2026年计算机视觉与图像处理专业题目解析

2026年计算机视觉与图像处理专业题目解析一、单选题（每题2分，共10题）1.题目：在自动驾驶领域，用于检测道路边缘线的计算机视觉技术中，以下哪种算法对光照变化最不敏感？A.Canny边缘检测B.Sobel算子C.Laplace算子D.霍夫变换答案：D解析：霍夫变换通过参数空间检测直线或曲线，对光照变化不敏感，常用于道路边缘线检测。Canny和Sobel算子对光照变化敏感，Laplace算子对噪声敏感。2.题目：在医学图像处理中，用于增强病灶区域的对比度，以下哪种方法最适合？A.直方图均衡化B.直方图规定化C.高斯滤波D.锐化滤波答案：B解析：直方图规定化可以人为设定目标区域的对比度，增强病灶区域。直方图均衡化增强整体对比度，高斯滤波平滑图像，锐化滤波增强边缘。3.题目：在遥感图像处理中，用于去除大气散射噪声的方法是？A.中值滤波B.多光谱融合C.波段比值法D.大气校正答案：D解析：大气校正专门去除大气散射噪声，提高遥感图像质量。中值滤波用于去除椒盐噪声，多光谱融合增强信息，波段比值法用于地物分类。4.题目：在人脸识别系统中，用于提取特征点的技术是？A.SIFTB.HOGC.SURFD.Gabor滤波答案：A解析：SIFT（尺度不变特征变换）用于提取稳定特征点，适合人脸识别。HOG（方向梯度直方图）用于行人检测，SURF（加速稳健特征）类似SIFT，Gabor滤波用于纹理分析。5.题目：在工业质检中，用于检测表面微小缺陷的方法是？A.条形码识别B.光学字符识别（OCR）C.灰度共生矩阵（GLCM）D.超分辨率重建答案：C解析：GLCM通过纹理分析检测微小缺陷，适合工业质检。条形码识别用于商品编码，OCR用于文字识别，超分辨率重建提高分辨率。6.题目：在视频监控中，用于检测异常行为的算法是？A.YOLOv8B.RANSACC.K-means聚类D.Kalman滤波答案：A解析：YOLOv8（YouOnlyLookOnce）系列算法用于实时目标检测，适合视频异常行为检测。RANSAC用于模型拟合，K-means用于数据聚类，Kalman滤波用于状态估计。7.题目：在三维重建中，以下哪种方法不需要深度图作为输入？A.双目立体视觉B.深度相机C.光场相机D.结构光答案：C解析：光场相机通过光线传播方向记录信息，无需深度图。双目立体视觉、深度相机和结构光都需要深度图或类似信息。8.题目：在自动驾驶中，用于车道线分割的方法是？A.聚类分析B.色彩空间转换C.Canny边缘检测D.图像配准答案：C解析：Canny边缘检测用于提取车道线边缘。聚类分析用于数据分组，色彩空间转换用于增强颜色信息，图像配准用于对齐图像。9.题目：在医学影像中，用于减少噪声的方法是？A.仿射变换B.非局部均值滤波C.弹性变形D.形态学操作答案：B解析：非局部均值滤波通过局部邻域相似性去除噪声。仿射变换用于图像几何变换，弹性变形用于形变校正，形态学操作用于边缘提取。10.题目：在增强现实（AR）中，用于定位跟踪的方法是？A.SLAMB.条形码识别C.超分辨率重建D.图像索引答案：A解析：SLAM（同步定位与地图构建）用于实时定位和跟踪。条形码识别用于辅助定位，超分辨率重建提高图像质量，图像索引用于快速检索。二、多选题（每题3分，共5题）1.题目：在图像分割中，以下哪些方法属于监督学习算法？A.K-means聚类B.支持向量机（SVM）C.U-NetD.图割（GraphCut）答案：B,C解析：SVM和U-Net属于监督学习算法。K-means属于无监督聚类，图割属于基于能量的优化方法。2.题目：在遥感图像处理中，以下哪些技术可用于地物分类？A.随机森林B.光谱特征分析C.聚类分析D.纹理特征提取答案：A,B,D解析：随机森林、光谱特征分析和纹理特征提取都可用于地物分类。聚类分析属于数据分组。3.题目：在自动驾驶中，以下哪些传感器可用于环境感知？A.激光雷达（LiDAR）B.摄像头C.车联网（V2X）D.超声波传感器答案：A,B,D解析：LiDAR、摄像头和超声波传感器都用于环境感知。车联网（V2X）属于通信技术。4.题目：在医学图像处理中，以下哪些方法可用于病灶检测？A.主动学习B.超分辨率重建C.灰度共生矩阵（GLCM）D.深度学习答案：A,C,D解析：主动学习、GLCM和深度学习都可用于病灶检测。超分辨率重建主要用于图像增强。5.题目：在视频分析中，以下哪些技术可用于行为识别？A.时序卷积神经网络（TCN）B.光流法C.情感分析D.关键点检测答案：A,B,D解析：TCN、光流法和关键点检测都用于行为识别。情感分析属于文本或语音领域。三、简答题（每题5分，共5题）1.题目：简述Canny边缘检测算法的步骤及其在图像处理中的优势。答案：-步骤：1.高斯滤波：平滑图像，去除噪声。2.计算梯度：使用Sobel算子计算梯度幅值和方向。3.非极大值抑制：细化边缘。4.双阈值和边缘跟踪：确定边缘连接性。-优势：-对噪声鲁棒，边缘平滑连续。-可调整参数，适应不同场景。-广泛用于目标检测和分割。2.题目：简述YOLOv8算法在目标检测中的优势及其改进点。答案：-优势：-实时性高，单阶段检测，速度快。-精度高，通过Anchor-Free设计减少误差。-支持多尺度检测，适应不同分辨率。-改进点：-引入注意力机制，提升小目标检测能力。-优化网络结构，减少参数量。-支持半监督和自监督训练。3.题目：简述医学图像增强中直方图均衡化的原理及其局限性。答案：-原理：通过重新分布像素灰度级，均匀化图像直方图，增强对比度。-局限性：-对全局对比度增强效果好，但对局部细节提升有限。-可能放大噪声，不适合噪声严重图像。-无法保留原始图像的统计特性。4.题目：简述光场相机在三维重建中的应用及其优势。答案：-应用：通过记录光线传播方向和强度，实现无约束三维重建。-优势：-无需额外设备，一次拍摄多次使用。-支持动态场景捕捉，适合实时应用。-可用于AR/VR、自动驾驶等领域。5.题目：简述自动驾驶中传感器融合的必要性及其挑战。答案：-必要性：-单一传感器存在局限性（如LiDAR的天气依赖性，摄像头的光照依赖性）。-融合可提高感知精度和鲁棒性。-支持多模态决策，提升安全性。-挑战：-数据同步和配准问题。-信息冗余和融合算法设计。-实时性要求高，计算量大。四、论述题（每题10分，共2题）1.题目：论述深度学习在遥感图像处理中的应用及其发展趋势。答案：-应用：-图像分类：如土地覆盖分类、作物识别。-目标检测：如建筑物、飞机检测。-图像分割：如水系提取、道路分割。-隐私保护：如建筑物模糊化。-发展趋势：-多模态融合：结合雷达、光学数据。-小样本学习：减少标注成本。-自监督学习：利用无标签数据。-模型轻量化：适配边缘设备。2.题目：论述计算机视觉在智慧城市中的应用及其面临的挑战。答案：-应用：-交通管理：车牌识别、交通流量分