2026年数字图像处理与计算机视觉测试题

2026年数字图像处理与计算机视觉测试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）注：请选择最符合题意的选项。1.在数字图像处理中，以下哪种滤波器主要用于去除图像中的高频噪声？A.均值滤波器B.高斯滤波器C.中值滤波器D.Sobel滤波器2.在计算机视觉中，特征点检测的主要目的是什么？A.提高图像分辨率B.提取图像中的关键特征用于匹配C.增强图像对比度D.减少图像文件大小3.以下哪种算法常用于图像分割任务？A.K-means聚类B.主成分分析（PCA）C.决策树分类D.卷积神经网络（CNN）4.在SIFT特征点描述子中，哪个分量用于描述特征点的方向性？A.尺度因子B.角度C.空间位置D.滤波器响应5.以下哪种方法常用于解决图像配准中的几何畸变问题？A.插值法B.仿射变换C.直方图均衡化D.频域滤波6.在深度学习模型中，以下哪种网络结构常用于图像分类任务？A.RNNB.LSTMC.ResNetD.GRU7.在目标检测任务中，以下哪种算法属于两阶段检测器？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet8.在图像增强中，以下哪种方法主要用于提高图像的局部对比度？A.直方图均衡化B.直方图规定化C.锐化滤波D.色彩空间转换9.在多视角几何中，以下哪种方法常用于估计场景的深度信息？A.SIFT特征匹配B.相机标定C.多视图几何重建D.光流法10.在图像压缩中，以下哪种编码方法属于无损压缩？A.JPEGB.H.264C.MP3D.PNG二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）注：请选择所有符合题意的选项。1.以下哪些技术属于计算机视觉的常用应用领域？A.人脸识别B.自动驾驶C.医学影像分析D.图像分类E.视频监控2.在图像滤波中，以下哪些方法属于空间域滤波？A.均值滤波B.高斯滤波C.中值滤波D.DFT变换E.小波变换3.在图像分割中，以下哪些方法属于监督学习方法？A.K-means聚类B.超像素分割C.支持向量机（SVM）D.活动轮廓模型E.U-Net4.在目标检测中，以下哪些指标常用于评估模型性能？A.精确率（Precision）B.召回率（Recall）C.mAP（平均精度均值）D.F1分数E.PSNR5.在图像配准中，以下哪些方法属于基于特征的方法？A.特征点匹配B.相位一致性C.光流法D.标定板E.匹配代价计算三、填空题（共10题，每题1分，合计10分）注：请将答案填写在横线上。1.数字图像处理中，图像的像素值范围通常是_______。2.在SIFT特征点描述子中，_______用于描述特征点的尺度信息。3.图像增强的目的是提高图像的_______和视觉效果。4.计算机视觉中，_______是指从图像中提取有用信息并理解场景的过程。5.图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，每个区域具有_______的特征。6.在目标检测中，_______是指模型预测的目标类别。7.图像配准的目的是将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系下。8.深度学习中，_______是一种常用的卷积操作。9.图像压缩分为有损压缩和无损压缩，_______是一种常见的有损压缩方法。10.在多视角几何中，_______是指从多个视角获取图像并进行三维重建。四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）注：请简要回答问题。1.简述图像滤波的原理及其在图像处理中的作用。2.简述SIFT特征点检测算法的主要步骤。3.简述图像分割与目标检测的区别。4.简述图像增强与图像压缩的区别。5.简述多视角几何在计算机视觉中的重要性。五、论述题（共2题，每题10分，合计20分）注：请详细阐述问题。1.结合实际应用场景，论述深度学习在计算机视觉中的优势与局限性。2.以自动驾驶为例，论述图像处理与计算机视觉技术在其中的关键作用。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-高斯滤波器通过高斯函数进行加权平均，能有效去除图像中的高频噪声，而均值滤波器对噪声去除效果较差，中值滤波器适用于去除椒盐噪声，Sobel滤波器用于边缘检测。2.B-特征点检测用于提取图像中的关键点（如角点、斑点），以便后续进行图像匹配、目标跟踪等任务。3.A-K-means聚类是一种无监督学习方法，常用于图像分割，将像素分组到不同的类别中。其他选项主要用于分类、降维或深度学习。4.B-SIFT描述子包含128个方向分量，用于描述特征点的方向性，使其对旋转不敏感。5.B-仿射变换可以处理图像的平移、旋转、缩放等几何畸变问题，常用于图像配准。6.C-ResNet是一种带有残差结构的深度学习网络，常用于图像分类任务，有效解决了深度网络训练中的梯度消失问题。7.C-FasterR-CNN属于两阶段检测器，先生成候选区域，再进行分类和回归。YOLO、SSD和RetinaNet属于单阶段检测器。8.C-锐化滤波通过增强图像的高频分量，提高图像的局部对比度。直方图均衡化增强全局对比度。9.C-多视图几何重建通过多视角图像估计场景的深度信息，常用于三维重建任务。10.D-PNG是一种无损压缩格式，适用于图像编辑和医疗影像等领域。JPEG、H.264和MP3属于有损压缩。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D、E-所有选项都属于计算机视觉的应用领域，人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、图像分类和视频监控都是典型应用。2.A、B、C-空间域滤波直接在像素邻域内操作，如均值滤波、高斯滤波和中值滤波。DFT变换和小波变换属于频域滤波。3.C-支持向量机（SVM）是一种监督学习方法，用于图像分割和分类。K-means、超像素分割和活动轮廓模型属于无监督或基于模型的方法。4.A、B、C、D-精确率、召回率、mAP和F1分数都是目标检测性能的常用评估指标。PSNR主要用于图像质量评估。5.A、E-基于特征的方法通过匹配特征点或计算匹配代价进行配准，如特征点匹配和匹配代价计算。相位一致性、光流法和标定板不属于基于特征的方法。三、填空题答案与解析1.[0,255]-8位无符号整数的像素值范围通常为0到255。2.[尺度因子]-SIFT描述子包含尺度因子，用于描述特征点的尺度信息。3.[可读性]-图像增强的目的是提高图像的可读性和视觉效果。4.[场景理解]-计算机视觉的核心是场景理解，即从图像中提取并解释信息。5.[一致性]-图像分割的目标是将图像划分为具有一致性特征的区域。6.[置信度]-目标检测中，模型会输出目标的类别和置信度。7.[坐标系]-图像配准将不同图像对齐到同一坐标系下。8.[卷积操作]-卷积操作是深度学习中常用的图像处理技术。9.[JPEG]-JPEG是一种常见的有损压缩方法。10.[多视图几何重建]-多视角几何通过多视角图像进行三维重建。四、简答题答案与解析1.图像滤波的原理及其作用-图像滤波通过在空间域或频域对像素进行加权平均，去除噪声或增强特定特征。作用包括去噪、平滑、边缘检测等。2.SIFT特征点检测算法的主要步骤-步骤包括：（1）尺度空间构建；（2）关键点检测（极值点）；（3）关键点筛选；（4）方向分配；（5）关键点描述子生成。3.图像分割与目标检测的区别-图像分割将图像划分为多个区域，每个区域具有一致性特征；目标检测在分割基础上定位目标并分类。4.图像增强与图像压缩的区别-图像增强提高图像质量（如对比度）；图像压缩减少数据量，分为有损和无损压缩。5.多视角几何的重要性-多视角几何通过多视角图像重建三维场景，在自动驾驶、AR/VR等领域有重要应用。五、论述题答案与