2026年图像处理与计算机视觉笔试题

2026年图像处理与计算机视觉笔试题一、单选题（每题2分，共20题）说明：下列每题只有一个正确选项。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.以下哪种方法不属于图像增强技术？A.直方图均衡化B.锐化处理C.图像分割D.对比度调整3.在SIFT特征点检测中，关键点方向角的计算基于：A.Hessian矩阵B.主曲率C.梯度方向直方图（OrientedGradientHistogram）D.相似度变换4.以下哪种算法常用于目标检测任务？A.K-means聚类B.RANSAC模型剔除C.YOLO（YouOnlyLookOnce）D.KNN分类5.在深度学习中，用于图像分类的卷积神经网络（CNN）中，以下哪个层通常用于提取局部特征？A.全连接层B.批归一化层C.卷积层D.池化层6.以下哪种损失函数常用于目标检测任务？A.交叉熵损失B.均方误差损失C.感知损失D.多任务损失7.在图像配准中，以下哪种方法属于基于变换的配准？A.超像素分割B.相似性变换（平移、旋转、缩放）C.图割（GraphCut）D.光流法8.以下哪种技术常用于减少图像中的冗余信息？A.降采样B.图像融合C.图像重建D.图像编码9.在语义分割中，以下哪种模型结构常用于U-Net变体？A.ResNetB.VGGNetC.UNetD.Inception10.以下哪种方法不属于图像修复技术？A.基于差分分量的修复B.基于深度学习的修复C.基于图模型的修复D.图像超分辨率二、多选题（每题3分，共10题）说明：下列每题有多个正确选项。1.以下哪些属于图像去噪方法？A.中值滤波B.小波变换去噪C.非局部均值（NL-Means）D.深度学习去噪2.在目标检测中，以下哪些属于常用的特征提取方法？A.HOG（HistogramofOrientedGradients）B.HoG-SVM（HistogramofOrientedGradients-SupportVectorMachine）C.特征点检测（如SIFT）D.CNN特征提取3.以下哪些属于图像分割方法？A.超像素分割B.K-means聚类C.图割（GraphCut）D.语义分割4.在图像配准中，以下哪些属于相似性度量方法？A.相关性度量B.光度一致性C.几何一致性D.相位一致性5.以下哪些属于图像重建方法？A.反投影算法B.基于深度学习的重建C.迭代重建（如SIRT）D.多视图几何重建6.在图像增强中，以下哪些属于常用方法？A.直方图均衡化B.锐化处理C.对比度调整D.色彩校正7.在语义分割中，以下哪些属于常用的模型结构？A.U-NetB.DeepLabC.MaskR-CNND.ResNet8.在图像修复中，以下哪些属于常用方法？A.基于差分分量的修复B.基于深度学习的修复C.基于图模型的修复D.图像超分辨率9.在目标跟踪中，以下哪些属于常用方法？A.相关滤波（CorrelationFilter）B.卡尔曼滤波（KalmanFilter）C.基于深度学习的跟踪D.光流法10.在图像压缩中，以下哪些属于常用方法？A.DCT（DiscreteCosineTransform）B.小波变换C.脉冲编码调制（PCM）D.霍夫曼编码三、填空题（每空2分，共10空）说明：请将正确答案填写在横线上。1.图像增强的目的是__________________________，而图像复原的目的是__________________________。2.SIFT特征点具有__________________________和__________________________两个主要特性。3.在卷积神经网络中，__________________________层用于降低特征维度，__________________________层用于特征提取。4.图像配准的目的是使两幅图像的__________________________对齐。5.语义分割的目标是将图像中的每个像素分类到__________________________。6.图像修复的常用方法包括__________________________、__________________________和__________________________。7.目标检测的常用算法包括__________________________、__________________________和__________________________。8.图像增强的常用方法包括__________________________、__________________________和__________________________。9.图像压缩的常用方法包括__________________________、__________________________和__________________________。10.图像配准的常用相似性度量方法包括__________________________、__________________________和__________________________。四、简答题（每题5分，共6题）说明：请简要回答下列问题。1.简述图像滤波的基本原理及其在图像处理中的作用。2.简述SIFT特征点检测的步骤及其主要优势。3.简述卷积神经网络（CNN）的基本结构及其在图像分类中的应用。4.简述图像配准的主要步骤及其在遥感图像处理中的应用。5.简述语义分割与目标检测的区别及其常用模型。6.简述图像修复的基本原理及其在图像质量提升中的应用。五、论述题（每题10分，共2题）说明：请详细回答下列问题。1.结合实际应用场景，论述深度学习在图像处理中的优势及其发展趋势。2.结合具体方法，论述图像配准在多模态医学图像融合中的应用及其挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：高斯滤波器通过高斯函数加权平均邻域像素，能有效去除高斯噪声，而均值滤波器对椒盐噪声效果较差，中值滤波器适用于去除椒盐噪声，拉普拉斯滤波器用于边缘检测。2.C解析：图像分割属于图像分析技术，而增强技术包括滤波、对比度调整等。3.C解析：SIFT特征点检测通过计算梯度方向直方图（OrientedGradientHistogram）确定关键点方向角，Hessian矩阵用于检测关键点，主曲率用于描述关键点形状，相似度变换用于图像匹配。4.C解析：YOLO是一种高效的目标检测算法，K-means用于聚类，RANSAC用于模型剔除，KNN用于分类。5.C解析：卷积层通过卷积核提取图像局部特征，全连接层用于全局特征整合，批归一化层用于加速训练，池化层用于降维。6.D解析：多任务损失常用于目标检测，交叉熵损失用于分类，均方误差损失用于回归，感知损失用于风格迁移。7.B解析：基于变换的配准通过几何变换（平移、旋转、缩放）对齐图像，超像素分割用于图像分割，图割用于图像分割，光流法用于运动估计。8.A解析：降采样通过减少像素数量减少冗余信息，图像融合、图像重建、图像编码不属于此范畴。9.C解析：U-Net是一种常用的语义分割模型，ResNet、VGGNet主要用于分类，MaskR-CNN用于实例分割。10.D解析：图像超分辨率属于图像重建技术，而其他选项均属于图像修复方法。二、多选题答案与解析1.A,B,C,D解析：中值滤波、小波变换去噪、非局部均值、深度学习去噪均属于图像去噪方法。2.A,B,D解析：HOG、HoG-SVM、CNN特征提取均属于目标检测中的特征提取方法，特征点检测用于匹配而非检测。3.A,B,C解析：超像素分割、K-means聚类、图割均属于图像分割方法，语义分割属于分析技术。4.A,B,C解析：相关性度量、光度一致性、几何一致性均属于图像配准中的相似性度量方法，相位一致性较少用于配准。5.A,B,C,D解析：反投影算法、基于深度学习的重建、迭代重建、多视图几何重建均属于图像重建方法。6.A,B,C解析：直方图均衡化、锐化处理、对比度调整均属于图像增强方法，色彩校正属于颜色处理。7.A,B,C解析：U-Net、DeepLab、MaskR-CNN均属于语义分割模型，ResNet主要用于分类。8.A,B,C解析：基于差分分量的修复、基于深度学习的修复、基于图模型的修复均属于图像修复方法，图像超分辨率属于重建。9.A,B,C解析：相关滤波、卡尔曼滤波、基于深度学习的跟踪均属于目标跟踪方法，光流法用于运动估计。10.A,B,D解析：DCT、小波变换、霍夫曼编码均属于图像压缩方法，PCM属于模拟信号编码。三、填空题答案与解析1.提高图像视觉效果；恢复退化图像解析：增强侧重主观感受，复原侧重客观还原。2.不变性；描述性解析：SIFT特征点对尺度、旋转、光照变化具有不变性，且能描述关键点形状。3.池化；卷积解析：池化层降低特征维度，卷积层提取特征。4.时空域解析：图像配准需在空间域或时间域对齐。5.预定义类别解析：语义分割将像素分类到语义类别（如人、车）。6.基于差分分量的修复；基于深度学习的修复；基于图模型的修复解析：三种主流修复方法。7.YOLO；SSD（SingleShotMultiBoxDetector）；FasterR-CNN解析：三种主流目标检测算法。8.直方图均衡化；锐化处理；对比度调整解析：三种主流图像增强方法。9.DCT；小波变换；霍夫曼编码解析：三种主流图像压缩方法。10.相关性度量；光度一致性；几何一致性解析：三种主流图像配准相似性度量方法。四、简答题答案与解析1.图像滤波的基本原理及其在图像处理中的作用解析：图像滤波通过邻域像素加权平均或非线性操作平滑图像，去除噪声或增强边缘。作用包括去噪、平滑、边缘检测等。2.SIFT特征点检测的步骤及其主要优势解析：步骤：①计算梯度；②确定关键点；③计算方向角；④生成关键点描述子。优势：旋转、尺度、光照不变性。3.卷积神经网络（CNN）的基本结构及其在图像分类中的应用解析：结构：卷积层、池化层、全连接层。应用：通过层次化特征提取实现图像分类。4.图像配准的主要步骤及其在遥感图像处理中的应用解析：步骤：①特征提取；②相似性度量；③变换参数估计；④图像变形。应用：多源遥感图像融合。5.语义分割与目标检测的区别及其常用模型解析：区别：语义分割分类像素，目标检测定位目标。模型：语义分割（U-Net、DeepLab），目标检测（YOLO、SSD）。