2026年计算机视觉技术图像识别与处理技术专业题库

2026年计算机视觉技术：图像识别与处理技术专业题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在图像识别领域，以下哪种算法通常用于处理小样本学习问题？（）A.支持向量机（SVM）B.卷积神经网络（CNN）C.随机森林（RandomForest）D.聚类算法（K-means）答案：B解析：CNN在小样本学习中表现出色，可通过迁移学习或数据增强提升性能，适合处理图像识别中的小样本问题。2.以下哪种技术可以有效减少图像中的噪声干扰？（）A.图像增强B.图像滤波C.图像压缩D.图像分割答案：B解析：图像滤波（如中值滤波、高斯滤波）能去除噪声，保留图像细节，常用于预处理阶段。3.在目标检测任务中，YOLOv5相较于FasterR-CNN的主要优势是什么？（）A.更高的精度B.更快的速度C.更低的内存占用D.更强的可解释性答案：B解析：YOLOv5采用单阶段检测框架，速度更快，适合实时目标检测，而FasterR-CNN为两阶段检测，精度更高但速度较慢。4.以下哪种方法常用于图像超分辨率？（）A.图像压缩B.图像去噪C.深度学习超分辨率（ESPCN）D.图像边缘检测答案：C解析：深度学习超分辨率技术（如ESPCN、SRGAN）能将低分辨率图像恢复为高分辨率，效果优于传统方法。5.在自动驾驶领域，以下哪种传感器常用于车道线检测？（）A.激光雷达（LiDAR）B.摄像头（Camera）C.毫米波雷达（Radar）D.超声波传感器答案：B解析：摄像头成本较低且信息丰富，常用于车道线检测，配合深度学习算法实现高精度识别。6.在图像分类任务中，以下哪种损失函数常用于处理类别不平衡问题？（）A.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）B.FocalLossC.HingeLossD.L2正则化答案：B解析：FocalLoss通过降低易分类样本的权重，提升对难分类样本的关注，适合处理类别不平衡问题。7.以下哪种技术常用于图像配准？（）A.SIFTB.图像压缩C.图像增强D.图像分割答案：A解析：SIFT（尺度不变特征变换）通过提取关键点及描述子，实现图像配准，广泛应用于医学影像等领域。8.在人脸识别系统中，以下哪种方法常用于活体检测？（）A.光学字符识别（OCR）B.眼动追踪C.图像压缩D.图像滤波答案：B解析：眼动追踪可检测人脸的动态特征，防止深度伪造攻击，提升活体检测效果。9.在图像边缘检测中，以下哪种算子对噪声更敏感？（）A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Roberts算子答案：D解析：Roberts算子计算简单但噪声敏感，适合边缘检测但效果不如Canny算子。10.在遥感图像处理中，以下哪种方法常用于土地覆盖分类？（）A.图像去噪B.图像分割C.目标检测D.图像增强答案：B解析：图像分割技术（如U-Net、FCN）可将遥感图像划分为不同类别（如农田、森林），适用于土地覆盖分类。二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术可用于图像去模糊？（）A.基于深度学习的方法B.基于频域的方法C.运动恢复结构（MotionEstimation）D.图像增强答案：A、B、C解析：图像去模糊可通过深度学习（如SRCNN）、频域滤波或运动恢复结构实现，图像增强不直接相关。2.在自动驾驶领域，以下哪些传感器常用于环境感知？（）A.摄像头B.激光雷达C.GPSD.毫米波雷达答案：A、B、D解析：摄像头、激光雷达和毫米波雷达均用于环境感知，GPS主要用于定位而非感知。3.以下哪些方法可用于图像分割？（）A.K-means聚类B.U-NetC.图像边缘检测D.聚类算法答案：B、C解析：U-Net和基于边缘检测的方法（如Canny算子）常用于图像分割，K-means和聚类算法不直接用于分割。4.在目标检测中，以下哪些技术属于单阶段检测器？（）A.YOLOB.FasterR-CNNC.SSDD.R-CNN答案：A、C解析：YOLO和SSD属于单阶段检测器，速度快；FasterR-CNN和R-CNN属于两阶段检测器，精度更高。5.以下哪些方法可用于图像超分辨率？（）A.双三次插值B.深度学习超分辨率C.最大池化D.图像去噪答案：A、B解析：双三次插值和深度学习超分辨率是常用方法；最大池化和图像去噪不直接用于超分辨率。6.在人脸识别系统中，以下哪些技术可用于特征提取？（）A.主成分分析（PCA）B.深度学习特征提取（如VGGFace）C.光学字符识别（OCR）D.LBP特征答案：A、B、D解析：PCA、深度学习特征提取和LBP特征常用于人脸特征提取，OCR不相关。7.在遥感图像处理中，以下哪些方法可用于地物分类？（）A.支持向量机（SVM）B.图像分割C.目标检测D.随机森林答案：A、B、D解析：SVM、图像分割和随机森林常用于地物分类，目标检测不直接相关。8.在图像增强中，以下哪些方法可用于对比度提升？（）A.直方图均衡化B.直方图规定化C.锐化滤波D.图像去噪答案：A、B、C解析：直方图均衡化和规定化、锐化滤波可提升对比度，图像去噪不直接相关。9.在目标跟踪中，以下哪些技术可用于处理遮挡问题？（）A.多目标跟踪（MHT）B.基于深度学习的跟踪C.卡尔曼滤波D.光流法答案：A、B解析：MHT和基于深度学习的跟踪可处理遮挡问题，卡尔曼滤波和光流法主要用于运动估计。10.在医学影像处理中，以下哪些方法可用于病灶检测？（）A.图像分割B.目标检测C.图像增强D.机器学习分类答案：A、B、D解析：图像分割、目标检测和机器学习分类常用于病灶检测，图像增强辅助但不直接用于检测。三、判断题（每题2分，共10题）1.YOLOv5算法比FasterR-CNN更适用于实时目标检测。（正确）2.图像去噪和图像增强是同一概念。（错误）3.深度学习超分辨率技术可以完全消除图像噪声。（错误）4.K-means聚类可用于图像分割。（正确）5.摄像头在自动驾驶中比激光雷达更精确。（错误）6.图像边缘检测和图像分割是同一概念。（错误）7.FocalLoss适用于处理类别不平衡问题。（正确）8.图像配准和图像增强是同一概念。（错误）9.深度伪造技术可以绕过活体检测。（正确）10.图像压缩和图像增强是同一概念。（错误）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述图像增强的常用方法及其应用场景。答案：图像增强方法包括：-直方图均衡化：提升对比度，适用于医学影像增强。-锐化滤波：增强边缘，适用于遥感图像分析。-对比度拉伸：调整亮度范围，适用于监控视频增强。-小波变换：多尺度分析，适用于医学影像降噪。2.简述目标检测与目标跟踪的区别及其应用场景。答案：目标检测定位图像中的目标，目标跟踪在连续帧中维持目标状态，应用场景：-目标检测：自动驾驶车道线检测；-目标跟踪：视频监控中行人追踪。3.简述图像配准的常用方法及其应用场景。答案：常用方法包括：-SIFT：尺度不变特征变换，适用于医学影像配准；-ICP：迭代最近点算法，适用于点云配准；-光流法：适用于视频序列配准。4.简述人脸识别系统中活体检测的常用方法。答案：活体检测方法包括：-眼动追踪：检测眼球运动；-声音检测：验证声音特征；-3D纹理分析：检测皮肤深度信息。5.简述遥感图像处理中土地覆盖分类的常用方法。答案：常用方法包括：-基于光谱特征分类（如SVM）；-基于深度学习的语义分割（如U-Net）；-随机森林分类，适用于大范围土地覆盖。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在图像处理中的优势及其局限性。答案：优势：-强泛化能力：通过大量数据学习，适用于复杂场景（如目标检测、分割）；-自动特征提取：无需人工设计特征，效果优于传统方法；-可扩展性：可通过迁移学习快速适应新任务。局限性：-数据依赖性强：需要大量标注数据；-可解释性差：模型决策过程难以理解；-计算资源需求高：训练和推理需高性能硬件。2.论述