化、D.直方图对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）直方图均衡化、直方图规定化和直方图对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）都属于基于直方图的图像增强方法。超分辨率增强不属于基于直方图的方法。10.A.FasterR-CNN、B.YOLO、C.SSDFasterR-CNN、YOLO和SSD都属于基于深度学习的目标检测方法。HOG特征检测属于传统目标检测方法。三、填空题1.在目标检测任务中，非极大值抑制（NMS）通常用于______误检问题。答案：缓解2.图像分割的主要目的是将图像划分为不同的______。答案：区域3.在图像超分辨率任务中，SRCNN模型由______、______和______三个部分组成。答案：卷积层、卷积层、全连接层4.光流估计的主要目的是估计图像中像素的运动______。答案：速度5.在人脸识别任务中，VGG-Face模型通常使用______作为特征提取器。答案：VGG-166.循环神经网络（RNN）的主要优点是能够处理______。答案：序列数据7.在自动驾驶领域，车道线检测通常使用______网络。答案：卷积神经网络（CNN）8.医学图像处理中，病灶检测通常使用______模型。答案：深度学习9.图像配准的主要目的是将两张或多张图像对齐到______。答案：同一个坐标系10.图像增强的主要目的是提高图像的______和______。答案：清晰度、对比度四、简答题1.简述目标检测的基本流程。目标检测的基本流程包括：数据预处理、特征提取、目标分类和后处理。首先，对输入图像进行预处理，如缩放、归一化等。然后，使用卷积神经网络提取图像特征。接着，使用分类器对提取的特征进行分类，得到每个候选框的类别和置信度。最后，使用非极大值抑制（NMS）对候选框进行后处理，去除重叠的框，得到最终的目标检测结果。2.简述图像分割的主要方法及其优缺点。图像分割的主要方法包括基于阈值的方法、基于区域的方法、基于边缘的方法和基于深度学习的方法。基于阈值的方法简单易实现，但鲁棒性较差。基于区域的方法能够处理复杂的图像结构，但计算量大。基于边缘的方法能够有效提取图像边缘，但容易受到噪声的影响。基于深度学习的方法能够自动学习图像特征，但需要大量的训练数据。3.简述图像超分辨率的基本原理。图像超分辨率的基本原理是通过学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，将低分辨率图像转换为高分辨率图像。常用的方法包括插值方法和基于深度学习的方法。插值方法简单易实现，但效果有限。基于深度学习的方法能够自动学习图像的映射关系，但需要大量的训练数据。4.简述光流估计的基本原理及其应用。光流估计的基本原理是估计图像中像素的运动速度。通过分析图像序列中像素的变化，可以得到像素的运动速度场。光流估计在视频分析、目标跟踪、运动估计等领域有广泛的应用。5.简述人脸识别的基本流程。人脸识别的基本流程包括：人脸检测、特征提取和人脸比对。首先，使用人脸检测算法检测图像中的人脸。然后，使用特征提取算法提取人脸特征。最后，将提取的特征与数据库中的特征进行比对，得到识别人脸的结果。6.简述图像增强的主要方法及其优缺点。图像增强的主要方法包括基于直方图的方法、基于滤波的方法和基于深度学习的方法。基于直方图的方法能够有效提高图像的对比度，但容易受到噪声的影响。基于滤波的方法能够有效去除噪声，但容易模糊图像。基于深度学习的方法能够自动学习图像的增强策略，但需要大量的训练数据。五、论述题1.论述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有广泛的应用，包括目标检测、图像分割、人脸识别、图像增强等。深度学习的优势在于能够自动学习图像特征，不需要人工设计特征，从而提高了模型的性能。此外，深度学习还能够处理复杂的图像结构，具有较强的