2026年计算机视觉基础图像处理技术要点试题解析

2026年计算机视觉基础：图像处理技术要点试题解析一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在图像处理中，用于增强图像对比度的常用方法是？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯模糊D.边缘检测2.下列哪种滤波器常用于图像去噪？A.Sobel滤波器B.Laplacian滤波器C.中值滤波器D.Prewitt滤波器3.在颜色空间中，HSV颜色空间中V代表什么？A.色调B.饱和度C.亮度D.色彩分量4.形态学处理中，腐蚀操作的主要作用是？A.扩大对象B.保留对象边缘C.填充对象内部D.去除小对象5.以下哪种技术常用于图像分割？A.K-means聚类B.主成分分析（PCA）C.小波变换D.自适应阈值分割6.在计算机视觉中，DFT（离散傅里叶变换）的主要用途是什么？A.图像增强B.图像压缩C.图像滤波D.图像配准7.以下哪种算法常用于目标检测？A.SIFTB.KNNC.决策树D.神经网络8.在图像配准中，常用的相似性度量是什么？A.均方误差（MSE）B.相关系数C.均值绝对差（MAD）D.均值平方差（MSD）9.以下哪种方法常用于图像特征提取？A.直方图B.自适应阈值C.HOG特征D.中值滤波10.在图像处理中，哪种技术常用于减少图像尺寸？A.降采样B.重采样C.插值D.分割二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些属于图像增强技术？A.直方图均衡化B.边缘检测C.中值滤波D.色彩空间转换2.形态学操作中，常用的算子有哪些？A.腐蚀B.膨胀C.开运算D.闭运算3.以下哪些属于图像分割方法？A.聚类分割B.阈值分割C.区域生长D.边缘检测4.在图像配准中，常用的变换模型有哪些？A.仿射变换B.项目变换C.非线性变换D.旋转变换5.以下哪些属于目标检测算法？A.YOLOB.SSDC.R-CNND.K-means聚类三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.直方图均衡化可以提高图像的全局对比度。（对）2.腐蚀操作会缩小图像中的对象。（对）3.RGB颜色空间是一种加色模型。（对）4.图像滤波通常使用小的邻域进行计算。（对）5.K-means聚类常用于图像分割。（对）6.DFT可以将图像从空间域转换到频率域。（对）7.SIFT特征具有旋转不变性。（对）8.图像配准的目标是将两幅图像对齐。（对）9.HOG特征常用于目标检测。（对）10.降采样会减少图像的分辨率。（对）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述图像增强的基本原理及其应用场景。2.解释什么是形态学操作，并说明其两种基本算子及其作用。3.描述图像分割的基本概念及其主要方法分类。4.解释什么是颜色空间，并比较RGB和HSV颜色空间的优缺点。5.简述图像配准的基本步骤及其在计算机视觉中的应用。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.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。2.结合实际应用场景，论述图像特征提取的重要性及其常用方法。答案与解析一、单选题答案与解析1.A解析：直方图均衡化通过调整图像灰度级分布增强对比度，适用于全局对比度不足的图像。2.C解析：中值滤波通过邻域内灰度值的中值替代当前值，能有效去除椒盐噪声。3.C解析：HSV颜色空间中V（Value）表示亮度，常用于图像分割。4.D解析：腐蚀操作会去除图像中的小对象或噪声点。5.A解析：K-means聚类常用于图像分割，通过将像素聚类实现分割。6.D解析：DFT用于将图像从空间域转换到频率域，便于进行滤波等操作。7.A解析：SIFT常用于目标检测，具有旋转不变性。8.B解析：相关系数常用于图像配准中的相似性度量。9.C解析：HOG特征常用于目标检测，通过方向梯度直方图描述图像特征。10.A解析：降采样通过减少像素数量减少图像尺寸。二、多选题答案与解析1.A,D解析：直方图均衡化和色彩空间转换属于增强技术；边缘检测和中值滤波属于滤波或处理技术。2.A,B,C,D解析：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算是形态学操作的基本算子。3.A,B,C解析：聚类分割、阈值分割、区域生长属于分割方法；边缘检测属于处理技术。4.A,C,D解析：仿射变换、非线性变换、旋转变换属于图像配准的变换模型。5.A,B,C解析：YOLO、SSD、R-CNN属于目标检测算法；K-means聚类属于分割或聚类算法。三、判断题答案与解析1.对解析：直方图均衡化通过重新分布灰度级提高对比度。2.对解析：腐蚀会收缩对象边界。3.对解析：RGB通过加色混合产生颜色。4.对解析：图像滤波通常使用3×3或5×5邻域计算。5.对解析：K-means聚类可用于图像分割。6.对解析：DFT将图像转换为频率域。7.对解析：SIFT特征具有旋转不变性。8.对解析：图像配准的目的是对齐图像。9.对解析：HOG特征常用于目标检测。10.对解析：降采样减少像素数量。四、简答题答案与解析1.图像增强的基本原理及其应用场景解析：图像增强通过调整图像对比度、亮度等提高视觉效果或便于后续处理。应用场景包括医学影像分析、遥感图像处理、自动驾驶图像识别等。2.形态学操作及其基本算子解析：形态学操作基于结构元素对图像进行腐蚀或膨胀。腐蚀去除小对象，膨胀扩大对象。开运算先腐蚀后膨胀，闭运算先膨胀后腐蚀。3.图像分割的基本概念及其方法分类解析：图像分割将图像划分为不同区域。方法分类包括基于阈值的分割（如Otsu法）、基于区域的分割（如区域生长）、基于边缘的分割（如Canny算子）。4.RGB与HSV颜色空间的比较解析：RGB是加色模型，适用于显示设备；HSV将颜色分为色调、饱和度、亮度，便于分割。5.图像配准的基本步骤及其应用解析：步骤包括选择配准基准、特征提取、相似性度量、变换参数估计、图像变形。应用包括医学影像对齐、遥感图像拼接等。五、论述题答案与解析1.图像去噪方法及其优缺点解析：常用方法包括中值滤波（适用于椒盐噪声）、高斯滤波（平滑噪声）、小波去噪（多尺度处理）。中值滤波对椒盐噪声效果好，但会模糊边缘；高斯滤波平滑性好，但过度