2026年计算机视觉与图像处理考试题

2026年计算机视觉与图像处理考试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在计算机视觉领域，以下哪种技术通常用于解决图像的尺度不变性问题？A.PCA（主成分分析）B.SIFT（尺度不变特征变换）C.K-Means聚类D.LDA（线性判别分析）2.以下哪种方法不属于深度学习在图像分类中的应用？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.生成对抗网络（GAN）D.深度信念网络（DBN）3.在图像分割中，以下哪种算法属于基于阈值的分割方法？A.K-means聚类B.U-NetC.Otsu算法D.GrabCut4.以下哪种图像增强技术主要用于提高图像的对比度？A.直方图均衡化B.中值滤波C.线性插值D.形态学处理5.在目标检测中，以下哪种模型通常用于实时检测任务？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.MaskR-CNND.R-CNN6.以下哪种技术常用于解决图像去噪问题？A.运动补偿B.小波变换C.光学字符识别（OCR）D.三维重建7.在图像配准中，以下哪种方法属于基于特征点的配准方法？A.相似性变换B.特征点匹配（如SIFT）C.光流法D.多项式拟合8.以下哪种算法常用于图像超分辨率任务？A.GAN（生成对抗网络）B.EM算法C.K-Fold交叉验证D.决策树9.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.超分辨率重建C.路况分类D.车道线检测（如基于霍夫变换）10.以下哪种图像处理技术常用于医学图像分析？A.图像配准B.目标检测C.图像分割D.以上都是二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些方法可以用于图像去噪？A.中值滤波B.小波变换C.均值滤波D.自适应滤波2.以下哪些技术属于深度学习在目标检测中的应用？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSD（单阶段检测器）D.K-means聚类3.以下哪些方法可以用于图像分割？A.基于阈值的分割B.基于区域的分割C.基于边缘的分割D.K-means聚类4.以下哪些技术可以用于图像增强？A.直方图均衡化B.中值滤波C.锐化滤波D.形态学处理5.以下哪些方法可以用于图像配准？A.特征点匹配（如SIFT）B.相似性变换C.光流法D.多项式拟合三、填空题（共10题，每题1分，合计10分）1.计算机视觉中的特征点检测技术常用于图像匹配和三维重建。2.深度信念网络（DBN）是一种无监督学习算法，常用于预训练深度神经网络。3.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。4.Otsu算法是一种基于阈值的图像分割方法，常用于二值化图像。5.FasterR-CNN是一种两阶段目标检测算法，包括区域提议和分类两个阶段。6.图像增强技术可以提高图像的可视性，常用的方法包括直方图均衡化和锐化滤波。7.图像去噪技术可以去除图像中的噪声，常用的方法包括中值滤波和小波变换。8.图像配准技术可以将不同传感器或不同时间的图像进行对齐，常用的方法包括特征点匹配和相似性变换。9.超分辨率重建技术可以提高图像的分辨率，常用的方法包括插值法和深度学习方法。10.车道线检测技术是自动驾驶领域的重要技术，常用的方法包括霍夫变换和深度学习方法。四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述SIFT特征点检测算法的基本原理。2.简述图像分割在计算机视觉中的重要性及其主要应用领域。3.简述卷积神经网络（CNN）在图像分类中的优势。4.简述图像增强技术在自动驾驶领域的应用。5.简述图像配准在医学图像分析中的重要性。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.论述深度学习在目标检测中的应用及其发展趋势。2.论述图像去噪技术的重要性及其在遥感图像处理中的应用。答案与解析一、单选题1.B解析：SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像检索和匹配的特征检测算法，能够提取图像中的尺度不变特征点，常用于解决图像的尺度不变性问题。2.B解析：支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习方法，不属于深度学习的范畴。其他选项（CNN、GAN、DBN）均属于深度学习技术。3.C解析：Otsu算法是一种基于阈值的图像分割方法，通过自动确定最优阈值将图像分割为前景和背景。其他选项（K-means聚类、U-Net、GrabCut）不属于基于阈值的分割方法。4.A解析：直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过调整图像的灰度级分布来提高图像的对比度。其他选项（中值滤波、线性插值、形态学处理）不属于增强技术。5.B解析：YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，速度快，常用于实时检测任务。其他选项（FasterR-CNN、MaskR-CNN、R-CNN）属于两阶段或三阶段检测算法，速度较慢。6.B解析：小波变换是一种常用的图像去噪技术，通过多尺度分析去除图像中的噪声。其他选项（运动补偿、OCR、三维重建）不属于去噪技术。7.B解析：特征点匹配（如SIFT）是一种基于特征点的图像配准方法，通过匹配两幅图像中的特征点进行对齐。其他选项（相似性变换、光流法、多项式拟合）不属于基于特征点的配准方法。8.A解析：GAN（生成对抗网络）是一种常用的图像超分辨率技术，通过生成器和判别器的对抗训练生成高分辨率图像。其他选项（EM算法、K-Fold交叉验证、决策树）不属于超分辨率技术。9.D解析：车道线检测是自动驾驶领域的重要技术，常用的方法包括基于霍夫变换和深度学习方法。其他选项（光流法、超分辨率重建、路况分类）不属于车道线检测技术。10.D解析：图像配准、目标检测和图像分割都是医学图像分析中的重要技术，可用于疾病诊断、手术规划等应用。其他选项均属于医学图像分析的范畴。二、多选题1.A、B、C解析：中值滤波、小波变换和均值滤波都是常用的图像去噪技术。自适应滤波不属于去噪技术。2.A、B、C解析：FasterR-CNN、YOLOv5和SSD都是常用的目标检测算法。K-means聚类不属于目标检测技术。3.A、B、C解析：基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割都是常用的图像分割方法。K-means聚类不属于分割方法。4.A、C、D解析：直方图均衡化、锐化滤波和形态学处理都是常用的图像增强技术。中值滤波不属于增强技术。5.A、B、C、D解析：特征点匹配、相似性变换、光流法和多项式拟合都是常用的图像配准方法。三、填空题1.图像匹配、三维重建2.预训练深度神经网络3.对抗训练4.二值化5.两阶段、区域提议、分类6.可视性7.噪声8.对齐9.插值法、深度学习方法10.霍夫变换、深度学习方法四、简答题1.SIFT特征点检测算法的基本原理SIFT（尺度不变特征变换）算法通过以下步骤检测图像中的特征点：-尺度空间构建：通过高斯模糊生成图像的多尺度版本，构建尺度空间。-极值点检测：在尺度空间中检测关键点的候选点，通过局部极值检测确定关键点。-关键点定位：通过插值方法精确定位关键点的位置和尺度。-方向赋值：为每个关键点分配主方向，提高旋转不变性。-关键点描述：在关键点周围提取特征描述子，用于图像匹配。2.图像分割在计算机视觉中的重要性及其主要应用领域图像分割是将图像划分为多个子区域的过程，每个子区域包含相似的特征。其重要性在于：-提高图像的可理解性：通过分割可以将图像中的不同对象分离，便于进一步分析。-为后续任务提供基础：图像分割是目标检测、目标跟踪等任务的基础。主要应用领域包括：-医学图像分析：用于病灶检测和分割。-自动驾驶：用于车道线检测和障碍物分割。-遥感图像处理：用于土地覆盖分类和目标识别。3.卷积神经网络（CNN）在图像分类中的优势CNN在图像分类中的优势在于：-局部感知：通过卷积层自动学习图像的局部特征，无需人工设计特征。-参数共享：通过权值共享减少参数数量，提高计算效率。-层次化特征提取：通过多层卷积网络提取多层次的图像特征。-迁移学习：预训练的CNN模型可以迁移到其他任务，提高分类性能。4.图像增强技术在自动驾驶领域的应用图像增强技术在自动驾驶领域的重要应用包括：-提高图像质量：通过增强图像对比度和亮度，提高传感器（如摄像头）的感知能力。-改善恶劣天气条件下的性能：通过去雾和去噪技术提高雨雪天气下的感知能力。-提高目标检测的准确性：通过增强图像中的目标特征，提高目标检测的准确性。5.图像配准在医学图像分析中的重要性图像配准在医学图像分析中的重要性在于：-多模态图像融合：将不同模态（如CT和MRI）的图像进行配准，提高诊断准确性。-手术规划：将术前图像与术中图像进行配准，提高手术精度。-疾病监测：通过配准不同时间的医学图像，监测疾病进展。五、论述题1.深度学习在目标检测中的应用及其发展趋势深度学习在目标检测中的应用主要包括：-两阶段检测器：如FasterR-CNN，先生成候选区域再进行分类，精度高但速度较慢。-单阶段检测器：如YOLOv5和SSD，直接输出检测框，速度快但精度稍低。发展趋势包括：-实时检测：通过轻量化网络和硬件加速，提高检测速度。-小目标检测：通过多尺度特征融合和注意力机制，提高小目标检测性能。-自监督学习：利用大量无标注数据进行预训练，提高模型泛化能力。2.图像去噪技术的重要性及其在遥感图像处理中的应用图像去噪技术的重要性在于：-提高图像质量：去除噪声可以提高图像的清晰度和可读性。-改善后续处理性能：去噪后的图像可以提高目标检测、分割等任务的