2026年计算机视觉与图像处理专业试题库

2026年计算机视觉与图像处理专业试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在目标检测中，以下哪种算法通常在处理小目标时表现较差？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.以下哪种图像增强方法主要用于提高图像对比度？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯模糊D.Sobel边缘检测3.在语义分割中，以下哪种模型通常用于处理大规模图像？A.U-NetB.MaskR-CNNC.DeepLabV3+D.FasterR-CNN4.以下哪种特征提取方法常用于SIFT算法？A.LBPB.HOGC.SURFD.ORB5.在自动驾驶领域，以下哪种技术常用于车道线检测？A.光流法B.K-means聚类C.Canny边缘检测D.主成分分析（PCA）6.以下哪种图像压缩标准属于有损压缩？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF7.在人脸识别中，以下哪种算法常用于特征提取？A.PCAB.LDAC.SIFTD.Gabor滤波器8.以下哪种图像处理技术常用于去除噪声？A.锐化B.平滑C.边缘检测D.分割9.在3D重建中，以下哪种算法常用于多视图几何？A.SIFTB.RANSACC.SLAMD.DLT10.以下哪种深度学习模型常用于图像生成？A.VGGB.GANC.ResNetD.Inception二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些方法可用于图像去模糊？A.Wiener滤波B.傅里叶变换C.双边滤波D.K-means聚类2.以下哪些技术可用于图像识别？A.特征提取B.模型训练C.数据增强D.损失函数设计3.以下哪些方法可用于图像分割？A.超像素分割B.基于阈值的分割C.区域生长法D.K-means聚类4.以下哪些技术可用于目标跟踪？A.光流法B.卡尔曼滤波C.MeanShiftD.RANSAC5.以下哪些方法可用于图像增强？A.直方图均衡化B.锐化C.中值滤波D.色彩空间转换6.以下哪些技术可用于图像压缩？A.DCT变换B.小波变换C.霍夫变换D.游程编码7.以下哪些方法可用于特征匹配？A.SIFTB.SURFC.ORBD.FLANN8.以下哪些技术可用于自动驾驶中的目标检测？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.R-CNN9.以下哪些方法可用于图像去噪？A.中值滤波B.高斯滤波C.小波阈值去噪D.傅里叶变换10.以下哪些技术可用于视频分析？A.光流法B.行为识别C.目标跟踪D.运动估计三、简答题（每题5分，共6题）1.简述FasterR-CNN算法的基本原理及其优缺点。2.简述图像增强的主要目的和方法。3.简述语义分割与实例分割的区别。4.简述特征点检测与特征描述子提取的基本流程。5.简述图像压缩的无损压缩与有损压缩的区别。6.简述自动驾驶中目标检测的主要挑战与常用方法。四、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在图像处理中的主要应用及其发展趋势。2.论述图像去噪的主要方法及其优缺点，并比较不同方法的适用场景。答案与解析一、单选题1.D.R-CNN解析：R-CNN在处理小目标时由于候选框生成和多次特征提取的冗余计算，效率较低，而FasterR-CNN通过区域提议网络（RPN）优化了这一过程。2.A.直方图均衡化解析：直方图均衡化通过调整图像灰度级分布来增强对比度，而其他方法主要用于去噪或边缘检测。3.C.DeepLabV3+解析：DeepLabV3+通过空洞卷积和ASPP模块有效处理大规模图像的语义分割任务。4.C.SURF解析：SIFT算法使用SURF（加速稳健特征）进行特征提取，因其计算效率高且鲁棒性强。5.C.Canny边缘检测解析：Canny边缘检测常用于车道线检测，因其能有效提取图像边缘信息。6.A.JPEG解析：JPEG通过有损压缩减少图像文件大小，而PNG和TIFF为无损压缩格式。7.A.PCA解析：PCA常用于人脸识别中的特征提取，通过降维保留主要特征。8.B.平滑解析：平滑技术（如高斯滤波）用于去除图像噪声，而锐化和边缘检测主要用于增强图像细节。9.B.RANSAC解析：RANSAC常用于多视图几何中的模型估计，能有效处理噪声数据。10.B.GAN解析：GAN（生成对抗网络）常用于图像生成任务，通过生成器和判别器的对抗学习生成高质量图像。二、多选题1.A.Wiener滤波，B.傅里叶变换解析：Wiener滤波和傅里叶变换常用于图像去模糊，而双边滤波和K-means聚类不直接用于去模糊。2.A.特征提取，B.模型训练解析：图像识别的核心步骤是特征提取和模型训练，数据增强和损失函数设计是辅助技术。3.A.超像素分割，B.基于阈值的分割，C.区域生长法解析：K-means聚类可用于聚类任务，但不直接用于图像分割。4.A.光流法，B.卡尔曼滤波，C.MeanShift解析：RANSAC主要用于模型拟合，不适用于目标跟踪。5.A.直方图均衡化，B.锐化，D.色彩空间转换解析：中值滤波主要用于去噪，不直接用于增强。6.A.DCT变换，B.小波变换解析：霍夫变换和游程编码不直接用于图像压缩。7.A.SIFT，B.SURF，C.ORB解析：FLANN主要用于特征匹配，不是特征描述子提取方法。8.A.YOLO，B.SSD，C.FasterR-CNN解析：R-CNN是早期目标检测算法，现代自动驾驶主要使用更高效的模型。9.A.中值滤波，B.高斯滤波，C.小波阈值去噪解析：傅里叶变换主要用于频域处理，不直接用于去噪。10.A.光流法，B.行为识别，C.目标跟踪解析：运动估计是光流法的一部分，但不是独立的视频分析技术。三、简答题1.FasterR-CNN算法的基本原理及其优缺点原理：FasterR-CNN通过区域提议网络（RPN）生成候选框，并使用ROIPooling和分类回归头进行目标检测。优点是速度快，缺点是计算复杂度高。2.图像增强的主要目的和方法目的：提高图像质量，便于后续处理。方法包括直方图均衡化、锐化、滤波等。3.语义分割与实例分割的区别语义分割将像素分类为类别，实例分割进一步区分同一类别的不同实例。4.特征点检测与特征描述子提取的基本流程特征点检测：如SIFT算法通过尺度空间极值点检测特征点。特征描述子提取：如SIFT算法通过邻域像素差分计算描述子。5.图像压缩的无损压缩与有损压缩的区别无损压缩：保留所有信息，如PNG。有损压缩：部分信息丢失，如JPEG。6.自动驾驶中目标检测的主要挑战与常用方法挑战：小目标检测、光照变化。方法：YOLO、SSD、FasterR-CNN。四、论述题1.深度学习在图像处理中的主要应用及其发展趋势应用：目标检测、图像分割、图像生成等。趋势：更高效的网