2026年图像处理与计算机视觉专业测试题

2026年图像处理与计算机视觉专业测试题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）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.Sobel边缘检测2.以下哪种特征提取方法在目标检测任务中应用最广泛？A.主成分分析（PCA）B.SIFT（尺度不变特征变换）C.LDA（线性判别分析）D.K-Means聚类3.在卷积神经网络（CNN）中，以下哪个层主要用于提取图像的局部特征？A.批归一化层（BatchNormalization）B.全连接层（FullyConnected）C.卷积层（Convolutional）D.池化层（Pooling）4.以下哪种技术可以用于解决图像配准中的几何畸变问题？A.光流法（OpticalFlow）B.RANSAC（随机抽样一致性）C.相似性变换D.图像金字塔5.在语义分割中，以下哪种损失函数常用于衡量预测像素与真实像素的差异？A.Hinge损失B.L1损失C.Dice损失D.MSE损失6.以下哪种算法常用于图像去噪任务？A.K近邻（KNN）B.小波变换（WaveletTransform）C.决策树（DecisionTree）D.神经网络（NeuralNetwork）7.在3D重建中，以下哪种方法可以用于估计场景的深度信息？A.SIFT特征匹配B.相位一致性（PhaseCongruency）C.双目立体视觉（BinocularStereoVision）D.Gabor滤波器8.以下哪种技术可以用于提高目标检测的鲁棒性？A.数据增强（DataAugmentation）B.特征选择（FeatureSelection）C.贝叶斯分类（BayesianClassification）D.决策树集成（DecisionTreeEnsemble）9.在人脸识别中，以下哪种方法可以用于提高识别精度？A.线性判别分析（LDA）B.K近邻（KNN）C.卷积神经网络（CNN）D.支持向量机（SVM）10.在图像压缩中，以下哪种编码方法属于无损压缩？A.JPEGB.MP3C.PNGD.AAC二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.以下哪些技术可以用于图像去噪？（）A.中值滤波B.小波变换C.神经网络D.迭代阈值法E.超分辨率重建2.在目标检测中，以下哪些方法可以提高检测精度？（）A.数据增强B.非极大值抑制（NMS）C.特征融合D.多尺度检测E.损失函数优化3.在语义分割中，以下哪些方法可以用于解决类别不平衡问题？（）A.重采样B.损失函数加权C.FocalLossD.数据增强E.多尺度融合4.在3D重建中，以下哪些方法可以用于提高重建精度？（）A.相机标定B.双目立体视觉C.多视图几何D.深度图优化E.迭代最近点（ICP）5.在图像压缩中，以下哪些编码方法属于有损压缩？（）A.JPEGB.PNGC.MP3D.AACE.WAV三、填空题（共10题，每题1分，共10分）1.图像增强的主要目的是改善图像的________和________。2.在SIFT特征提取中，_______和_______是两个重要的参数。3.卷积神经网络（CNN）通常由卷积层、池化层和_________层组成。4.图像配准的目的是将两幅或多幅图像的_________进行对齐。5.语义分割的目标是将图像中的每个像素分配到一个_________类别。6.图像去噪的主要方法包括滤波、小波变换和_________。7.3D重建的主要任务包括特征提取、特征匹配和_________。8.目标检测的主要步骤包括特征提取、分类和_________。9.人脸识别中，_______是常用的特征提取方法。10.图像压缩可以分为_________压缩和有损压缩。四、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述图像增强的常用方法及其适用场景。2.解释什么是语义分割，并说明其在实际应用中的意义。3.描述卷积神经网络（CNN）的基本结构及其优势。4.简述图像配准的步骤及其在遥感图像处理中的应用。5.解释什么是目标检测，并说明其在自动驾驶中的重要性。五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.结合实际应用场景，论述图像去噪技术的发展趋势和挑战。2.深入分析3D重建在逆向工程中的应用，并探讨其未来的发展方向。六、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.编写Python代码实现简单的图像灰度化，并说明其原理。2.编写Python代码实现图像的边缘检测，并说明Sobel算子的原理。答案与解析一、单选题1.A-直方图均衡化通过调整图像灰度直方图分布来增强对比度，适用于医学图像和遥感图像处理。-中值滤波主要用于去除噪声，高斯滤波用于平滑图像，Sobel边缘检测用于边缘检测。2.B-SIFT特征在尺度不变性和旋转不变性方面表现优异，广泛应用于目标检测和图像检索。-PCA用于降维，LDA用于特征分离，K-Means用于聚类。3.C-卷积层通过卷积核提取图像的局部特征，是CNN的核心组件。-批归一化用于加速训练，全连接层用于分类，池化层用于降维。4.C-相似性变换包括平移、旋转和缩放，适用于图像配准中的几何畸变校正。-光流法用于运动估计，RANSAC用于鲁棒估计，图像金字塔用于多尺度匹配。5.C-Dice损失适用于语义分割中的类别不平衡问题，可以平衡不同类别的损失权重。-Hinge损失用于SVM，L1损失用于回归，MSE损失用于监督学习。6.B-小波变换通过多尺度分析去除图像噪声，适用于医学图像和遥感图像处理。-KNN用于分类，决策树用于决策，神经网络用于复杂模式识别。7.C-双目立体视觉通过左右相机图像的匹配计算深度信息，适用于3D重建。-SIFT特征匹配用于特征提取，相位一致性用于纹理分析，Gabor滤波器用于边缘检测。8.A-数据增强通过旋转、翻转等方法扩充训练数据，提高目标检测的鲁棒性。-特征选择用于减少维度，贝叶斯分类用于概率分类，决策树集成用于提高泛化能力。9.C-CNN通过深度学习提取人脸特征，在人脸识别中精度较高。-LDA和SVM也用于人脸识别，但CNN在深度特征提取方面更优。10.C-PNG是无损压缩格式，适用于图像编辑和传输。-JPEG和AAC是有损压缩，MP3用于音频压缩，WAV是无损音频格式。二、多选题1.A,B,C-中值滤波、小波变换和神经网络都是常用的图像去噪方法。-迭代阈值法和超分辨率重建与去噪关联度较低。2.A,B,C,D-数据增强、非极大值抑制、特征融合和多尺度检测都能提高目标检测精度。-损失函数优化虽然重要，但属于算法层面，不属于检测步骤。3.A,B,C,D-重采样、损失函数加权、FocalLoss和数据增强都能解决类别不平衡问题。-多尺度融合主要用于特征提取，与类别不平衡无关。4.A,B,C,D,E-相机标定、双目立体视觉、多视图几何、深度图优化和ICP都能提高3D重建精度。5.A,C-JPEG和MP3是有损压缩格式，适用于图像和音频压缩。-PNG、AAC和WAV属于无损压缩。三、填空题1.对比度，清晰度-图像增强的目标是提高图像的对比度和清晰度，使其更易于分析和理解。2.尺度，旋转-SIFT特征对尺度和旋转具有不变性，适用于多尺度图像匹配。3.全连接-CNN通常由卷积层、池化层和全连接层组成，用于端到端的图像分类。4.坐标系-图像配准的目的是将不同图像的坐标系对齐，适用于遥感图像拼接。5.语义-语义分割的目标是将图像中的每个像素分配到语义类别（如人、车、建筑）。6.滤波-图像去噪方法包括中值滤波、小波变换和深度学习去噪。7.几何重建-3D重建的主要任务包括特征提取、特征匹配和几何重建。8.后处理-目标检测的步骤包括特征提取、分类和非极大值抑制（后处理）。9.LDA-LDA是人脸识别中常用的特征提取方法，适用于降维和特征分离。10.无损-图像压缩分为无损压缩和有损压缩，前者保留所有信息，后者牺牲部分信息。四、简答题1.图像增强的常用方法及其适用场景-直方图均衡化：调整图像灰度直方图分布，提高对比度，适用于医学图像和遥感图像。-中值滤波：去除椒盐噪声，适用于图像预处理。-高斯滤波：平滑图像，适用于去除高斯噪声。-边缘检测：使用Sobel或Canny算子提取图像边缘，适用于目标检测。2.语义分割及其意义-语义分割将图像中的每个像素分配到语义类别（如人、车、建筑），适用于自动驾驶、遥感图像分析。-意义：提供更精细的图像信息，支持高级应用（如场景理解）。3.卷积神经网络（CNN）的基本结构及其优势-基本结构：卷积层（提取特征）、池化层（降维）、全连接层（分类）。-优势：自动学习图像特征，对尺度、旋转具有鲁棒性，适用于复杂任务。4.图像配准的步骤及其在遥感图像处理中的应用-步骤：特征提取、特征匹配、变换模型估计、优化。-应用：遥感图像拼接、变化检测，支持地理信息系统（GIS）分析。5.目标检测及其在自动驾驶中的重要性-目标检测识别图像中的目标（如车辆、行人），步骤包括特征提取、分类、后处理。-重要性：自动驾驶的核心任务之一，支持障碍物识别和路径规划。五、论述题1.图像去噪技术的发展趋势和挑战-趋势：深度学习去噪（如DnCNN）、自适应去噪，支持复杂噪声环境。-挑战：实时性（硬件限制）、噪声类型多样性（混合噪声）、数据依赖（深度学习需要大量数据）。2.3D重建在逆向工程中的应用及未来方向-应用：制造、医疗（如义肢设计）、文化遗产保护，通过多视图图像重建三维模型。-未来方向：结合点云处理、深度学习提高精度，支持实时重建（如AR/VR）。六、编程题1.图像灰度化代码pythonimportcv2defgray_scale(image_path):image=cv2.imread(image_path)gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)returngray原理：将RGB三通道合并为单通道灰度值，公式为0.299R+0.587G+0.114B2.图像边缘检测