2026年机器视觉与图像处理技术题库

2026年机器视觉与图像处理技术题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在工业自动化质检中，用于检测产品表面微小缺陷的机器视觉系统，最常采用的图像处理算法是？A.锐化滤波B.边缘检测C.中值滤波D.直方图均衡化2.以下哪种图像增强方法适用于改善低对比度图像的视觉效果？A.高斯滤波B.对数变换C.Sobel算子D.形态学处理3.在人脸识别系统中，用于提取关键特征点的算法是？A.K-means聚类B.主成分分析（PCA）C.Canny边缘检测D.光流法4.深度学习在图像分类任务中，通常使用的网络结构是？A.LSTMB.CNNC.RNND.GAN5.在自动驾驶领域，用于车道线检测的图像处理技术是？A.直方图反投影B.Hough变换C.K近邻算法D.支持向量机6.医学影像处理中，用于消除噪声并保留细节的算法是？A.最大最小滤波B.腐蚀操作C.小波变换D.直方图规定化7.在遥感图像处理中，用于分割地物的算法是？A.超像素分割B.Dijkstra算法C.贪心算法D.Bellman-Ford算法8.用于测量物体尺寸的机器视觉系统，通常需要精确的？A.相位展开B.几何校正C.相似变换D.图像配准9.在视频监控中，用于检测异常行为的算法是？A.光流法B.Kalman滤波C.A算法D.Floyd-Warshall算法10.用于优化图像压缩效率的无损压缩算法是？A.哈夫曼编码B.贪心策略C.模糊逻辑D.神经网络二、多选题（每题3分，共10题）1.在工业机器人视觉引导中，常用的图像处理技术包括哪些？A.亚像素定位B.图像配准C.直方图均衡化D.三维重建2.医学影像增强的常用方法有哪些？A.锐化滤波B.对数变换C.中值滤波D.边缘检测3.深度学习在图像分割中的应用包括哪些？A.U-NetB.VGG16C.FCND.GAN4.自动驾驶中的视觉传感器数据处理包括哪些？A.图像去畸变B.光照补偿C.多尺度特征提取D.目标跟踪5.遥感图像处理中，常用的地物分类方法有哪些？A.最大似然分类B.聚类分析C.支持向量机D.感兴趣区域（ROI）提取6.机器视觉在农业中的应用包括哪些？A.作物病虫害检测B.作物成熟度评估C.图像分割D.三维重建7.视频分析中的常用算法包括哪些？A.光流法B.运动目标检测C.背景减除D.行为识别8.图像压缩的常用技术有哪些？A.DCT变换B.小波变换C.霍夫曼编码D.矢量量化9.医学影像三维重建的常用方法有哪些？A.体素切片法B.多视图几何C.点云重建D.立体匹配10.工业质检中，用于缺陷检测的图像处理技术包括哪些？A.边缘检测B.形态学处理C.颜色分割D.特征提取三、判断题（每题1分，共10题）1.图像分辨率越高，图像质量一定越好。（×）2.图像滤波只能用于降噪，不能用于增强。（×）3.深度学习模型需要大量标注数据进行训练。（√）4.光流法可以用于视频中的目标跟踪。（√）5.遥感图像处理中，地物分类通常使用监督学习方法。（√）6.医学影像增强会导致信息丢失。（×）7.机器视觉系统不需要考虑光照变化的影响。（×）8.图像压缩可以提高传输效率，但会降低图像质量。（×）9.三维重建需要多个视角的图像。（√）10.自动驾驶中的车道线检测不需要考虑光照变化。（×）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述机器视觉系统在工业质检中的应用流程。2.解释什么是图像增强，并列举三种常见的图像增强方法。3.描述深度学习在图像分类中的基本原理。4.说明自动驾驶中视觉传感器数据处理的步骤。5.阐述遥感图像处理中地物分类的方法和流程。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际应用，分析机器视觉技术在农业领域的应用前景和挑战。2.比较传统图像处理方法和深度学习方法在图像分割中的应用差异，并说明各自的优势和局限性。答案与解析一、单选题1.B边缘检测适用于检测产品表面的微小缺陷，因为缺陷通常表现为边缘特征。2.B对数变换可以增强低对比度图像，通过非线性变换扩展图像的动态范围。3.BPCA用于提取人脸识别系统中的关键特征点，通过降维保留主要信息。4.BCNN是深度学习中最常用的图像分类网络结构，能够自动提取图像特征。5.BHough变换适用于检测图像中的直线，常用于车道线检测。6.C小波变换可以在消除噪声的同时保留图像细节，适用于医学影像处理。7.A超像素分割可以有效地分割遥感图像中的地物，提高分类精度。8.B几何校正可以确保测量结果不受图像畸变的影响，提高测量精度。9.A光流法可以检测视频中的运动目标，用于异常行为检测。10.A哈夫曼编码是一种无损压缩算法，可以提高图像压缩效率。二、多选题1.A、B、D亚像素定位、图像配准和三维重建是机器人视觉引导中的关键技术。2.A、B、D锐化滤波、对数变换和边缘检测都是常见的医学影像增强方法。3.A、CU-Net和FCN是常用的图像分割网络结构，适用于医学影像分割。4.A、B、C图像去畸变、光照补偿和多尺度特征提取是自动驾驶中视觉传感器数据处理的关键步骤。5.A、B、C最大似然分类、聚类分析和支持向量机是遥感图像分类的常用方法。6.A、B、C作物病虫害检测、作物成熟度评估和图像分割是机器视觉在农业中的主要应用。7.A、B、C光流法、运动目标检测和背景减除是视频分析中的常用算法。8.A、B、CDCT变换、小波变换和霍夫曼编码是常见的图像压缩技术。9.A、B、C体素切片法、多视图几何和点云重建是医学影像三维重建的常用方法。10.A、B、C边缘检测、形态学处理和颜色分割是工业质检中缺陷检测的常用技术。三、判断题1.×图像分辨率越高，不一定代表图像质量更好，还取决于传感器质量和处理方法。2.×图像滤波既可以用于降噪，也可以用于增强，如锐化滤波。3.√深度学习模型需要大量标注数据进行训练，以提高泛化能力。4.√光流法可以检测视频中的运动目标，用于目标跟踪。5.√遥感图像分类通常使用监督学习方法，需要标注数据。6.×医学影像增强不会导致信息丢失，但可能引入伪影。7.×机器视觉系统需要考虑光照变化的影响，通常需要光照补偿。8.×图像压缩可以提高传输效率，同时保持图像质量（无损压缩）。9.√三维重建需要多个视角的图像来重建三维结构。10.×自动驾驶中的车道线检测需要考虑光照变化的影响，通常使用光照补偿。四、简答题1.机器视觉系统在工业质检中的应用流程：-图像采集：使用工业相机采集产品图像。-图像预处理：进行去噪、增强、校正等操作。-特征提取：提取产品表面的关键特征。-图像分类：将特征分类，判断是否合格。-结果输出：输出检测结果，如合格/不合格。2.图像增强方法：-锐化滤波：增强图像边缘，突出细节。-对数变换：扩展低对比度图像的动态范围。-中值滤波：消除图像噪声，保留细节。3.深度学习在图像分类中的基本原理：-使用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征。-通过多层卷积和池化操作降低数据维度。-使用全连接层进行分类，输出分类结果。4.自动驾驶中视觉传感器数据处理的步骤：-图像采集：使用摄像头采集道路图像。-图像预处理：进行去畸变、光照补偿等操作。-特征提取：提取道路、车辆、行人等特征。-目标检测：识别和分类道路上的物体。-路线规划：根据检测结果进行路径规划。5.遥感图像处理中地物分类的方法和流程：-图像预处理：进行辐射校正、几何校正等操作。-特征提取：提取地物的光谱和纹理特征。-分类方法：使用最大似然分类、支持向量机等方法进行分类。-结果验证：对分类结果进行验证和优化。五、论述题1.机器视觉技术在农业领域的应用前景和挑战：-应用前景：作物病虫害检测、成熟度评估、自动化种植等。-挑战：光照变化