2025年計算機視覺技術(shù)試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.計算機視覺技術(shù)中，下列哪個算法主要用于圖像分割？

A.K-means聚類算法

B.支持向量機（SVM）

C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

D.主成分分析（PCA）

2.在圖像處理中，下列哪個方法可以去除圖像中的噪聲？

A.中值濾波

B.高斯濾波

C.拉普拉斯濾波

D.雙邊濾波

3.下列哪個是計算機視覺技術(shù)中的特征提取方法？

A.基于邊緣的檢測

B.基于區(qū)域的分割

C.基于模型的匹配

D.以上都是

4.在計算機視覺中，以下哪個算法可以用于圖像分類？

A.決策樹

B.隨機森林

C.深度學習

D.以上都是

5.下列哪個是計算機視覺中用于目標檢測的技術(shù)？

A.梯度提升機（GBM）

B.深度學習

C.基于特征的匹配

D.模板匹配

6.下列哪個是計算機視覺中用于人臉識別的技術(shù)？

A.深度學習

B.基于特征的匹配

C.模板匹配

D.主成分分析（PCA）

7.在計算機視覺中，以下哪個算法可以用于圖像壓縮？

A.概率模型

B.小波變換

C.熵編碼

D.以上都是

8.下列哪個是計算機視覺中用于圖像配準的技術(shù)？

A.基于特征的匹配

B.基于區(qū)域的分割

C.基于模型的匹配

D.以上都是

9.下列哪個是計算機視覺中用于圖像增強的技術(shù)？

A.對比度增強

B.亮度增強

C.色彩增強

D.以上都是

10.在計算機視覺中，以下哪個是深度學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型？

A.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

D.以上都是

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.計算機視覺技術(shù)中，以下哪些技術(shù)可以用于圖像預(yù)處理？

A.直方圖均衡化

B.邊緣檢測

C.形態(tài)學操作

D.顏色空間轉(zhuǎn)換

2.以下哪些是計算機視覺中常用的特征描述符？

A.HOG（直方圖方向梯度）

B.SIFT（尺度不變特征變換）

C.SURF（加速穩(wěn)健特征）

D.BRIEF（二值直方圖描述符）

3.在計算機視覺中，以下哪些是常用的目標跟蹤算法？

A.基于顏色跟蹤

B.基于運動模型跟蹤

C.基于輪廓跟蹤

D.基于深度學習跟蹤

4.以下哪些是計算機視覺中常用的圖像識別方法？

A.基于模板匹配

B.基于特征匹配

C.基于深度學習

D.基于貝葉斯分類

5.以下哪些是計算機視覺中用于圖像增強的技術(shù)？

A.對比度拉伸

B.直方圖均衡化

C.色彩空間轉(zhuǎn)換

D.顏色校正

6.以下哪些是計算機視覺中常用的圖像分割技術(shù)？

A.區(qū)域分割

B.邊緣分割

C.基于閾值的分割

D.基于模型的分割

7.以下哪些是計算機視覺中常用的圖像配準方法？

A.基于特征的配準

B.基于區(qū)域配準

C.基于仿射變換配準

D.基于投影變換配準

8.以下哪些是計算機視覺中常用的圖像壓縮標準？

A.JPEG

B.PNG

C.JPEG2000

D.WebP

9.以下哪些是計算機視覺中常用的圖像質(zhì)量評價指標？

A.PSNR（峰值信噪比）

B.SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）

C.MSE（均方誤差）

D.NIQE（自然圖像質(zhì)量評價）

10.以下哪些是計算機視覺中常用的深度學習模型？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

D.自編碼器

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.計算機視覺技術(shù)可以完全替代人類視覺系統(tǒng)進行圖像理解和分析。（×）

2.在圖像處理中，濾波操作可以去除圖像中的所有噪聲。（×）

3.SIFT算法不受圖像旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化的影響。（√）

4.CNN在圖像分類任務(wù)中的性能優(yōu)于傳統(tǒng)機器學習算法。（√）

5.圖像配準是將兩幅圖像中的同名點進行精確匹配的過程。（√）

6.圖像增強會提高圖像的質(zhì)量，但不會改變圖像的尺寸。（×）

7.圖像分割是將圖像分割成多個區(qū)域的過程，每個區(qū)域包含相似的特征。（√）

8.深度學習模型在訓練過程中需要大量標注數(shù)據(jù)。（√）

9.圖像壓縮會降低圖像的分辨率和質(zhì)量。（×）

10.計算機視覺技術(shù)在醫(yī)學圖像分析中的應(yīng)用可以提高診斷的準確性。（√）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述計算機視覺中圖像預(yù)處理的主要步驟及其作用。

2.解釋什么是深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），并簡要說明其在圖像識別中的應(yīng)用。

3.描述圖像分割技術(shù)在計算機視覺中的主要作用和常見方法。

4.解釋什么是圖像配準，并說明其在醫(yī)學圖像處理中的應(yīng)用。

5.簡要介紹幾種常見的圖像壓縮算法及其優(yōu)缺點。

6.討論深度學習在計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展趨勢及其對傳統(tǒng)視覺算法的沖擊。

試卷答案如下

一、單項選擇題

1.C

解析思路：圖像分割通常使用深度學習算法，如CNN，來識別圖像中的不同區(qū)域。

2.A

解析思路：中值濾波是一種有效的去噪方法，尤其是在去除椒鹽噪聲時。

3.D

解析思路：特征提取涉及從圖像中提取有用信息，邊緣檢測、區(qū)域分割和基于模型的匹配都是常用的方法。

4.D

解析思路：圖像分類可以使用多種方法，包括決策樹、隨機森林、深度學習和基于特征的匹配。

5.B

解析思路：目標檢測技術(shù)中，深度學習（如R-CNN、SSD、YOLO）被廣泛用于檢測圖像中的物體。

6.A

解析思路：人臉識別通常使用深度學習技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來識別和分類人臉圖像。

7.B

解析思路：小波變換是一種有效的圖像壓縮方法，它通過多尺度分解圖像來去除冗余信息。

8.A

解析思路：圖像配準是通過匹配兩幅圖像中的同名點來對齊圖像，基于特征的匹配是一種常見的方法。

9.D

解析思路：圖像增強技術(shù)如對比度增強、亮度增強和色彩增強可以提高圖像的可視性。

10.B

解析思路：深度學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型包括CNN、RNN和GAN，其中CNN特別適用于圖像處理。

二、多項選擇題

1.A,B,C,D

解析思路：圖像預(yù)處理可能包括直方圖均衡化、邊緣檢測、形態(tài)學操作和顏色空間轉(zhuǎn)換等步驟。

2.A,B,C,D

解析思路：HOG、SIFT、SURF和BRIEF都是常用的特征描述符，用于從圖像中提取特征。

3.A,B,C,D

解析思路：目標跟蹤算法可以根據(jù)顏色、運動模型、輪廓或深度學習進行。

4.A,B,C,D

解析思路：圖像識別可以使用模板匹配、特征匹配、深度學習和貝葉斯分類等方法。

5.A,B,C,D

解析思路：圖像增強技術(shù)可以提高圖像的對比度、亮度和色彩。

6.A,B,C,D

解析思路：圖像分割可以使用區(qū)域分割、邊緣分割、基于閾值的分割和基于模型的分割等方法。

7.A,B,C,D

解析思路：圖像配準可以使用基于特征的配準、基于區(qū)域配準、基于仿射變換配準和基于投影變換配準等方法。

8.A,B,C,D

解析思路：JPEG、PNG、JPEG2000和WebP都是圖像壓縮標準，各有其特點和適用場景。

9.A,B,C,D

解析思路：PSNR、SSIM、MSE和NIQE都是常用的圖像質(zhì)量評價指標。

10.A,B,C,D

解析思路：CNN、RNN、GAN和自編碼器都是深度學習中的常用模型，適用于不同的視覺任務(wù)。

三、判斷題

1.×

解析思路：計算機視覺技術(shù)可以輔助人類視覺系統(tǒng)，但不能完全替代。

2.×

解析思路：濾波操作可以去除噪聲，但可能也會去除圖像中的重要信息。

3.√

解析思路：SIFT算法設(shè)計時考慮了旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化的不變性。

4.√

解析思路：CNN在圖像識別任務(wù)中表現(xiàn)出色，優(yōu)于許多傳統(tǒng)算法。

5.√

解析思路：圖像配準是精確匹配同名點以對齊圖像的過程。

6.×

解析思路：圖像增強可能改變圖像的尺寸，如通過縮放。

7.√

解析思路：圖像分割的目的是將圖像分割成具有相似