2026年计算机视觉技术图像处理应用习题

2026年计算机视觉技术图像处理应用习题一、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.锐化滤波2.在目标检测中，YOLOv5模型相较于YOLOv3，主要改进在于？A.减少了检测框的数量B.提高了单阶段检测的精度C.引入了注意力机制D.降低了模型的计算复杂度3.以下哪种图像分割算法属于基于阈值的分割方法？A.K-means聚类B.区域生长法C.Otsu算法D.活动轮廓模型4.在自动驾驶领域，车道线检测通常采用哪种颜色空间？A.RGBB.HSVC.LabD.YCbCr5.以下哪种图像重建方法适用于稀疏采样数据？A.迭代重建B.直接插值C.压缩感知（CS）D.双线性插值6.在医学图像处理中，以下哪种滤波器常用于降噪？A.高斯滤波器B.中值滤波器C.Sinc滤波器D.以上都是7.深度学习中，图像分类任务常用的损失函数是？A.MSEB.HingeLossC.Cross-EntropyLossD.AdamLoss8.在图像配准中，以下哪种算法属于基于特征的配准方法？A.ICPB.ThinPlateSplineC.SIFTD.MutualInformation9.在遥感图像处理中，以下哪种方法常用于地物分类？A.K-means聚类B.支持向量机（SVM）C.神经网络D.以上都是10.在人脸识别中，以下哪种算法属于特征提取方法？A.EigenfacesB.LBPC.Gabor滤波器D.以上都是二、多选题（每题3分，共10题）1.图像增强的常用方法包括哪些？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.小波变换D.噪声抑制2.目标检测模型的评价指标有哪些？A.PrecisionB.RecallC.mAPD.IoU3.图像分割的常用方法包括哪些？A.基于阈值的分割B.基于区域的分割C.基于边缘的分割D.基于深度学习的分割4.自动驾驶中常用的图像处理技术有哪些？A.车道线检测B.交通标志识别C.目标跟踪D.光流估计5.医学图像处理中的常用技术包括哪些？A.降噪B.图像重建C.肿瘤检测D.3D重建6.深度学习在图像处理中的应用场景有哪些？A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.图像生成7.图像配准的常用算法有哪些？A.ICPB.ThinPlateSplineC.SIFTD.相关系数匹配8.遥感图像处理中的常用方法有哪些？A.地物分类B.影像融合C.变形校正D.目标检测9.人脸识别中的常用技术有哪些？A.人脸检测B.特征提取C.模板匹配D.活体检测10.图像质量评估的常用指标有哪些？A.PSNRB.SSIMC.LPIPSD.相关系数三、简答题（每题5分，共6题）1.简述图像增强的常用方法及其适用场景。2.简述目标检测与图像分割的区别与联系。3.简述自动驾驶中车道线检测的流程及关键步骤。4.简述医学图像处理中的降噪方法及其原理。5.简述深度学习在图像分类中的应用流程。6.简述图像配准的步骤及其在遥感图像处理中的作用。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际应用场景，论述图像增强技术的发展趋势及面临的挑战。2.结合自动驾驶领域，论述目标检测与跟踪技术的结合及其重要性。答案与解析一、单选题1.C-小波变换属于变换域增强技术，其他选项均为空间域增强技术。2.B-YOLOv5通过Anchor-Free机制提高了单阶段检测的精度。3.C-Otsu算法是基于阈值的分割方法，其他选项属于非阈值分割方法。4.B-HSV颜色空间在车道线检测中效果较好，尤其是V通道（亮度）能突出白色车道线。5.C-压缩感知适用于稀疏采样数据的重建，其他选项不适用于此类场景。6.D-高斯滤波器、中值滤波器和Sinc滤波器均用于降噪，具体选择取决于噪声类型。7.C-Cross-EntropyLoss是图像分类任务常用的损失函数。8.C-SIFT属于基于特征的配准方法，其他选项属于基于几何或强度的配准方法。9.D-K-means、SVM和神经网络均用于地物分类，具体选择取决于数据特点。10.D-Eigenfaces、LBP和Gabor滤波器均用于特征提取，具体选择取决于应用场景。二、多选题1.A、B、D-小波变换属于变换域增强方法，不适用于空间域增强。2.A、B、C、D-Precision、Recall、mAP和IoU均为目标检测的评价指标。3.A、B、C、D-以上均为图像分割的常用方法。4.A、B、C、D-以上均为自动驾驶中常用的图像处理技术。5.A、B、C、D-以上均为医学图像处理的常用技术。6.A、B、C、D-以上均为深度学习在图像处理中的应用场景。7.A、B、C-相关系数匹配不属于基于几何或特征的配准方法。8.A、B、C、D-以上均为遥感图像处理的常用方法。9.A、B、C、D-以上均为人脸识别中的常用技术。10.A、B、C-相关系数不属于图像质量评估的常用指标。三、简答题1.图像增强的常用方法及其适用场景-空间域增强方法：包括滤波（如高斯滤波、中值滤波）、锐化（如拉普拉斯算子）、直方图均衡化等。适用于去除噪声、增强边缘、改善对比度等场景。-变换域增强方法：包括傅里叶变换、小波变换等。适用于频域降噪、特征提取等场景。2.目标检测与图像分割的区别与联系-区别：目标检测输出检测框和类别，图像分割输出像素级标注。-联系：目标检测可先定位目标，再进行分割细化。3.自动驾驶中车道线检测的流程及关键步骤-流程：图像预处理（灰度化、滤波）、边缘检测（Canny算子）、霍夫变换提取直线、后处理（非极大值抑制、分组）。4.医学图像处理中的降噪方法及其原理-方法：高斯滤波、中值滤波、非局部均值（NL-Means）。-原理：利用局部或全局相似性平滑噪声。5.深度学习在图像分类中的应用流程-流程：数据预处理、模型选择（如ResNet）、训练（交叉熵损失）、评估（Accuracy、mAP）。6.图像配准的步骤及其在遥感图像处理中的作用-步骤：特征提取、特征匹配、变换模型估计、优化。-作用：消除多视角图像的几何差异，用于拼接、变化检测。四、论述题1.图像增强技术的发展趋势及面临的挑战-趋势：深度学习增强（如G