2025年計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理理論考試試題及答案一、選擇題（每題2分，共12分）

1.以下哪個(gè)算法不屬于深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）？

A.LeNet

B.AlexNet

C.VGGNet

D.K-means

2.下列哪個(gè)不屬于圖像處理中的形態(tài)學(xué)運(yùn)算？

A.腐蝕

B.侵蝕

C.開(kāi)運(yùn)算

D.閉運(yùn)算

3.在圖像處理中，以下哪個(gè)濾波器可以去除噪聲？

A.中值濾波

B.高斯濾波

C.拉普拉斯濾波

D.線性濾波

4.以下哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的特征提取方法？

A.SIFT

B.HOG

C.ORB

D.KNN

5.以下哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)方法？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.SVM

6.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)的任務(wù)？

A.圖像分類

B.目標(biāo)檢測(cè)

C.圖像分割

D.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢

二、填空題（每題2分，共12分）

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基本結(jié)構(gòu)由卷積層、池化層和_______層組成。

2.形態(tài)學(xué)運(yùn)算中，_______運(yùn)算用于去除圖像中的小對(duì)象。

3.中值濾波是一種_______濾波，可以有效去除圖像中的椒鹽噪聲。

4.SIFT（尺度不變特征變換）是一種在_______尺度下都能保持特征的算法。

5.YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種_______目標(biāo)檢測(cè)算法。

6.圖像分割是將圖像中的物體或區(qū)域分離出來(lái)，常見(jiàn)的圖像分割方法有_______和_______。

三、簡(jiǎn)答題（每題4分，共16分）

1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的工作原理。

2.簡(jiǎn)述形態(tài)學(xué)運(yùn)算在圖像處理中的應(yīng)用。

3.簡(jiǎn)述中值濾波的原理及其優(yōu)缺點(diǎn)。

4.簡(jiǎn)述SIFT算法的主要步驟。

5.簡(jiǎn)述YOLO算法的主要步驟。

四、論述題（每題8分，共16分）

1.論述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中的應(yīng)用。

2.論述形態(tài)學(xué)運(yùn)算在圖像分割中的應(yīng)用。

五、編程題（每題12分，共24分）

1.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)圖像的中值濾波。

2.編寫一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)圖像的SIFT特征提取。

六、綜合題（每題20分，共40分）

1.閱讀以下代碼，分析其功能并完成以下要求：

importcv2

importnumpyasnp

defmain():

img=cv2.imread("test.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

kernel=np.ones((5,5),np.uint8)

img_dilation=cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)

cv2.imshow("OriginalImage",img)

cv2.imshow("DilatedImage",img_dilation)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

if__name__=="__main__":

main()

（1）分析代碼功能；

（2）修改代碼，實(shí)現(xiàn)圖像的腐蝕操作；

（3）修改代碼，實(shí)現(xiàn)圖像的開(kāi)運(yùn)算操作。

2.閱讀以下代碼，分析其功能并完成以下要求：

importcv2

importnumpyasnp

defmain():

img=cv2.imread("test.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

edges=cv2.Canny(gray,100,200)

cv2.imshow("OriginalImage",img)

cv2.imshow("CannyEdges",edges)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

if__name__=="__main__":

main()

（1）分析代碼功能；

（2）修改代碼，實(shí)現(xiàn)圖像的霍夫變換檢測(cè)直線；

（3）修改代碼，實(shí)現(xiàn)圖像的霍夫變換檢測(cè)圓。

本次試卷答案如下：

一、選擇題

1.D

2.D

3.A

4.D

5.D

6.D

二、填空題

1.全連接層

2.侵蝕

3.非線性

4.尺度不變

5.一階段檢測(cè)

6.基于閾值的分割，基于區(qū)域的分割

三、簡(jiǎn)答題

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的工作原理是通過(guò)使用卷積層和池化層提取圖像特征，然后通過(guò)全連接層進(jìn)行分類。卷積層通過(guò)權(quán)重矩陣對(duì)輸入圖像進(jìn)行局部感知，池化層用于降低特征圖的空間分辨率，全連接層則將提取的特征進(jìn)行線性組合，最后輸出分類結(jié)果。

2.形態(tài)學(xué)運(yùn)算在圖像處理中的應(yīng)用包括：腐蝕用于去除圖像中的小對(duì)象；膨脹用于填補(bǔ)圖像中的小空洞；開(kāi)運(yùn)算用于去除圖像中的小對(duì)象和填補(bǔ)小空洞；閉運(yùn)算用于填充圖像中的小空洞和連接相鄰的小對(duì)象。

3.中值濾波的原理是將圖像中每個(gè)像素點(diǎn)周圍的像素值按中值排序，然后取中值作為該像素點(diǎn)的新值。優(yōu)點(diǎn)是能夠有效去除椒鹽噪聲，且不會(huì)產(chǎn)生偽影；缺點(diǎn)是計(jì)算量較大，且對(duì)于圖像邊緣的噪聲處理效果不佳。

4.SIFT算法的主要步驟包括：計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)；計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)描述符；在圖像之間匹配關(guān)鍵點(diǎn)描述符；使用RANSAC算法去除誤匹配；將匹配的關(guān)鍵點(diǎn)用于圖像配準(zhǔn)。

5.YOLO算法的主要步驟包括：將圖像劃分為網(wǎng)格；預(yù)測(cè)每個(gè)網(wǎng)格中的對(duì)象類別和位置；非極大值抑制（NMS）去除重疊的對(duì)象；輸出最終的檢測(cè)結(jié)果。

四、論述題

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中的應(yīng)用主要包括：通過(guò)卷積層和池化層提取圖像特征，然后通過(guò)全連接層進(jìn)行分類。CNN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，具有強(qiáng)大的特征提取和分類能力，在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。

2.形態(tài)學(xué)運(yùn)算在圖像分割中的應(yīng)用主要包括：腐蝕和膨脹操作用于去除圖像中的小對(duì)象和填補(bǔ)小空洞；開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算用于去除圖像中的小對(duì)象和連接相鄰的小對(duì)象。這些操作可以用于圖像預(yù)處理，提高后續(xù)分割算法的準(zhǔn)確率。

五、編程題

1.代碼解析：

-導(dǎo)入必要的庫(kù)；

-讀取圖像并轉(zhuǎn)換為灰度圖；

-創(chuàng)建一個(gè)5x5的全局核；

-使用核對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波；

-顯示原始圖像和濾波后的圖像。

2.代碼解析：

-導(dǎo)入必要的庫(kù)；

-讀取圖像并轉(zhuǎn)換為灰度圖；

-使用cv2.Canny()函數(shù)進(jìn)行Canny邊緣檢測(cè)；

-顯示原始圖像和邊緣檢測(cè)結(jié)果。

六、綜合題

1.代碼解析：

-導(dǎo)入必要的庫(kù)；

-讀取圖像并轉(zhuǎn)換為灰度圖；

-創(chuàng)建一個(gè)5x5的全局核；

-使用cv2.dilate()函數(shù)進(jìn)行圖像膨脹操作；

-顯示原始圖像和膨脹后的圖像。

2.代碼解析