2026年机器视觉技术题库图像处理与识别

2026年机器视觉技术题库：图像处理与识别一、单选题（每题2分，共20题）1.在图像处理中，用于增强图像对比度的常用方法是？A.直方图均衡化B.高斯滤波C.边缘检测D.形态学变换答案：A解析：直方图均衡化通过重新分布像素灰度值来增强图像对比度，尤其适用于全局对比度不足的图像。其他选项中，高斯滤波用于平滑噪声，边缘检测用于提取图像轮廓，形态学变换用于处理二值图像结构。2.以下哪种算法不属于深度学习在图像识别中的应用？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.递归神经网络（RNN）D.车联网目标检测算法答案：B解析：SVM属于传统机器学习方法，而CNN、RNN及其在车联网中的应用（如目标检测）均属于深度学习范畴。3.在图像分割中，K-means聚类算法的主要缺点是？A.对噪声敏感B.计算复杂度高C.需要预先设定聚类数量D.无法处理高维数据答案：C解析：K-means需要手动设定聚类数量（K值），否则结果不稳定。其他选项中，该方法对噪声敏感（A）、计算复杂度较高（B）、理论上可处理高维数据（D）。4.用于测量图像相似度的指标不包括？A.均方误差（MSE）B.结构相似性（SSIM）C.相关系数D.互信息答案：D解析：互信息主要用于信息论领域，而MSE、SSIM和相关性系数均用于图像质量或相似度评估。5.在工业质检中，用于检测表面微小缺陷的图像处理技术通常是？A.直方图反均衡化B.模糊C均值聚类C.灰度共生矩阵（GLCM）D.光学字符识别（OCR）答案：C解析：GLCM通过分析像素间的空间关系来提取纹理特征，适用于微小缺陷检测。其他选项中，直方图反均衡化用于恢复对比度，模糊C均值聚类用于软分割，OCR用于文字识别。6.在自动驾驶中，用于车道线检测的图像预处理步骤通常是？A.高斯模糊+Canny边缘检测B.K-means聚类+直方图均衡化C.SIFT特征点提取+RANSACD.光流法运动估计答案：A解析：高斯模糊用于降噪，Canny边缘检测用于提取车道线边缘。其他选项中，B组合不适用于车道线检测，C和D分别用于特征匹配和运动分析。7.在医学影像处理中，用于增强病灶区域的常用方法是？A.锐化滤波B.中值滤波C.形态学闭运算D.小波变换答案：C解析：形态学闭运算通过填充孔洞和连接邻近区域，有助于突出病灶。锐化滤波增强细节，中值滤波去噪，小波变换用于多尺度分析。8.在图像配准中，用于测量两幅图像之间变换参数的方法是？A.相关性系数B.均方根误差（RMSE）C.三角测量法D.相位一致性答案：B解析：RMSE用于量化配准误差，其他选项中，相关性系数用于相似度评估，三角测量法用于几何测量，相位一致性用于纹理配准。9.在遥感图像处理中，用于去除大气干扰的常用方法是？A.主成分分析（PCA）B.傅里叶变换C.伪彩色增强D.多光谱融合答案：D解析：多光谱融合通过结合不同波段信息来抑制大气干扰。PCA用于降维，傅里叶变换用于频域分析，伪彩色增强用于可视化。10.在视频监控中，用于检测异常行为的人体检测算法通常是？A.K-means聚类B.YOLOv5C.光流法D.Gabor滤波器答案：B解析：YOLOv5属于实时目标检测算法，适用于视频监控中的异常行为检测。其他选项中，K-means用于聚类，光流法用于运动分析，Gabor滤波器用于纹理检测。二、多选题（每题3分，共10题）1.在图像增强中，以下哪些方法属于全局处理技术？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.形态学变换D.小波变换答案：A,D解析：直方图均衡化和小波变换属于全局处理，而锐化滤波和形态学变换可局部调整。2.在深度学习图像识别中，常用的损失函数包括？A.交叉熵损失B.均方误差损失C.L1损失D.Dice损失答案：A,B,C解析：交叉熵、均方误差和L1损失广泛应用于分类和回归任务，Dice损失主要用于医学图像分割。3.在图像分割中，以下哪些方法属于监督学习算法？A.K-means聚类B.支持向量机（SVM）C.基于边缘的分割D.超像素分割答案：B解析：SVM属于监督学习，而K-means、基于边缘的分割和超像素分割为无监督或半监督方法。4.在工业质检中，用于缺陷检测的特征提取方法包括？A.灰度共生矩阵（GLCM）B.主成分分析（PCA）C.SIFT特征点D.光谱特征答案：A,B,C解析：GLCM、PCA和SIFT特征点均用于缺陷检测，光谱特征属于多模态分析。5.在自动驾驶中，用于目标检测的深度学习模型包括？A.FasterR-CNNB.SSDC.LeNet-5D.ResNet答案：A,B解析：FasterR-CNN和SSD是主流目标检测模型，LeNet-5和ResNet主要用于特征提取。6.在医学影像处理中，用于病灶检测的图像预处理方法包括？A.形态学开运算B.高斯滤波C.直方图均衡化D.Canny边缘检测答案：A,B,C解析：形态学开运算、高斯滤波和直方图均衡化有助于病灶检测，Canny边缘检测不直接用于病灶检测。7.在遥感图像处理中，用于图像融合的方法包括？A.比尔变换B.线性融合C.多分辨率融合D.深度学习融合答案：A,B,C,D解析：四种方法均用于遥感图像融合，其中深度学习融合是新兴技术。8.在视频监控中，用于行为分析的算法包括？A.光流法B.YOLOv5C.基于模型的动作识别D.Gabor滤波器答案：A,C解析：光流法和基于模型的动作识别适用于行为分析，YOLOv5用于目标检测，Gabor滤波器用于纹理分析。9.在图像配准中，常用的相似性度量包括？A.均方根误差（RMSE）B.相关系数C.熵值法D.相位一致性答案：A,B,D解析：RMSE、相关系数和相位一致性用于配准，熵值法用于信息增益评估。10.在工业自动化中，用于视觉引导装配的图像处理技术包括？A.特征点匹配B.几何变换C.光学字符识别（OCR）D.物体识别答案：A,B,D解析：特征点匹配、几何变换和物体识别用于装配引导，OCR用于文字识别。三、判断题（每题2分，共10题）1.直方图均衡化会改变图像的像素值分布，但不会改变图像内容。（×）解析：直方图均衡化改变像素值分布，但保留图像内容。2.K-means聚类算法在数据量较大时效率较低。（√）解析：K-means时间复杂度较高，不适合大规模数据。3.SIFT特征点具有旋转不变性。（√）解析：SIFT通过差分金字塔和相位一致性实现旋转不变性。4.均方误差（MSE）越小，图像质量越高。（×）解析：MSE只衡量像素级差异，未考虑人眼感知。5.光流法可以用于检测图像中的运动矢量。（√）解析：光流法通过像素运动估计运动矢量。6.形态学闭运算可以填充图像中的小孔。（√）解析：闭运算通过膨胀和腐蚀填充孔洞。7.YOLOv5模型在目标检测时需要预训练权重。（√）解析：预训练权重可提高检测性能。8.多光谱融合可以增强图像的几何分辨率。（×）解析：多光谱融合增强光谱分辨率，不改变几何分辨率。9.相关系数可以用于衡量图像相似度。（√）解析：相关系数衡量两幅图像的线性相关性。10.深度学习模型在图像识别中需要大量标注数据。（√）解析：深度学习依赖标注数据进行训练。四、简答题（每题5分，共4题）1.简述图像增强与图像恢复的区别。答案：图像增强侧重改善图像视觉效果，如对比度、亮度；图像恢复侧重去除退化因素，如噪声、模糊，恢复原始图像。增强是主观优化，恢复是客观重建。2.解释什么是图像配准，并列举两种配准方法。答案：图像配准是将多幅图像对齐到同一坐标系的过程。方法包括基于变换的配准（如仿射变换）和基于特征的配准（如SIFT匹配）。3.描述K-means聚类算法的步骤。答案：①随机初始化K个聚类中心；②将每个像素分配到最近的聚类；③更新聚类中心；④重复步骤②③直至收敛。4.在自动驾驶中，如何利用深度学习进行目标检测？答案：通过卷积神经网络（如YOLOv5）提取图像特征，结合锚框和分类头预测目标位置和类别，实现实时检测。五、论述题（每题10分，共2题）1.详细说明图像分割在工业质检中的应用，并举例说明。答案：图像分割将图像划分为不同区域，用于缺陷检测、