2025年計(jì)算機(jī)視覺與模式識別考試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共12分）

1.下列哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中常用的圖像預(yù)處理方法？

A.歸一化

B.直方圖均衡化

C.伽馬校正

D.高斯濾波

答案：C

2.下列哪個不是深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用？

A.目標(biāo)檢測

B.圖像分類

C.圖像分割

D.圖像去噪

答案：D

3.下列哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法？

A.HOG（方向梯度直方圖）

B.SIFT（尺度不變特征變換）

C.SURF（加速穩(wěn)健特征）

D.形態(tài)學(xué)特征

答案：D

4.下列哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法？

A.基于模板匹配

B.基于運(yùn)動模型

C.基于卡爾曼濾波

D.基于深度學(xué)習(xí)

答案：D

5.下列哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法？

A.區(qū)域生長

B.水平集方法

C.基于深度學(xué)習(xí)

D.基于形態(tài)學(xué)操作

答案：B

6.下列哪個不是計(jì)算機(jī)視覺中的圖像識別方法？

A.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.決策樹

答案：A

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共18分）

1.下列哪些是計(jì)算機(jī)視覺中常用的圖像預(yù)處理方法？

A.歸一化

B.直方圖均衡化

C.伽馬校正

D.高斯濾波

E.中值濾波

答案：ABCDE

2.下列哪些是深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用？

A.目標(biāo)檢測

B.圖像分類

C.圖像分割

D.圖像去噪

E.圖像增強(qiáng)

答案：ABCDE

3.下列哪些是計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法？

A.HOG（方向梯度直方圖）

B.SIFT（尺度不變特征變換）

C.SURF（加速穩(wěn)健特征）

D.形態(tài)學(xué)特征

E.頻域特征

答案：ABCDE

4.下列哪些是計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法？

A.基于模板匹配

B.基于運(yùn)動模型

C.基于卡爾曼濾波

D.基于深度學(xué)習(xí)

E.基于圖像匹配

答案：ABCDE

5.下列哪些是計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法？

A.區(qū)域生長

B.水平集方法

C.基于深度學(xué)習(xí)

D.基于形態(tài)學(xué)操作

E.基于閾值分割

答案：ABCDE

6.下列哪些是計(jì)算機(jī)視覺中的圖像識別方法？

A.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.決策樹

E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：ABCDE

三、簡答題（每題5分，共25分）

1.簡述計(jì)算機(jī)視覺中圖像預(yù)處理的目的和方法。

答案：

（1）目的：提高圖像質(zhì)量，降低噪聲，增強(qiáng)圖像對比度，便于后續(xù)圖像處理和分析。

（2）方法：包括歸一化、直方圖均衡化、伽馬校正、高斯濾波、中值濾波等。

2.簡述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。

答案：

（1）應(yīng)用：目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割、圖像去噪、圖像增強(qiáng)等。

（2）優(yōu)勢：自動學(xué)習(xí)圖像特征，提高識別精度，適應(yīng)性強(qiáng)。

3.簡述計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：

（1）方法：HOG、SIFT、SURF、形態(tài)學(xué)特征、頻域特征等。

（2）優(yōu)缺點(diǎn)：HOG對光照變化和旋轉(zhuǎn)變化不敏感，SIFT具有旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性，SURF計(jì)算速度快，但需要大量計(jì)算資源，形態(tài)學(xué)特征對噪聲敏感，頻域特征計(jì)算復(fù)雜。

4.簡述計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：

（1）方法：基于模板匹配、基于運(yùn)動模型、基于卡爾曼濾波、基于深度學(xué)習(xí)、基于圖像匹配等。

（2）優(yōu)缺點(diǎn)：基于模板匹配對光照變化敏感，基于運(yùn)動模型計(jì)算量大，基于卡爾曼濾波對動態(tài)環(huán)境適應(yīng)性差，基于深度學(xué)習(xí)計(jì)算量大，基于圖像匹配對光照變化敏感。

5.簡述計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：

（1）方法：區(qū)域生長、水平集方法、基于深度學(xué)習(xí)、基于形態(tài)學(xué)操作、基于閾值分割等。

（2）優(yōu)缺點(diǎn)：區(qū)域生長對噪聲敏感，水平集方法對邊界提取效果較好，基于深度學(xué)習(xí)方法計(jì)算量大，基于形態(tài)學(xué)操作對噪聲敏感，基于閾值分割對圖像對比度要求高。

6.簡述計(jì)算機(jī)視覺中的圖像識別方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：

（1）方法：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

（2）優(yōu)缺點(diǎn)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量大，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對圖像識別效果較好，支持向量機(jī)（SVM）對非線性問題處理能力較強(qiáng)，決策樹對特征選擇要求較高，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)量要求較大。

四、論述題（每題10分，共30分）

1.論述計(jì)算機(jī)視覺中圖像預(yù)處理的重要性及其方法。

答案：

（1）重要性：提高圖像質(zhì)量，降低噪聲，增強(qiáng)圖像對比度，便于后續(xù)圖像處理和分析。

（2）方法：包括歸一化、直方圖均衡化、伽馬校正、高斯濾波、中值濾波等。

2.論述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。

答案：

（1）應(yīng)用：目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割、圖像去噪、圖像增強(qiáng)等。

（2）優(yōu)勢：自動學(xué)習(xí)圖像特征，提高識別精度，適應(yīng)性強(qiáng)。

3.論述計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：

（1）方法：HOG、SIFT、SURF、形態(tài)學(xué)特征、頻域特征等。

（2）優(yōu)缺點(diǎn)：HOG對光照變化和旋轉(zhuǎn)變化不敏感，SIFT具有旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性，SURF計(jì)算速度快，但需要大量計(jì)算資源，形態(tài)學(xué)特征對噪聲敏感，頻域特征計(jì)算復(fù)雜。

4.論述計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：

（1）方法：基于模板匹配、基于運(yùn)動模型、基于卡爾曼濾波、基于深度學(xué)習(xí)、基于圖像匹配等。

（2）優(yōu)缺點(diǎn)：基于模板匹配對光照變化敏感，基于運(yùn)動模型計(jì)算量大，基于卡爾曼濾波對動態(tài)環(huán)境適應(yīng)性差，基于深度學(xué)習(xí)計(jì)算量大，基于圖像匹配對光照變化敏感。

5.論述計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：

（1）方法：區(qū)域生長、水平集方法、基于深度學(xué)習(xí)、基于形態(tài)學(xué)操作、基于閾值分割等。

（2）優(yōu)缺點(diǎn)：區(qū)域生長對噪聲敏感，水平集方法對邊界提取效果較好，基于深度學(xué)習(xí)方法計(jì)算量大，基于形態(tài)學(xué)操作對噪聲敏感，基于閾值分割對圖像對比度要求高。

6.論述計(jì)算機(jī)視覺中的圖像識別方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：

（1）方法：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

（2）優(yōu)缺點(diǎn)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量大，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對圖像識別效果較好，支持向量機(jī)（SVM）對非線性問題處理能力較強(qiáng)，決策樹對特征選擇要求較高，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)量要求較大。

五、案例分析題（每題15分，共45分）

1.案例背景：某公司需要開發(fā)一個基于計(jì)算機(jī)視覺的圖像識別系統(tǒng)，用于識別倉庫中的產(chǎn)品。

（1）請分析該系統(tǒng)所需的關(guān)鍵技術(shù)，包括圖像預(yù)處理、特征提取、圖像識別等。

（2）請簡要介紹所采用的技術(shù)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

（3）請說明如何提高該系統(tǒng)的識別精度。

答案：

（1）關(guān)鍵技術(shù)：圖像預(yù)處理、特征提取、圖像識別。

（2）技術(shù)方法：圖像預(yù)處理采用直方圖均衡化、高斯濾波等方法；特征提取采用SIFT、SURF等方法；圖像識別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等方法。

（3）提高識別精度的方法：優(yōu)化預(yù)處理算法，提高圖像質(zhì)量；改進(jìn)特征提取方法，提高特征表達(dá)能力；優(yōu)化圖像識別算法，提高識別精度。

2.案例背景：某公司需要開發(fā)一個基于計(jì)算機(jī)視覺的自動駕駛系統(tǒng)。

（1）請分析該系統(tǒng)所需的關(guān)鍵技術(shù)，包括目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、路徑規(guī)劃等。

（2）請簡要介紹所采用的技術(shù)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

（3）請說明如何提高該系統(tǒng)的安全性。

答案：

（1）關(guān)鍵技術(shù)：目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、路徑規(guī)劃。

（2）技術(shù)方法：目標(biāo)檢測采用SSD、YOLO等方法；目標(biāo)跟蹤采用卡爾曼濾波、深度學(xué)習(xí)等方法；路徑規(guī)劃采用A*算法、Dijkstra算法等方法。

（3）提高安全性的方法：優(yōu)化目標(biāo)檢測算法，提高檢測精度；改進(jìn)目標(biāo)跟蹤算法，提高跟蹤穩(wěn)定性；優(yōu)化路徑規(guī)劃算法，提高路徑規(guī)劃安全性。

3.案例背景：某公司需要開發(fā)一個基于計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)。

（1）請分析該系統(tǒng)所需的關(guān)鍵技術(shù)，包括圖像分割、特征提取、疾病診斷等。

（2）請簡要介紹所采用的技術(shù)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

（3）請說明如何提高該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

答案：

（1）關(guān)鍵技術(shù)：圖像分割、特征提取、疾病診斷。

（2）技術(shù)方法：圖像分割采用區(qū)域生長、水平集方法等方法；特征提取采用SIFT、SURF等方法；疾病診斷采用支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

（3）提高準(zhǔn)確性的方法：優(yōu)化圖像分割算法，提高分割精度；改進(jìn)特征提取方法，提高特征表達(dá)能力；優(yōu)化疾病診斷算法，提高診斷準(zhǔn)確性。

六、綜合應(yīng)用題（每題20分，共60分）

1.案例背景：某公司需要開發(fā)一個基于計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索系統(tǒng)。

（1）請?jiān)O(shè)計(jì)該系統(tǒng)的架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取、索引構(gòu)建、查詢等模塊。

（2）請簡要介紹所采用的技術(shù)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

（3）請說明如何提高該系統(tǒng)的檢索精度。

答案：

（1）系統(tǒng)架構(gòu)：數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取、索引構(gòu)建、查詢。

（2）技術(shù)方法：數(shù)據(jù)采集采用爬蟲技術(shù)，預(yù)處理采用直方圖均衡化、高斯濾波等方法，特征提取采用SIFT、SURF等方法，索引構(gòu)建采用倒排索引、哈希索引等方法，查詢采用關(guān)鍵詞查詢、相似度查詢等方法。

（3）提高檢索精度的方法：優(yōu)化預(yù)處理算法，提高圖像質(zhì)量；改進(jìn)特征提取方法，提高特征表達(dá)能力；優(yōu)化索引構(gòu)建算法，提高檢索效率。

2.案例背景：某公司需要開發(fā)一個基于計(jì)算機(jī)視覺的智能監(jiān)控系統(tǒng)。

（1）請?jiān)O(shè)計(jì)該系統(tǒng)的架構(gòu)，包括視頻采集、圖像處理、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、行為識別等模塊。

（2）請簡要介紹所采用的技術(shù)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

（3）請說明如何提高該系統(tǒng)的實(shí)時性和準(zhǔn)確性。

答案：

（1）系統(tǒng)架構(gòu)：視頻采集、圖像處理、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、行為識別。

（2）技術(shù)方法：視頻采集采用USB攝像頭、網(wǎng)絡(luò)攝像頭等，圖像處理采用直方圖均衡化、高斯濾波等方法，目標(biāo)檢測采用SSD、YOLO等方法，目標(biāo)跟蹤采用卡爾曼濾波、深度學(xué)習(xí)等方法，行為識別采用HOG、SIFT等方法。

（3）提高實(shí)時性和準(zhǔn)確性的方法：優(yōu)化圖像處理算法，提高處理速度；改進(jìn)目標(biāo)檢測和跟蹤算法，提高檢測和跟蹤精度；優(yōu)化行為識別算法，提高識別準(zhǔn)確性。

3.案例背景：某公司需要開發(fā)一個基于計(jì)算機(jī)視覺的工業(yè)檢測系統(tǒng)。

（1）請?jiān)O(shè)計(jì)該系統(tǒng)的架構(gòu)，包括圖像采集、預(yù)處理、缺陷檢測、質(zhì)量評估等模塊。

（2）請簡要介紹所采用的技術(shù)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

（3）請說明如何提高該系統(tǒng)的檢測精度和穩(wěn)定性。

答案：

（1）系統(tǒng)架構(gòu)：圖像采集、預(yù)處理、缺陷檢測、質(zhì)量評估。

（2）技術(shù)方法：圖像采集采用工業(yè)相機(jī)、機(jī)器視覺相機(jī)等，預(yù)處理采用直方圖均衡化、高斯濾波等方法，缺陷檢測采用深度學(xué)習(xí)、模板匹配等方法，質(zhì)量評估采用圖像分割、特征提取等方法。

（3）提高檢測精度和穩(wěn)定性的方法：優(yōu)化預(yù)處理算法，提高圖像質(zhì)量；改進(jìn)缺陷檢測和質(zhì)量評估算法，提高檢測精度；優(yōu)化系統(tǒng)穩(wěn)定性，降低誤檢率。

本次試卷答案如下：

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共12分）

1.C

解析：圖像預(yù)處理方法包括歸一化、直方圖均衡化、高斯濾波和中值濾波等，伽馬校正不是常用的圖像預(yù)處理方法。

2.D

解析：深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用包括目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割等，圖像去噪雖然也是計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用，但不屬于深度學(xué)習(xí)的范疇。

3.D

解析：特征提取方法包括HOG、SIFT、SURF等，形態(tài)學(xué)特征是圖像處理中的基本操作，不屬于特征提取方法。

4.D

解析：目標(biāo)跟蹤方法包括基于模板匹配、基于運(yùn)動模型、基于卡爾曼濾波等，基于深度學(xué)習(xí)通常是用于圖像識別和分類，不是專門用于目標(biāo)跟蹤。

5.B

解析：圖像分割方法包括區(qū)域生長、基于形態(tài)學(xué)操作、基于閾值分割等，水平集方法是圖像分割的一種技術(shù)，但不屬于此列表中的選項(xiàng)。

6.A

解析：圖像識別方法包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）等，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，但不是計(jì)算機(jī)視覺中常用的圖像識別方法。

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共18分）

1.ABCDE

解析：這些方法都是計(jì)算機(jī)視覺中常用的圖像預(yù)處理方法，旨在提高圖像質(zhì)量和后續(xù)處理的效率。

2.ABCDE

解析：這些應(yīng)用都是深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的典型應(yīng)用，它們利用深度學(xué)習(xí)模型來處理和解析圖像數(shù)據(jù)。

3.ABCDE

解析：這些方法都是計(jì)算機(jī)視覺中常用的特征提取方法，各自有不同的特點(diǎn)和應(yīng)用場景。

4.ABCDE

解析：這些方法是計(jì)算機(jī)視覺中常用的目標(biāo)跟蹤方法，它們用于跟蹤圖像中的移動對象。

5.ABCDE

解析：這些方法是計(jì)算機(jī)視覺中常用的圖像分割方法，它們用于將圖像劃分為不同的區(qū)域。

6.ABCDE

解析：這些方法是計(jì)算機(jī)視覺中常用的圖像識別方法，它們用于對圖像中的對象進(jìn)行分類和識別。

三、簡答題（每題5分，共25分）

1.歸一化、直方圖均衡化、伽馬校正、高斯濾波、中值濾波等。

2.目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割、圖像去噪、圖像增強(qiáng)等，自動學(xué)習(xí)圖像特征，提高識別精度，適應(yīng)性強(qiáng)。

3.HOG、SIFT、SURF、形態(tài)學(xué)特征、頻域特征等，HOG對光照變化和旋轉(zhuǎn)變化不敏感，SIFT具有旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性，SURF計(jì)算速度快，但需要大量計(jì)算資源，形態(tài)學(xué)特征對噪聲敏感，頻域特征計(jì)算復(fù)雜。

4.基于模板匹配、基于運(yùn)動模型、基于卡爾曼濾波、基于深度學(xué)習(xí)、基于圖像匹配等，基于模板匹配對光照變化敏感，基于運(yùn)動模型計(jì)算量大，基于卡爾曼濾波對動態(tài)環(huán)境適應(yīng)性差，基于深度學(xué)習(xí)計(jì)算量大，基于圖像匹配對光照變化敏感。

5.區(qū)域生長、水平集方法、基于深度學(xué)習(xí)、基于形態(tài)學(xué)操作、基于閾值分割等，區(qū)域生長對噪聲敏感，水平集方法對邊界提取效果較好，基于深度學(xué)習(xí)方法計(jì)算量大，基于形態(tài)學(xué)操作對噪聲敏感，基于閾值分割對圖像對比度要求高。

6.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量大，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對圖像識別效果較好，支持向量機(jī)（SVM）對非線性問題處理能力較強(qiáng)，決策樹對特征選擇要求較高，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)量要求較大。

四、論述題（每題10分，共30分）

1.歸一化、直方圖均衡化、伽馬校正、高斯濾波、中值濾波等，這些方法能夠提高圖像質(zhì)量，降低噪聲，增強(qiáng)圖像對比度，便于后續(xù)圖像處理和分析。

2.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用包括目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割等，其優(yōu)勢在于自動學(xué)習(xí)圖像特征，提高識別精度，適應(yīng)性強(qiáng)。

3.HOG、SIFT、SURF、形態(tài)學(xué)特征、頻域特征等，各自有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)具體應(yīng)用場景選擇合適的方法。

4.基于模板匹配、基于運(yùn)動模型、基于卡爾曼濾波、基于深度學(xué)習(xí)、基于圖像匹配等，每種方法都有其適用的場景和局限性。

5.區(qū)域生長、水平集方