2025年超星爾雅學習通《智能圖像處理與模式識別》考試備考題庫及答案解析就讀院校：________姓名：________考場號：________考生號：________一、選擇題1.在智能圖像處理中，以下哪種方法不屬于圖像增強技術？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.主成分分析D.銳化濾波答案：C解析：圖像增強技術主要目的是改善圖像質量，使其更適合人或機器分析。直方圖均衡化和銳化濾波都屬于增強技術，中值濾波用于去噪，也屬于增強范疇。主成分分析是一種降維技術，主要用于數(shù)據(jù)壓縮和特征提取，不屬于圖像增強技術。2.以下哪種特征提取方法適用于線性可分數(shù)據(jù)？（）A.SIFT特征B.LBP特征C.主成分分析D.HOG特征答案：C解析：主成分分析（PCA）通過正交變換將數(shù)據(jù)投影到新的坐標系中，使得投影后的數(shù)據(jù)方差最大化，適用于線性可分數(shù)據(jù)。SIFT、LBP和HOG特征雖然常用于圖像識別，但它們提取的特征并不保證線性可分。3.在圖像分類中，以下哪種算法屬于監(jiān)督學習算法？（）A.K-means聚類B.支持向量機C.主成分分析D.自組織映射答案：B解析：監(jiān)督學習算法需要訓練數(shù)據(jù)帶有標簽，通過學習訓練數(shù)據(jù)中的模式來對新數(shù)據(jù)進行分類。支持向量機（SVM）是一種典型的監(jiān)督學習算法。K-means聚類、主成分分析和自組織映射都屬于無監(jiān)督學習算法。4.以下哪種方法可以用于圖像分割？（）A.K-means聚類B.決策樹C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.所有以上方法答案：D解析：圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域的過程。K-means聚類可以用于基于顏色的圖像分割。決策樹可以用于基于閾值的分割。神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于復雜的圖像分割任務。因此，所有以上方法都可以用于圖像分割。5.在特征選擇中，以下哪種方法屬于貪心算法？（）A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.基于互信息的方法D.所有以上方法答案：A解析：貪心算法在每一步選擇當前最優(yōu)解，最終得到全局最優(yōu)解。遞歸特征消除（RFE）通過遞歸減少特征集大小，每次刪除權重最小的特征，屬于貪心算法。Lasso回歸通過懲罰項選擇重要特征，不屬于貪心算法。基于互信息的方法通過計算特征與標簽的互信息選擇特征，也不屬于貪心算法。6.在目標檢測中，以下哪種算法屬于兩階段檢測器？（）A.R-CNNB.YOLOC.SSDD.FasterR-CNN答案：D解析：兩階段檢測器首先生成候選區(qū)域，然后對候選區(qū)域進行分類和回歸。R-CNN及其變種FastR-CNN屬于兩階段檢測器。YOLO和SSD屬于單階段檢測器，直接在特征圖上預測目標位置和類別。7.在人臉識別中，以下哪種技術可以用于提高識別精度？（）A.數(shù)據(jù)增強B.特征臉C.深度學習D.所有以上方法答案：D解析：數(shù)據(jù)增強通過變換原始數(shù)據(jù)生成新數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)多樣性。特征臉是早期的人臉識別技術，通過主成分分析提取特征。深度學習可以自動學習特征，提高識別精度。因此，所有以上方法都可以提高識別精度。8.在圖像識別中，以下哪種損失函數(shù)適用于多分類任務？（）A.均方誤差B.交叉熵損失C.Hinge損失D.L1損失答案：B解析：交叉熵損失適用于多分類任務，通過計算預測概率分布與真實標簽分布之間的差異來優(yōu)化模型。均方誤差和L1損失主要用于回歸任務。Hinge損失主要用于支持向量機等分類任務。9.在圖像配準中，以下哪種方法屬于基于變換的方法？（）A.相似性變換B.特征匹配C.活動輪廓模型D.所有以上方法答案：A解析：基于變換的方法通過幾何變換（如平移、旋轉、縮放等）將一幅圖像對齊到另一幅圖像。相似性變換屬于幾何變換。特征匹配和活動輪廓模型不屬于基于變換的方法。10.在圖像壓縮中，以下哪種編碼屬于無損編碼？（）A.Huffman編碼B.矢量量化C.JPEGD.所有以上方法答案：A解析：無損編碼可以在解碼后完全恢復原始圖像，而不會丟失任何信息。Huffman編碼是一種無損編碼，通過統(tǒng)計字符頻率進行編碼。矢量量化和JPEG屬于有損編碼，會丟失部分圖像信息。11.在智能圖像處理中，以下哪種技術主要用于去除圖像中的噪聲？（）A.圖像濾波B.圖像增強C.圖像重建D.圖像壓縮答案：A解析：圖像濾波是通過數(shù)學運算，削弱圖像中噪聲的影響，突出圖像中的有用信息。圖像增強主要是改善圖像的視覺效果。圖像重建是從部分觀測數(shù)據(jù)估計完整信號的過程。圖像壓縮是減少圖像數(shù)據(jù)量。因此，圖像濾波是主要用于去除圖像中的噪聲的技術。12.以下哪種特征提取方法適用于旋轉不變性？（）A.SIFT特征B.LBP特征C.HOG特征D.所有以上方法答案：A解析：SIFT（尺度不變特征變換）特征具有旋轉不變性。LBP（局部二值模式）和HOG（方向梯度直方圖）特征沒有旋轉不變性。因此，SIFT特征適用于旋轉不變性。13.在圖像分類中，以下哪種網(wǎng)絡結構屬于深度學習模型？（）A.決策樹B.K近鄰C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.神經(jīng)網(wǎng)絡答案：C解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是一種深度學習模型，特別適用于圖像分類任務。決策樹和K近鄰不屬于深度學習模型。一般的神經(jīng)網(wǎng)絡是一個泛稱，雖然可以用于深度學習，但在這里特指CNN更準確。14.以下哪種方法可以用于圖像分割，但通常需要手動設置參數(shù)？（）A.超像素分割B.K-means聚類C.活動輪廓模型D.基于閾值的分割答案：D解析：基于閾值的分割方法通常需要手動設置一個或多個閾值，這些閾值決定了圖像分割的結果。超像素分割和活動輪廓模型雖然也需要參數(shù)，但通常是算法自動確定的。K-means聚類的參數(shù)是聚類數(shù)量，雖然也需要設置，但通常不認為是手動設置分割效果的關鍵參數(shù)。15.在特征選擇中，以下哪種方法屬于過濾式方法？（）A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.基于互信息的方法D.所有以上方法答案：C解析：過濾式方法在特征選擇過程中不依賴于任何機器學習模型，直接根據(jù)特征本身的統(tǒng)計特性進行選擇?；诨バ畔⒌姆椒▽儆谶^濾式方法。遞歸特征消除和Lasso回歸屬于包裹式方法，需要與機器學習模型結合使用。因此，基于互信息的方法是過濾式方法。16.在目標檢測中，以下哪種算法屬于單階段檢測器？（）A.R-CNNB.YOLOC.SSDD.FasterR-CNN答案：B解析：單階段檢測器直接在特征圖上預測目標位置和類別，通常速度更快。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種典型的單階段檢測器。R-CNN、SSD和FasterR-CNN都屬于兩階段檢測器，需要先生成候選區(qū)域再進行分類和回歸。17.在人臉識別中，以下哪種技術可以用于緩解光照變化問題？（）A.直方圖均衡化B.歸一化C.特征臉D.深度學習答案：B解析：歸一化可以通過將像素值縮放到特定范圍（如0到1）來減少光照變化的影響。直方圖均衡化可以改善圖像對比度，但效果不如歸一化穩(wěn)定。特征臉和深度學習雖然可以識別不同光照下的人臉，但歸一化是更直接的技術。18.在圖像識別中，以下哪種損失函數(shù)適用于二分類任務？（）A.均方誤差B.交叉熵損失C.Hinge損失D.L1損失答案：C解析：Hinge損失通常用于支持向量機（SVM）的二分類任務。均方誤差和L1損失主要用于回歸任務。交叉熵損失雖然也可以用于二分類，但Hinge損失是SVM中更常用的二分類損失函數(shù)。19.在圖像配準中，以下哪種方法屬于基于相關性的方法？（）A.相似性變換B.特征匹配C.模板匹配D.所有以上方法答案：C解析：模板匹配是一種基于相關性的圖像配準方法，通過計算模板與圖像中不同位置的相似度來找到最佳對齊位置。相似性變換和特征匹配不屬于基于相關性的方法。20.在圖像壓縮中，以下哪種編碼屬于有損編碼？（）A.Huffman編碼B.矢量量化C.JPEGD.所有以上方法答案：C解析：JPEG（聯(lián)合圖像專家組）是一種常用的有損圖像壓縮標準。Huffman編碼是一種無損編碼。矢量量化既可以是有損的也可以是無損的，但JPEG通常是有損的。因此，JPEG是有損編碼。二、多選題1.在智能圖像處理中，以下哪些技術屬于圖像增強技術？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.主成分分析D.銳化濾波答案：ABD解析：圖像增強技術主要目的是改善圖像質量，使其更適合人或機器分析。直方圖均衡化和銳化濾波都屬于增強技術，中值濾波用于去噪，也屬于增強范疇。主成分分析是一種降維技術，主要用于數(shù)據(jù)壓縮和特征提取，不屬于圖像增強技術。2.在特征提取中，以下哪些方法可以用于圖像特征提取？（）A.SIFT特征B.LBP特征C.HOG特征D.主成分分析答案：ABCD解析：SIFT（尺度不變特征變換）、LBP（局部二值模式）、HOG（方向梯度直方圖）和主成分分析都是常用的圖像特征提取方法。SIFT和LBP適用于描述圖像的局部特征，HOG適用于描述圖像的梯度方向特征，主成分分析適用于降維和提取主要特征。3.在圖像分類中，以下哪些算法屬于監(jiān)督學習算法？（）A.支持向量機B.決策樹C.K近鄰D.K-means聚類答案：ABC解析：監(jiān)督學習算法需要訓練數(shù)據(jù)帶有標簽，通過學習訓練數(shù)據(jù)中的模式來對新數(shù)據(jù)進行分類。支持向量機（SVM）、決策樹和K近鄰都屬于監(jiān)督學習算法。K-means聚類屬于無監(jiān)督學習算法，用于數(shù)據(jù)聚類。4.在圖像分割中，以下哪些方法可以用于圖像分割？（）A.超像素分割B.K-means聚類C.活動輪廓模型D.基于閾值的分割答案：ABCD解析：圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域的過程。超像素分割、K-means聚類、活動輪廓模型和基于閾值的分割都是常用的圖像分割方法。超像素分割將圖像分割成超像素，K-means聚類可以基于顏色或紋理進行分割，活動輪廓模型可以用于邊緣檢測和分割，基于閾值的分割通過設定閾值將圖像分為不同區(qū)域。5.在特征選擇中，以下哪些方法屬于特征選擇方法？（）A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.基于互信息的方法D.主成分分析答案：ABC解析：特征選擇是在特征提取之后，從原始特征中選取一部分最有用的特征的過程。遞歸特征消除、Lasso回歸和基于互信息的方法都屬于特征選擇方法。主成分分析是一種降維技術，雖然也可以減少特征數(shù)量，但通常不認為是特征選擇方法。6.在目標檢測中，以下哪些算法屬于深度學習模型？（）A.R-CNNB.YOLOC.SSDD.FasterR-CNN答案：ABCD解析：目標檢測是計算機視覺中的任務，近年來深度學習模型在目標檢測中取得了顯著進展。R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork）、YOLO（YouOnlyLookOnce）、SSD（SingleShotMultiBoxDetector）和FasterR-CNN都是基于深度學習的目標檢測算法。7.在人臉識別中，以下哪些技術可以用于提高識別精度？（）A.數(shù)據(jù)增強B.特征臉C.深度學習D.歸一化答案：ABCD解析：提高人臉識別精度的技術包括數(shù)據(jù)增強、特征臉、深度學習和歸一化。數(shù)據(jù)增強通過變換原始數(shù)據(jù)生成新數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)多樣性。特征臉是早期的人臉識別技術，通過主成分分析提取特征。深度學習可以自動學習特征，提高識別精度。歸一化可以通過將像素值縮放到特定范圍來減少光照變化的影響。8.在圖像壓縮中，以下哪些編碼屬于無損編碼？（）A.Huffman編碼B.Lempel-Ziv編碼C.矢量量化D.JPEG答案：AB解析：無損編碼可以在解碼后完全恢復原始圖像，而不會丟失任何信息。Huffman編碼和Lempel-Ziv編碼（如LZ77、LZ78）都是常用的無損編碼方法。矢量量化既可以是有損的也可以是無損的，但JPEG是有損編碼。因此，Huffman編碼和Lempel-Ziv編碼是無損編碼。9.在圖像配準中，以下哪些方法可以用于圖像配準？（）A.基于變換的方法B.基于相關性的方法C.基于特征匹配的方法D.基于優(yōu)化的方法答案：ABCD解析：圖像配準是將兩幅或多幅圖像對齊到同一坐標系下的過程?；谧儞Q的方法、基于相關性的方法、基于特征匹配的方法和基于優(yōu)化的方法都是常用的圖像配準方法?；谧儞Q的方法通過幾何變換對齊圖像?；谙嚓P性的方法通過計算圖像之間的相似度進行配準?；谔卣髌ヅ涞姆椒ㄍㄟ^匹配圖像特征點進行配準。基于優(yōu)化的方法通過優(yōu)化目標函數(shù)進行配準。10.在深度學習中，以下哪些技術可以用于圖像識別？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡C.生成對抗網(wǎng)絡D.Transformer答案：ACD解析：深度學習在圖像識別中有很多應用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是圖像識別中最常用的深度學習模型。生成對抗網(wǎng)絡（GAN）可以用于圖像生成和增強，也可以用于圖像識別。Transformer最初用于自然語言處理，但也可以用于圖像識別。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）主要用于序列數(shù)據(jù)處理，如文本和語音，不太適用于圖像識別。11.在智能圖像處理中，以下哪些方法可以用于圖像去噪？（）A.中值濾波B.高斯濾波C.小波變換D.均值濾波答案：ABCD解析：圖像去噪是消除圖像中噪聲的過程，常用的方法包括中值濾波、高斯濾波、小波變換和均值濾波。中值濾波通過中值替換去除椒鹽噪聲。高斯濾波使用高斯核進行平滑，適用于去除高斯噪聲。小波變換可以將圖像分解到不同頻率子帶，去除不同類型的噪聲。均值濾波使用均值替換去除噪聲，但效果通常不如中值濾波和高斯濾波。12.在特征提取中，以下哪些特征可以用于描述圖像的局部特征？（）A.SIFT特征B.SURF特征C.LBP特征D.HOG特征答案：ABC解析：描述圖像局部特征的常用方法包括SIFT（尺度不變特征變換）、SURF（加速穩(wěn)健特征）和LBP（局部二值模式）。SIFT和SURF對尺度和旋轉不變性較好，適用于特征匹配。LBP通過鄰域像素的二值比較描述紋理特征。HOG（方向梯度直方圖）描述的是圖像的局部梯度方向分布，但更側重于整體形狀和紋理，而非嚴格的局部特征點。13.在圖像分類中，以下哪些方法可以用于模型評估？（）A.準確率B.精確率C.召回率D.F1分數(shù)答案：ABCD解析：模型評估是衡量分類模型性能的重要步驟。常用的評估指標包括準確率（模型正確分類的比例）、精確率（預測為正例中實際為正例的比例）、召回率（實際為正例中被預測為正例的比例）和F1分數(shù)（精確率和召回率的調(diào)和平均值）。這些指標可以全面評價模型的分類性能。14.在圖像分割中，以下哪些方法屬于基于區(qū)域的方法？（）A.區(qū)域生長B.超像素分割C.K-means聚類D.活動輪廓模型答案：AB解析：基于區(qū)域的圖像分割方法將圖像劃分為多個區(qū)域，通?？紤]區(qū)域之間的相似性。區(qū)域生長算法從種子點開始，根據(jù)相似性準則逐步擴展區(qū)域。超像素分割將圖像分割為具有相似視覺特性的超像素，也屬于基于區(qū)域的方法。K-means聚類是一種無監(jiān)督聚類算法，可以用于圖像分割，但不屬于嚴格的基于區(qū)域的方法?；顒虞喞Ｐ蛯儆诨谶吘壍姆椒ā?5.在特征選擇中，以下哪些方法屬于包裹式方法？（）A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.逐步回歸D.基于互信息的方法答案：AC解析：包裹式特征選擇方法將特征選擇問題與具體的機器學習模型結合，需要訓練模型來評估特征子集的效果。遞歸特征消除（RFE）通過遞歸減少特征集大小來選擇特征。逐步回歸（StepwiseRegression）通過逐步添加或刪除特征來構建最優(yōu)模型。Lasso回歸通過懲罰項選擇重要特征，屬于正則化方法，通常認為是過濾式方法。基于互信息的方法屬于過濾式方法，不依賴于任何特定模型。16.在目標檢測中，以下哪些算法可以用于目標檢測？（）A.R-CNNB.YOLOC.SSDD.K近鄰答案：ABC解析：目標檢測是計算機視覺中的任務，近年來深度學習模型在目標檢測中取得了顯著進展。R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork）、YOLO（YouOnlyLookOnce）、SSD（SingleShotMultiBoxDetector）都是基于深度學習的目標檢測算法。K近鄰是一種分類算法，不適用于目標檢測。17.在人臉識別中，以下哪些技術可以用于人臉對齊？（）A.對稱性B.眼睛中心點C.主成分分析D.光學字符識別答案：AB解析：人臉對齊是將不同位置、姿態(tài)的人臉圖像對齊到標準位置的過程。常用的對齊技術包括利用人臉的對稱性，通過眼睛中心點來確定人臉的中心和旋轉角度。主成分分析可以用于人臉識別和特征提取，但不直接用于對齊。光學字符識別（OCR）用于識別圖像中的文字，與人臉對齊無關。18.在圖像壓縮中，以下哪些編碼屬于有損編碼？（）A.JPEGB.JPEG2000C.MPEGD.Huffman編碼答案：ABC解析：有損編碼在壓縮過程中會丟失部分圖像信息，以換取更高的壓縮率。JPEG、JPEG2000和MPEG都是常用的有損壓縮標準，分別用于靜止圖像和視頻壓縮。Huffman編碼是一種無損編碼，通過統(tǒng)計字符頻率進行編碼，解碼后可以完全恢復原始數(shù)據(jù)。19.在圖像配準中，以下哪些方法可以用于相似性度量？（）A.均方誤差B.相關系數(shù)C.歸一化互相關D.歐氏距離答案：BC解析：圖像配準需要計算兩幅圖像之間的相似性或差異。常用的相似性度量包括歸一化互相關（NCC）和相關系數(shù)，它們可以衡量圖像在不同變換下的相似程度。均方誤差和歐氏距離通常用于衡量像素值之間的差異，而不是相似性，雖然在某些配準方法中也可能作為輔助度量，但不是主要的相似性度量方法。20.在深度學習中，以下哪些網(wǎng)絡結構可以用于圖像識別？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡C.TransformerD.神經(jīng)網(wǎng)絡答案：ACD解析：深度學習在圖像識別中有多種應用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是圖像識別中最常用的深度學習模型。Transformer最初用于自然語言處理，但也可以用于圖像識別。一般的神經(jīng)網(wǎng)絡是一個泛稱，雖然可以用于圖像識別，但在這里特指CNN更準確。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）主要用于序列數(shù)據(jù)處理，如文本和語音，不太適用于圖像識別。三、判斷題1.在智能圖像處理中，圖像增強和圖像重建是同一個概念。（）答案：錯誤解析：圖像增強和圖像重建是兩個不同的概念。圖像增強旨在改善圖像的視覺效果，使其更適合人或機器分析，可能改變圖像數(shù)據(jù)本身。圖像重建則是從部分觀測數(shù)據(jù)估計完整信號的過程，常用于從已知部分恢復丟失的信息。兩者目標和方法都有顯著區(qū)別。2.SIFT特征具有旋轉不變性。（）答案：正確解析：SIFT（尺度不變特征變換）特征經(jīng)過設計，包含了尺度信息和旋轉信息，因此具有旋轉不變性。這意味著即使圖像發(fā)生了旋轉，提取出的SIFT特征也能保持相對穩(wěn)定，這對于特征匹配和圖像檢索非常重要。3.在圖像分類中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）比決策樹更適用于處理高維圖像數(shù)據(jù)。（）答案：正確解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）特別適合處理圖像這類具有空間結構的高維數(shù)據(jù)，能夠自動學習圖像的層次化特征表示。相比之下，決策樹雖然能處理高維數(shù)據(jù)，但在處理圖像時通常需要人工設計特征，且難以捕捉圖像的空間關系。因此，CNN在高維圖像分類任務中通常表現(xiàn)更優(yōu)。4.K-means聚類是一種無監(jiān)督學習算法。（）答案：正確解析：K-means聚類是一種典型的無監(jiān)督學習算法，其目標是將數(shù)據(jù)點劃分為預先設定的數(shù)量（K個）的簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點之間的距離最小化，而簇間距離最大化。它不需要標簽信息，完全基于數(shù)據(jù)本身的相似性進行聚類。5.圖像分割的目標是將圖像劃分為具有不同語義意義的區(qū)域。（）答案：正確解析：圖像分割是計算機視覺中的一個基本任務，其核心目標是將圖像分割成若干個具有不同語義或視覺特性的區(qū)域（即超像素或像素簇）。理想的圖像分割結果應能反映圖像的實際結構和內(nèi)容，例如將人像分割為頭、軀干、四肢等不同部分。6.特征選擇的目標是減少特征數(shù)量，同時保留最有用的信息。（）答案：正確解析：特征選擇是在特征提取之后，從原始特征集中選擇出對模型預測最有幫助的一部分特征的過程。其目標不僅是減少特征數(shù)量，以降低計算復雜度和避免維度災難，更重要的是保留那些對提升模型性能最關鍵的信息，從而提高模型的泛化能力。7.YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種兩階段目標檢測器。（）答案：錯誤解析：YOLO是一種單階段目標檢測器，它直接在輸入圖像上預測所有可能的目標邊界框和類別概率，整個過程只需一次前向傳播。兩階段目標檢測器（如R-CNN系列）通常先通過區(qū)域提議網(wǎng)絡生成候選框，然后再對候選框進行分類和回歸。8.人臉識別中，光照變化是一個重要的挑戰(zhàn)。（）答案：正確解析：人臉識別系統(tǒng)需要在各種復雜環(huán)境下工作，光照變化是其中一個重要的挑戰(zhàn)。不同光照條件（如強光、陰影、低照度）會顯著改變?nèi)四樀囊曈X特征，可能導致識別率下降。因此，提高人臉識別算法對光照變化的魯棒性是重要的研究方向。9.無損壓縮編碼可以在解壓縮后完全恢復原始數(shù)據(jù)，但通常壓縮率較低。（）答案：正確解析：無損壓縮編碼的核心特點是解壓縮后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)完全一致，沒有任何信息損失。由于這種嚴格的要求，無損壓縮算法通常難以進行大幅度的數(shù)據(jù)壓縮，其壓縮率一般低于有損壓縮編碼。然而，它在需要保證數(shù)據(jù)完整性的應用（如文本、醫(yī)學圖像、重要檔案）中至關重要。10.圖像配準的目標是將兩幅或多幅圖像對齊到同一個坐標系下。（）答案：正確解析：圖像配準是計算機視覺和圖像處理中的一個基本問題，其目標是將兩幅或多幅在不同位置、姿態(tài)或傳感器下獲取的圖像，通過空間變換（如平移、旋轉、縮放、仿射變換等）對齊到同一個坐標系下，使得同一場景中的對應點在變換后的圖像中位置一致。四、簡答題1.簡述圖像增強的主要目的和常用方法。答案：圖像增強的主要目的是改善圖像的質量，突出圖像中的重要信息，抑制或去除無關信息，從而提高圖像的可讀性或便于后續(xù)的圖像分析處理。常用方法包括：亮度/對比度調(diào)整，如直方圖均衡化、直方圖規(guī)定化等，用于改善圖像的視覺效果；濾波技術，如均值濾波、中值濾波、高斯濾波等，用于去除噪聲和平滑圖像；銳