2026年计算机视觉技术基础与应用试题

2026年计算机视觉技术基础与应用试题一、单选题（共10题，每题2分，总计20分）1.在计算机视觉领域，以下哪种方法通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.主成分分析（PCA）D.卷积神经网络（CNN）2.以下哪种算法不属于传统特征点检测方法？A.SIFT（尺度不变特征变换）B.SURF（加速稳健特征）C.ORB（快速旋转不变特征）D.ResNet（残差网络）3.在目标检测任务中，以下哪种模型通常用于实现端到端的检测效果？A.R-CNNB.YOLO（YouOnlyLookOnce）C.HOG（方向梯度直方图）D.Gabor滤波器4.以下哪种技术常用于图像分割任务中的语义分割？A.K-means聚类B.U-NetC.K-近邻（KNN）D.DCT（离散余弦变换）5.在3D视觉中，以下哪种方法常用于估计物体的深度信息？A.光流法B.深度学习模型（如PointNet）C.相位光流法D.卡尔曼滤波6.在人脸识别系统中，以下哪种技术常用于提高识别精度？A.PCA（主成分分析）B.LSTM（长短期记忆网络）C.Gabor滤波器D.Dijkstra算法7.在自动驾驶领域，以下哪种模型常用于车道线检测？A.CNN（卷积神经网络）B.RNN（循环神经网络）C.LSTNet（长短期记忆网络与卷积神经网络的结合）D.Kalman滤波8.在医学影像分析中，以下哪种技术常用于病灶检测？A.SIFT特征点检测B.MRI（磁共振成像）C.3DU-NetD.K-means聚类9.在视频分析中，以下哪种方法常用于行为识别？A.光流法B.3DCNNC.HOG特征提取D.PCA降维10.在增强现实（AR）中，以下哪种技术常用于实现实时图像跟踪？A.ORB特征点检测B.RANSAC算法C.Gabor滤波器D.K-means聚类二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）1.以下哪些方法可用于提高图像的分辨率？A.双三次插值B.超分辨率重建（SRCNN）C.Gabor滤波器D.卷积神经网络（CNN）2.在目标跟踪任务中，以下哪些技术常用于处理遮挡问题？A.卡尔曼滤波B.基于深度学习的跟踪模型（如Siamese网络）C.K-近邻（KNN）D.光流法3.在图像分割任务中，以下哪些方法属于半监督分割技术？A.基于图割的方法B.聚类算法（如K-means）C.半监督U-NetD.深度学习模型（如FCN）4.在3D视觉中，以下哪些技术可用于重建场景的三维结构？A.双目立体视觉B.结构光三维成像C.深度学习模型（如PointNet）D.相位光流法5.在人脸识别系统中，以下哪些技术可用于提高鲁棒性？A.活体检测（LivenessDetection）B.特征脸（Eigenface）C.深度学习模型（如FaceNet）D.Gabor滤波器三、判断题（共10题，每题1分，总计10分）1.SIFT特征点具有旋转不变性。（√）2.YOLO模型比R-CNN模型的检测速度更慢。（×）3.K-means聚类算法常用于图像分割任务。（√）4.深度学习模型在光照变化较大的场景下表现较差。（×）5.光流法常用于估计图像中的运动矢量。（√）6.Gabor滤波器常用于人脸识别任务。（×）7.3DU-Net常用于医学影像分割。（√）8.超分辨率重建（SRCNN）模型属于基于深度学习的方法。（√）9.K-近邻（KNN）算法常用于目标跟踪任务。（×）10.增强现实（AR）技术中，SLAM（即时定位与地图构建）是关键组成部分。（√）四、简答题（共5题，每题5分，总计25分）1.简述SIFT特征点检测算法的基本原理及其主要优势。2.简述语义分割与实例分割的区别，并举例说明各自的典型应用。3.简述光流法的基本原理及其在视频分析中的应用场景。4.简述深度学习模型在目标检测任务中的优势，并举例说明一种典型的目标检测模型。5.简述增强现实（AR）技术中，实时图像跟踪的关键技术及其作用。五、论述题（共2题，每题10分，总计20分）1.结合实际应用场景，论述深度学习模型在自动驾驶领域中的关键作用，并分析其面临的挑战。2.结合医学影像分析领域的实际应用，论述计算机视觉技术如何帮助提高病灶检测的精度，并举例说明几种典型的技术方法。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：直方图均衡化通过调整图像的灰度直方图，可以改善图像的对比度，从而缓解光照变化对图像质量的影响。其他选项中，图像滤波主要用于去噪，PCA用于降维，CNN用于深度学习任务，均不直接解决光照问题。2.D-解析：ResNet是一种深度学习模型，主要用于解决深度神经网络训练中的梯度消失问题，不属于传统特征点检测方法。SIFT、SURF和ORB均属于传统特征点检测算法。3.B-解析：YOLO模型通过单次前向传播即可实现目标检测，具有高效率，适用于实时检测场景。R-CNN需要多阶段处理，HOG是一种传统特征提取方法，Gabor滤波器用于特征提取，均不属于端到端检测模型。4.B-解析：U-Net是一种基于深度学习的语义分割模型，通过编码-解码结构实现高精度分割。K-means聚类用于无监督学习，KNN用于分类，DCT用于图像变换，均不属于语义分割方法。5.B-解析：PointNet及其变种常用于点云数据的处理，可以通过深度学习模型估计物体的深度信息。光流法用于估计图像运动，相位光流法是光流法的一种，卡尔曼滤波用于状态估计，均与3D深度估计无关。6.A-解析：PCA通过降维提取人脸特征，常用于人脸识别系统。LSTM和RNN用于序列数据处理，Gabor滤波器用于特征提取，均不属于主流的人脸识别技术。7.A-解析：CNN模型通过卷积层提取车道线特征，常用于自动驾驶中的车道线检测。RNN和LSTNet适用于序列数据处理，Kalman滤波用于状态估计，均不直接用于车道线检测。8.C-解析：3DU-Net是一种基于深度学习的医学影像分割模型，常用于病灶检测。SIFT用于特征检测，MRI是成像技术，K-means聚类用于无监督学习，均与病灶检测无关。9.B-解析：3DCNN模型通过处理视频数据中的时空信息，常用于行为识别。光流法用于运动估计，HOG用于目标检测，PCA用于降维，均不直接用于行为识别。10.A-解析：ORB特征点检测具有高效性和旋转不变性，常用于AR中的实时图像跟踪。RANSAC用于模型估计，Gabor滤波器用于特征提取，K-means聚类用于无监督学习，均不直接用于图像跟踪。二、多选题答案与解析1.A、B、D-解析：双三次插值是一种传统的插值方法，超分辨率重建（SRCNN）是一种基于深度学习的方法，卷积神经网络（CNN）也可用于超分辨率任务。Gabor滤波器用于特征提取，与分辨率提升无关。2.A、B-解析：卡尔曼滤波和基于深度学习的跟踪模型（如Siamese网络）常用于处理遮挡问题。KNN和光流法均不直接解决遮挡问题。3.A、C-解析：基于图割的方法和半监督U-Net属于半监督分割技术。聚类算法和深度学习模型（如FCN）通常属于监督或无监督分割技术。4.A、B、C-解析：双目立体视觉、结构光三维成像和深度学习模型（如PointNet）均可用于重建场景的三维结构。相位光流法用于运动估计，与三维重建无关。5.A、B、C-解析：活体检测、特征脸和深度学习模型（如FaceNet）均用于提高人脸识别的鲁棒性。Gabor滤波器用于特征提取，但不是主流的人脸识别技术。三、判断题答案与解析1.√-解析：SIFT特征点检测算法通过尺度空间极值点检测和邻域描述，具有旋转不变性。2.×-解析：YOLO模型的检测速度比R-CNN模型快得多，适用于实时场景。3.√-解析：K-means聚类算法可通过将图像像素聚类实现分割效果。4.×-解析：深度学习模型通过数据驱动的方式，在光照变化较大的场景下表现较好。5.√-解析：光流法通过估计像素运动来分析视频中的运动矢量。6.×-解析：Gabor滤波器常用于特征提取，但不直接用于人脸识别。7.√-解析：3DU-Net通过处理三维医学影像数据，常用于病灶检测。8.√-解析：SRCNN是一种基于深度学习的超分辨率重建模型。9.×-解析：K-近邻（KNN）算法常用于分类任务，不直接用于目标跟踪。10.√-解析：SLAM技术通过实时定位和地图构建，是AR的关键组成部分。四、简答题答案与解析1.SIFT特征点检测算法的基本原理及其主要优势-基本原理：SIFT算法通过构建多尺度空间，检测关键点并计算描述子。具体步骤包括：1.构建图像的多尺度金字塔；2.在每个尺度上检测极值点（局部最大值）；3.筛选并优化关键点；4.计算关键点的方向梯度直方图（描述子）。-主要优势：旋转不变性、尺度不变性、对光照变化鲁棒。2.语义分割与实例分割的区别及其应用-语义分割：将图像中的每个像素分配到预定义的类别中，不区分实例。例如，将图像中的像素分为“人”“车”“道路”等类别。-实例分割：将图像中的每个像素分配到具体的实例中，区分同一类别的不同对象。例如，将图像中的每个人检测并分割为独立的实例。-应用：语义分割常用于自动驾驶中的道路分割，实例分割常用于医学影像中的病灶分割。3.光流法的基本原理及其应用场景-基本原理：光流法通过估计图像中像素的运动矢量，分析视频中的运动信息。常见模型包括Lucas-Kanade光流法和Horn-Schunck光流法。-应用场景：行为识别、视频跟踪、相机运动估计等。4.深度学习模型在目标检测任务中的优势及典型模型-优势：端到端学习、高精度、泛化能力强。-典型模型：YOLO（YouOnlyLookOnce），通过单次前向传播实现实时检测。5.增强现实（AR）中实时图像跟踪的关键技术及其作用-关键技术：ORB特征点检测、RANSAC算法、粒子滤波等。-作用：通过实时跟踪图像特征点，实现虚拟物体与真实场景的融合。五、论述题答案与解析1.深度学习模型在自动驾驶领域中的关键作用及挑战-关键作用：1.目标检测：通过CNN模型（如YOLO）实时检测车辆、行人、交通标志等；2.语义分割：通过深度学习模型（如U-Net）进行道路分割，辅助车辆导航；3.视频分析：通过3DCNN模型分析多帧视频，预测物体运