2026年计算机视觉技术学习图像处理研究方法与应用题目

2026年计算机视觉技术学习：图像处理研究方法与应用题目一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）考察方向：基础概念与行业应用1.在图像去噪处理中，以下哪种方法属于非局部均值滤波的改进算法？A.中值滤波B.高斯滤波C.小波阈值去噪D.全局均值滤波2.在目标检测任务中，YOLOv5算法相较于FasterR-CNN的主要优势是？A.更高的精度B.更低的计算复杂度C.更强的泛化能力D.更适合小目标检测3.在医学图像分割中，以下哪种模型常用于脑部肿瘤的自动识别？A.VGG16B.U-NetC.ResNetD.MobileNet4.在自动驾驶场景中，以下哪种特征提取方法常用于车道线检测？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HoG5.在遥感图像处理中，以下哪种方法常用于农作物长势监测？A.光谱分析法B.多尺度融合C.目标跟踪D.光流法6.在图像增强中，以下哪种方法属于直方图均衡化的改进算法？A.直方图规定化B.直方图规定化C.灰度共生矩阵增强D.Retinex算法7.在视频目标跟踪中，以下哪种算法常用于解决遮挡问题？A.Kalman滤波B.MeanShiftC.DeepSORTD.RANSAC8.在工业质检中，以下哪种方法常用于表面缺陷检测？A.SIFT特征匹配B.光谱分析C.纹理特征提取D.目标检测9.在人脸识别中，以下哪种损失函数常用于优化特征提取模型？A.MSE损失B.Hinge损失C.Triplet损失D.Cross-Entropy损失10.在3D重建中，以下哪种方法常用于点云配准？A.SIFTB.RANSACC.ICPD.Gabor滤波二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）考察方向：综合应用与前沿技术1.在图像超分辨率中，以下哪些方法属于深度学习方法？A.EDSRB.BM3DC.SRGAND.FSRCNN2.在无人驾驶场景中，以下哪些技术可用于行人检测？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.Viola-Jones3.在遥感图像处理中，以下哪些方法可用于土地覆盖分类？A.纹理特征提取B.光谱分析C.决策树分类D.目标检测4.在医学图像分割中，以下哪些模型属于U-Net的改进版本？A.V-NetB.U-Net++C.SegNetD.DeepLab5.在图像增强中，以下哪些方法属于基于Retinex理论的方法？A.ICA-RetinexB.DarkChannelPriorC.Mertens-RetinexD.直方图均衡化三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）考察方向：理论理解与实践应用1.简述非极大值抑制（NMS）算法在目标检测中的作用及其原理。2.简述光流法在视频分析中的应用场景及其局限性。3.简述深度学习在医学图像分割中的优势及其面临的挑战。4.简述图像超分辨率中PSNR和SSIM两种评价指标的区别及其适用场景。5.简述遥感图像处理中多尺度融合方法的基本原理及其优势。四、论述题（共3题，每题10分，合计30分）考察方向：综合能力与行业分析1.结合实际应用场景，论述深度学习在自动驾驶领域中的关键作用及其发展趋势。2.结合中国智慧城市建设的背景，论述计算机视觉技术在公共安全领域的应用现状与挑战。3.结合农业现代化需求，论述计算机视觉技术在精准农业中的应用前景与关键技术。五、编程题（共2题，每题15分，合计30分）考察方向：实践能力与算法实现1.编写Python代码实现图像的直方图均衡化，并比较原始图像与增强后图像的直方图差异。2.编写Python代码实现基于OpenCV的Canny边缘检测，并分析不同参数（如阈值）对结果的影响。答案与解析一、单选题答案与解析1.D-解析：非局部均值滤波（NL-Means）是一种改进的全局滤波方法，通过局部邻域的加权平均实现去噪，优于全局均值滤波。2.B-解析：YOLOv5采用单阶段检测框架，计算效率高于FasterR-CNN的双阶段检测，更适合实时应用。3.B-解析：U-Net及其改进版本（如V-Net）专为医学图像分割设计，具有高精度和强泛化能力。4.D-解析：HoG特征适用于车道线检测，因其对光照变化不敏感，且计算效率高。5.A-解析：光谱分析法通过分析遥感图像的光谱特征，可监测农作物生长状态。6.C-解析：灰度共生矩阵（GLCM）增强是一种非局部对比度增强方法，优于直方图均衡化。7.C-解析：DeepSORT结合了卡尔曼滤波和深度学习，能处理遮挡问题，优于传统跟踪算法。8.C-解析：纹理特征提取（如LBP）常用于工业表面缺陷检测，因其对微小纹理敏感。9.C-解析：Triplet损失通过最小化相似样本距离，常用于人脸识别中的特征优化。10.C-解析：ICP（IterativeClosestPoint）是点云配准的经典算法，优于RANSAC（主要用于平面拟合）。二、多选题答案与解析1.A、C-解析：EDSR和SRGAN属于深度超分辨率模型，BM3D和FSRCNN为传统方法。2.A、B、C-解析：YOLOv5、SSD和FasterR-CNN均为主流目标检测算法，Viola-Jones适用于传统背景。3.A、B、C-解析：纹理特征、光谱分析和决策树分类均适用于遥感图像分类，目标检测不直接相关。4.A、B-解析：V-Net和U-Net++是U-Net的改进版本，SegNet和DeepLab属于其他分割框架。5.A、B、C-解析：ICA-Retinex、DarkChannelPrior和Mertens-Retinex基于Retinex理论，直方图均衡化不属于此范畴。三、简答题答案与解析1.NMS的作用与原理-作用：在目标检测中，NMS用于去除重叠的检测框，保留最优结果。-原理：通过计算检测框的交并比（IoU），合并IoU高于阈值的框，保留置信度最高的框。2.光流法的应用与局限性-应用：用于视频运动估计、目标跟踪等场景。-局限性：对光照变化和遮挡敏感，计算复杂度高。3.深度学习在医学图像分割中的优势与挑战-优势：精度高、泛化能力强，能处理复杂纹理。-挑战：数据依赖性强，模型可解释性差，计算资源需求高。4.PSNR与SSIM的区别-PSNR：基于像素级差异，对噪声敏感，计算简单。-SSIM：考虑结构、亮度和对比度，更符合人眼感知，但计算复杂。5.多尺度融合方法的基本原理-原理：通过融合不同尺度的特征图，提高模型对多尺度目标的适应性。-优势：增强小目标检测能力，提高鲁棒性。四、论述题答案与解析1.深度学习在自动驾驶中的关键作用与发展趋势-关键作用：目标检测、路径规划、决策控制等。-趋势：端到端模型、联邦学习、多模态融合。2.计算机视觉在公共安全领域的应用现状与挑战-应用：人脸识别、行为分析、异常检测。-挑战：隐私保护、数据偏见、算法公平性。3.计算机视觉在精准农业中的应用前景-前景：作物长势监测、病虫害识别、自动化采收。-关键技术：多光谱成像、深度学习分割。五、编程题答案与解析1.直方图均衡化代码pythonimportcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('image.jpg',0)eq_img=cv2.equalizeHist(img)hist_orig=cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])hist_eq=cv2.calcHist([eq_img],[0],None,[256],[0,256])2.Canny边缘检测代码pythonimportcv2importmatplotlib.pyplotasp