2026年计算机视觉与图像处理技术评估题库

2026年计算机视觉与图像处理技术评估题库一、单选题（每题2分，共20题）1.2026年某智能制造工厂引入基于深度学习的视觉缺陷检测系统，主要应用的技术是？A.传统图像边缘检测算法B.卷积神经网络（CNN）C.光学字符识别（OCR）D.基于模板匹配的图像检索2.某城市交通管理部门采用计算机视觉技术进行违章抓拍，以下哪种方法最适用于实时检测闯红灯行为？A.光流法（OpticalFlow）B.目标检测算法（如YOLOv8）C.图像超分辨率重建D.情感分析技术3.在医学影像处理中，以下哪种技术最适合用于脑部CT图像的病灶自动分割？A.传统傅里叶变换B.活动轮廓模型（ActiveContours）C.小波变换D.基于马尔可夫随机场（MRF）的图像分割4.某电商平台引入图像相似度检索功能，以下哪种度量方法最适用于计算商品图片的视觉相似度？A.欧氏距离B.余弦相似度C.直方图相交（HistogramIntersection）D.Jaccard距离5.自动驾驶汽车中的车道线检测，通常采用哪种计算机视觉技术？A.Gabor滤波器B.RANSAC算法C.SIFT特征点匹配D.K-means聚类6.遥感图像处理中，以下哪种方法常用于去除卫星图像中的噪声？A.高斯滤波B.图像配准C.多尺度分解D.光谱分析7.某安防公司开发的人脸识别系统，以下哪种深度学习模型在跨光照和角度变化时表现最佳？A.卷积自编码器（CAE）B.ArcFaceC.热力图可视化（Heatmap）D.LBP特征提取8.在无人零售店中，基于计算机视觉的货架空置检测主要依赖哪种技术？A.图像边缘检测B.语义分割（SemanticSegmentation）C.光度估计D.时域分析9.某工业检测场景中，需要检测金属零件表面的微小划痕，以下哪种方法最适用？A.灰度共生矩阵（GLCM）B.形态学闭运算C.图像增强D.相位恢复算法10.在视频监控中，以下哪种技术能有效检测异常行为（如跌倒）？A.光流法B.图像熵计算C.情感识别D.稀疏编码二、多选题（每题3分，共10题）1.2026年智慧医疗领域，计算机视觉技术可用于哪些应用场景？A.医学影像三维重建B.手术机器人辅助导航C.病人身份识别D.基于眼底图像的糖尿病筛查2.自动驾驶汽车中，视觉传感器（摄像头）的数据处理流程通常包括哪些步骤？A.图像去畸变B.多尺度特征提取C.情感分析D.车道线拟合3.遥感图像处理中，以下哪些技术可用于土地覆盖分类？A.支持向量机（SVM）B.混合像元分解C.图像超分辨率D.隐马尔可夫模型（HMM）4.工业质检中，基于深度学习的缺陷检测相比传统方法有哪些优势？A.对光照变化鲁棒性更强B.可自动学习特征C.检测精度更高D.计算复杂度更低5.人脸识别系统在隐私保护方面可采取哪些措施？A.活体检测（LivenessDetection）B.人脸加密存储C.基于边界的局部特征提取D.多模态融合验证6.无人零售店中，基于计算机视觉的商品识别技术可应用于哪些场景？A.商品自动补货B.消费者行为分析C.商品价格虚标检测D.库存盘点7.视频分析中，以下哪些方法可用于行为识别？A.骨骼关键点检测（KeypointDetection）B.3D姿态估计C.图像熵计算D.时序模型（如LSTM）8.遥感图像拼接技术中，以下哪些方法可提高拼接精度？A.多频段配准B.光度一致性约束C.基于特征的匹配D.图像金字塔构建9.工业机器视觉中，以下哪些技术可用于提高缺陷检测的召回率？A.数据增强（DataAugmentation）B.阈值自适应调整C.融合多传感器信息D.迁移学习10.计算机视觉在文化遗产保护中的应用包括哪些？A.文物表面三维重建B.考古遗迹自动识别C.基于深度学习的病害检测D.虚拟博物馆漫游三、判断题（每题1分，共10题）1.2026年，基于Transformer的视觉模型在遥感图像解译任务中已完全取代传统CNN方法。（正确/错误）2.自动驾驶中的视觉传感器在恶劣天气（如暴雨）下完全失效。（正确/错误）3.医学影像的语义分割任务可通过简单的阈值分割方法实现高精度。（正确/错误）4.图像去噪技术中，非局部均值（NL-Means）算法对纹理细节保留效果最好。（正确/错误）5.人脸识别系统在低光照条件下无法正常工作。（正确/错误）6.工业质检中，基于深度学习的缺陷检测不需要人工标注数据。（正确/错误）7.遥感图像拼接时，几何配准比光度配准更重要。（正确/错误）8.视频分析中的动作识别与图像分类是同一概念。（正确/错误）9.计算机视觉在文物保护中主要用于文物修复的自动化。（正确/错误）10.无人零售店中，基于视觉的商品识别技术可完全替代条形码扫描。（正确/错误）四、简答题（每题5分，共6题）1.简述2026年工业质检中基于深度学习的缺陷检测相比传统方法的优势。2.解释自动驾驶中视觉传感器（摄像头）标定的作用及其常见方法。3.描述医学影像分割中，U-Net模型的工作原理及其在病灶检测中的应用优势。4.简述遥感图像融合的目的是什么，并列举两种常用的融合方法。5.解释人脸识别系统中，活体检测技术如何防止欺骗攻击。6.简述无人零售店中，基于视觉的商品识别技术如何解决光照变化问题。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合2026年技术发展趋势，论述计算机视觉在智慧城市建设中的关键作用及其面临的挑战。2.分析工业质检中，基于深度学习的缺陷检测技术如何实现跨场景泛化能力，并列举可能的方法。答案与解析一、单选题答案1.B解析：卷积神经网络（CNN）是当前计算机视觉领域的主流技术，特别适用于缺陷检测等图像分类任务。传统边缘检测、OCR、模板匹配等方法在复杂场景下鲁棒性较差。2.B解析：目标检测算法（如YOLOv8）可实时检测视频中的目标物体并识别其类别，适用于闯红灯等行为检测。光流法主要用于运动估计，OCR用于文字识别，情感分析不适用于交通场景。3.B解析：活动轮廓模型（ActiveContours）能有效分割医学影像中的病灶区域，适应复杂边界情况。傅里叶变换、小波变换、MRF分割在医学影像处理中应用较少。4.B解析：余弦相似度适用于计算图像特征向量的相似性，常用于商品图片检索。欧氏距离、直方图相交、Jaccard距离在相似度度量中应用较少。5.B解析：RANSAC算法通过最小化样本外点数拟合车道线，对噪声鲁棒性强。Gabor滤波器用于纹理分析，SIFT用于特征匹配，K-means用于聚类。6.A解析：高斯滤波能有效平滑遥感图像噪声，保留边缘信息。配准、多尺度分解、光谱分析在去噪中应用较少。7.B解析：ArcFace通过增强类间距离、缩小类内距离提高人脸识别的跨光照和角度鲁棒性。CAE主要用于图像重建，热力图用于可视化，LBP适用于简单场景。8.B解析：语义分割可识别图像中的每个像素类别，适用于货架空置检测。边缘检测、光度估计、时域分析不适用于场景识别。9.A解析：灰度共生矩阵（GLCM）可提取表面纹理特征，适用于微小划痕检测。形态学闭运算、图像增强、相位恢复在特定场景下应用。10.A解析：光流法通过分析像素运动检测异常行为，适用于视频监控。图像熵、情感识别、稀疏编码不适用于行为检测。二、多选题答案1.A,B,D解析：医学影像三维重建、手术机器人导航、眼底图像筛查是典型应用，病人身份识别属于生物识别范畴。2.A,B,D解析：图像去畸变、多尺度特征提取、车道线拟合是核心步骤，情感分析不适用于自动驾驶。3.A,B解析：SVM和混合像元分解是常用分类技术，超分辨率、HMM在分类中应用较少。4.A,B,C解析：深度学习缺陷检测对光照变化鲁棒、自动学习特征、精度高，但计算复杂度通常更高。5.A,B,C解析：活体检测、局部特征提取、边界加密可防止欺骗，多模态融合属于验证环节。6.A,B,D解析：商品补货、行为分析、库存盘点是主要应用，价格虚标检测属于辅助功能。7.A,B,D解析：关键点检测、3D姿态估计、时序模型可用于行为识别，图像熵不相关。8.A,B,C解析：多频段配准、光度一致性、特征匹配可提高精度，图像金字塔是构建方法。9.A,C,D解析：数据增强、多传感器融合、迁移学习可提高召回率，阈值调整是局部方法。10.A,B,C解析：三维重建、考古识别、病害检测是主要应用，虚拟漫游属于展示环节。三、判断题答案1.错误解析：Transformer在视觉领域仍是新兴技术，传统CNN在部分任务中仍占优。2.错误解析：视觉传感器可通过算法补偿恶劣天气影响，但性能会下降。3.错误解析：医学影像分割需要深度学习等复杂方法，阈值分割精度有限。4.正确解析：NL-Means对纹理细节保留效果好，适用于图像去噪。5.错误解析：人脸识别系统可通过抗光照算法应对低光照条件。6.错误解析：深度学习需要大量标注数据，迁移学习可减少需求但非完全替代。7.正确解析：几何配准决定拼接精度，光度配准影响融合效果。8.错误解析：动作识别是时序分析，图像分类是静态分类。9.错误解析：计算机视觉在文物保护中更多用于数字化和监测，修复仍依赖人工。10.正确解析：视觉识别可替代条形码，但需解决复杂场景问题。四、简答题答案1.工业质检中基于深度学习的缺陷检测优势-自动特征学习：无需人工设计特征，直接从数据中学习，适应性强。-高精度检测：对微小缺陷敏感，召回率高于传统方法。-跨场景泛化：通过迁移学习适应不同生产线，减少重复标注成本。2.视觉传感器标定的作用及方法-作用：消除摄像头成像畸变，确保测距和定位精度。-方法：-张正友标定法：利用棋盘格标定板，通过几何关系求解内参外参。-亚像素标定：结合角点检测提高精度，适用于高精度应用。3.U-Net模型原理及应用优势-原理：编码器-解码器结构，通过跳跃连接融合浅层细节信息，实现高分辨率分割。-优势：-对小目标敏感：保留细节信息，适用于病灶检测。-端到端训练：无需多阶段处理，简化流程。4.遥感图像融合目的及方法-目的：结合多源图像优势，提高分辨率和信息量。-方法：-多频段融合：利用不同传感器波段互补性，如Landsat与Sentinel数据融合。-光度-几何融合：结合高分辨率影像的几何信息和低分辨率影像的光度信息。5.人脸识别中活体检测技术-原理：通过检测眨眼、张嘴、纹理动态等特征，区分真实人与照片/视频攻击。-应用：结合3D建模、红外成像等技术增强安全性。6.视觉识别解决光照变化问题-方法：-数据增强：通过模拟不同光照训练模型。-归一化处理：对输入图像进行灰度化或直方图均衡化。-领域自适应：针对特定光照场景微调模型。五、论述题答案1.计算机视觉在智慧城市建设中的作用与挑战-作用：-交通管理：智能交通信号控制、违章检测、车流预测。-公共安全：人流密度分析、异常事件预警、多摄像头联动。-环境监测：空气质量成像检测、城市热力图分析。-挑战：-