2026年计算机视觉技术实战训练题集图像处理技术应用

2026年计算机视觉技术实战训练题集图像处理技术应用一、单选题（每题2分，共20题）1.在图像增强中，以下哪种方法主要用于提高图像的对比度？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.边缘检测2.以下哪种图像分割方法适用于前景和背景对比度较高的场景？A.K-means聚类B.基于阈值的分割C.活动轮廓模型D.紧密连通区域标记3.在特征提取中，SIFT算法的主要优势是什么？A.计算效率高B.对旋转和尺度变化不敏感C.内存占用小D.适用于动态场景4.以下哪种图像变换属于线性变换？A.对数变换B.阈值化C.仿射变换D.非线性滤波5.在目标检测中，以下哪种算法通常用于多尺度目标检测？A.HOG+SVMB.YOLOv5C.K近邻D.决策树6.以下哪种方法常用于去除图像中的噪声？A.锐化滤波B.均值滤波C.边缘增强D.直方图规定化7.在图像配准中，以下哪种算法基于特征匹配？A.ICPB.RANSACC.ThinPlateSplineD.FLANN8.以下哪种图像处理技术常用于医学影像分析？A.图像压缩B.超分辨率重建C.图像去模糊D.基于深度学习的分割9.在图像重建中，以下哪种方法适用于稀疏采样？A.离散余弦变换B.傅里叶变换C.压缩感知D.K-L变换10.在图像质量评估中，以下哪个指标常用于衡量图像的清晰度？A.PSNRB.SSIMC.NIQED.LPIPS二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些方法可用于图像去噪？A.中值滤波B.小波变换C.自适应直方图均衡化D.空间域滤波2.在目标跟踪中，以下哪些技术常被采用？A.光流法B.卡尔曼滤波C.RANSACD.目标重识别3.以下哪些属于图像增强技术？A.锐化处理B.直方图规定化C.色彩校正D.图像去模糊4.在图像分割中，以下哪些方法属于监督学习算法？A.基于阈值的分割B.支持向量机（SVM）C.神经网络分割D.K-means聚类5.以下哪些因素会影响图像的分辨率？A.相机像素数B.传感器尺寸C.图像压缩比D.采样率6.在图像配准中，以下哪些方法属于非刚性配准？A.ThinPlateSplineB.ICPC.B-SplineD.FLANN7.以下哪些技术可用于图像超分辨率？A.深度学习模型B.双三次插值C.傅里叶域优化D.压缩感知8.在图像质量评估中，以下哪些指标属于结构相似性（SSIM）的改进指标？A.NIQEB.VGG-scoreC.LPIPSD.MS-SSIM9.以下哪些方法可用于图像特征提取？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HOG10.在自动驾驶视觉系统中，以下哪些技术常被用于车道线检测？A.Canny边缘检测B.霍夫变换C.RANSACD.YOLO目标检测三、简答题（每题5分，共6题）1.简述直方图均衡化在图像增强中的作用及其局限性。2.描述SIFT特征点的生成过程及其主要特性。3.解释图像分割中的“过分割”和“欠分割”现象，并说明如何避免。4.简述RANSAC算法在图像配准中的应用及其原理。5.比较传统图像滤波器（如均值滤波、中值滤波）与深度学习滤波器的优缺点。6.说明图像质量评估中PSNR和SSIM指标的适用场景及区别。四、计算题（每题10分，共4题）1.已知一幅8位灰度图像的像素值为[100,120,140,160,180,200,220,240]，请计算其均值和标准差。2.假设一幅图像经过高斯滤波后，其中心像素的值为128，滤波核大小为3×3，请计算该像素的加权平均值（假设高斯核权重为[0.05,0.1,0.05,0.2,1,0.2,0.05,0.1,0.05]）。3.已知两幅图像的SSIM指标为0.85，请计算其峰值信噪比（PSNR）假设原始图像的均值为100，标准差为10。4.一幅图像的分辨率从1920×1080缩放到1280×720，请计算其像素数量减少了多少百分比。五、编程题（每题15分，共2题）1.编写Python代码实现灰度图像的直方图均衡化，并说明其工作原理。2.编写OpenCV代码实现Canny边缘检测，并调整其参数以适应不同图像的边缘提取需求。答案与解析一、单选题1.A-直方图均衡化通过重新分布像素值来提高图像对比度。2.B-基于阈值的分割适用于前景和背景对比度高的场景。3.B-SIFT算法对旋转和尺度变化具有鲁棒性。4.C-仿射变换是线性变换，包括旋转、缩放、平移等。5.B-YOLOv5支持多尺度目标检测。6.B-均值滤波适用于去除高斯噪声。7.B-RANSAC通过随机采样和模型拟合进行特征匹配。8.D-深度学习分割常用于医学影像分析。9.C-压缩感知适用于稀疏采样重建。10.D-LPIPS（感知图像质量评估）常用于衡量清晰度。二、多选题1.A,B,D-中值滤波、小波变换、空间域滤波均用于去噪。2.A,B,D-光流法、卡尔曼滤波、目标重识别用于目标跟踪。3.A,B,C-锐化处理、直方图规定化、色彩校正属于增强技术。4.B,C-SVM和神经网络分割属于监督学习算法。5.A,B,D-相机像素数、传感器尺寸、采样率影响分辨率。6.A,C-ThinPlateSpline和B-Spline用于非刚性配准。7.A,B,C-深度学习模型、双三次插值、傅里叶域优化用于超分辨率。8.C,D-NIQE和LPIPS是SSIM的改进指标。9.A,B,C-SIFT、SURF、ORB用于特征提取。10.A,B,C-Canny边缘检测、霍夫变换、RANSAC用于车道线检测。三、简答题1.直方图均衡化：通过重新分布像素值来提高图像对比度，尤其适用于全局对比度不足的图像。局限性：可能过度增强噪声，不适用于局部对比度要求高的场景。2.SIFT特征点生成：-关键点检测：通过高差分响应和极值点筛选。-方向性：为每个关键点计算主方向。-描述子生成：在邻域内采样并计算梯度方向直方图。-主要特性：对旋转、尺度变化和光照变化鲁棒。3.过分割与欠分割：-过分割：将图像分割成过多独立区域。-欠分割：未能将图像完整分割。-避免：使用多级分割策略，结合监督与无监督方法。4.RANSAC：通过随机采样模型参数并验证其一致性，排除异常值，最终得到最优模型。适用于图像配准中的几何变换。5.传统滤波器vs深度学习滤波器：-传统：简单高效，但参数固定，泛化能力弱。-深度学习：自适应性强，效果更好，但计算量大。6.PSNRvsSSIM：-PSNR：基于像素差异，对结构变化敏感。-SSIM：考虑结构、亮度和对比度，更符合人眼感知。四、计算题1.均值：150，标准差：67.08-均值=(100+120+...+240)/8=150-方差=Σ(像素值-150)²/8=4488/8=561-标准差=√561≈67.082.加权平均值：128-权重总和=0.05+0.1+...+0.05=1-加权平均=Σ(像素值×权重)/Σ权重=1283.PSNR：约21.04dB-SSIM=0.85，假设原始均值为100，标准差10-PSNR=10log10(255²/(1-0.85)×10²)≈21.04dB4.像素减少：约58.33%-原始像素：1920×1080=2,073,600-缩放后：1280×720=921,600-减少百分比：(2,073,600-921,600)/2,073,600≈55.33%五、编程题1.直方图均衡化代码：pythonimportcv2importnumpyasnpdefhistogram_equalization(img):img_yuv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YUV)img_y=img_yuv[:,:,0]img_y_eq=cv2.equalizeHist(img_y)img_yuv_eq=cv2.cvtColor(np.stack([img_y_eq,img_yuv[:,:,1],img_yuv[:,:,2]],axis=-1),cv2.COLOR_YUV2BGR)returnimg_yuv_eq-工作原理：计算累积分布函数（CDF），将像素值映射到均衡化范围。2.Canny边缘检测代码：pythondefcanny_edge_detection(img,low_threshold=50,high_threshold=150):gray=cv2.cvtColor(img