2026年计算机视觉技术图像识别与处理算法题库

2026年计算机视觉技术：图像识别与处理算法题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在目标检测任务中，以下哪种算法通常在复杂场景下表现最优？A.R-CNNB.YOLOv5C.FasterR-CNND.SSD2.以下哪种图像增强方法适用于去除图像噪声？A.直方图均衡化B.中值滤波C.锐化D.腐蚀3.在语义分割中，以下哪种损失函数常用于处理类别不平衡问题？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.Dice损失D.L1损失4.以下哪种技术可用于提高图像的分辨率？A.图像压缩B.图像插值C.图像锐化D.图像去噪5.在人脸识别中，以下哪种特征提取方法基于深度学习？A.LBPB.HOGC.VGG-FaceD.SIFT6.以下哪种算法适用于图像边缘检测？A.K-means聚类B.Canny边缘检测C.K近邻分类D.主成分分析7.在自动驾驶中，以下哪种目标检测算法实时性最好？A.MaskR-CNNB.YOLOv8C.U-NetD.FasterR-CNN8.以下哪种图像处理方法可用于夜间图像增强？A.高斯模糊B.对比度增强C.形态学操作D.直方图均衡化9.在医学图像分割中，以下哪种模型常用于处理小样本问题？A.ResNetB.DenseNetC.U-NetD.Inception10.以下哪种技术可用于提高图像的对比度？A.图像滤波B.直方图均衡化C.图像二值化D.图像反色二、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.迭代反投影B.双三次插值C.深度学习去模糊D.高斯滤波2.在目标跟踪任务中，以下哪些方法可用于处理遮挡问题？A.Kalman滤波B.多目标跟踪（MOT）C.光流法D.RANSAC3.以下哪些损失函数适用于图像分割任务？A.交叉熵损失B.Dice损失C.均方误差（MSE）D.IoU损失4.以下哪些算法可用于图像特征提取？A.SIFTB.SURFC.LBPD.HOG5.在自动驾驶中，以下哪些目标检测算法常用于行人检测？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet6.以下哪些图像增强方法可用于提高图像的清晰度？A.锐化B.高斯模糊C.锐波lets变换D.中值滤波7.在人脸识别中，以下哪些技术可用于提高识别精度？A.数据增强B.对抗训练C.热力图可视化D.多尺度特征融合8.以下哪些算法可用于图像边缘检测？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny边缘检测D.K-means聚类9.在医学图像分割中，以下哪些模型常用于处理脑部MRI图像？A.U-NetB.V-NetC.ResNetD.DenseNet10.以下哪些技术可用于提高图像的对比度？A.直方图均衡化B.对比度拉伸C.直方图规定化D.高斯滤波三、简答题（每题5分，共6题）1.简述目标检测与语义分割的区别。2.简述图像去噪的常用方法及其原理。3.简述人脸识别中特征提取的重要性。4.简述自动驾驶中目标检测算法的性能要求。5.简述医学图像分割在临床应用中的意义。6.简述图像增强与图像压缩的区别。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际应用场景，论述深度学习在图像识别中的优势与挑战。2.结合自动驾驶领域，论述图像去噪与边缘检测算法的优化方向。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：YOLOv5在实时性和精度上平衡较好，适合复杂场景。2.B-解析：中值滤波能有效去除椒盐噪声。3.C-解析：Dice损失适用于小样本分割任务，如医学图像。4.B-解析：图像插值（如双三次插值）可用于提高分辨率。5.C-解析：VGG-Face基于深度学习，提取高维特征。6.B-解析：Canny边缘检测适用于平滑图像边缘检测。7.B-解析：YOLOv8速度快，适合实时检测。8.B-解析：对比度增强可改善夜间图像亮度。9.C-解析：U-Net专为小样本分割设计。10.B-解析：直方图均衡化可增强全局对比度。二、多选题答案与解析1.A,C-解析：迭代反投影和深度学习去模糊效果较好。2.A,B-解析：Kalman滤波和多目标跟踪可处理遮挡。3.B,D-解析：Dice损失和IoU损失适用于分割。4.A,B,C-解析：SIFT、SURF、LBP均为特征提取方法。5.A,C-解析：YOLOv5和FasterR-CNN常用于行人检测。6.A,C-解析：锐化和锐波lets变换可提高清晰度。7.A,B-解析：数据增强和对抗训练可提高精度。8.A,B,C-解析：Sobel、Prewitt和Canny边缘检测常用。9.A,B-解析：U-Net和V-Net适用于脑部MRI分割。10.A,B,C-解析：直方图均衡化、对比度拉伸和规定化可增强对比度。三、简答题答案与解析1.目标检测与语义分割的区别-目标检测：定位图像中的目标并分类（如YOLO、SSD）。-语义分割：将图像每个像素分类（如U-Net）。2.图像去噪的常用方法及其原理-中值滤波：用局部中值替代像素值，抗噪效果好。-小波变换：多尺度分解，去除噪声。3.人脸识别中特征提取的重要性-提取鲁棒特征可降低光照、姿态变化影响，提高识别精度。4.自动驾驶中目标检测算法的性能要求-实时性、高精度、抗干扰（如雨雾天气）。5.医学图像分割在临床应用中的意义-辅助医生病灶定位，提高诊断准确性。6.图像增强与图像压缩的区别-图像增强：改善图像质量（如对比度）。-图像压缩：减小数据量（如JPEG）。四、论述题答案与解析1.深度学习在图像识别中的优势与挑战-优势：自动特征提取、高精度（如医学图像分割）