2026年计算机视觉研究生校招图像数据处理题集

2026年计算机视觉研究生校招：图像数据处理题集一、单选题（共5题，每题2分）说明：以下题目主要考察计算机视觉中图像数据处理的基础知识，涉及图像增强、图像滤波、图像变换等基本概念和应用场景。1.图像增强的目的是什么？A.减少图像噪声B.提高图像分辨率C.改善图像视觉效果D.以上都是2.高斯滤波器在图像处理中主要用于什么？A.边缘检测B.图像降噪C.图像锐化D.图像几何变换3.以下哪种变换属于线性变换？A.仿射变换B.透视变换C.非线性变换D.以上都是4.在图像配准中，常用的相似性度量是什么？A.均方误差（MSE）B.基于特征点的匹配C.相关系数D.以上都是5.图像压缩的主要目的是什么？A.减少存储空间B.提高传输效率C.压缩图像质量D.以上都是二、多选题（共5题，每题3分）说明：以下题目涉及图像处理中的多知识点，需要考生综合理解。6.以下哪些属于图像增强的方法？A.直方图均衡化B.中值滤波C.锐化滤波D.图像几何变换7.图像滤波的主要目的是什么？A.去除噪声B.边缘增强C.图像平滑D.图像锐化8.图像配准的常用方法有哪些？A.基于特征点的配准B.基于区域的方法C.变换模型D.以上都是9.图像压缩的常见技术有哪些？A.无损压缩B.有损压缩C.小波变换D.预测编码10.图像分割的常用方法有哪些？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.以上都是三、简答题（共5题，每题4分）说明：以下题目考察考生对图像处理核心概念的理解和应用能力。11.简述图像增强的基本原理和方法。12.什么是图像滤波？常见的图像滤波方法有哪些？13.图像几何变换有哪些类型？各自的应用场景是什么？14.图像配准的目的是什么？常用的相似性度量有哪些？15.图像分割的目的是什么？常见的图像分割方法有哪些？四、计算题（共3题，每题6分）说明：以下题目涉及具体的计算和算法应用，考察考生的实践能力。16.已知一个3×3的图像块如下：102030405060708090计算该图像块的高斯滤波结果（假设高斯核为3×3，σ=1）。17.假设两幅图像的像素值如下：图像A：100,150,200图像B：120,160,210计算这两幅图像的相关系数。18.假设一幅图像的大小为800×600，使用双线性插值法进行放大到1024×768，计算放大后的像素值（只需计算四个角点的像素值）。五、论述题（共2题，每题10分）说明：以下题目考察考生对图像处理技术的综合理解和应用能力，结合实际场景进行分析。19.结合实际应用场景，论述图像增强和图像滤波的区别与联系。20.以自动驾驶或医学影像为例，论述图像配准的重要性及其应用方法。答案与解析一、单选题答案与解析1.D.以上都是解析：图像增强的目的是改善图像的视觉效果，包括降噪、提高分辨率等。高斯滤波主要用于降噪，仿射变换属于线性变换，图像配准的相似性度量包括MSE和特征点匹配，图像压缩的目的是减少存储空间和提高传输效率。2.B.图像降噪解析：高斯滤波器通过加权平均来平滑图像，主要作用是降噪。边缘检测通常使用Sobel或Canny算子，锐化使用拉普拉斯算子，几何变换包括仿射和透视变换。3.A.仿射变换解析：仿射变换是线性变换，包括旋转、缩放、平移等，透视变换是非线性变换。4.D.以上都是解析：图像配准的相似性度量包括MSE、特征点匹配和相关性，均方误差用于量化误差，特征点匹配基于几何关系，相关系数用于衡量相似性。5.D.以上都是解析：图像压缩的目的是减少存储空间、提高传输效率，同时可能损失部分图像质量，但主要目标是无损或近无损压缩。二、多选题答案与解析6.A.直方图均衡化,C.锐化滤波解析：直方图均衡化属于增强方法，中值滤波属于滤波方法，图像几何变换不属于增强或滤波。7.A.去除噪声,C.图像平滑,D.图像锐化解析：图像滤波的主要目的是降噪、平滑和锐化，边缘增强通常属于边缘检测。8.A.基于特征点的配准,B.基于区域的方法,C.变换模型解析：图像配准的方法包括基于特征点、区域和变换模型，以上均为常用方法。9.A.无损压缩,B.有损压缩解析：图像压缩分为无损压缩（如PNG）和有损压缩（如JPEG），小波变换和预测编码属于具体技术。10.A.基于阈值的分割,B.基于区域的分割,C.基于边缘的分割解析：图像分割方法包括基于阈值、区域和边缘，以上均为常见方法。三、简答题答案与解析11.简述图像增强的基本原理和方法。解析：图像增强的目的是改善图像的视觉效果，基本原理包括提高对比度、降噪等。方法分为增强和重建，增强方法包括直方图均衡化、锐化滤波等。12.什么是图像滤波？常见的图像滤波方法有哪些？解析：图像滤波是通过数学运算平滑图像，去除噪声或增强特征。常见方法包括高斯滤波、中值滤波、均值滤波等。13.图像几何变换有哪些类型？各自的应用场景是什么？解析：图像几何变换包括仿射变换（旋转、缩放、平移）、透视变换（3D到2D投影）。仿射变换用于校正图像倾斜，透视变换用于3D场景重建。14.图像配准的目的是什么？常用的相似性度量有哪些？解析：图像配准的目的是使两幅图像对齐，常用相似性度量包括MSE、相关系数和特征点匹配。15.图像分割的目的是什么？常见的图像分割方法有哪些？解析：图像分割的目的是将图像划分为不同区域，方法包括基于阈值、区域和边缘，常用于目标检测和医学影像分析。四、计算题答案与解析16.高斯滤波计算：高斯核（σ=1）：1/162/161/162/164/162/161/162/161/16结果：33.754556.2545607556.25759017.相关系数计算：公式：r=(nΣxy-ΣxΣy)/sqrt((nΣx²-(Σx)²)(nΣy²-(Σy)²))计算：Σx=450,Σy=530,Σxy=73500,Σx²=90000,Σy²=100600n=3r=(373500-450530)/sqrt((390000-450^2)(3100600-530^2))r≈0.9818.双线性插值计算：放大比例：x_ratio=1024/800=1.28,y_ratio=768/600=1.28四个角点：(0,0):100(0,768):200(1024,0):120(1024,768):210五、论述题答案与解析19.图像增强与图像滤波的区别与联系。解析：图像增强和滤波都旨在改善图像质量，增强侧重对比度、亮度等视觉效果，滤波侧重降噪、