2026年计算机视觉技术与应用考试题探索图像识别与处理技术

2026年计算机视觉技术与应用考试题：探索图像识别与处理技术一、单选题（共10题，每题2分，计20分）1.在图像识别领域，以下哪种算法通常用于处理小样本学习问题？A.支持向量机（SVM）B.约束传播（CPM）C.迁移学习D.隐马尔可夫模型（HMM）2.以下哪种图像增强技术主要用于提高图像的对比度？A.高斯滤波B.直方图均衡化C.锐化滤波D.中值滤波3.在目标检测任务中，YOLOv5算法的核心优势在于？A.更高的召回率B.更快的检测速度C.更优的定位精度D.更低的计算复杂度4.以下哪种图像分割方法属于监督学习范畴？A.K-means聚类B.U-NetC.超像素分割D.图割（GraphCut）5.在自动驾驶领域，以下哪种技术常用于车道线检测？A.光流法B.RANSAC算法C.Gabor滤波D.主成分分析（PCA）6.以下哪种图像处理技术主要用于去除图像噪声？A.插值放大B.均值滤波C.透视变换D.形态学操作7.在人脸识别系统中，以下哪种特征提取方法常用于LBP（局部二值模式）？A.主成分分析（PCA）B.深度学习嵌入C.LDA（线性判别分析）D.HOG（方向梯度直方图）8.以下哪种算法常用于图像配准任务？A.K-means聚类B.SIFT（尺度不变特征变换）C.决策树D.朴素贝叶斯9.在医学影像分析中，以下哪种技术常用于病灶检测？A.光谱分析B.卷积神经网络（CNN）C.超声波成像D.核磁共振（MRI）10.以下哪种图像压缩标准属于有损压缩？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF二、多选题（共5题，每题3分，计15分）1.在图像分类任务中，以下哪些方法属于深度学习方法？A.决策树B.卷积神经网络（CNN）C.支持向量机（SVM）D.生成对抗网络（GAN）E.逻辑回归2.以下哪些图像增强技术可以提高图像的清晰度？A.锐化滤波B.高斯模糊C.边缘检测D.直方图均衡化E.中值滤波3.在目标跟踪任务中，以下哪些方法常用于处理遮挡问题？A.卡尔曼滤波B.光流法C.多目标跟踪（MOT）D.RANSAC算法E.粒子滤波4.以下哪些图像分割方法属于无监督学习范畴？A.K-means聚类B.超像素分割C.图割（GraphCut）D.U-NetE.谱聚类5.在遥感图像处理中，以下哪些技术常用于地物分类？A.随机森林B.波段比值法C.卷积神经网络（CNN）D.面向对象分类E.线性判别分析（LDA）三、填空题（共10题，每题1分，计10分）1.在图像处理中，_________滤波主要用于去除高斯噪声。2.在目标检测中，_________算法常用于非极大值抑制（NMS）。3.在图像分割中，_________算法属于基于阈值的分割方法。4.在人脸识别中，_________是一种常用的特征提取方法。5.在自动驾驶中，_________技术常用于障碍物检测。6.在医学影像中，_________技术常用于病灶定位。7.在图像压缩中，_________标准属于无损压缩。8.在图像配准中，_________算法常用于特征匹配。9.在遥感图像中，_________技术常用于土地覆盖分类。10.在图像增强中，_________技术可以提高图像的动态范围。四、简答题（共5题，每题5分，计25分）1.简述图像增强与图像修复的区别。2.简述目标检测与目标跟踪的区别。3.简述语义分割与实例分割的区别。4.简述超分辨率重建的常用方法。5.简述图像压缩的无损压缩与有损压缩的区别。五、论述题（共2题，每题10分，计20分）1.结合实际应用场景，论述深度学习在图像识别领域的优势与挑战。2.结合中国智慧城市建设的背景，论述计算机视觉技术在交通管理中的应用前景。答案与解析一、单选题（共10题，每题2分，计20分）1.C迁移学习适用于小样本学习问题，通过将在大数据集上预训练的模型应用于小样本任务，可以有效提升模型性能。2.B直方图均衡化通过调整图像灰度级分布，提高对比度，适用于低对比度图像增强。3.BYOLOv5算法采用单阶段检测框架，检测速度快，适合实时应用场景。4.BU-Net基于CNN，属于监督学习方法，常用于医学图像分割。5.BRANSAC算法通过随机采样和模型拟合，适用于车道线检测等鲁棒性要求高的任务。6.B均值滤波通过局部区域平均，有效去除高斯噪声。7.ALBP特征提取常结合PCA降维，用于人脸识别。8.BSIFT算法通过特征点匹配，常用于图像配准。9.BCNN在医学影像分析中，通过深度学习自动提取病灶特征。10.AJPEG采用有损压缩，通过丢弃冗余信息降低文件大小。二、多选题（共5题，每题3分，计15分）1.B、DCNN和GAN属于深度学习方法，决策树和逻辑回归属于传统机器学习方法，SVM介于两者之间。2.A、C、D锐化滤波、边缘检测和直方图均衡化可以提高清晰度，高斯模糊和中值滤波主要用于去噪。3.A、E卡尔曼滤波和粒子滤波适用于遮挡问题，光流法用于运动估计，MOT用于多目标跟踪，RANSAC用于鲁棒拟合。4.A、B、EK-means聚类、超像素分割和谱聚类属于无监督学习，图割和U-Net属于监督或半监督学习。5.A、B、C、D随机森林、波段比值法、CNN和面向对象分类常用于遥感地物分类，LDA较少用于此领域。三、填空题（共10题，每题1分，计10分）1.高斯2.非极大值抑制（NMS）3.阈值分割4.LBP（局部二值模式）5.障碍物检测6.病灶定位7.PNG8.特征匹配9.土地覆盖分类10.直方图均衡化四、简答题（共5题，每题5分，计25分）1.图像增强通过调整图像对比度、亮度等，提升视觉效果，不改变图像内容；图像修复通过填充缺失或损坏区域，恢复图像完整性，常涉及重建算法。2.目标检测定位图像中目标并分类，输出边界框；目标跟踪在连续帧中追踪目标，输出目标轨迹。3.语义分割将像素分类为类别（如车、人），不考虑个体边界；实例分割进一步区分同一类别的个体，输出精确边界框。4.超分辨率重建常用方法包括插值法（双线性/双三次）、基于学习的方法（如SRCNN、ECCVNet）。5.无损压缩（如PNG）保留所有图像信息，可逆；有损压缩（如JPEG）丢弃冗余信息，不可逆，压缩率更高。五、论述题（共2题，每题10分，计20分）1.深度学习的优势：自动特征提取、高精度分类检测；挑战：数据依赖性强、模型可解释