2026年计算机视觉图像处理技术进阶试题

2026年计算机视觉图像处理技术进阶试题一、单选题（每题2分，共20题）1.在目标检测任务中，下列哪种算法通常在复杂场景下表现最优？A.R-CNNB.YOLOv5C.SSDD.FasterR-CNN2.以下哪种技术不属于深度学习在图像处理中的应用？A.卷积神经网络（CNN）B.自编码器（Autoencoder）C.支持向量机（SVM）D.深度信念网络（DBN）3.在图像分割中，U-Net模型主要用于解决哪种问题？A.目标检测B.图像分类C.聚类分析D.病变分割4.以下哪种损失函数常用于图像生成任务中的对抗生成网络（GAN）？A.MSEB.HingeLossC.L1LossD.MinimaxLoss5.在图像去噪任务中，非局部均值（NL-Means）算法的主要优势是什么？A.计算效率高B.对小尺度噪声效果好C.适用于彩色图像D.不依赖图像统计特性6.以下哪种方法常用于图像超分辨率？A.均值滤波B.双三次插值C.基于深度学习的超分辨率模型D.中值滤波7.在图像增强中，直方图均衡化主要用于解决什么问题？A.图像去噪B.图像去模糊C.图像对比度不足D.图像边缘检测8.以下哪种技术常用于图像配准？A.特征点匹配B.光流法C.运动估计D.以上都是9.在目标跟踪任务中，卡尔曼滤波器的主要优势是什么？A.对光照变化鲁棒B.计算效率高C.适用于非线性系统D.不依赖目标模型10.以下哪种算法常用于图像边缘检测？A.Canny边缘检测B.Sobel算子C.Prewitt算子D.以上都是二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术属于计算机视觉中的三维重建方法？A.结构光三维重建B.激光扫描C.多视图几何D.深度学习三维重建2.在图像分割中，以下哪些方法属于监督学习方法？A.基于阈值的分割B.K-means聚类C.U-NetD.活动轮廓模型3.以下哪些技术属于图像去噪方法？A.中值滤波B.小波变换去噪C.基于深度学习的去噪模型D.均值滤波4.在图像增强中，以下哪些方法属于全局增强方法？A.直方图均衡化B.对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）C.直方图规定化D.局部对比度增强5.以下哪些技术属于目标检测中的特征提取方法？A.SIFT特征B.SURF特征C.HOG特征D.特征级联6.在图像配准中，以下哪些方法属于基于特征的方法？A.SIFT匹配B.RANSAC算法C.光流法D.ICP算法7.在目标跟踪任务中，以下哪些方法属于基于模型的方法？A.卡尔曼滤波器B.光流法跟踪C.基于深度学习的跟踪模型D.多假设跟踪（MHT）8.在图像分割中，以下哪些方法属于无监督学习方法？A.K-means聚类B.谱聚类C.基于图割的方法D.U-Net9.在图像增强中，以下哪些方法属于局部增强方法？A.锐化滤波B.错位增强C.直方图均衡化D.CLAHE10.在目标跟踪任务中，以下哪些方法属于基于外观的方法？A.卡尔曼滤波器B.光流法跟踪C.基于深度学习的跟踪模型D.迹迹关联三、填空题（每题2分，共10题）1.在图像分类任务中，______是一种常用的损失函数。2.图像分割的主要目的是将图像划分为不同的______。3.在图像去噪任务中，______算法常用于去除高斯噪声。4.图像增强的主要目的是提高图像的______。5.图像配准的主要目的是将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系下。6.目标检测的主要目的是在图像中定位并分类______。7.图像超分辨率的主要目的是提高图像的______。8.在图像分割中，______是一种常用的监督学习方法。9.在图像增强中，______是一种常用的全局增强方法。10.在目标跟踪任务中，______是一种常用的基于模型的方法。四、简答题（每题5分，共5题）1.简述卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的工作原理。2.简述图像去噪的主要方法和优缺点。3.简述图像增强的主要方法和应用场景。4.简述目标检测的主要方法和优缺点。5.简述图像配准的主要方法和应用场景。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在图像处理中的优势和应用前景。2.论述图像分割的主要方法和挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.B.YOLOv5YOLOv5在复杂场景下表现最优，因为它采用了单阶段检测器，速度快且对遮挡和光照变化鲁棒。2.C.支持向量机（SVM）SVM属于传统机器学习方法，不属于深度学习。3.D.病变分割U-Net主要用于医学图像中的病变分割，如肿瘤分割。4.D.MinimaxLossGAN使用MinimaxLoss，通过两个网络（生成器和判别器）的对抗训练生成高质量图像。5.B.对小尺度噪声效果好NL-Means通过局部相似性加权，对小尺度噪声效果好，但对计算资源要求高。6.C.基于深度学习的超分辨率模型深度学习超分辨率模型如SRCNN、EDSR等效果最好，能生成高分辨率细节。7.C.图像对比度不足直方图均衡化通过全局调整像素分布，提高图像对比度。8.D.以上都是图像配准方法包括特征点匹配、光流法和运动估计等。9.B.计算效率高卡尔曼滤波器计算效率高，适用于实时目标跟踪。10.D.以上都是Canny、Sobel、Prewitt都是常用的边缘检测方法。二、多选题答案与解析1.A,B,C结构光三维重建、激光扫描、多视图几何都是三维重建方法，深度学习三维重建属于新兴方法。2.C,DU-Net和活动轮廓模型是监督学习方法，基于阈值的分割和K-means聚类是无监督方法。3.A,B,C中值滤波、小波变换去噪、基于深度学习的去噪模型都是图像去噪方法，均值滤波效果较差。4.A,C直方图均衡化和直方图规定化是全局增强方法，CLAHE和局部对比度增强是局部增强方法。5.A,B,CSIFT、SURF、HOG都是目标检测中的特征提取方法，特征级联是后处理方法。6.A,BSIFT匹配和RANSAC算法是基于特征的方法，光流法和ICP算法是基于变换的方法。7.A,D卡尔曼滤波器和MHT是基于模型的方法，光流法和基于深度学习的跟踪是基于外观的方法。8.A,BK-means聚类和谱聚类是无监督学习方法，基于图割的方法和U-Net是监督方法。9.A,B锐化滤波和错位增强是局部增强方法，直方图均衡化和CLAHE是全局增强方法。10.C,D基于深度学习的跟踪模型和迹迹关联是基于外观的方法，卡尔曼滤波器和光流法是基于模型的方法。三、填空题答案与解析1.交叉熵损失函数交叉熵损失函数是图像分类中常用的损失函数，能有效处理多分类问题。2.区域图像分割的主要目的是将图像划分为不同的区域，每个区域具有相同的语义或物理属性。3.中值滤波中值滤波常用于去除高斯噪声，对椒盐噪声效果较差。4.可读性图像增强的主要目的是提高图像的可读性，使其更适合人类观察或机器处理。5.坐标系图像配准的主要目的是将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系下，以便进行后续处理。6.目标目标检测的主要目的是在图像中定位并分类目标，如人、车、动物等。7.分辨率图像超分辨率的主要目的是提高图像的分辨率，使其更清晰。8.基于阈值的分割基于阈值的分割是一种常用的监督学习方法，通过设定阈值将图像分为不同区域。9.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的全局增强方法，能提高图像整体对比度。10.卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种常用的基于模型的方法，适用于线性系统的目标跟踪。四、简答题答案与解析1.卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的工作原理CNN通过卷积层、池化层和全连接层进行图像分类。卷积层提取图像局部特征，池化层降低特征维度，全连接层进行分类。通过反向传播和梯度下降优化网络参数，使分类准确率提高。2.图像去噪的主要方法和优缺点主要方法包括：均值滤波、中值滤波、小波变换去噪、基于深度学习的去噪模型。优点是能有效去除噪声，提高图像质量；缺点是可能模糊图像细节，计算复杂度高。3.图像增强的主要方法和应用场景主要方法包括：直方图均衡化、锐化滤波、对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）。应用场景包括医学图像分析、遥感图像处理、视频增强等。4.目标检测的主要方法和优缺点主要方法包括：R-CNN、YOLO、SSD等。优点是能快速定位目标并分类；缺点是对遮挡和光照变化敏感，计算量大。5.图像配准的主要方法和应用场景主要方法包括：特征点匹配、光流法、ICP算法。应用场景包括医学图像配准、遥感图像拼接、视频跟踪等。五、论述题答