2026年计算机视觉专业试题集图像处理与模式识别技术

2026年计算机视觉专业试题集：图像处理与模式识别技术一、单选题（每题2分，共20题）1.在图像增强中，以下哪种方法不属于空间域增强技术？A.直方图均衡化B.中值滤波C.小波变换D.自适应直方图均衡化2.卷积神经网络（CNN）中，以下哪个层主要用于提取图像的局部特征？A.全连接层B.批归一化层C.卷积层D.池化层3.在目标检测任务中，YOLOv5相较于YOLOv4的主要改进是什么？A.提高了单阶段检测的精度B.减少了模型参数量C.增强了多尺度目标检测能力D.优化了非极大值抑制（NMS）算法4.以下哪种图像分割方法属于监督学习方法？A.K-means聚类B.活动轮廓模型C.支持向量机（SVM）D.超像素分割5.在特征提取中，SIFT算子的主要优势是什么？A.对旋转具有鲁棒性B.计算效率高C.不受光照变化影响D.以上都是6.在语义分割中，U-Net网络的结构特点是什么？A.采用空洞卷积B.具有跳跃连接C.使用注意力机制D.以上都是7.以下哪种损失函数常用于图像分割任务？A.交叉熵损失B.均方误差（MSE）损失C.Dice损失D.L1损失8.在人脸识别中，以下哪种技术属于特征降维方法？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.K近邻（KNN）D.卷积自编码器9.在图像配准中，以下哪种方法属于基于特征点的配准方法？A.光流法B.匹配滤波C.SIFT特征匹配D.相位一致性10.在深度学习模型训练中，以下哪种方法可以缓解过拟合问题？A.数据增强B.正则化C.学习率衰减D.以上都是二、多选题（每题3分，共10题）1.图像滤波的常用方法包括哪些？A.均值滤波B.高斯滤波C.中值滤波D.拉普拉斯滤波2.卷积神经网络（CNN）的典型结构包括哪些层？A.卷积层B.池化层C.批归一化层D.激活函数层3.在目标检测中，以下哪些技术属于单阶段检测器？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet4.图像分割的常用方法有哪些？A.超像素分割B.基于边缘的分割C.基于区域的分割D.语义分割5.在特征提取中，SIFT算子的主要特性包括哪些？A.对旋转具有鲁棒性B.具有尺度不变性C.对光照变化敏感D.计算效率高6.在语义分割中，以下哪些网络结构具有跳跃连接？A.U-NetB.DeepLabC.FCND.SegNet7.在图像配准中，以下哪些方法属于基于变换的配准方法？A.刚性变换B.柔性变换C.光流法D.匹配滤波8.在深度学习模型训练中，以下哪些方法可以提升模型的泛化能力？A.数据增强B.正则化C.早停法D.学习率衰减9.在人脸识别中，以下哪些技术属于特征降维方法？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.生成对抗网络（GAN）D.卷积自编码器10.在图像处理中，以下哪些方法属于图像增强技术？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.对比度调整D.边缘检测三、填空题（每空1分，共10题，共10分）1.图像增强的目的是提升图像的________或改善人的视觉效果。2.卷积神经网络（CNN）中，卷积层的作用是提取图像的________特征。3.在目标检测任务中，非极大值抑制（NMS）用于________重叠的检测框。4.图像分割的目的是将图像划分为若干个具有________特征的区域。5.SIFT算子的主要特性包括尺度不变性、旋转不变性和________不变性。6.在语义分割中，U-Net网络采用________连接来融合低层特征。7.在图像配准中，相似性度量常用的方法包括均方误差（MSE）和________。8.在深度学习模型训练中，过拟合的主要原因是模型参数量________。9.在人脸识别中，特征降维方法常用的有主成分分析（PCA）和________。10.图像增强的常用方法包括空间域增强和________增强两种。四、简答题（每题5分，共6题，共30分）1.简述图像增强的常用方法及其特点。2.卷积神经网络（CNN）的基本结构包括哪些部分？各部分的作用是什么？3.在目标检测任务中，单阶段检测器和双阶段检测器的主要区别是什么？4.图像分割的常用方法有哪些？简述其原理。5.SIFT算子的主要特性和应用场景是什么？6.在图像配准中，相似性度量的常用方法有哪些？简述其原理。五、论述题（每题10分，共2题，共20分）1.深入分析卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的优势及其局限性。2.结合实际应用场景，论述图像处理与模式识别技术在智能安防领域的应用价值。答案与解析一、单选题答案与解析1.C解析：小波变换属于变换域增强技术，而直方图均衡化、中值滤波和自适应直方图均衡化均属于空间域增强技术。2.C解析：卷积层是CNN的核心，用于提取图像的局部特征；全连接层用于整合特征；批归一化层用于加速训练；池化层用于降维。3.C解析：YOLOv5相较于YOLOv4的主要改进是增强了多尺度目标检测能力，通过Anchor-Free机制和Anchor-FreeHead实现。4.C解析：支持向量机（SVM）属于监督学习方法，而K-means聚类、活动轮廓模型和超像素分割均属于无监督或半监督方法。5.D解析：SIFT算子具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性，计算效率较高，但并非完全不受光照变化影响。6.B解析：U-Net网络采用跳跃连接来融合低层特征，提升分割精度，同时具有对称结构。7.C解析：Dice损失常用于图像分割任务，衡量预测与真实标签的重叠程度；交叉熵损失用于分类任务；MSE和L1损失用于回归任务。8.A解析：主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）均属于特征降维方法，KNN属于分类算法，卷积自编码器属于无监督降维。9.C解析：SIFT特征匹配属于基于特征点的配准方法，光流法属于基于运动场的配准方法，匹配滤波和相位一致性属于基于优化的配准方法。10.D解析：数据增强、正则化和学习率衰减均可以缓解过拟合问题，其中数据增强通过增加样本多样性提升泛化能力。二、多选题答案与解析1.A,B,C,D解析：均值滤波、高斯滤波、中值滤波和拉普拉斯滤波均属于图像滤波方法。2.A,B,C,D解析：卷积层、池化层、批归一化层和激活函数层均属于CNN的典型结构。3.A,B,D解析：YOLO、SSD和RetinaNet属于单阶段检测器，FasterR-CNN属于双阶段检测器。4.A,B,C,D解析：超像素分割、基于边缘的分割、基于区域的分割和语义分割均属于图像分割方法。5.A,B,D解析：SIFT算子具有旋转不变性、尺度不变性和计算效率高，但对光照变化敏感。6.A,B,C,D解析：U-Net、DeepLab、FCN和SegNet均采用跳跃连接来融合特征。7.A,B解析：刚性变换和柔性变换属于基于变换的配准方法，光流法和匹配滤波属于基于优化的配准方法。8.A,B,C,D解析：数据增强、正则化、早停法和学习率衰减均可以提升模型的泛化能力。9.A,B,D解析：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和卷积自编码器均属于特征降维方法，生成对抗网络（GAN）主要用于生成任务。10.A,B,C,D解析：直方图均衡化、锐化滤波、对比度调整和边缘检测均属于图像增强技术。三、填空题答案与解析1.可读性解析：图像增强的目的是提升图像的可读性或改善人的视觉效果。2.特征解析：卷积神经网络（CNN）中，卷积层的作用是提取图像的局部特征。3.消除解析：非极大值抑制（NMS）用于消除重叠的检测框。4.相似解析：图像分割的目的是将图像划分为若干个具有相似特征的区域。5.视角解析：SIFT算子的主要特性包括尺度不变性、旋转不变性和视角不变性。6.跳跃解析：在语义分割中，U-Net网络采用跳跃连接来融合低层特征。7.相关系数解析：在图像配准中，相似性度量常用的方法包括均方误差（MSE）和相关系数。8.过多解析：过拟合的主要原因是模型参数量过多，导致模型对训练数据过度拟合。9.线性判别分析（LDA）解析：在人脸识别中，特征降维方法常用的有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。10.变换域解析：图像增强的常用方法包括空间域增强和变换域增强两种。四、简答题答案与解析1.图像增强的常用方法及其特点-空间域增强：包括滤波（如均值滤波、高斯滤波）、直方图处理（如直方图均衡化、自适应直方图均衡化）等。特点是通过邻域操作或全局处理提升图像质量。-变换域增强：包括傅里叶变换、小波变换等，通过在变换域中处理再反变换提升图像质量。特点是可以利用频域或小波域的特性进行针对性增强。2.卷积神经网络（CNN）的基本结构及其作用-卷积层：提取图像的局部特征，通过卷积核学习特征表示。-池化层：降维和增强模型的鲁棒性，常用方法包括最大池化和平均池化。-批归一化层：加速训练并提升泛化能力，通过归一化激活值减少内部协变量偏移。-激活函数层：引入非线性，常用ReLU、LeakyReLU等。3.单阶段检测器和双阶段检测器的主要区别-单阶段检测器（如YOLO、SSD、RetinaNet）：直接输出检测框和类别，速度快，但精度略低。-双阶段检测器（如FasterR-CNN）：先生成候选框，再分类和回归，精度高，但速度慢。4.图像分割的常用方法及其原理-超像素分割：将图像划分为超像素，超像素内像素具有相似性。-基于边缘的分割：通过检测边缘将图像分割。-基于区域的分割：如区域生长法，根据区域间相似性合并。-语义分割：如U-Net、DeepLab，将每个像素分类。5.SIFT算子的主要特性和应用场景-主要特性：尺度不变性、旋转不变性、光照不变性，计算效率高。-应用场景：图像检索、物体识别、图像配准等。6.图像配准的相似性度量方法及其原理-均方误差（MSE）：计算两幅图像对应像素的差异平方和。-相关系数：衡量两幅图像的线性相关性。-基于优化的方法（如互信息）：通过最大化互信息来配准图像。五、论述题答案与解析1.卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的优势及其局限性-优势：-局部感知和参数重用：卷积层通过局部卷积核提取特征，减少参数量。-平移不变性：通过池化层实现平移不变性。-自动特征学习：无需人工设计特征，通过数据驱动学习。-局限性：-数据依