2026年计算机视觉技术试题集图像识别与处理技术要点

2026年计算机视觉技术试题集：图像识别与处理技术要点一、单选题（每题2分，共20题）1.在图像识别领域，以下哪种方法不属于深度学习框架？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.生成对抗网络（GAN）D.长短期记忆网络（LSTM）2.在图像增强中，以下哪种滤波器主要用于去除图像噪声？A.高斯滤波器B.中值滤波器C.边缘检测滤波器D.均值滤波器3.以下哪种图像分割方法属于基于阈值的分割技术？A.K-means聚类B.超像素分割C.Otsu算法D.活动轮廓模型4.在目标检测任务中，以下哪种模型属于单阶段检测器？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.R-CNND.SSD5.以下哪种图像特征提取方法属于传统方法？A.SIFT特征B.ResNet特征C.MobileNet特征D.VGG特征6.在图像配准中，以下哪种方法属于基于变换的配准技术？A.光流法B.相似性变换C.特征匹配D.模板匹配7.以下哪种图像压缩标准属于有损压缩？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF8.在人脸识别中，以下哪种算法属于特征提取算法？A.EigenfaceB.3D人脸重建C.人脸检测D.人脸验证9.以下哪种图像处理技术属于形态学处理？A.滤波B.腐蚀C.缩放D.旋转10.在自动驾驶领域，以下哪种图像处理技术用于车道线检测？A.传统边缘检测B.深度学习分割C.光流法D.图像配准二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于图像识别中的常见损失函数？A.交叉熵损失B.均方误差损失C.L1损失D.Dice损失2.在图像增强中，以下哪些方法属于对比度增强技术？A.直方图均衡化B.直方图规定化C.锐化滤波D.中值滤波3.以下哪些属于图像分割方法？A.基于阈值的分割B.基于区域的分割C.基于边缘的分割D.基于聚类的分割4.在目标检测任务中，以下哪些属于常见的数据增强技术？A.随机裁剪B.随机翻转C.随机旋转D.随机颜色抖动5.以下哪些属于传统图像特征提取方法？A.SIFT特征B.SURF特征C.HOG特征D.ResNet特征6.在图像配准中，以下哪些属于基于特征的配准方法？A.特征点匹配B.相似性变换C.光流法D.相关系数匹配7.以下哪些属于图像压缩标准？A.JPEGB.MPEGC.H.264D.AV18.在人脸识别中，以下哪些属于常见的人脸检测算法？A.Haar级联分类器B.MTCNNC.YOLO人脸检测D.Eigenface9.以下哪些属于形态学处理技术？A.腐蚀B.膨胀C.开运算D.闭运算10.在自动驾驶领域，以下哪些属于常见的图像处理应用？A.车道线检测B.交通标志识别C.人行横道线检测D.目标跟踪三、填空题（每题2分，共15题）1.在图像识别中，常用的损失函数包括______和______。2.图像增强的目的是提高图像的______和______。3.图像分割的目的是将图像划分为不同的______。4.目标检测的任务是识别图像中的______并定位其______。5.图像特征提取的目的是提取图像的______信息。6.图像配准的目的是将两幅或多幅图像对齐到______。7.图像压缩的目的是减少图像的______。8.人脸识别的步骤包括______、______和______。9.形态学处理的基本操作包括______和______。10.自动驾驶中常见的图像处理应用包括______和______。11.图像增强的方法包括______和______。12.图像分割的方法包括______和______。13.目标检测的模型包括______和______。14.图像配准的方法包括______和______。15.图像压缩的标准包括______和______。四、简答题（每题5分，共5题）1.简述卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用。2.简述图像增强的常用方法及其作用。3.简述图像分割的步骤及其应用场景。4.简述目标检测的流程及其关键技术。5.简述图像配准的步骤及其应用场景。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在图像识别中的优势及其挑战。2.论述图像处理技术在自动驾驶领域的应用及其发展趋势。答案与解析一、单选题1.B支持向量机（SVM）属于传统的机器学习方法，不属于深度学习框架。2.B中值滤波器主要用于去除图像噪声，特别是椒盐噪声。3.COtsu算法属于基于阈值的分割技术，通过自动确定最佳阈值进行图像分割。4.BYOLOv5属于单阶段检测器，直接输出检测框和类别，速度快。5.ASIFT特征属于传统方法，通过检测关键点和描述子进行特征提取。6.B相似性变换属于基于变换的配准技术，通过几何变换对齐图像。7.AJPEG属于有损压缩，通过丢弃部分图像信息来降低文件大小。8.AEigenface属于特征提取算法，通过主成分分析（PCA）提取人脸特征。9.B腐蚀属于形态学处理，用于去除图像中的小对象。10.B深度学习分割技术用于车道线检测，能够自动识别车道线并分割。二、多选题1.A、C交叉熵损失和L1损失属于图像识别中的常见损失函数。2.A、B直方图均衡化和直方图规定化属于对比度增强技术。3.A、B、C、D图像分割方法包括基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割和基于聚类的分割。4.A、B、C、D数据增强技术包括随机裁剪、随机翻转、随机旋转和随机颜色抖动。5.A、BSIFT特征和SURF特征属于传统图像特征提取方法。6.A、D特征点匹配和相关性系数匹配属于基于特征的配准方法。7.A、B、CJPEG、MPEG和H.264属于图像压缩标准。8.A、B、CHaar级联分类器、MTCNN和YOLO人脸检测属于常见的人脸检测算法。9.A、B、C、D腐蚀、膨胀、开运算和闭运算属于形态学处理技术。10.A、B、C车道线检测、交通标志识别和人行横道线检测属于自动驾驶中的常见图像处理应用。三、填空题1.交叉熵损失、L1损失2.可读性、对比度3.区域4.目标、区域5.特征6.同一坐标系7.数据量8.人脸检测、特征提取、身份验证9.腐蚀、膨胀10.车道线检测、交通标志识别11.对比度增强、亮度增强12.基于阈值的分割、基于区域的分割13.FasterR-CNN、YOLO14.基于变换的配准、基于特征的配准15.JPEG、MPEG四、简答题1.卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用CNN通过卷积层、池化层和全连接层自动提取图像特征，能够有效处理图像数据，广泛应用于图像分类、目标检测等任务。其优势在于能够学习层次化的特征表示，提高识别准确率。2.图像增强的常用方法及其作用图像增强的常用方法包括直方图均衡化、锐化滤波、对比度增强等。直方图均衡化通过调整图像灰度分布增强对比度；锐化滤波通过增强图像边缘和细节提高清晰度；对比度增强通过调整图像亮度范围提高可读性。3.图像分割的步骤及其应用场景图像分割的步骤包括预处理、特征提取、分割算法应用和后处理。应用场景包括医学图像分析、自动驾驶、遥感图像处理等。4.目标检测的流程及其关键技术目标检测的流程包括图像预处理、特征提取、目标候选框生成、候选框分类和后处理。关键技术包括卷积神经网络、区域提议网络（RPN）、非极大值抑制（NMS）等。5.图像配准的步骤及其应用场景图像配准的步骤包括特征提取、特征匹配、变换模型估计和图像变形。应用场景包括医学图像融合、遥感图像拼接、自动驾驶中的多传感器融合等。五、论述题1.深度学习在图像识别中的优势及其挑战深度学习在图像识别中的优势在于能够自动学习层次化的特征表示