2026年计算机视觉与图像处理技术专业题库

2026年计算机视觉与图像处理技术专业题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在计算机视觉中，以下哪种方法通常用于解决光照变化对图像质量的影响？A.直方图均衡化B.高斯滤波C.SIFT特征提取D.光流法2.以下哪种算法在目标检测任务中具有较高的鲁棒性和准确性？A.K近邻（KNN）B.卷积神经网络（CNN）C.决策树D.神经网络3.在图像分割中，以下哪种方法属于基于阈值的分割技术？A.超像素分割B.区域生长法C.Otsu算法D.活动轮廓模型4.以下哪种技术常用于图像的几何变换？A.图像增强B.图像滤波C.形态学操作D.仿射变换5.在目标跟踪任务中，以下哪种算法常用于处理遮挡问题？A.光流法B.Kalman滤波C.基于外观的跟踪D.多目标跟踪（MOT）6.以下哪种方法常用于图像的压缩？A.图像增强B.图像滤波C.小波变换D.形态学操作7.在三维重建中，以下哪种方法常用于恢复物体的表面信息？A.结构光B.激光扫描C.深度学习D.摄影测量8.以下哪种技术常用于图像的边缘检测？A.Canny边缘检测B.K近邻（KNN）C.决策树D.神经网络9.在人脸识别中，以下哪种算法常用于特征提取？A.主成分分析（PCA）B.卷积神经网络（CNN）C.决策树D.K近邻（KNN）10.以下哪种技术常用于图像的语义分割？A.U-NetB.K近邻（KNN）C.决策树D.神经网络二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些方法常用于图像增强？A.直方图均衡化B.高斯滤波C.锐化滤波D.色彩校正2.以下哪些算法常用于目标检测？A.R-CNNB.YOLOC.FasterR-CNND.K近邻（KNN）3.以下哪些方法常用于图像分割？A.超像素分割B.区域生长法C.Otsu算法D.活动轮廓模型4.以下哪些技术常用于图像的几何变换？A.仿射变换B.透视变换C.形态学操作D.图像滤波5.以下哪些算法常用于目标跟踪？A.光流法B.Kalman滤波C.基于外观的跟踪D.多目标跟踪（MOT）6.以下哪些方法常用于图像的压缩？A.小波变换B.脉冲编码调制（PCM）C.色彩校正D.形态学操作7.以下哪些技术常用于三维重建？A.结构光B.激光扫描C.摄影测量D.深度学习8.以下哪些算法常用于图像的边缘检测？A.Canny边缘检测B.Sobel算子C.Prewitt算子D.K近邻（KNN）9.以下哪些技术常用于人脸识别？A.主成分分析（PCA）B.卷积神经网络（CNN）C.深度学习D.K近邻（KNN）10.以下哪些方法常用于图像的语义分割？A.U-NetB.DeepLabC.FCND.K近邻（KNN）三、判断题（每题1分，共10题）1.图像增强技术可以提高图像的视觉效果，但会降低图像的分辨率。（√）2.目标检测算法通常需要在实时性上做出权衡。（√）3.图像分割是将图像划分为多个区域的过程，常用于目标识别。（√）4.形态学操作常用于图像的边缘检测。（×）5.目标跟踪算法通常需要处理遮挡问题。（√）6.图像压缩技术可以提高存储效率，但会降低图像质量。（×）7.三维重建技术可以恢复物体的三维形状和表面信息。（√）8.边缘检测算法常用于图像的特征提取。（√）9.人脸识别技术常用于安全领域。（√）10.图像的语义分割可以将图像划分为不同的语义类别。（√）四、简答题（每题5分，共6题）1.简述图像增强的主要方法及其应用场景。2.简述目标检测的主要算法及其优缺点。3.简述图像分割的主要方法及其应用场景。4.简述图像的几何变换方法及其应用场景。5.简述目标跟踪的主要算法及其优缺点。6.简述图像压缩的主要方法及其应用场景。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在计算机视觉中的应用及其发展趋势。2.论述图像处理技术在智能交通系统中的应用及其面临的挑战。答案与解析一、单选题1.A解析：直方图均衡化通过调整图像的灰度级分布，可以有效改善图像的全局对比度，从而解决光照变化对图像质量的影响。2.B解析：卷积神经网络（CNN）在目标检测任务中具有较高的鲁棒性和准确性，能够自动学习图像的特征，并在大规模数据集上表现优异。3.C解析：Otsu算法是一种基于阈值的分割技术，通过自动确定最优阈值将图像分割为前景和背景。4.D解析：仿射变换是一种几何变换方法，可以保持图像的线性特征，常用于图像的平移、旋转、缩放等操作。5.C解析：基于外观的跟踪通过分析目标的颜色、纹理等外观特征，常用于处理遮挡问题。6.C解析：小波变换是一种常用的图像压缩技术，通过多分辨率分析，可以有效压缩图像数据，同时保持较高的图像质量。7.B解析：激光扫描通过发射激光并接收反射信号，可以高精度地恢复物体的表面信息。8.A解析：Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法，能够有效检测图像的边缘，并具有较好的鲁棒性。9.B解析：卷积神经网络（CNN）在人脸识别中常用于特征提取，能够自动学习人脸的深层特征。10.A解析：U-Net是一种常用的语义分割网络，能够有效分割图像中的不同语义类别。二、多选题1.A,C,D解析：直方图均衡化、锐化滤波和色彩校正都是常用的图像增强方法，可以提高图像的视觉效果。2.A,B,C解析：R-CNN、YOLO和FasterR-CNN都是常用的目标检测算法，具有较高的准确性和实时性。3.A,B,C,D解析：超像素分割、区域生长法、Otsu算法和活动轮廓模型都是常用的图像分割方法，可以用于不同的分割任务。4.A,B解析：仿射变换和透视变换都是常用的图像几何变换方法，可以用于图像的平移、旋转、缩放等操作。5.A,B,C,D解析：光流法、Kalman滤波、基于外观的跟踪和多目标跟踪（MOT）都是常用的目标跟踪算法，可以用于不同的跟踪任务。6.A解析：小波变换是常用的图像压缩技术，可以有效地压缩图像数据。7.A,B,C解析：结构光、激光扫描和摄影测量都是常用的三维重建技术，可以恢复物体的三维形状和表面信息。8.A,B,C解析：Canny边缘检测、Sobel算子和Prewitt算子都是常用的边缘检测算法，可以有效地检测图像的边缘。9.A,B,C解析：主成分分析（PCA）、卷积神经网络（CNN）和深度学习都是常用的人脸识别技术，可以用于不同的人脸识别任务。10.A,B,C解析：U-Net、DeepLab和FCN都是常用的语义分割网络，可以有效地分割图像中的不同语义类别。三、判断题1.√2.√3.√4.×5.√6.×7.√8.√9.√10.√四、简答题1.图像增强的主要方法及其应用场景：-直方图均衡化：通过调整图像的灰度级分布，提高图像的全局对比度，常用于医学图像增强。-锐化滤波：增强图像的边缘和细节，常用于图像的预处理。-色彩校正：调整图像的颜色，使其更接近真实场景，常用于摄影和视频处理。2.目标检测的主要算法及其优缺点：-R-CNN：基于候选框生成和分类，准确性高，但速度较慢。-YOLO：单阶段检测，速度快，但准确性稍低。-FasterR-CNN：两阶段检测，速度和准确性较好，但计算量较大。3.图像分割的主要方法及其应用场景：-超像素分割：将图像分割为超像素，常用于图像的预处理。-区域生长法：根据相似性准则将图像分割为多个区域，常用于医学图像分割。-Otsu算法：基于阈值的分割技术，常用于图像的二值化。-活动轮廓模型：通过能量最小化分割图像，常用于图像的轮廓提取。4.图像的几何变换方法及其应用场景：-仿射变换：保持图像的线性特征，常用于图像的平移、旋转、缩放等操作。-透视变换：改变图像的透视关系，常用于图像的校正。5.目标跟踪的主要算法及其优缺点：-光流法：通过分析图像的光流信息进行跟踪，对运动敏感，但易受遮挡影响。-Kalman滤波：基于状态空间模型进行跟踪，适用于线性系统，但无法处理非线性系统。-基于外观的跟踪：通过分析目标的外观特征进行跟踪，对遮挡具有较好的鲁棒性。-多目标跟踪（MOT）：同时跟踪多个目标，常用于视频监控。6.图像压缩的主要方法及其应用场景：-小波变换：通过多分辨率分析，可以有效压缩图像数据，常用于图像的传输和存储。-脉冲编码调制（PCM）：通过量化信号进行压缩，常用于音频和视频压缩。五、论述题1.深度学习在计算机视觉中的应用及其发展趋势：深度学习在计算机视觉中已经取得了显著的成果，广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等领域。例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中取得了突破性进展，而U-Net等网络在语义分割中表现优异。未来，深度学习在计算机视觉中的应用将更加广泛，包括三维重建、视频理解等。此外，轻量化网络和边缘计算的发展将推动深度学习在移动设备和嵌入式系统中的应用。2.图像处理技术在智能交通系统中的应用及其面临的挑战：图像处理技术在智能交通