2026年计算机视觉与图像处理技术专业试题库

2026年计算机视觉与图像处理技术专业试题库一、单项选择题（每题2分，共20题）1.在计算机视觉领域，以下哪种算法通常用于目标检测任务的优化？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.K近邻（KNN）D.决策树2.以下哪种图像增强技术适用于改善图像的对比度？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.Sobel边缘检测3.在图像分割中，以下哪种方法属于基于阈值的分割技术？A.K-means聚类B.区域生长法C.Otsu算法D.超像素分割4.以下哪种深度学习模型常用于图像生成任务？A.ResNetB.U-NetC.GAN（生成对抗网络）D.VGG5.在三维重建中，以下哪种传感器常用于获取深度信息？A.摄像头B.LiDARC.红外传感器D.GPS6.以下哪种技术常用于去除图像中的噪声？A.插值法B.小波变换C.形态学操作D.透视变换7.在人脸识别中，以下哪种特征提取方法常用于度量人脸相似度？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.自编码器D.卷积自编码器8.以下哪种算法常用于图像配准任务？A.RANSACB.K-means聚类C.支持向量回归（SVR）D.决策树9.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.SIFT特征点检测C.Canny边缘检测D.深度学习目标检测10.以下哪种图像处理技术常用于医学影像分析？A.图像融合B.图像配准C.图像分割D.图像增强二、填空题（每空1分，共10空）1.计算机视觉中的HOG特征常用于______任务的优化。2.图像增强中的直方图均衡化主要目的是______。3.在图像分割中，超像素分割算法常用于______。4.深度学习中的GAN模型由______和______两部分组成。5.三维重建中的SLAM技术是指______。6.图像去噪中的小波变换算法常用于______。7.人脸识别中的PCA算法常用于______。8.图像配准中的RANSAC算法常用于______。9.自动驾驶中的Canny边缘检测算法常用于______。10.医学影像分析中的图像分割算法常用于______。三、简答题（每题5分，共6题）1.简述卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的应用原理。2.解释什么是图像增强，并列举两种常见的图像增强技术及其应用场景。3.描述图像分割在计算机视觉中的重要性，并举例说明几种常见的图像分割方法。4.简述生成对抗网络（GAN）的基本原理及其在图像生成任务中的优势。5.解释什么是三维重建，并说明其在机器人导航中的应用。6.描述图像去噪的常用方法及其优缺点。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际应用场景，论述深度学习在计算机视觉中的重要性，并分析其发展趋势。2.以自动驾驶为例，论述图像处理技术在目标检测、路径规划等方面的应用，并分析其面临的挑战。五、编程题（每题15分，共2题）1.编写Python代码实现图像的直方图均衡化，并说明其工作原理。2.设计一个简单的图像分割算法，用于将图像分割为前景和背景，并说明其实现步骤。答案与解析一、单项选择题答案与解析1.A-解析：卷积神经网络（CNN）是目标检测任务中最常用的算法，因其强大的特征提取能力而得到广泛应用。2.A-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，适用于低对比度图像的增强。3.C-解析：Otsu算法是一种基于阈值的图像分割方法，通过自动确定最优阈值实现图像分割。4.C-解析：生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两部分组成，常用于图像生成任务。5.B-解析：LiDAR（激光雷达）常用于获取高精度的深度信息，广泛应用于三维重建和自动驾驶。6.B-解析：小波变换具有多尺度分析能力，常用于图像去噪任务。7.B-解析：线性判别分析（LDA）常用于人脸识别中的特征提取，通过最大化类间差异和最小化类内差异来度量人脸相似度。8.A-解析：RANSAC算法常用于图像配准任务，通过随机采样和模型评估来提高鲁棒性。9.C-解析：Canny边缘检测算法常用于车道线检测，因其能有效提取图像边缘信息。10.C-解析：图像分割在医学影像分析中常用于病灶区域的提取，有助于医生进行诊断。二、填空题答案与解析1.目标检测-解析：HOG（方向梯度直方图）特征常用于目标检测任务，因其对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性。2.增强图像对比度-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，使图像细节更加清晰。3.图像超像素分割-解析：超像素分割算法将图像分割为多个一致性较好的超像素，常用于图像分割和场景理解。4.生成器；判别器-解析：GAN由生成器和判别器两部分组成，生成器负责生成假样本，判别器负责区分真样本和假样本。5.同步定位与建图-解析：SLAM（同步定位与建图）技术是指机器人在未知环境中同时进行自身定位和地图构建。6.图像去噪-解析：小波变换具有多尺度分析能力，常用于图像去噪任务，能有效去除噪声同时保留图像细节。7.人脸特征提取-解析：PCA（主成分分析）算法常用于人脸识别中的特征提取，通过降维来提取关键特征。8.模型鲁棒性评估-解析：RANSAC算法通过随机采样和模型评估来提高模型的鲁棒性，常用于图像配准任务。9.边缘检测-解析：Canny边缘检测算法常用于自动驾驶中的车道线检测，因其能有效提取图像边缘信息。10.病灶区域提取-解析：图像分割在医学影像分析中常用于病灶区域的提取，有助于医生进行诊断。三、简答题答案与解析1.卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的应用原理-解析：CNN通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征，卷积层负责提取局部特征，池化层负责降维，全连接层负责分类。CNN能够自动学习图像中的层次化特征，因此在图像分类任务中表现出色。2.图像增强及其应用技术-解析：图像增强是指通过算法改善图像质量，常见的图像增强技术包括直方图均衡化和锐化滤波。直方图均衡化适用于低对比度图像，锐化滤波适用于提高图像细节。3.图像分割的重要性及方法-解析：图像分割在计算机视觉中用于将图像划分为多个区域，有助于后续的任务如目标检测和场景理解。常见的方法包括基于阈值的分割（如Otsu算法）、基于区域的分割（如区域生长法）和基于边缘的分割（如Canny边缘检测）。4.生成对抗网络（GAN）的基本原理及其优势-解析：GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成假样本，判别器负责区分真样本和假样本。通过对抗训练，生成器能够生成高质量的图像。GAN的优势在于能够生成逼真的图像，适用于图像修复、风格迁移等任务。5.三维重建及其在机器人导航中的应用-解析：三维重建是指通过二维图像恢复物体的三维结构，常用于机器人导航中的环境感知。LiDAR和深度相机是常用的三维重建工具，能够帮助机器人构建环境地图。6.图像去噪的常用方法及其优缺点-解析：常见的图像去噪方法包括中值滤波、小波变换和基于深度学习的去噪。中值滤波简单高效，但可能损失图像细节；小波变换能够保留图像细节，但计算复杂度较高；深度学习方法能够生成高质量的去噪效果，但需要大量训练数据。四、论述题答案与解析1.深度学习在计算机视觉中的重要性及发展趋势-解析：深度学习在计算机视觉中具有重要地位，因其能够自动学习图像中的层次化特征，显著提高了图像分类、目标检测、图像分割等任务的性能。未来发展趋势包括更轻量化的模型（如MobileNet）、更强大的多模态融合技术（如视觉-语言模型）以及更泛化的模型（如自监督学习）。2.图像处理技术在自动驾驶中的应用及挑战-解析：图像处理技术在自动驾驶中用于目标检测（如车辆、行人检测）、车道线检测（如Canny边缘检测）、路径规划等。面临的挑战包括光照变化、天气影响、传感器噪声等，需要进一步优化算法的鲁棒性。五、编程题答案与解析1.图像的直方图均衡化代码及原理pythonimportcv2importnumpyasnpdefhistogram_equalization(img):img_yuv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YUV)img_yuv[:,:,0]=cv2.equalizeHist(img_yuv[:,:,0])img_output=cv2.cvtColor(img_yuv,cv2.COLOR_YUV2BGR)returnimg_outputimg=cv2.imread('input.jpg')img_equalized=histogram_equalization(img)cv2.imshow('Original',img)cv2.imshow('Equalized',img_equalized)cv2.waitKey(0)-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，原理是统计图像灰度级的分布，并重新映射灰度级以实现均衡化。2.图像分割算法设计pythonimportcv2importnumpyasnpdefsimple_segmentation(img,threshold=128):gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)_,binary=cv2.threshold(gray,threshold,255,cv2.THRESH_BINARY)returnbinaryimg=cv2.imread('in