2026年计算机视觉与图像处理技术实践题库

2026年计算机视觉与图像处理技术实践题库一、选择题（每题2分，共10题）说明：本题型主要考察基础概念与行业应用知识。1.在自动驾驶场景中，用于检测行人、车辆等目标的常用深度学习方法是？A.CNN（卷积神经网络）B.RNN（循环神经网络）C.LSTM（长短期记忆网络）D.GAN（生成对抗网络）2.以下哪种图像增强技术适用于夜间低光照场景的图像质量提升？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.背光补偿D.色彩空间转换3.在医疗影像分析中，用于病灶边缘检测的算子是？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Roberts算子4.哪种图像分割方法适用于将图像划分为具有相似纹理的区域？A.K-means聚类B.基于边缘的分割C.活动轮廓模型D.神经网络分割（U-Net）5.在遥感图像处理中，用于去除大气干扰的技术是？A.高斯模糊B.多光谱融合C.图像去噪D.光谱校正二、填空题（每空1分，共5题）说明：本题型考察基础术语与算法原理。6.图像金字塔的构建方法包括_空间降采样_和_分层构建_两种。7.在目标检测中，YOLO算法的核心思想是_单阶段检测_，通过_网格划分_实现实时性。8.图像配准中，常用的相似性度量指标有_归一化互相关（NCC）_和_均方误差（MSE）_。9.深度学习中，用于图像分类的预训练模型通常采用_ImageNet_数据集。10.在三维重建中，多视图几何的基本原理是利用_光流法_和_立体视觉_进行点云生成。三、简答题（每题5分，共4题）说明：本题型考察算法原理与实际应用场景。11.简述图像去噪的常用方法及其适用场景。12.解释语义分割与实例分割的区别，并举例说明各自的典型应用。13.描述自动驾驶中车道线检测的流程，包括预处理和后处理步骤。14.分析遥感图像中土地覆盖分类的挑战，并提出解决方案。四、编程题（每题15分，共2题）说明：本题型考察编程实现能力，要求使用Python或C++语言。15.编写程序实现以下功能：-对输入的灰度图像进行Sobel边缘检测，并绘制处理结果。-要求：使用OpenCV库，输出边缘二值化图像。16.实现一个基于OpenCV的图像拼接程序：-输入两张水平拼接的图像，要求使用SIFT特征点匹配进行拼接。-输出拼接后的全景图，并标注关键步骤。答案与解析一、选择题答案1.A（CNN在目标检测中应用广泛，如YOLO、FasterR-CNN等）2.C（背光补偿适用于校正光照不均场景）3.C（Canny算子结合多阈值检测，适用于医学影像边缘提取）4.A（K-means聚类基于颜色/纹理相似性，适用于场景分割）5.B（多光谱融合可去除大气干扰，提高分辨率）二、填空题解析6.空间降采样（降低分辨率）、分层构建（逐步细化）7.单阶段检测（无需生成候选框）、网格划分（并行处理）8.NCC（归一化互相关，鲁棒性高）、MSE（均方误差，计算简单）9.ImageNet（大规模图像分类基准）10.光流法（运动估计）、立体视觉（多视角几何）三、简答题答案11.图像去噪方法：-均值滤波（简单但易模糊）、中值滤波（抗椒盐噪声）、小波去噪（多尺度处理）、非局部均值（NL-Means，保留细节）。-适用场景：医学影像（保留病灶边缘）、遥感图像（增强地物特征）。12.语义分割vs实例分割：-语义分割：分类每个像素（如道路、建筑），不区分实例（所有汽车为“车辆”类）。-实例分割：区分同一类别的不同对象（如汽车1、汽车2）。-应用：语义分割用于自动驾驶场景（车道分割），实例分割用于视频分析（多车跟踪）。13.车道线检测流程：-预处理：灰度化→高斯滤波→Canny边缘检测。-后处理：霍夫变换检测直线→非极大值抑制优化。-挑战：光照变化、遮挡、曲率大。14.遥感图像分类挑战与方案：-挑战：混合像元、光谱相似性低。-方案：多时相数据融合（提高稳定性）、深度学习语义分割（如U-Net）。四、编程题参考代码（Python+OpenCV）15.Sobel边缘检测代码：pythonimportcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('input.jpg',0)sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)sobely=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)sobel=np.sqrt(sobelx2+sobely2)cv2.imshow('Edges',np.uint8(sobel))cv2.waitKey(0)16.图像拼接代码（SIFT匹配）：pythonimportcv2img1=cv2.imread('img1.jpg')img2=cv2.imread('img2.jpg')sift=cv2.SIFT_create()kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None)matcher=cv2.BFMatcher()matches=matcher.knnMatch(des1,des2,k=2)good_matches=[mform,ninmatchesifm.distance<0.75]src_pts=np.float32([kp1[m.queryIdx].ptformingood_matches]).reshape(-1,1,2)dst_pts=np.float32([kp2[m.trainIdx].ptformingood_matches]).reshape(-1,1,2)H,_=cv2.findHomography(src_pts,dst_pts,cv2.RANSAC,