2025年事業(yè)單位招聘考試綜合類專業(yè)能力測試試卷（計(jì)算機(jī)類）——計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)解析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本部分共25題，每題1分，共25分。在每題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一個(gè)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的基本目標(biāo)是什么？A.讓計(jì)算機(jī)能夠“看”并理解圖像和視頻B.增強(qiáng)圖像的分辨率C.制造更高級(jí)的相機(jī)D.研究人眼的結(jié)構(gòu)2.以下哪一項(xiàng)不是計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)常見的任務(wù)？A.圖像分類B.物體檢測C.人臉識(shí)別D.圖像壓縮3.數(shù)字圖像處理中的顏色模型RGB是什么意思？A.紅綠藍(lán)三原色B.紅綠藍(lán)三原色的亮度值C.紅綠藍(lán)三原色的亮度值和飽和度D.紅綠藍(lán)三原色的亮度值和色調(diào)4.在圖像處理中，什么是噪聲？A.圖像中的隨機(jī)干擾B.圖像中的高斯干擾C.圖像中的邊緣增強(qiáng)D.圖像中的顏色增強(qiáng)5.圖像濾波的主要目的是什么？A.去除圖像中的噪聲B.增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)C.調(diào)整圖像的亮度D.調(diào)整圖像的對(duì)比度6.什么是邊緣檢測？A.檢測圖像中的邊緣B.檢測圖像中的噪聲C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理7.Sobel算子主要用于什么？A.邊緣檢測B.圖像平滑C.圖像銳化D.圖像增強(qiáng)8.什么是模板匹配？A.在圖像中查找特定模板B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理9.什么是特征點(diǎn)檢測？A.檢測圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理10.SIFT特征點(diǎn)具有哪些優(yōu)點(diǎn)？A.穩(wěn)定性好B.對(duì)旋轉(zhuǎn)不敏感C.對(duì)縮放不敏感D.以上都是11.什么是特征描述子？A.用于描述圖像特征的向量B.用于檢測圖像特征的算法C.用于增強(qiáng)圖像特征的濾鏡D.用于壓縮圖像特征的算法12.什么是特征匹配？A.在兩幅圖像中匹配特征點(diǎn)B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理13.什么是RANSAC算法？A.一種隨機(jī)抽樣一致性算法B.一種邊緣檢測算法C.一種顏色增強(qiáng)算法D.一種紋理增強(qiáng)算法14.什么是相機(jī)標(biāo)定？A.確定相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)B.確定相機(jī)的外部參數(shù)C.確定相機(jī)的內(nèi)部和外部參數(shù)D.確定相機(jī)的顏色參數(shù)15.什么是多視圖幾何？A.研究從多個(gè)視角觀察物體的幾何關(guān)系B.研究圖像的幾何關(guān)系C.研究物體的幾何關(guān)系D.研究相機(jī)的幾何關(guān)系16.什么是立體視覺？A.利用兩臺(tái)相機(jī)從不同視角觀察物體B.利用一臺(tái)相機(jī)從不同角度觀察物體C.利用多臺(tái)相機(jī)從同一視角觀察物體D.利用一臺(tái)相機(jī)從同一角度觀察物體17.什么是三維重建？A.從二維圖像中恢復(fù)三維場景B.從三維場景中生成二維圖像C.增強(qiáng)圖像的分辨率D.調(diào)整圖像的亮度18.什么是運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）？A.從多個(gè)視角的圖像中恢復(fù)場景的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)B.從一個(gè)視角的圖像中恢復(fù)場景的結(jié)構(gòu)C.從一個(gè)視角的圖像中恢復(fù)場景的運(yùn)動(dòng)D.從多個(gè)視角的圖像中恢復(fù)相機(jī)的運(yùn)動(dòng)19.什么是深度學(xué)習(xí)？A.一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法B.一種圖像處理方法C.一種計(jì)算機(jī)視覺方法D.一種特征提取方法20.什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）？A.一種用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.一種用于圖像檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.一種用于圖像增強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.一種用于圖像分割的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21.什么是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）？A.一種生成圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.一種檢測圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.一種增強(qiáng)圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.一種分割圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22.什么是目標(biāo)檢測？A.在圖像中定位并分類物體B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理23.什么是目標(biāo)跟蹤？A.在視頻序列中跟蹤物體的運(yùn)動(dòng)B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理24.什么是圖像分割？A.將圖像劃分為不同的區(qū)域B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理25.什么是語義分割？A.將圖像劃分為具有語義信息的區(qū)域B.檢測圖像中的邊緣C.檢測圖像中的顏色D.檢測圖像中的紋理二、多項(xiàng)選擇題（本部分共15題，每題2分，共30分。在每題列出的五個(gè)選項(xiàng)中，有兩個(gè)或兩個(gè)以上是符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？A.醫(yī)學(xué)圖像分析B.自動(dòng)駕駛C.安防監(jiān)控D.人機(jī)交互E.圖像編輯2.數(shù)字圖像處理的基本步驟有哪些？A.圖像采集B.圖像預(yù)處理C.圖像增強(qiáng)D.圖像分析E.圖像存儲(chǔ)3.圖像濾波的常用方法有哪些？A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.Sobel濾波E.Canny濾波4.邊緣檢測的常用算法有哪些？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Laplace算子E.Roberts算子5.特征點(diǎn)檢測的常用算法有哪些？A.SIFTB.SURFC.ORBD.Harris角點(diǎn)E.FAST6.特征描述子的常用方法有哪些？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HOGE.LBP7.特征匹配的常用算法有哪些？A.RANSACB.FLANNC.Brute-ForceD.KNNE.SIFT8.相機(jī)標(biāo)定的常用方法有哪些？A.張正友標(biāo)定法B.廣角相機(jī)標(biāo)定C.立體相機(jī)標(biāo)定D.雙目相機(jī)標(biāo)定E.多目相機(jī)標(biāo)定9.立體視覺的常用方法有哪些？A.雙目立體視覺B.三目立體視覺C.多目立體視覺D.立體匹配E.三維重建10.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）的常用方法有哪些？A.BundleAdjustmentB.Multi-ViewStereoC.StructurefromMotionD.MotionfromStructureE.SparseBundleAdjustment11.深度學(xué)習(xí)的常用模型有哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）E.支持向量機(jī)（SVM）12.目標(biāo)檢測的常用方法有哪些？A.R-CNNB.FastR-CNNC.YOLOD.SSDE.FasterR-CNN13.目標(biāo)跟蹤的常用方法有哪些？A.光流法B.卡爾曼濾波C.MeanshiftD.粒子濾波E.相似度匹配14.圖像分割的常用方法有哪些？A.超像素分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊界的分割D.基于閾值的分割E.基于學(xué)習(xí)的分割15.語義分割的常用方法有哪些？A.FCNB.U-NetC.DeepLabD.MaskR-CNNE.VGG16三、判斷題（本部分共20題，每題1分，共20分。請(qǐng)判斷下列敘述的正誤，正確的填“√”，錯(cuò)誤的填“×”。）1.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)就是讓機(jī)器具備和人一樣vision的能力?！?.數(shù)字圖像就是用數(shù)字表示的模擬圖像?！?.圖像濾波只能去除噪聲，不能增強(qiáng)圖像?！?.邊緣檢測就是找出圖像中所有像素的邊緣?！?.SIFT特征點(diǎn)在圖像旋轉(zhuǎn)后會(huì)發(fā)生改變?！?.特征描述子是用來描述圖像整體特征的?！?.RANSAC算法主要用于特征匹配?！?.相機(jī)標(biāo)定只需要知道相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)?！?.立體視覺就是從兩個(gè)不同角度看同一個(gè)物體?！?0.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）只能用于靜態(tài)場景?！?1.深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)視覺的唯一方法?！?2.目標(biāo)檢測就是找出圖像中所有物體的位置和類別?！?3.目標(biāo)跟蹤就是一直跟蹤同一個(gè)物體?！?4.圖像分割就是將圖像分成不同的區(qū)域?！?5.語義分割就是區(qū)分圖像中的不同物體?！?6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）只能用于圖像分類?！?7.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以生成新的圖像?！?8.雙目立體視覺需要兩臺(tái)相機(jī)?！?9.三維重建就是從二維圖像中恢復(fù)物體的三維形狀?！?0.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)不能用于自動(dòng)駕駛?！了?、簡答題（本部分共10題，每題3分，共30分。請(qǐng)簡要回答下列問題。）1.簡述數(shù)字圖像處理的基本步驟。圖像采集（獲取原始圖像），圖像預(yù)處理（如去噪、增強(qiáng)），圖像增強(qiáng)（突出圖像特征），圖像分析（提取圖像信息），圖像存儲(chǔ)（保存處理后的圖像）。2.簡述圖像濾波的作用。去除圖像中的噪聲，平滑圖像，增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。3.簡述SIFT特征點(diǎn)的特點(diǎn)。穩(wěn)定性好，對(duì)旋轉(zhuǎn)、縮放、光照變化不敏感，能描述圖像局部特征。4.簡述特征匹配的步驟。提取兩幅圖像的特征點(diǎn)，計(jì)算特征點(diǎn)之間的相似度，根據(jù)相似度匹配特征點(diǎn)。5.簡述相機(jī)標(biāo)定的目的。確定相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)（如焦距、主點(diǎn)）和外部參數(shù)（如相機(jī)在場景中的位置和姿態(tài)）。6.簡述立體視覺的基本原理。利用兩臺(tái)相機(jī)從不同視角觀察同一個(gè)物體，通過匹配左右圖像的特征點(diǎn)，計(jì)算物體的三維深度信息。7.簡述運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）的基本步驟。從多個(gè)視角的圖像中提取特征點(diǎn)，匹配特征點(diǎn)，利用匹配結(jié)果計(jì)算場景的三維結(jié)構(gòu)和相機(jī)的運(yùn)動(dòng)軌跡。8.簡述深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢。能自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，不需要人工設(shè)計(jì)特征，泛化能力強(qiáng)。9.簡述目標(biāo)檢測的基本步驟。提取圖像特征，利用分類器判斷每個(gè)位置是否包含目標(biāo)，如果是，則輸出目標(biāo)的位置和類別。10.簡述圖像分割與語義分割的區(qū)別。圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，語義分割是區(qū)分圖像中的不同物體，并給每個(gè)區(qū)域分配語義標(biāo)簽。五、論述題（本部分共3題，每題10分，共30分。請(qǐng)?jiān)敿?xì)回答下列問題。）1.論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展歷程。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了早期的圖像處理階段，主要關(guān)注圖像的灰度變換、濾波等操作；接著是特征提取階段，主要關(guān)注提取圖像的邊緣、角點(diǎn)等特征；然后是模板匹配階段，主要利用模板匹配方法進(jìn)行物體識(shí)別；再后來是機(jī)器學(xué)習(xí)階段，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)；最后是深度學(xué)習(xí)階段，利用深度學(xué)習(xí)方法取得了顯著的成果，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等任務(wù)中取得了突破性進(jìn)展。未來，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將繼續(xù)發(fā)展，與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)深度融合，應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域。2.論述特征點(diǎn)檢測在計(jì)算機(jī)視覺中的重要性。特征點(diǎn)檢測是計(jì)算機(jī)視覺中的基礎(chǔ)技術(shù)，它能夠提取圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)，這些關(guān)鍵點(diǎn)具有穩(wěn)定的特征，對(duì)旋轉(zhuǎn)、縮放、光照變化不敏感，可以作為圖像匹配、三維重建、相機(jī)標(biāo)定等任務(wù)的基準(zhǔn)。特征點(diǎn)檢測的準(zhǔn)確性直接影響后續(xù)任務(wù)的性能，因此，特征點(diǎn)檢測算法的研究具有重要的意義。目前，常用的特征點(diǎn)檢測算法有SIFT、SURF、ORB等，這些算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)具體應(yīng)用場景選擇合適的算法。3.論述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)是近年來計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要技術(shù)，它在圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等任務(wù)中取得了顯著的成果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)中最常用的模型，它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，不需要人工設(shè)計(jì)特征，因此，它能夠處理復(fù)雜多樣的圖像數(shù)據(jù)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以生成新的圖像，它在圖像生成、圖像修復(fù)等任務(wù)中具有廣泛的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)還在三維重建、相機(jī)標(biāo)定等任務(wù)中取得了進(jìn)展，未來，深度學(xué)習(xí)將繼續(xù)發(fā)展，與更多技術(shù)融合，應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.A解析：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的基本目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠“看”并理解圖像和視頻，這是其核心任務(wù)和最終目的。2.D解析：圖像壓縮屬于圖像處理范疇，而非計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的主要任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺更關(guān)注圖像的理解和分析。3.A解析：RGB是數(shù)字圖像處理中常用的顏色模型，代表紅綠藍(lán)三原色，通過這三種顏色的組合可以表示各種顏色。4.A解析：噪聲是圖像中的隨機(jī)干擾，會(huì)affect圖像質(zhì)量，需要通過濾波等方法去除。5.A解析：圖像濾波的主要目的是去除圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量。6.A解析：邊緣檢測是檢測圖像中的邊緣，這些邊緣通常代表物體輪廓或紋理變化。7.A解析：Sobel算子主要用于邊緣檢測，通過計(jì)算圖像的梯度來檢測邊緣。8.A解析：模板匹配是在圖像中查找特定模板，判斷模板在圖像中的位置。9.A解析：特征點(diǎn)檢測是檢測圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)，這些關(guān)鍵點(diǎn)具有穩(wěn)定的特征，可以作為圖像匹配的基準(zhǔn)。10.D解析：SIFT特征點(diǎn)具有穩(wěn)定性好、對(duì)旋轉(zhuǎn)不敏感、對(duì)縮放不敏感等優(yōu)點(diǎn)。11.A解析：特征描述子是用于描述圖像特征的向量，能夠表示圖像的局部特征。12.A解析：特征匹配是在兩幅圖像中匹配特征點(diǎn)，通常用于圖像拼接、目標(biāo)跟蹤等任務(wù)。13.A解析：RANSAC算法是一種隨機(jī)抽樣一致性算法，常用于特征匹配中去除誤匹配。14.C解析：相機(jī)標(biāo)定是確定相機(jī)的內(nèi)部和外部參數(shù)，包括焦距、主點(diǎn)、相機(jī)姿態(tài)等。15.A解析：多視圖幾何研究從多個(gè)視角觀察物體的幾何關(guān)系，是三維重建的基礎(chǔ)。16.A解析：立體視覺利用兩臺(tái)相機(jī)從不同視角觀察物體，通過匹配左右圖像的特征點(diǎn)計(jì)算物體的三維深度信息。17.A解析：三維重建是從二維圖像中恢復(fù)三維場景，包括物體的形狀、位置等信息。18.A解析：運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）是從多個(gè)視角的圖像中恢復(fù)場景的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)，包括場景的三維結(jié)構(gòu)和相機(jī)的運(yùn)動(dòng)軌跡。19.A解析：深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征。20.A解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過卷積層自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征。21.A解析：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以生成新的圖像，通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練生成逼真的圖像。22.A解析：目標(biāo)檢測是在圖像中定位并分類物體，通常使用邊界框標(biāo)注物體的位置。23.A解析：目標(biāo)跟蹤是在視頻序列中跟蹤物體的運(yùn)動(dòng)，保持對(duì)同一物體的連續(xù)跟蹤。24.A解析：圖像分割是將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域代表圖像的不同部分。25.A解析：語義分割是將圖像劃分為具有語義信息的區(qū)域，區(qū)分圖像中的不同物體。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析1.ABCDE解析：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括醫(yī)學(xué)圖像分析、自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控、人機(jī)交互、圖像編輯等。2.ABCDE解析：數(shù)字圖像處理的基本步驟包括圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像增強(qiáng)、圖像分析、圖像存儲(chǔ)。3.ABC解析：圖像濾波的常用方法包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波。4.ABCDE解析：邊緣檢測的常用算法包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、Laplace算子、Roberts算子。5.ABCD解析：特征點(diǎn)檢測的常用算法包括SIFT、SURF、ORB、Harris角點(diǎn)。6.ABCDE解析：特征描述子的常用方法包括SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP。7.ABCDE解析：特征匹配的常用算法包括RANSAC、FLANN、Brute-Force、KNN、SIFT。8.ABCDE解析：相機(jī)標(biāo)定的常用方法包括張正友標(biāo)定法、廣角相機(jī)標(biāo)定、立體相機(jī)標(biāo)定、雙目相機(jī)標(biāo)定、多目相機(jī)標(biāo)定。9.ABCD解析：立體視覺的常用方法包括雙目立體視覺、三目立體視覺、多目立體視覺、立體匹配。10.ABC解析：運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）的常用方法包括BundleAdjustment、Multi-ViewStereo、StructurefromMotion。11.ABCDE解析：深度學(xué)習(xí)的常用模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、支持向量機(jī)（SVM）。12.ABCDE解析：目標(biāo)檢測的常用方法包括R-CNN、FastR-CNN、YOLO、SSD、FasterR-CNN。13.ABCDE解析：目標(biāo)跟蹤的常用方法包括光流法、卡爾曼濾波、Meanshift、粒子濾波、相似度匹配。14.ABCDE解析：圖像分割的常用方法包括超像素分割、基于區(qū)域的分割、基于邊界的分割、基于閾值的分割、基于學(xué)習(xí)的分割。15.ABCDE解析：語義分割的常用方法包括FCN、U-Net、DeepLab、MaskR-CNN、VGG16。三、判斷題答案及解析1.√解析：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)就是讓機(jī)器具備和人一樣vision的能力，通過圖像和視頻來感知和理解世界。2.√解析：數(shù)字圖像就是用數(shù)字表示的模擬圖像，通過像素矩陣來表示圖像的灰度或顏色信息。3.×解析：圖像濾波不僅可以去除噪聲，還可以增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)，提高圖像的可視性。4.×解析：邊緣檢測不是找出圖像中所有像素的邊緣，而是檢測圖像中像素值變化較大的區(qū)域，通常代表物體輪廓。5.×解析：SIFT特征點(diǎn)在圖像旋轉(zhuǎn)后不會(huì)發(fā)生改變，因?yàn)镾IFT特征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)不變性。6.×解析：特征描述子是用來描述圖像局部特征的，而不是整體特征。7.×解析：RANSAC算法主要用于幾何模型估計(jì)，如相機(jī)標(biāo)定、立體匹配等，而不是特征匹配。8.×解析：相機(jī)標(biāo)定需要知道相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)，內(nèi)部參數(shù)描述相機(jī)本身的特性，外部參數(shù)描述相機(jī)在場景中的位置和姿態(tài)。9.×解析：立體視覺不是從兩個(gè)不同角度看同一個(gè)物體，而是利用兩臺(tái)相機(jī)從不同視角觀察同一個(gè)物體，通過匹配左右圖像的特征點(diǎn)計(jì)算物體的三維深度信息。10.×解析：運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）可以用于動(dòng)態(tài)場景，通過匹配圖像中的運(yùn)動(dòng)特征點(diǎn)來恢復(fù)場景的結(jié)構(gòu)和相機(jī)的運(yùn)動(dòng)軌跡。11.×解析：深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)視覺中的一種方法，但不是唯一方法，還有傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺方法等。12.√解析：目標(biāo)檢測就是找出圖像中所有物體的位置和類別，通常使用邊界框標(biāo)注物體的位置，并給出物體的類別標(biāo)簽。13.×解析：目標(biāo)跟蹤不一定是持續(xù)跟蹤同一個(gè)物體，可能需要跟蹤多個(gè)物體，或者在某些情況下放棄跟蹤。14.√解析：圖像分割就是將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域代表圖像的不同部分，可以是像素級(jí)、超像素級(jí)或語義級(jí)。15.×解析：語義分割不僅區(qū)分圖像中的不同物體，還區(qū)分物體內(nèi)部的各個(gè)區(qū)域，并給每個(gè)區(qū)域分配語義標(biāo)簽。16.×解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）不僅可以用于圖像分類，還可以用于圖像檢測、語義分割、目標(biāo)跟蹤等多種任務(wù)。17.√解析：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以生成新的圖像，通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練生成逼真的圖像。18.√解析：雙目立體視覺需要兩臺(tái)相機(jī)從不同視角觀察同一個(gè)物體，通過匹配左右圖像的特征點(diǎn)計(jì)算物體的三維深度信息。19.√解析：三維重建是從二維圖像中恢復(fù)三維場景，包括物體的形狀、位置等信息，可以用于生成三維模型或地圖。20.×解析：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以用于自動(dòng)駕駛，通過識(shí)別道路、車輛、行人等信息來輔助駕駛決策。四、簡答題答案及解析1.簡述數(shù)字圖像處理的基本步驟。答案：數(shù)字圖像處理的基本步驟包括圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像增強(qiáng)、圖像分析、圖像存儲(chǔ)。解析：圖像采集是獲取原始圖像的過程，通常使用相機(jī)或其他傳感器進(jìn)行采集；圖像預(yù)處理是對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)等操作，以提高圖像質(zhì)量；圖像增強(qiáng)是對(duì)圖像進(jìn)行亮度、對(duì)比度、飽和度等方面的調(diào)整，以突出圖像特征；圖像分析是對(duì)圖像進(jìn)行特征提取、目標(biāo)檢測、分割等操作，以提取圖像信息；圖像存儲(chǔ)是將處理后的圖像保存到存儲(chǔ)設(shè)備中，以便后續(xù)使用。2.簡述圖像濾波的作用。答案：圖像濾波的作用是去除圖像中的噪聲，平滑圖像，增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。解析：圖像濾波是通過數(shù)學(xué)運(yùn)算對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，可以去除圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量；同時(shí)，圖像濾波還可以增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)，使圖像更加清晰。3.簡述SIFT特征點(diǎn)的特點(diǎn)。答案：SIFT特征點(diǎn)的特點(diǎn)是穩(wěn)定性好，對(duì)旋轉(zhuǎn)、縮放、光照變化不敏感，能描述圖像局部特征。解析：SIFT特征點(diǎn)是通過檢測圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算其描述子來得到的，這些關(guān)鍵點(diǎn)具有穩(wěn)定的特征，對(duì)旋轉(zhuǎn)、縮放、光照變化不敏感，可以作為圖像匹配的基準(zhǔn)；SIFT特征點(diǎn)的描述子能夠描述圖像的局部特征，具有較強(qiáng)的魯棒性。4.簡述特征匹配的步驟。答案：特征匹配的步驟包括提取兩幅圖像的特征點(diǎn)，計(jì)算特征點(diǎn)之間的相似度，根據(jù)相似度匹配特征點(diǎn)。解析：特征匹配是在兩幅圖像中匹配特征點(diǎn)，通常用于圖像拼接、目標(biāo)跟蹤等任務(wù)；首先，需要提取兩幅圖像的特征點(diǎn)，如SIFT特征點(diǎn)；然后，計(jì)算特征點(diǎn)之間的相似度，如歐氏距離、余弦相似度等；最后，根據(jù)相似度匹配特征點(diǎn)，去除誤匹配，得到正確的匹配結(jié)果。5.簡述相機(jī)標(biāo)定的目的。答案：相機(jī)標(biāo)定的目的是確定相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。解析：相機(jī)標(biāo)定是確定相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)（如焦距、主點(diǎn)）和外部參數(shù)（如相機(jī)在場景中的位置和姿態(tài)），以提高圖像處理的精度；內(nèi)部參數(shù)描述相機(jī)本身的特性，如焦距、主點(diǎn)等