2026年计算机视觉技术挑战题集算法与图像处理解析

2026年计算机视觉技术挑战题集算法与图像处理解析一、单选题（共5题，每题2分）1.在目标检测任务中，以下哪种算法通常在复杂场景下表现最佳？A.R-CNNB.YOLOv5C.SSDv3D.FasterR-CNN2.对于低光照条件下的图像增强，以下哪种方法效果最显著？A.直方图均衡化B.Retinex算法C.高斯滤波D.中值滤波3.在图像分割任务中，以下哪种模型不属于深度学习模型？A.U-NetB.K-means聚类C.DeepLabV3+D.MaskR-CNN4.以下哪种技术不属于计算机视觉中的特征提取方法？A.SIFTB.HOGC.Gabor滤波器D.AlexNet5.在人脸识别系统中，以下哪种度量方式最常用？A.感知哈希（pHash）B.相似度直方图C.余弦相似度D.欧氏距离二、多选题（共5题，每题3分）1.以下哪些属于深度学习在计算机视觉中的应用领域？A.目标检测B.图像分类C.视频分析D.自然语言处理2.在图像滤波中，以下哪些方法属于线性滤波？A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.拉普拉斯滤波3.以下哪些技术可用于图像去噪？A.小波变换B.总变分（TV）去噪C.自编码器D.K-means聚类4.在目标跟踪任务中，以下哪些属于常用方法？A.光流法B.卡尔曼滤波C.目标检测重识别（ReID）D.深度学习跟踪5.以下哪些属于图像配准的常用方法？A.基于特征点的方法B.基于区域的方法C.深度学习配准D.波段匹配三、填空题（共10题，每题1分）1.计算机视觉中常用的颜色空间包括RGB、HSV和__________。2.图像金字塔分为高斯金字塔和__________金字塔。3.目标检测中，Non-MaximumSuppression（NMS）的目的是__________。4.图像分割中，语义分割与实例分割的主要区别在于__________。5.深度学习中的卷积神经网络（CNN）主要利用__________进行特征提取。6.图像去噪中，小波变换的__________特性使其适用于去噪任务。7.目标跟踪中，卡尔曼滤波适用于__________场景。8.图像增强中，直方图均衡化主要用于__________。9.计算机视觉中，特征点检测常用的算法包括SIFT、SURF和__________。10.人脸识别中，常用的特征提取方法包括Eigenfaces和__________。四、简答题（共5题，每题4分）1.简述R-CNN算法的步骤及其优缺点。2.解释什么是图像噪声，并列举常见的图像噪声类型。3.描述语义分割和实例分割的区别，并举例说明应用场景。4.简述图像增强的目标，并列举两种常见的图像增强方法及其原理。5.解释什么是目标跟踪，并说明卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用原理。五、计算题（共3题，每题6分）1.已知一张图像的像素矩阵如下（3×3），计算其二维傅里叶变换后的频域矩阵。[10,20,30][40,50,60][70,80,90]2.在目标检测中，一个检测框的边界框坐标为[100,150,200,250]，如果使用0.5的阈值进行NMS，假设有另一个检测框[90,140,210,260]，计算这两个框的重叠面积，并判断是否需要抑制。3.已知一张图像的直方图均衡化前后的像素分布如下，计算均衡化后的直方图：-原始直方图：[0,5,10,15,20]-累计分布函数（CDF）：[0,0.2,0.4,0.6,0.8]六、论述题（共2题，每题10分）1.深度学习在计算机视觉中的应用有哪些优势？与传统方法相比，有哪些局限性？2.详细说明图像去噪的常用方法及其适用场景，并比较不同方法的优缺点。答案与解析一、单选题1.B解析：YOLOv5在复杂场景下具有更高的检测速度和精度，适用于实时目标检测任务。2.B解析：Retinex算法能有效抑制低光照条件下的光照不均，提升图像对比度。3.B解析：K-means聚类属于传统聚类算法，不属于深度学习模型。4.D解析：AlexNet是深度学习模型，主要用于图像分类，不属于特征提取方法。5.D解析：欧氏距离常用于人脸识别系统中的特征度量。二、多选题1.A,B,C解析：深度学习在目标检测、图像分类和视频分析中应用广泛，而自然语言处理不属于计算机视觉领域。2.A,C,D解析：中值滤波属于非线性滤波。3.A,B,C解析：K-means聚类主要用于聚类任务，不适用于图像去噪。4.A,B,C,D解析：光流法、卡尔曼滤波、ReID和深度学习跟踪都是常用的目标跟踪方法。5.A,B,C解析：波段匹配不属于图像配准方法。三、填空题1.灰度空间2.拉普拉斯3.去除冗余的检测框4.分割的精细程度5.卷积6.多分辨率7.线性动态系统8.增强图像对比度9.ORB10.LDA四、简答题1.R-CNN算法的步骤及其优缺点步骤：-提取候选框（RegionProposals）-对每个候选框进行分类和边界框回归-使用SVM进行分类优点：准确率高缺点：速度慢2.图像噪声及其类型图像噪声是图像信号中不期望的干扰信息。常见类型包括：-高斯噪声-盐椒噪声-灰度噪声3.语义分割与实例分割的区别语义分割将图像中每个像素分类为特定类别，实例分割则进一步区分同一类别的不同实例。例如：-语义分割：将所有汽车像素标记为“汽车”-实例分割：将每辆汽车单独分割出来4.图像增强的目标与方法目标：提升图像质量，便于后续处理。常用方法：-直方图均衡化：增强对比度-锐化：增强边缘5.目标跟踪与卡尔曼滤波目标跟踪是连续监测目标位置的过程。卡尔曼滤波通过预测和更新步骤，适用于线性动态系统的目标跟踪。五、计算题1.二维傅里叶变换原始矩阵：[10,20,30][40,50,60][70,80,90]频域矩阵（简化计算）：[150,0,0][0,50,0][0,0,50]2.NMS计算检测框1：[100,150,200,250]检测框2：[90,140,210,260]重叠区域：[100,150,200,260]面积：100×110=11000阈值：0.5×250×110=13750不需要抑制。3.直方图均衡化原始直方图：[0,5,10,15,20]累计分布函数：[0,0.2,0.4,0.6,0.8]均衡化后直方图：[0,10,20,