2026年计算机视觉与图像处理技术笔试题大全

2026年计算机视觉与图像处理技术笔试题大全一、单选题（每题2分，共20题）1.在图像滤波中，高斯滤波与均值滤波的主要区别在于？A.高斯滤波使用固定核，均值滤波使用可变核B.高斯滤波考虑权重，均值滤波不考虑权重C.高斯滤波适用于边缘检测，均值滤波适用于噪声抑制D.高斯滤波计算复杂度更高，均值滤波更简单2.以下哪种图像增强方法属于非线性增强？A.直方图均衡化B.灰度反转C.对数变换D.高斯滤波3.在SIFT特征点检测中，关键帧的选取标准是？A.特征点数量最多B.特征点梯度方向变化最大C.特征点距离图像边缘最近D.特征点尺寸最小4.以下哪种方法不属于目标检测中的尺度不变性技术？A.多尺度特征融合B.MRF（马尔可夫随机场）模型C.双边滤波D.R-CNN特征金字塔5.在语义分割中，U-Net网络结构的核心优势是？A.计算效率高B.对小目标敏感C.适用于实时处理D.无需预训练模型6.以下哪种算子常用于边缘检测？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Roberts算子7.在图像配准中，基于特征点的匹配方法通常使用哪种距离度量？A.L1距离B.余弦相似度C.欧氏距离D.卡方距离8.以下哪种方法不属于图像压缩技术？A.JPEGB.PNGC.H.264D.Wavelet变换9.在目标跟踪中，卡尔曼滤波主要用于解决？A.特征点遮挡问题B.传感器噪声干扰C.目标快速运动估计D.视频帧率低的问题10.在深度学习中，图像分类任务常用的损失函数是？A.L1损失B.MSE损失C.Cross-Entropy损失D.MAE损失二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术可用于提高图像分辨率？A.双三次插值B.运动补偿C.深度学习超分辨率D.高斯模糊2.在目标检测中，常见的损失函数包括？A.IoU损失B.Cross-Entropy损失C.MSE损失D.FocalLoss3.以下哪些方法可用于图像去噪？A.中值滤波B.总变分（TV）去噪C.DCT变换D.GAN去噪4.在语义分割中，常用的网络结构包括？A.FCNB.U-NetC.VGGD.ResNet5.图像配准的误差评估指标包括？A.RMS误差B.MI（互信息）C.SSIM（结构相似性）D.IoU6.以下哪些算子可用于边缘检测？A.Sobel算子B.Canny算子C.Prewitt算子D.LoG算子7.在目标跟踪中，常用的数据增强方法包括？A.水平翻转B.色彩抖动C.随机裁剪D.镜像翻转8.图像压缩的常见标准包括？A.JPEGB.MPEGC.H.264D.AV19.在特征点检测中，SIFT算法的优势包括？A.尺度不变性B.旋转不变性C.计算效率高D.对光照变化鲁棒10.以下哪些技术可用于图像超分辨率？A.传统插值B.深度学习超分辨率C.傅里叶变换D.波let变换三、填空题（每空1分，共10题，共10分）1.在图像滤波中，高斯核的权重由其中心点的______决定。2.语义分割中，常用的损失函数是______损失和交叉熵损失。3.在目标检测中，YOLOv5的检测头通常使用______结构。4.图像配准中，基于特征点的匹配方法常用的距离度量是______。5.SIFT特征点检测分为四个主要步骤：______、定位关键点、计算描述子和匹配描述子。6.图像去噪中，非局部均值（NL-Means）算法的核心思想是利用图像的______。7.语义分割中，U-Net网络结构由______和编码器组成。8.目标跟踪中，卡尔曼滤波适用于处理______系统。9.图像压缩中，JPEG2000标准支持______压缩。10.在特征点检测中，SIFT算法的描述子维度是______。四、简答题（每题5分，共6题，共30分）1.简述图像滤波的基本原理及其分类。2.描述SIFT特征点检测的主要步骤及其特点。3.解释目标检测与语义分割的区别与联系。4.简述图像配准的流程及其常用误差评估指标。5.说明图像去噪的常用方法及其适用场景。6.描述深度学习在图像分类中的应用及其优势。五、计算题（每题10分，共2题，共20分）1.假设有一幅8x8的灰度图像，其像素值如下：[100,90,80,70,60,50,40,30][90,80,70,60,50,40,30,20][80,70,60,50,40,30,20,10][70,60,50,40,30,20,10,0][60,50,40,30,20,10,0,-10][50,40,30,20,10,0,-10,-20][40,30,20,10,0,-10,-20,-30][30,20,10,0,-10,-20,-30,-40]请计算该图像的均值滤波结果（使用3x3均值滤波核）。2.假设有一幅图像的直方图均衡化前后的像素值分布如下：-均衡化前：像素值0-255，概率分布均匀。-均衡化后：像素值0-255，亮度更均匀。请简述直方图均衡化的作用及其对图像质量的影响。六、论述题（每题15分，共2题，共30分）1.论述深度学习在目标检测中的应用现状及未来发展趋势。2.结合实际应用场景，论述图像去噪技术的挑战与解决方案。答案与解析一、单选题1.B高斯滤波通过加权平均邻域像素值，权重由高斯函数决定；均值滤波对所有邻域像素值同等对待。2.B灰度反转属于非线性增强，其他方法均为线性增强。3.BSIFT算法通过分析梯度方向变化来选取关键帧，确保特征点具有显著特征。4.C双边滤波属于图像去噪方法，不属于尺度不变性技术。5.BU-Net通过下采样和上采样结构，对小目标分割效果更好。6.ASobel算子通过梯度计算边缘，其他算子主要用于平滑或锐化。7.C基于特征点的匹配通常使用欧氏距离计算点对间距离。8.BPNG属于无损压缩格式，其他均为有损或无损压缩。9.B卡尔曼滤波适用于线性高斯系统，常用于处理传感器噪声。10.C图像分类任务常用交叉熵损失函数。二、多选题1.A,B,C双三次插值、运动补偿和深度学习超分辨率可提高分辨率，高斯模糊用于模糊图像。2.A,B,DIoU损失、交叉熵损失和FocalLoss用于目标检测，MSE损失用于回归任务。3.A,B,D中值滤波、TV去噪和GAN去噪适用于图像去噪，DCT变换用于图像压缩。4.A,BFCN和U-Net是语义分割常用网络，VGG和ResNet主要用于特征提取。5.A,B,CRMS误差、MI和SSIM用于评估配准误差，IoU用于目标检测。6.A,B,C,DSobel、Canny、Prewitt和LoG算子均可用于边缘检测。7.A,B,C,D水平翻转、色彩抖动、随机裁剪和镜像翻转都是数据增强方法。8.A,B,CJPEG、MPEG和H.264是常见图像压缩标准，AV1较新。9.A,B,DSIFT具有尺度不变性、旋转不变性和光照鲁棒性，计算效率中等。10.A,B,D传统插值、深度学习超分辨率和Wavelet变换可用于超分辨率，傅里叶变换用于频域处理。三、填空题1.高斯函数2.Dice3.YOLO头4.欧氏距离5.关键点检测6.自相似性7.解码器8.线性9.有损10.128四、简答题1.图像滤波原理及其分类图像滤波通过邻域像素值加权平均来平滑或增强图像。分类包括：-空间域滤波：均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。-频域滤波：低通滤波、高通滤波等。2.SIFT特征点检测步骤-关键点检测：通过梯度计算和阈值筛选关键点。-定位关键点：使用二阶导数极值点定位。-计算描述子：提取关键点邻域梯度方向直方图。-匹配描述子：使用欧氏距离匹配特征点。3.目标检测与语义分割的区别-目标检测：定位并分类图像中的目标（如boundingbox）。-语义分割：将像素级分类到类别（如道路、车辆）。4.图像配准流程及误差评估流程：特征提取、匹配、变换模型估计、优化。误差评估：RMS误差、MI、SSIM等。5.图像去噪方法及适用场景方法：中值滤波（椒盐噪声）、TV去噪（纹理噪声）、GAN去噪（复杂噪声）。6.深度学习在图像分类中的应用优势：自动特征提取、高精度、泛化能力强。五、计算题1.均值滤波结果3x3均值滤波核计算中心像素值：(100+90+80+70+60+50+40+30+20)/9=60其他像素值类似计算，结果为：[60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60]2.直方图均衡化作用作用：