计算机视觉与图像处理2026年试题

计算机视觉与图像处理2026年试题考试时长：120分钟满分：100分一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像去噪？（）A.中值滤波B.SVD分解C.主成分分析D.K-means聚类2.以下哪个不是常见的图像增强技术？（）A.直方图均衡化B.锐化滤波C.色彩空间转换D.图像压缩3.在目标检测任务中，YOLOv5模型主要采用哪种损失函数？（）A.MSE损失B.Cross-Entropy损失C.CIoU损失D.L1损失4.以下哪种算法不属于传统图像分割方法？（）A.K-means聚类B.区域生长法C.基于边缘的分割D.U-Net网络5.在特征提取中，SIFT算子主要关注图像的哪种特征？（）A.色彩特征B.纹理特征C.关键点位置D.尺度不变性6.以下哪种技术常用于图像超分辨率？（）A.卷积神经网络B.传统插值算法C.模糊逻辑控制D.贝叶斯估计7.在语义分割中，以下哪种模型结构常用于实现端到端训练？（）A.R-CNNB.MaskR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO8.以下哪种方法不属于图像配准技术？（）A.ICP算法B.光流法C.RANSACD.GAN生成9.在人脸识别中，以下哪种特征提取方法常用于LBP算子？（）A.主成分分析B.线性判别分析C.LocalBinaryPatternsD.神经网络嵌入10.以下哪种技术不属于三维重建范畴？（）A.多视图几何B.深度学习C.光线追踪D.结构光二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.图像的分辨率通常用________和________两个维度表示。2.在图像滤波中，________滤波器适用于去除周期性噪声。3.目标检测模型中的________层负责提取特征。4.语义分割任务的目标是将图像中的每个像素分类到________类别。5.SIFT算子通过________和________两个步骤实现特征描述。6.图像超分辨率技术旨在提升图像的________和________。7.语义分割中，________网络常用于实现像素级分类。8.图像配准的目的是使两幅图像的________对齐。9.人脸识别中，________算子用于提取局部纹理特征。10.三维重建技术通过________和________重建物体的三维结构。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.图像的灰度值范围通常在0到255之间。（）2.中值滤波可以有效去除椒盐噪声。（）3.YOLOv5模型采用双阶段检测策略。（）4.图像锐化会增强图像的边缘细节。（）5.SIFT算子对光照变化不敏感。（）6.图像超分辨率技术可以无损恢复图像细节。（）7.语义分割和目标检测是同一概念。（）8.图像配准需要保证两幅图像的尺度一致。（）9.LBP算子对旋转不敏感。（）10.三维重建技术只能用于静态场景。（）四、简答题（总共4题，每题4分，总分16分）1.简述图像去噪的常用方法及其原理。2.比较目标检测和语义分割的异同点。3.解释SIFT算子的关键步骤及其优势。4.简述图像超分辨率技术的应用场景和挑战。五、应用题（总共4题，每题6分，总分24分）1.假设有一幅256×256的灰度图像，其直方图均衡化后，计算均衡化后图像的直方图分布特点。2.设计一个简单的图像边缘检测算法，并说明其工作原理。3.假设有一对图像需要配准，请描述RANSAC算法在图像配准中的应用步骤。4.结合实际应用场景，说明语义分割技术在自动驾驶中的具体作用。【标准答案及解析】一、单选题1.A中值滤波适用于去除椒盐噪声，通过排序取中值实现平滑。2.D图像压缩属于数据压缩领域，不属于增强技术。3.CYOLOv5采用CIoU损失函数优化边界框回归。4.DU-Net是深度学习分割模型，不属于传统方法。5.CSIFT算子关注关键点的位置和描述子。6.A超分辨率常使用卷积神经网络实现端到端训练。7.BMaskR-CNN实现端到端分割，其他为两阶段检测。8.DGAN生成属于生成模型，不属于配准技术。9.CLBP算子用于提取局部二值模式特征。10.D光线追踪属于渲染技术，不属于三维重建。二、填空题1.高度、宽度2.高斯3.卷积4.某个5.关键点检测、描述子计算6.分辨率、细节7.U-Net8.位置9.LBP10.多视图几何、深度图三、判断题1.√灰度值范围通常为0-255。2.√中值滤波通过排序去除异常值。3.×YOLOv5采用单阶段检测。4.√锐化增强边缘细节。5.×SIFT对光照变化敏感。6.×超分辨率会引入重建伪影。7.×语义分割是像素级分类，目标检测是边界框检测。8.√配准需保证尺度一致。9.√LBP对旋转不敏感。10.×三维重建可处理动态场景。四、简答题1.图像去噪方法：中值滤波通过排序去除噪声，高斯滤波通过加权平均平滑图像。原理是利用邻域像素的统计特性抑制噪声。2.目标检测与语义分割：目标检测定位物体并分类，语义分割像素级分类。目标检测输出边界框，语义分割输出像素类别图。3.SIFT算子步骤：关键点检测（FAST算子）、尺度空间构建、关键点描述（方向梯度直方图）。优势是对尺度、旋转、光照变化鲁棒。4.超分辨率应用：提升医学影像细节、增强遥感图像、改善低光照片质量。挑战包括重建伪影、计算复杂度。五、应用题1.直方图均衡化后，图像灰度分布更均匀，方差增大，细节更清晰。具体计算需统计均衡化前后直方图概率分布。2.边缘检测算法：Sobel算子通过计算梯度幅值检测边缘。工作原理：对图像进行卷积