2026年计算机视觉技术深度学习与图像处理题库

2026年计算机视觉技术：深度学习与图像处理题库一、单选题（共10题，每题2分）1.在2026年计算机视觉技术中，以下哪种深度学习模型在处理小样本图像分类任务时表现最优？A.CNN（卷积神经网络）B.TransformerC.AutoencoderD.GAN（生成对抗网络）2.以下哪种图像处理技术最适合用于去除遥感图像中的噪声？A.中值滤波B.高斯滤波C.锐化滤波D.边缘检测3.在自动驾驶领域，以下哪种目标检测算法在复杂光照条件下鲁棒性最强？A.FasterR-CNNB.YOLOv8C.SSD（单阶段检测器）D.R-CNN4.以下哪种损失函数最适合用于图像分割任务？A.MSE（均方误差）B.Cross-Entropy（交叉熵）C.L1LossD.AdamLoss5.在医学图像分析中，以下哪种深度学习模型最适合用于病灶检测？A.VGG16B.ResNetC.InceptionD.U-Net6.以下哪种图像增强技术最适合用于提高夜间监控视频的清晰度？A.直方图均衡化B.Retinex算法C.锐化滤波D.色彩空间转换7.在工业质检领域，以下哪种深度学习模型最适合用于缺陷检测？A.LSTMB.CNNC.GAND.BERT8.以下哪种图像处理技术最适合用于遥感图像的几何校正？A.插值算法B.透视变换C.滤波器D.边缘检测9.在人脸识别系统中，以下哪种深度学习模型在跨光照条件下表现最优？A.FaceNetB.VGGFaceC.ArcFaceD.Eigenface10.以下哪种图像处理技术最适合用于提高医学CT图像的对比度？A.对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）B.直方图均衡化C.锐化滤波D.色彩空间转换二、多选题（共5题，每题3分）1.在自动驾驶领域，以下哪些技术属于计算机视觉的关键应用？A.目标检测B.道路分割C.人车行为预测D.光线追踪E.多传感器融合2.以下哪些图像处理技术属于非破坏性检测方法？A.超声波检测B.热成像检测C.X射线检测D.灰度变换E.边缘检测3.在医学图像分析中，以下哪些深度学习模型常用于病灶检测？A.U-NetB.VGG16C.ResNetD.InceptionE.LSTM4.以下哪些图像增强技术属于基于颜色的方法？A.色彩空间转换B.直方图均衡化C.Retinex算法D.色彩校正E.锐化滤波5.在工业质检领域，以下哪些技术属于基于计算机视觉的缺陷检测方法？A.图像边缘检测B.纹理分析C.目标检测D.光学字符识别（OCR）E.多传感器融合三、判断题（共10题，每题1分）1.Transformer模型在图像分类任务中表现优于CNN。（×）2.高斯滤波适合用于去除图像中的高频噪声。（√）3.YOLOv8算法属于单阶段目标检测器。（√）4.交叉熵损失函数适用于回归任务。（×）5.U-Net模型常用于医学图像分割。（√）6.Retinex算法适合用于提高夜间图像的亮度。（√）7.CNN模型在处理小样本图像分类任务时表现较差。（×）8.图像几何校正属于图像增强技术。（√）9.FaceNet模型常用于人脸识别。（√）10.对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）适合用于医学图像增强。（√）四、简答题（共5题，每题4分）1.简述CNN模型在图像分类任务中的优势。-答案：CNN模型通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够自动学习图像的层次化特征，对图像的平移、旋转、缩放等变化具有鲁棒性，且计算效率高。2.简述图像增强技术在遥感图像分析中的应用场景。-答案：图像增强技术可提高遥感图像的对比度和清晰度，帮助分析地表覆盖、城市扩张、环境变化等，广泛应用于农业、地质、城市规划等领域。3.简述目标检测算法在自动驾驶中的关键作用。-答案：目标检测算法可实时识别车辆、行人、交通标志等，为自动驾驶系统提供环境感知依据，确保行车安全。4.简述深度学习模型在医学图像分割中的应用优势。-答案：深度学习模型（如U-Net）能够自动学习病灶区域的特征，提高分割精度，减少人工标注工作量，广泛应用于肿瘤、病灶检测等领域。5.简述图像去噪技术在工业质检中的重要性。-答案：图像去噪技术可提高工业产品的检测精度，减少因噪声导致的误判，广泛应用于电子元件、金属表面缺陷检测等领域。五、论述题（共2题，每题6分）1.论述深度学习模型在图像分类任务中的发展趋势。-答案：近年来，深度学习模型在图像分类任务中呈现以下趋势：-模型结构优化：轻量化模型（如MobileNet）和高效Transformer（如ViT）提升推理速度和移动端部署能力。-多模态融合：结合图像、文本、传感器数据，提高分类精度。-自监督学习：通过无标签数据进行预训练，降低对标注数据的依赖。-可解释性增强：注意力机制和可视化技术帮助理解模型决策过程。2.论述图像处理技术在遥感图像分析中的应用价值。-答案：图像处理技术在遥感图像分析中具有重要价值：-图像增强：提高图像对比度和清晰度，便于分析地表特征。-目标检测：识别建筑物、道路、水体等，支持城市规划。-变化检测：监测土地利用变化、生态环境动态。-三维重建：通过多视角图像生成地形模型，支持灾害评估。六、编程题（共2题，每题8分）1.编写Python代码，使用OpenCV实现图像的灰度化处理，并显示处理后的图像。-答案：pythonimportcv2读取图像img=cv2.imread('input.jpg')灰度化处理gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)显示图像cv2.imshow('GrayImage',gray_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()2.编写Python代码，使用PyTorch实现简单的CNN模型，用于图像分类。-答案：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.pool=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)self.fc1=nn.Linear(161616,10)defforward(self,x):x=self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))x=torch.flatten(x,1)x=nn.functional.relu(self.fc1(x))returnxmodel=SimpleCNN()print(model)答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：Transformer模型通过自注意力机制能够有效处理小样本图像分类任务中的特征表示问题。2.A-解析：中值滤波适合去除椒盐噪声等脉冲噪声，对遥感图像中的噪声去除效果较好。3.B-解析：YOLOv8通过单阶段检测和实时优化，在复杂光照条件下表现鲁棒性更强。4.B-解析：交叉熵损失函数适用于分类任务中的二分类或多分类问题，是图像分割任务的标准损失函数。5.D-解析：U-Net模型通过跳跃连接实现高分辨率分割，常用于医学图像病灶检测。6.B-解析：Retinex算法通过估计光照成分，提高夜间图像的亮度和清晰度。7.B-解析：CNN模型通过局部感知和层次化特征提取，适合工业质检中的缺陷检测。8.B-解析：透视变换适合用于遥感图像的几何校正，保持图像的空间一致性。9.C-解析：ArcFace通过夹角正则化，在跨光照条件下提高人脸识别精度。10.A-解析：CLAHE通过局部对比度增强，避免直方图均衡化带来的过度平滑问题，适合医学CT图像增强。二、多选题答案与解析1.A,B,C,E-解析：目标检测、道路分割、人车行为预测和多传感器融合是自动驾驶的核心技术。2.A,B,C-解析：超声波、热成像和X射线检测属于非破坏性检测方法，适合工业质检。3.A,C,D-解析：U-Net、ResNet和Inception常用于医学图像病灶检测，LSTM适用于序列数据。4.A,C,D-解析：色彩空间转换、Retinex算法和色彩校正属于基于颜色的方法。5.A,B,C-解析：图像边缘检测、纹理分析和目标检测是常见的缺陷检测方法，OCR和传感器融合不属于此类。三、判断题答案与解析1.×-解析：Transformer模型在图像分类任务中表现不如CNN，尤其是在小样本场景下。2.√-解析：高斯滤波通过加权平均去除高频噪声，适合遥感图像处理。3.√-解析：YOLOv8属于单阶段目标检测器，速度快但精度略低于双阶段检测器。4.×-解析：交叉熵损失函数适用于分类任务，MSE适用于回归任务。5.√-解析：U-Net模型通过跳跃连接实现高分辨率分割，常用于医学图像分割。6.√-解析：Retinex算法通过估计光照成分，提高夜间图像的亮度和清晰度。7.×-解析：CNN模型通过层次化特征提取，在小样本图像分类任务中表现优异。8.√-解析：图像几何校正属于图像增强技术，用于调整图像的空间位置和比例。9.√-解析：FaceNet模型通过度量学习提高人脸识别精度，常用于跨光照场景。10.√-解析：CLAHE通过局部对比度增强，避免直方图均衡化带来的过度平滑问题，适合医学CT图像增强。四、简答题答案与解析1.答案：CNN模型通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够自动学习图像的层次化特征，对图像的平移、旋转、缩放等变化具有鲁棒性，且计算效率高。-解析：CNN的核心优势在于其层次化特征提取能力，通过卷积层提取局部特征，池化层降低维度，全连接层进行分类，能够有效处理图像分类任务中的复杂特征。2.答案：图像增强技术可提高遥感图像的对比度和清晰度，帮助分析地表覆盖、城市扩张、环境变化等，广泛应用于农业、地质、城市规划等领域。-解析：遥感图像常受光照、大气等因素影响，图像增强技术（如对比度增强、去噪）可提高图像质量，为后续分析提供可靠数据。3.答案：目标检测算法可实时识别车辆、行人、交通标志等，为自动驾驶系统提供环境感知依据，确保行车安全。-解析：自动驾驶系统依赖目标检测算法进行环境感知，识别障碍物和交通标志，是实现安全驾驶的关键技术。4.答案：深度学习模型（如U-Net）能够自动学习病灶区域的特征，提高分割精度，减少人工标注工作量，广泛应用于肿瘤、病灶检测等领域。-解析：深度学习模型通过大量标注数据进行训练，能够自动学习病灶区域的特征，提高分割精度，减少人工标注成本。5.答案：图像去噪技术可提高工业产品的检测精度，减少因噪声导致的误判，广泛应用于电子元件、金属表面缺陷检测等领域。-解析：工业质检中，图像噪声可能导致缺陷检测误判，去噪技术可提高检测精度，确保产品质量。五、论述题答案与解析1.答案：近年来，深度学习模型在图像分类任务中呈现以下趋势：-模型结构优化：轻量化模型（如MobileNet）和高效Transformer（如ViT）提升推理速度和移动端部署能力。-多模态融合：结合图像、文本、传感器数据，提高分类精度。-自监督学习：通过无标签数据进行预训练，降低对标注数据的依赖。-可解释性增强：注意力机制和可视化技术帮助理解模型决策过程。-解析：深度学习模型在图像分类任务中不断发展，轻量化模型和高效Transformer提高推理速度，多模态融合增强特征表示，自监督学习降低标注成本，可解释性增强提高模型透明度。2.答案：图像处理技术在遥感图像分析中具有重要价值：-图像增强：提高图像对比度和清晰度，便于分析地表特征。-目标检测：识别建筑物、道路、水体等，支持城市规划。-变化检测：监测土地利用变化、生态环境动态。-三维重建：通过多视角图像生成地形模型，支持灾害评估。-解析：图像处理技术是遥感图像分析的基础，通过增强、目标检测、变化检测和三维重建等技术，能够有效支持农业、地质、城市规划等领域的研究。六、编程题答案与解析1.答案：pythonimportcv2读取图像img=cv2.imread('input.jpg')灰度化处理gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)显示图像cv2.imshow('GrayImage',gray_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()-解析：代码通过OpenCV读取图像，使用`cvtColor`函数将图像转换为灰度图像，并显示处理后的图像。2.答案：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.pool=nn.MaxPool2d(kerne