2026年计算机视觉与图像处理竞赛试题

2026年计算机视觉与图像处理竞赛试题一、单选题（共5题，每题2分，共10分）1.在图像处理中，下列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.拉普拉斯滤波器2.在目标检测任务中，以下哪种算法通常用于非极大值抑制（NMS）后处理？A.K-means聚类B.RANSAC模型拟合C.遗传算法优化D.非极大值抑制3.在图像分割中，以下哪种方法属于监督学习方法？A.超像素分割B.基于深度学习的语义分割C.活动轮廓模型D.基于区域生长的方法4.在人脸识别中，以下哪种特征提取方法属于传统方法？A.特征点检测（如Dlib）B.基于深度学习的特征嵌入C.主成分分析（PCA）D.深度学习自编码器5.在三维重建中，以下哪种方法属于多视图几何技术？A.结构光三维重建B.激光雷达点云拼接C.双目立体视觉D.毫米波雷达成像二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.图像的_________表示图像的清晰程度，通常通过高斯模糊的σ参数控制。2.在YOLOv5目标检测算法中，_________模块用于特征提取和融合。3.图像配准中，常用的误差度量指标包括_________和互信息（MI）。4.在语义分割中，_________算法通过动态规划实现最优分割路径。5.深度学习模型中，_________层用于将二维特征图转换为三维体素表示。三、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述图像增强的直方图均衡化方法的原理及其优缺点。2.比较目标检测与实例分割的主要区别和常用算法。3.解释图像去模糊的基本思路，并说明盲去模糊的挑战。4.描述光流法的计算原理及其在视频分析中的应用场景。5.说明人脸检测与人脸识别的区别，并简述多任务学习在其中的作用。四、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.题目：编写Python代码，实现灰度图像的均值滤波和中值滤波，并比较两者的去噪效果。已知图像矩阵`img`和滤波器大小`k_size=3`，要求：-均值滤波：计算局部窗口内像素的平均值，替换中心像素；-中值滤波：计算局部窗口内像素的中位数，替换中心像素。-输出处理后的图像矩阵。2.题目：编写Python代码，实现基于OpenCV的简单目标检测。要求：-使用预训练的YOLOv5模型（假设模型文件`yolov5s.pt`已下载）；-加载一张测试图像`test.jpg`，检测图像中的行人（类别ID为0）；-输出检测框的坐标（格式：`[x_min,y_min,x_max,y_max]`）和置信度阈值（设为0.5）。五、论述题（共1题，20分）题目：结合实际应用场景（如自动驾驶、医学影像分析），论述图像处理技术在解决实际问题中的关键作用。要求：1.描述至少两种图像处理算法（如目标检测、图像分割）及其应用；2.分析当前技术面临的挑战（如光照变化、遮挡问题）；3.提出可能的改进方向（如多模态融合、自监督学习）。答案与解析一、单选题1.B-高斯滤波器通过加权平均去除噪声，适用于平滑图像。均值滤波器对噪声敏感，中值滤波器适用于椒盐噪声，拉普拉斯滤波器用于边缘检测。2.D-NMS是目标检测中常用的后处理步骤，用于去除冗余的检测框。其他选项与后处理无关。3.B-基于深度学习的语义分割（如U-Net）属于监督学习，其他选项为无监督或半监督方法。4.C-PCA是传统的人脸特征提取方法，其他选项为基于深度学习或特征点检测。5.C-双目立体视觉利用多视图几何原理计算三维深度，其他选项为主动式或结构化光技术。二、填空题1.锐度-高斯模糊的σ值越大，图像越模糊，锐度降低。2.Backbone-Backbone模块（如CSPDarknet）提取图像的多尺度特征。3.均方误差（MSE）-MSE和互信息是常用的图像配准误差度量。4.GraphCut-GraphCut算法通过最小割最大化流实现最优分割。5.Voxelization-Voxelization层将二维特征图转换为三维体素表示，常用于点云处理。三、简答题1.直方图均衡化原理与优缺点-原理：通过重新分布像素灰度级，使图像直方图均匀分布，增强对比度。-优点：全局增强，计算简单，改善整体视觉效果。-缺点：可能放大噪声，细节丢失（如平滑区域）。2.目标检测与实例分割-目标检测：输出边界框和类别标签（如YOLO）；-实例分割：输出每个实例的精确像素级标注（如MaskR-CNN）。-常用算法：目标检测（YOLOv5,SSD）；实例分割（MaskR-CNN,U-Net）。3.图像去模糊与盲去模糊-基本思路：利用退化模型（如运动模糊+噪声）恢复原始图像。-盲去模糊挑战：需要同时估计模糊核和图像，计算复杂且易陷入局部最优。4.光流法原理与应用-原理：通过计算像素运动矢量描述视频帧间变化。-应用：运动估计、目标跟踪、视频稳定。5.人脸检测与识别-区别：检测是定位人脸位置，识别是分类身份。-多任务学习作用：联合优化检测与识别，提高鲁棒性。四、编程题1.代码示例（Python+OpenCV）pythonimportcv2importnumpyasnpdefmean_filter(img,k_size=3):kernel=np.ones((k_size,k_size),np.float32)/(k_size2)filtered_img=cv2.filter2D(img,-1,kernel)returnfiltered_imgdefmedian_filter(img,k_size=3):filtered_img=cv2.medianBlur(img,k_size)returnfiltered_img示例调用img=cv2.imread('test.jpg',0)#灰度图mean_img=mean_filter(img)median_img=median_filter(img)cv2.imshow('Original',img)cv2.imshow('MeanFilter',mean_img)cv2.imshow('MedianFilter',median_img)cv2.waitKey(0)2.代码示例（Python+OpenCV+YOLOv5）pythonimportcv2importtorchmodel=torch.hub.load('ultralytics/yolov5','yolov5s')#加载模型img=cv2.imread('test.jpg')results=model(img,size=640)#推理results=results.xyxy[0]#获取检测结果forx1,y1,x2,y2,conf,clsinresults:ifint(cls)==0andconf>=0.5:#检测行人print(f'Box:[{int(x1)},{int(y1)},{int(x2)},{int(y2)}],Confidence:{conf:.2f}')五、论述题结合自动驾驶与医学影像分析1.图像处理技术应用-自动驾驶：目标检测（激光雷达/摄像头图像）用于车辆/行人识别；语义分割用于道路场景分类。-医学影像：图像增强（如MRI对比度提升）用于病灶检测；图像配准用于多模态融合（CT与MRI）。2.技术挑战-光照变化：阴影/反光影响检测精度；-遮挡问