2026年图像识别与处理技术考核试题

2026年图像识别与处理技术考核试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在图像识别领域，以下哪种算法通常用于处理小样本学习问题？A.支持向量机（SVM）B.深度神经网络（DNN）C.隐马尔可夫模型（HMM）D.决策树2.以下哪种图像增强技术主要用于提高图像的对比度，尤其适用于低对比度图像？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波3.在目标检测任务中，以下哪种模型结构通常采用多尺度特征融合技术？A.CNNB.R-CNNC.YOLOv5D.LSTM4.以下哪种图像分割方法属于基于区域的分割技术？A.基于边缘的分割B.K-means聚类C.超像素分割D.活动轮廓模型5.在自动驾驶领域，以下哪种图像预处理技术能有效去除光照变化对图像的影响？A.直方图均衡化B.归一化C.腐蚀操作D.开运算6.以下哪种图像特征提取方法常用于人脸识别任务？A.SIFTB.HOGC.SURFD.LBP7.在图像配准任务中，以下哪种算法通常用于测量两幅图像之间的几何变换？A.光流法B.相似性变换C.主成分分析（PCA）D.K近邻（KNN）8.以下哪种图像压缩标准属于有损压缩？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF9.在医学图像处理中，以下哪种技术常用于三维图像的重建？A.卷积神经网络（CNN）B.核磁共振成像（MRI）C.透射断层扫描（CT）D.光学相干断层扫描（OCT）10.以下哪种图像处理技术主要用于去除图像中的噪声干扰？A.滤波器B.归一化C.超分辨率重建D.图像压缩二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些技术属于深度学习在图像识别中的应用？A.卷积神经网络（CNN）B.生成对抗网络（GAN）C.循环神经网络（RNN）D.自编码器（Autoencoder）2.以下哪些图像增强技术可以提高图像的清晰度？A.锐化滤波B.高斯滤波C.中值滤波D.直方图均衡化3.在目标检测任务中，以下哪些模型属于两阶段检测器？A.R-CNNB.FastR-CNNC.YOLOv5D.SSD4.以下哪些图像分割方法属于基于边缘的分割技术？A.Canny边缘检测B.Sobel算子C.K-means聚类D.活动轮廓模型5.在自动驾驶领域，以下哪些图像处理技术对提高感知精度至关重要？A.光照校正B.滤波降噪C.图像配准D.超分辨率重建三、填空题（共10题，每题2分，合计20分）1.图像识别中，通常使用__________来衡量模型的准确率。2.图像增强技术中，__________主要用于提高图像的对比度。3.目标检测模型中，__________是一种常见的锚框生成方法。4.图像分割中，__________是一种基于区域的分割技术。5.自动驾驶中，__________技术常用于去除图像中的噪声。6.人脸识别中，__________特征提取方法常用于提取人脸关键点。7.图像配准中，__________算法常用于计算两幅图像之间的变换参数。8.医学图像处理中，__________技术常用于三维图像的重建。9.图像压缩中，__________标准属于有损压缩。10.图像处理中，__________技术可以提高图像的清晰度。四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述图像增强技术在自动驾驶领域的应用及其重要性。2.比较基于边缘的分割技术和基于区域的分割技术的优缺点。3.解释什么是目标检测，并说明其在实际应用中的意义。4.描述图像配准的基本原理及其在多模态图像融合中的应用。5.分析图像压缩技术中的有损压缩和无损压缩的区别及其适用场景。五、论述题（共1题，10分）结合当前图像识别与处理技术的发展趋势，论述深度学习在医学图像分析中的具体应用及其面临的挑战。答案与解析一、单选题1.B-深度神经网络（DNN）在小样本学习问题中表现较好，可通过迁移学习或数据增强技术提升模型性能。2.A-直方图均衡化能有效提高图像对比度，尤其适用于低对比度图像。3.C-YOLOv5采用多尺度特征融合技术，提高目标检测的精度和泛化能力。4.D-活动轮廓模型（ActiveContours）是一种基于区域的分割技术，通过能量最小化实现图像分割。5.B-归一化能有效去除光照变化对图像的影响，提高模型的鲁棒性。6.B-HOG特征提取方法常用于人脸识别任务，通过方向梯度直方图描述局部特征。7.B-相似性变换（SimilarityTransformation）常用于测量两幅图像之间的几何变换，包括平移、旋转和缩放。8.A-JPEG属于有损压缩标准，通过舍弃部分图像信息实现高压缩率。9.B-核磁共振成像（MRI）常用于三维医学图像的重建，提供高分辨率的组织结构信息。10.A-滤波器（如中值滤波、高斯滤波）能有效去除图像中的噪声干扰。二、多选题1.A、B、D-卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）是深度学习在图像识别中的典型应用，自编码器（Autoencoder）可用于特征提取，而循环神经网络（RNN）主要用于序列数据处理。2.A、C-锐化滤波和中值滤波可以提高图像的清晰度，高斯滤波主要用于平滑图像，直方图均衡化提高对比度。3.A、B-R-CNN和FastR-CNN属于两阶段检测器，先候选区域生成再分类检测，而YOLOv5和SSD属于单阶段检测器。4.A、B-Canny边缘检测和Sobel算子属于基于边缘的分割技术，K-means聚类和活动轮廓模型属于基于区域的分割技术。5.A、B、C-光照校正、滤波降噪和图像配准对提高自动驾驶感知精度至关重要，超分辨率重建主要用于提高图像分辨率。三、填空题1.准确率2.直方图均衡化3.锚框（AnchorBoxes）4.活动轮廓模型5.滤波降噪6.SIFT7.相似性变换8.核磁共振成像（MRI）9.JPEG10.锐化滤波四、简答题1.图像增强技术在自动驾驶领域的应用及其重要性-图像增强技术通过调整图像的亮度、对比度、清晰度等，提高自动驾驶系统中传感器（如摄像头）获取图像的质量，从而提升感知系统的鲁棒性和准确性。例如，光照校正可以消除光照变化对图像的影响，滤波降噪可以提高图像的清晰度，增强目标特征。这些技术对自动驾驶的安全性和可靠性至关重要。2.基于边缘的分割技术和基于区域的分割技术的优缺点-基于边缘的分割技术（如Canny边缘检测）：优点是计算效率高，能较好地处理复杂边缘；缺点是容易受噪声干扰，对弱边缘分割效果差。-基于区域的分割技术（如活动轮廓模型）：优点是能处理全局信息，分割结果平滑；缺点是计算复杂度高，对初始轮廓敏感。3.什么是目标检测，并说明其在实际应用中的意义-目标检测是指从图像中定位并分类物体，通常输出物体的位置（如边界框）和类别（如车辆、行人）。实际应用中，目标检测广泛应用于自动驾驶、视频监控、医学图像分析等领域，对提高系统的智能化水平至关重要。4.图像配准的基本原理及其在多模态图像融合中的应用-图像配准是指将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系下，基本原理包括特征匹配和几何变换估计。在多模态图像融合中，图像配准可确保不同传感器（如CT和MRI）获取的图像对齐，提高融合图像的质量和诊断精度。5.图像压缩技术中的有损压缩和无损压缩的区别及其适用场景-有损压缩（如JPEG）通过舍弃部分图像信息实现高压缩率，适用于对图像质量要求不高的场景（如网络传输）；无损压缩（如PNG）保留所有图像信息，适用于对图像质量要求高的场景（如医学图像、印刷图像）。五、论述题深度学习在医学图像分析中的具体应用及其面临的挑战深度学习在医学图像分析中已取得显著进展，具体应用包括：1.病灶检测：通过CNN自动识别X光片、CT或MRI图像中的病灶（如肿瘤、结节），提高诊断效率。2.图像分割：使用U-Net等模型实现病灶区域的精确定位，为手术规划提供依据。3.图像重建：通过生成对抗网络（GAN）或深度学习模型提高低剂量CT图像的质量，减少辐射危害。4.疾病预测：结合电子病历和医学图像，预测疾病进展或复发风险。面临的挑战：1.