2026年计算机视觉与图像处理技术考试模拟题

2026年计算机视觉与图像处理技术考试模拟题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在计算机视觉领域，以下哪种方法常用于目标检测任务的边界框回归？A.支持向量机（SVM）B.卷积神经网络（CNN）C.贝叶斯网络D.决策树2.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.活动轮廓模型3.在图像增强中，以下哪种方法常用于提高图像的对比度？A.直方图均衡化B.Sobel边缘检测C.SIFT特征提取D.光流法4.在3D重建中，以下哪种相机标定方法基于双目立体视觉？A.几何约束反演B.自标定法C.标定板标定D.结构光法5.在人脸识别中，以下哪种技术常用于提高识别精度？A.纹理分析B.深度学习嵌入C.主成分分析（PCA）D.灰度化处理6.在自动驾驶领域，以下哪种算法常用于车道线检测？A.RANSACB.K近邻（KNN）C.LDA降维D.神经网络迁移学习7.在医学图像处理中，以下哪种技术常用于病灶检测？A.三维卷积神经网络（3DCNN）B.传统傅里叶变换C.随机森林D.频域滤波8.在遥感图像处理中，以下哪种方法常用于土地覆盖分类？A.聚类分析B.光谱特征提取C.隐马尔可夫模型D.线性判别分析9.在视频分析中，以下哪种技术常用于行为识别？A.光流法B.GAN生成对抗网络C.图像质量评估D.关键帧提取10.在多传感器融合中，以下哪种方法常用于提高定位精度？A.卡尔曼滤波B.卷积操作C.频域变换D.随机采样一致性二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在目标跟踪任务中，以下哪些方法常用于处理遮挡问题？A.多假设跟踪B.光流法C.迁移学习D.混合模型2.在图像去噪中，以下哪些方法属于基于深度学习的方法？A.DnCNNB.傅里叶变换C.BM3DD.GAN3.在自动驾驶领域，以下哪些技术常用于障碍物检测？A.YOLOv5B.遥感成像C.激光雷达点云处理D.车道线检测4.在医学图像分割中，以下哪些方法常用于脑部MRI图像分割？A.U-NetB.3DCNNC.超像素分割D.活动轮廓模型5.在遥感图像处理中，以下哪些技术常用于变化检测？A.光谱角映射B.形态学操作C.时间序列分析D.聚类分析三、判断题（共5题，每题2分，合计10分）1.图像金字塔是一种用于图像多尺度表示的技术。（√）2.在目标检测中，FasterR-CNN属于单阶段检测器。（×）3.在图像增强中，直方图规定化可以增强图像的局部对比度。（√）4.在3D重建中，双目立体视觉需要已知相机的内参和外参。（√）5.在人脸识别中，热力图常用于可视化特征分布。（×）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述图像分割的基本步骤及其在遥感图像分析中的应用。2.描述一种基于深度学习的图像去噪方法及其原理。3.解释光流法的概念及其在视频分析中的作用。4.说明自动驾驶中多传感器融合的必要性及其常见方法。5.描述医学图像处理中三维重建的主要流程及其挑战。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合实际应用场景，论述计算机视觉在智慧城市建设中的作用及挑战。2.阐述目标跟踪技术的发展历程，并分析其在视频监控中的实际应用价值。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：目标检测任务中，CNN（如FasterR-CNN、YOLO）常用于边界框回归，通过共享权重和锚框机制实现高效检测。SVM、贝叶斯网络、决策树不适用于边界框回归。2.C解析：基于阈值的分割方法（如Otsu算法）通过设定阈值将图像分为前景和背景，常用于二值化。K-means、U-Net、活动轮廓模型不属于此方法。3.A解析：直方图均衡化通过重新分布像素值提高图像对比度，适用于灰度图像。Sobel边缘检测、SIFT特征提取、光流法不直接用于对比度增强。4.A解析：双目立体视觉通过几何约束反演计算深度信息，属于3D重建方法。自标定法、标定板标定、结构光法不基于双目立体视觉。5.B解析：深度学习嵌入（如FaceNet）通过学习高维特征向量提高识别精度。纹理分析、PCA、灰度化处理精度较低。6.A解析：RANSAC通过鲁棒估计去除噪声点，常用于车道线检测。KNN、LDA、神经网络迁移学习不适用于此任务。7.A解析：3DCNN通过捕捉空间和时间信息，常用于医学图像病灶检测。传统傅里叶变换、随机森林、频域滤波不适用于三维病灶检测。8.B解析：光谱特征提取（如多光谱遥感）常用于土地覆盖分类。聚类分析、隐马尔可夫模型、线性判别分析不直接用于土地分类。9.A解析：光流法通过分析像素运动信息，常用于行为识别。GAN、图像质量评估、关键帧提取不适用于行为识别。10.A解析：卡尔曼滤波通过融合多传感器数据，提高定位精度。卷积操作、频域变换、随机采样一致性不直接用于定位。二、多选题答案与解析1.A、B解析：多假设跟踪通过维持多个可能轨迹解决遮挡问题。光流法可辅助跟踪。迁移学习、混合模型不直接处理遮挡。2.A、D解析：DnCNN、GAN属于深度学习去噪方法。傅里叶变换、BM3D属于传统方法。3.A、C解析：YOLOv5、激光雷达点云处理常用于障碍物检测。遥感成像、车道线检测不直接用于障碍物检测。4.A、B解析：U-Net、3DCNN常用于脑部MRI分割。超像素分割、活动轮廓模型精度较低。5.A、C解析：光谱角映射、时间序列分析常用于遥感图像变化检测。形态学操作、聚类分析不直接用于变化检测。三、判断题答案与解析1.√解析：图像金字塔通过降采样实现多尺度表示，常用于目标检测和分割。2.×解析：FasterR-CNN属于两阶段检测器（区域提议+分类）。YOLO、SSD属于单阶段检测器。3.√解析：直方图规定化通过强制像素值分布增强局部对比度。4.√解析：双目立体视觉需要已知相机内参（畸变参数）和外参（旋转和平移矩阵）。5.×解析：热力图常用于目标检测（如YOLO），而特征可视化常用PCA投影或特征图。四、简答题答案与解析1.图像分割的基本步骤及其在遥感图像分析中的应用步骤：①预处理（去噪、增强）；②特征提取（颜色、纹理、形状）；③分割方法（阈值、区域、边缘）；④后处理（细化、合并）。应用：遥感图像分割用于土地覆盖分类（如森林、农田）、城市扩张监测、灾害评估等。2.基于深度学习的图像去噪方法及其原理方法：DnCNN（深度卷积网络）通过多层卷积去除噪声。原理：通过学习噪声分布和图像特征，直接恢复干净图像，无需先验假设。3.光流法的概念及其在视频分析中的作用概念：光流法通过计算像素运动矢量表示视频帧间变化。作用：用于运动估计（如人体动作分析）、目标跟踪、视频稳定等。4.自动驾驶中多传感器融合的必要性及其常见方法必要性：单一传感器（摄像头、激光雷达）存在局限性（如恶劣天气），融合可提高鲁棒性。方法：卡尔曼滤波、粒子滤波融合不同传感器数据。5.医学图像处理中三维重建的主要流程及其挑战流程：①数据采集（MRI/CT）；②配准（对齐不同模态）；③表面重建（如MarchingCubes）；④分割（病灶提取）。挑战：数据噪声、伪影、计算复杂度高。五、论述题答案与解析1.计算机视觉在智慧城市建设中的作用及挑战作用：交通管理（车牌识别）、安防监控（行为分析）、环境