2026年计算机视觉与图像处理专业认证题目

2026年计算机视觉与图像处理专业认证题目一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在计算机视觉领域，以下哪种算法通常用于目标检测任务？A.K-means聚类算法B.卷积神经网络（CNN）C.决策树分类器D.支持向量机（SVM）2.图像去噪中，以下哪种方法属于非局部均值（NL-Means）的改进算法？A.高斯滤波B.中值滤波C.BM3D算法D.滤波器组（FB）3.在语义分割任务中，以下哪种损失函数常用于衡量像素级预测的准确性？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失（Cross-Entropy）C.Hinge损失D.L1损失4.关于光流法的描述，以下哪项是正确的？A.仅适用于静态图像的运动估计B.基于光流约束方程求解运动场C.完全依赖深度学习框架实现D.无法处理透明背景的运动5.图像超分辨率中，以下哪种方法属于基于深度学习的超分辨率技术？A.双三次插值B.波let变换C.Super-ResolutionConvolutionalNetwork（SRCNN）D.传统的多项式拟合6.在人脸识别系统中，以下哪种特征提取方法常用于度量人脸相似度？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.亮度特征D.直方图特征7.关于深度学习的特征提取，以下哪项描述是错误的？A.卷积层能够学习图像的局部特征B.全连接层用于全局特征融合C.池化层会降低特征分辨率D.生成对抗网络（GAN）常用于特征生成8.在医学图像处理中，以下哪种方法常用于病灶检测？A.传统傅里叶变换B.深度学习语义分割C.最大最小滤波D.灰度共生矩阵（GLCM）9.关于图像压缩，以下哪种编码方法属于无损压缩？A.JPEGB.MPEGC.Huffman编码D.DiscreteCosineTransform（DCT）10.在自动驾驶视觉系统中，以下哪种技术常用于车道线检测？A.光流法B.传统霍夫变换C.RANSAC算法D.K-means聚类二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些技术属于图像增强方法？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.对比度调整D.光流法E.图像去噪2.深度学习在计算机视觉中的应用包括哪些任务？A.目标检测B.光学字符识别（OCR）C.语义分割D.图像分类E.图像超分辨率3.以下哪些方法可用于图像去模糊？A.Wiener滤波B.迭代反投影C.深度学习去模糊D.均值滤波E.双三次插值4.在三维重建中，以下哪些方法属于基于多视图几何的重建技术？A.双目立体视觉B.结构光扫描C.深度学习三维重建D.激光雷达点云拼接E.多视角几何（MVS）5.以下哪些因素会影响图像处理算法的性能？A.图像分辨率B.计算资源C.算法复杂度D.硬件加速E.图像噪声水平三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.图像边缘检测中，Sobel算子比Prewitt算子更鲁棒。（正确/错误）2.语义分割和实例分割是同一个概念。（正确/错误）3.图像压缩中的有损压缩通常比无损压缩压缩率更高。（正确/错误）4.光流法可以用于视频中的运动目标跟踪。（正确/错误）5.人脸识别系统中的特征提取通常需要考虑光照变化。（正确/错误）6.深度学习模型在图像处理任务中总是比传统方法更高效。（正确/错误）7.图像去噪中，非局部均值（NL-Means）算法比中值滤波效果更好。（正确/错误）8.图像超分辨率技术可以提高图像的分辨率，但会引入噪声。（正确/错误）9.自动驾驶中的视觉系统通常需要实时处理图像。（正确/错误）10.医学图像处理中，三维重建常用于病灶定位。（正确/错误）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述图像增强和图像复原的区别。2.解释什么是目标检测，并列举两种常用的目标检测算法。3.描述光流法的原理及其在视频分析中的应用。4.简述人脸识别系统中特征提取的步骤。5.列举三种图像去噪方法，并简述其原理。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.深度学习在计算机视觉领域有哪些优势？并分析其在实际应用中的局限性。2.结合中国智慧城市的发展背景，论述计算机视觉技术在交通管理中的应用前景。答案与解析一、单选题答案1.B2.C3.B4.B5.C6.B7.D8.B9.C10.C解析：-1.B：目标检测任务通常使用卷积神经网络（CNN），如YOLO、SSD等。-2.C：非局部均值（NL-Means）通过局部邻域相似性进行去噪，BM3D是改进算法。-3.B：交叉熵损失用于衡量像素级分类的准确性，适用于语义分割。-4.B：光流法通过光流约束方程估计像素运动，是经典运动估计方法。-5.C：SRCNN是基于深度学习的超分辨率模型，优于传统方法。-6.B：LDA常用于人脸识别的特征提取，优于PCA等无监督方法。-7.D：生成对抗网络（GAN）主要用于图像生成，而非特征提取。-8.B：深度学习语义分割在医学图像病灶检测中效果优于传统方法。-9.C：Huffman编码是无损压缩，JPEG和MPEG是有损压缩。-10.C：RANSAC常用于车道线检测，鲁棒性较好。二、多选题答案1.A,B,C,E2.A,B,C,D,E3.A,B,C4.A,E5.A,B,C,D,E解析：-1.A,B,C,E：图像增强包括直方图均衡化、锐化、对比度调整和去噪。-2.A,B,C,D,E：深度学习应用广泛，包括目标检测、OCR、分割、分类和超分辨率。-3.A,B,C：去模糊方法包括Wiener滤波、迭代反投影和深度学习去模糊。-4.A,E：双目立体视觉和多视角几何（MVS）属于基于多视图几何的重建。-5.A,B,C,D,E：图像处理受分辨率、计算资源、算法复杂度、硬件和噪声影响。三、判断题答案1.正确2.错误（语义分割关注像素级分类，实例分割关注单个目标边界）3.正确4.正确5.正确6.错误（深度学习模型计算量大，不一定比传统方法高效）7.正确8.正确9.正确10.正确四、简答题答案1.图像增强vs.图像复原-增强：改善图像视觉质量，如对比度、亮度调整，不考虑原始图像信息。-复原：恢复图像退化过程，如去噪、去模糊，基于退化模型。2.目标检测原理及算法-原理：定位图像中的目标并分类。-算法：R-CNN（改进为FastR-CNN、FasterR-CNN）、YOLO。3.光流法原理及应用-原理：通过像素亮度恒常假设估计运动场。-应用：视频跟踪、运动分析。4.人脸识别特征提取-步骤：预处理（灰度化、归一化）、特征点提取（如LBP）、降维（LDA）。5.图像去噪方法-中值滤波：局部统计去噪。-非局部均值（NL-Means）：基于邻域相似性去噪。-BM3D：结合多尺度非局部滤波。五、论述题答案1.深度学习的