2026年计算机视觉与图像处理技术试题库

2026年计算机视觉与图像处理技术试题库一、单选题（每题2分，共20题）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.SIFTB.SURFC.ORBD.HOG答案：C解析：ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）结合了FAST角点检测器和BRIEF描述符，通过旋转不变性（RIGID）和尺度不变性（SCALE）设计，提高了特征提取的效率和鲁棒性，优于其他选项。2.在目标检测任务中，以下哪种算法属于两阶段检测器？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet答案：C解析：FasterR-CNN采用区域提议网络（RPN）生成候选框，再通过分类和回归头进行精修，属于两阶段检测器。其余选项均为单阶段检测器。3.以下哪种图像增强方法适用于提高图像对比度？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波答案：A解析：直方图均衡化通过重新分布像素灰度级，增强图像整体对比度，适用于低对比度图像。其他选项分别用于去噪、平滑和边缘增强。4.在语义分割中，以下哪种模型通常采用U-Net结构？A.MaskR-CNNB.DeepLabv3+C.YOLOv3D.FasterR-CNN答案：B解析：DeepLabv3+基于ASPP模块和U-Net结构，优化了分割精度和效率。其他选项主要用于目标检测或实例分割。5.以下哪种损失函数常用于数据增强中的域对抗训练？A.交叉熵损失B.L1损失C.域对抗损失（AdversarialLoss）D.Dice损失答案：C解析：域对抗训练通过最小化域间差异，提升模型跨域泛化能力，使用域对抗损失。其他选项用于分类、回归或分割任务。6.在图像配准中，以下哪种算法基于迭代优化？A.ICP（IterativeClosestPoint）B.RANSACC.K-NND.SIFT答案：A解析：ICP通过迭代最小化点集间距离，实现高精度配准。RANSAC通过随机抽样排除噪声，SIFT用于特征匹配，K-NN用于分类。7.以下哪种技术常用于去除图像中的运动模糊？A.高斯模糊B.模糊去卷积C.直方图均衡化D.运动补偿答案：B解析：模糊去卷积通过解卷积恢复运动模糊图像。高斯模糊用于平滑，直方图均衡化增强对比度，运动补偿用于视频去模糊。8.在人脸识别中，以下哪种算法常用于特征降维？A.PCAB.LSTMC.GAND.CNN答案：A解析：PCA通过主成分分析降低人脸特征维度，保留关键信息。LSTM用于序列建模，GAN用于生成数据，CNN用于特征提取。9.以下哪种图像压缩标准属于有损压缩？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF答案：A解析：JPEG通过量化舍弃部分图像信息，实现高压缩率。PNG、GIF、TIFF为无损压缩格式。10.在自动驾驶视觉系统中，以下哪种技术用于车道线检测？A.Canny边缘检测B.霍夫变换C.SIFT特征点检测D.RANSAC答案：B解析：霍夫变换专门用于检测直线结构（如车道线），结合RANSAC排除噪声点。Canny用于边缘提取，SIFT用于特征匹配。二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术可用于图像去噪？A.中值滤波B.小波变换C.DCT变换D.GAN去噪答案：A、B、D解析：中值滤波、小波变换、GAN去噪均有效。DCT变换主要用于压缩，去噪效果有限。2.在目标跟踪任务中，以下哪些方法属于基于模型的方法？A.卡尔曼滤波B.相关滤波C.光流法D.多假设跟踪（MHT）答案：A、D解析：卡尔曼滤波和MHT依赖运动模型。相关滤波和光流法属于无模型方法。3.以下哪些损失函数可用于语义分割？A.交叉熵损失B.Dice损失C.FocalLossD.L1损失答案：A、B、C解析：交叉熵、Dice、Focal损失均用于分割。L1损失多用于回归任务。4.在图像超分辨率中，以下哪些技术属于深度学习方法？A.SRCNNB.EDSRC.Bilinear插值D.GAN超分辨率答案：A、B、D解析：SRCNN、EDSR、GAN超分辨率均基于深度学习。Bilinear插值为传统方法。5.以下哪些算法可用于特征点检测？A.SIFTB.SURFC.ORBD.Harris角点答案：A、B、C解析：SIFT、SURF、ORB均为经典特征点检测算法。Harris角点为传统角点检测方法。6.在视频分析中，以下哪些技术用于行为识别？A.3DCNNB.LSTMC.RNND.GAN答案：A、B、C解析：3DCNN、LSTM、RNN均用于处理视频时序信息。GAN用于生成视频，非行为识别。7.以下哪些图像增强方法可用于提高亮度？A.伽马校正B.对数变换C.直方图均衡化D.亮度调整答案：A、B、D解析：伽马校正、对数变换、亮度调整直接改变像素值。直方图均衡化影响整体对比度。8.在医学图像处理中，以下哪些技术用于病灶检测？A.U-NetB.3DCNNC.RANSACD.超分辨率重建答案：A、B解析：U-Net和3DCNN适用于病灶分割。RANSAC用于去除噪声，超分辨率非病灶检测任务。9.在自动驾驶中，以下哪些技术用于障碍物检测？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.K-NN答案：A、B、C解析：YOLOv5、SSD、FasterR-CNN均为目标检测算法。K-NN用于分类，非检测。10.在遥感图像处理中，以下哪些技术用于地物分类？A.语义分割B.光谱分析C.多尺度特征提取D.超分辨率重建答案：A、B、C解析：语义分割、光谱分析、多尺度特征提取均用于地物分类。超分辨率非分类任务。三、填空题（每空2分，共10题）1.在图像滤波中，______滤波器适用于去除高频噪声，而______滤波器适用于平滑图像。答案：高斯；中值解析：高斯滤波器基于正态分布权重，去除噪声；中值滤波器通过排序替换，平滑图像。2.在目标检测中，______算法通过生成候选框再分类，属于两阶段检测器，而______算法则直接预测边界框，属于单阶段检测器。答案：FasterR-CNN；YOLOv5解析：FasterR-CNN依赖RPN；YOLOv5直接预测，无需候选框。3.在图像配准中，______算法通过迭代优化点集匹配，而______算法则通过随机抽样排除异常值。答案：ICP；RANSAC解析：ICP精确配准；RANSAC鲁棒性高。4.在语义分割中，______损失函数适用于处理类别不平衡问题，而______损失函数用于优化分割精度。答案：FocalLoss；DiceLoss解析：FocalLoss降低易分样本权重；DiceLoss优化交并比。5.在人脸识别中，______技术用于特征降维，而______技术用于人脸生成。答案：PCA；GAN解析：PCA降维；GAN生成数据。6.在自动驾驶中，______算法用于车道线检测，而______算法用于目标跟踪。答案：霍夫变换；卡尔曼滤波解析：霍夫变换检测直线；卡尔曼滤波跟踪目标。7.在医学图像处理中，______模型用于病灶分割，而______技术用于图像去噪。答案：U-Net；小波变换解析：U-Net分割；小波变换去噪。8.在遥感图像中，______分析用于提取地物光谱特征，而______技术用于提高图像分辨率。答案：光谱；超分辨率重建解析：光谱分析依赖电磁波谱；超分辨率提升细节。9.在视频分析中，______模型处理时序信息，而______技术用于视频压缩。答案：RNN；H.264解析：RNN捕捉动态；H.264压缩视频。10.在图像增强中，______方法提高图像亮度，而______方法增强对比度。答案：亮度调整；直方图均衡化解析：亮度调整直接改变像素值；直方图均衡化全局调整。四、简答题（每题5分，共6题）1.简述SIFT特征点检测算法的步骤。答案：-初始关键点检测：使用FAST算法寻找候选点。-关键点筛选：通过对比度、局部方差、主方向筛选。-关键点描述：计算邻域梯度方向直方图（128维）。-关键点匹配：通过欧氏距离匹配特征向量。解析：SIFT通过多尺度检测、筛选、描述、匹配实现鲁棒特征提取。2.简述语义分割与目标检测的区别。答案：-语义分割：将图像每个像素分类（如道路、天空）。-目标检测：定位并分类物体（如车、人）。解析：语义分割像素级分类，目标检测边界框标注。3.简述运动模糊去除的原理。答案：-运动模糊是卷积过程，通过解卷积恢复模糊图像。-常用方法包括Wiener滤波、盲去卷积。解析：通过逆运算消除模糊核影响。4.简述人脸识别中PCA降维的原理。答案：-PCA通过线性变换将高维数据投影到低维空间。-保留最大方差的主成分，减少特征维度。解析：降维同时保持关键信息。5.简述自动驾驶中车道线检测的挑战。答案：-光照变化、遮挡、天气影响检测精度。-需鲁棒算法（如霍夫变换+RANSAC）排除噪声。解析：环境复杂导致检测难度高。6.简述医学图像分割中U-Net的优势。答案：-弱监督学习：仅需标注边缘，无需像素级标注。-对抗噪声：下采样和上采样结构增强鲁棒性。解析：适用于低标注场景。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在图像超分辨率中的应用及其局限性。答案：-应用：-SRCNN：首例深度超分辨率模型，三层卷积。-EDSR：多尺度特征融合，精度提升。-GAN超分辨率：生成逼真细节，但依赖训练数据。-局限性：-高计算成本：需大量GPU资源。-数据依赖：生成效果受训练数据影响。-偏移问题：可能产生不真实细节。解析：深度学习显著提升超分辨率效果，但存在成本和数据依赖问题。2