2026年圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺考試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）1.以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，錯(cuò)誤的是：A.非局部均值（NLM）算法通過計(jì)算像素與鄰域內(nèi)其他像素的相似性加權(quán)平均去噪B.雙邊濾波同時(shí)考慮空間距離和像素值差異，能較好保留邊緣C.高斯濾波屬于線性平移不變?yōu)V波器，對椒鹽噪聲抑制效果優(yōu)于中值濾波D.BM3D（塊匹配3D濾波）利用塊間協(xié)同濾波，在高斯噪聲場景下性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法答案：C解析：高斯濾波是線性濾波器，對高斯噪聲效果較好，但椒鹽噪聲（脈沖噪聲）的最佳選擇是中值濾波，因其通過統(tǒng)計(jì)排序抑制異常值。因此C錯(cuò)誤。2.關(guān)于特征檢測與描述子，以下說法正確的是：A.SIFT特征對旋轉(zhuǎn)、尺度、亮度變化具有不變性，但計(jì)算復(fù)雜度高B.ORB特征基于FAST角點(diǎn)檢測和BRIEF描述子，不具備旋轉(zhuǎn)不變性C.SURF通過積分圖加速，但無法處理尺度變化D.深度學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵點(diǎn)檢測（如OpenPose）僅依賴手工設(shè)計(jì)特征答案：A解析：ORB通過灰度質(zhì)心法引入旋轉(zhuǎn)不變性（B錯(cuò)誤）；SURF通過不同尺度的高斯二階矩近似處理尺度變化（C錯(cuò)誤）；深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵點(diǎn)檢測依賴網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征（D錯(cuò)誤）。A正確。3.以下哪項(xiàng)不屬于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像處理中的典型應(yīng)用？A.圖像超分辨率（ESRGAN）B.風(fēng)格遷移（CycleGAN）C.圖像去霧（DehazeGAN）D.圖像邊緣檢測（Canny）答案：D解析：Canny是傳統(tǒng)邊緣檢測算法，基于梯度計(jì)算；其余選項(xiàng)均為GAN的典型應(yīng)用。4.光流估計(jì)中，Lucas-Kanade算法的核心假設(shè)是：A.亮度恒定與小運(yùn)動(dòng)假設(shè)B.場景剛性與視差連續(xù)C.特征點(diǎn)稀疏與匹配唯一性D.深度一致與光照不變答案：A解析：LK算法假設(shè)局部區(qū)域內(nèi)像素亮度在連續(xù)幀中保持不變（亮度恒定），且運(yùn)動(dòng)幅度足夠小（小運(yùn)動(dòng)），從而通過泰勒展開建立約束方程。5.目標(biāo)檢測模型YOLOv9相比YOLOv8的改進(jìn)不包括：A.引入動(dòng)態(tài)標(biāo)簽分配策略（如TaskAlignedAssigner）B.采用更輕量的CSPDarknet53骨干網(wǎng)絡(luò)C.優(yōu)化NMS（非極大值抑制）為Soft-NMS或DIoU-NMSD.增加多尺度特征融合的PANet深度答案：B解析：YOLOv9通常會(huì)升級骨干網(wǎng)絡(luò)（如使用更高效的CSPNeXt），而非沿用v8的CSPDarknet53。其余選項(xiàng)均為常見改進(jìn)方向。二、填空題（每題2分，共10分）1.圖像分割中，U-Net網(wǎng)絡(luò)的核心結(jié)構(gòu)是________（填“編碼器-解碼器”或“金字塔池化”）。答案：編碼器-解碼器2.超分辨率任務(wù)中，除了MSE損失，常用的感知損失通?；赺_______（填“預(yù)訓(xùn)練CNN的特征圖”或“像素梯度差異”）。答案：預(yù)訓(xùn)練CNN的特征圖3.光流場的評估指標(biāo)中，EPE（端點(diǎn)誤差）計(jì)算的是________（填“預(yù)測光流與真實(shí)光流的歐氏距離均值”或“光流方向一致性比例”）。答案：預(yù)測光流與真實(shí)光流的歐氏距離均值4.3D視覺中，結(jié)構(gòu)光（StructuredLight）成像的關(guān)鍵是通過________（填“主動(dòng)投射編碼圖案”或“被動(dòng)接收環(huán)境光”）獲取深度信息。答案：主動(dòng)投射編碼圖案5.視頻目標(biāo)跟蹤（VOT）任務(wù)中，常用的評估指標(biāo)包括成功率（OverlapSuccess）和________（填“準(zhǔn)確率”或“魯棒性”）。答案：準(zhǔn)確率三、簡答題（每題8分，共32分）1.簡述直方圖均衡化（HE）與限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）的區(qū)別及適用場景。答案：直方圖均衡化（HE）通過全局直方圖的累積分布函數(shù)（CDF）將像素值重新映射，增強(qiáng)圖像整體對比度，但可能放大噪聲（尤其在均勻區(qū)域）。CLAHE則將圖像劃分為多個(gè)子塊（如8×8），對每個(gè)子塊進(jìn)行局部直方圖均衡化，并通過限制對比度（設(shè)置裁剪閾值）避免過增強(qiáng)。適用場景：HE適用于全局對比度不足且噪聲較少的圖像（如醫(yī)學(xué)X光片）；CLAHE適用于局部對比度差異大或含噪聲的圖像（如自然場景照片、衛(wèi)星圖像）。2.解釋視覺Transformer（ViT）中“多頭注意力（Multi-HeadAttention）”的作用，并說明其與傳統(tǒng)CNN的區(qū)別。答案：多頭注意力將輸入特征劃分為多個(gè)子空間（頭），每個(gè)頭獨(dú)立計(jì)算注意力權(quán)重，最后拼接輸出。其作用是捕捉不同子空間的上下文依賴，增強(qiáng)模型對多尺度、多語義特征的建模能力。與CNN的區(qū)別：CNN通過局部感受野和權(quán)值共享提取空間特征，依賴歸納偏置（如平移不變性）；ViT通過自注意力機(jī)制建模全局依賴，無需假設(shè)局部相關(guān)性，但需要更大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量。3.列舉目標(biāo)檢測中“單階段（One-stage）”與“兩階段（Two-stage）”方法的典型代表，并分析各自優(yōu)缺點(diǎn)。答案：單階段代表：YOLO系列、SSD；兩階段代表：FasterR-CNN、MaskR-CNN。單階段優(yōu)點(diǎn)：速度快（端到端預(yù)測），適合實(shí)時(shí)應(yīng)用；缺點(diǎn)：小目標(biāo)檢測精度較低（依賴多尺度特征但感受野有限）。兩階段優(yōu)點(diǎn)：通過RPN（區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)）生成候選框，再精修定位與分類，精度更高；缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度高，速度較慢。4.說明立體匹配（StereoMatching）中“匹配代價(jià)計(jì)算”的常用方法，并解釋“一致性檢查”的作用。答案：匹配代價(jià)計(jì)算方法：①像素級：絕對差（SAD）、平方差（SSD）；②窗口級：歸一化互相關(guān)（NCC）；③特征級：基于梯度、SIFT描述子等。一致性檢查：由于左右視圖的匹配可能存在誤匹配（如遮擋區(qū)域），通過檢查左圖點(diǎn)p在右圖的匹配點(diǎn)q是否滿足“右圖點(diǎn)q在左圖的匹配點(diǎn)為p”，剔除不一致的匹配對，提高視差圖的可靠性。四、算法推導(dǎo)與證明題（每題12分，共24分）1.推導(dǎo)霍夫變換（HoughTransform）中直線的參數(shù)空間表示，并說明其如何檢測圖像中的直線。答案：在笛卡爾坐標(biāo)系中，直線方程為y=kx+b，但垂直直線（k無窮大）無法表示。因此霍夫變換采用極坐標(biāo)形式：ρ=x檢測直線的步驟：（1）預(yù)處理：對輸入圖像進(jìn)行邊緣檢測（如Canny），得到二值邊緣圖；（2）參數(shù)空間離散化：將ρ和θ劃分為離散的累加器單元（如θ步長，ρ步長1像素）；（3）投票過程：對每個(gè)邊緣點(diǎn)(,)，計(jì)算所有可能的(ρ,θ（4）檢測峰值：累加器中值超過閾值的單元對應(yīng)圖像中的直線，(ρ2.假設(shè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中某卷積層的輸入特征圖尺寸為H×W×（高×寬×輸入通道），卷積核尺寸為k×k答案：前向傳播FLOPs計(jì)算：每個(gè)輸出特征圖的每個(gè)像素由k×k×因此，總FLOPs為：(H反向傳播時(shí)，卷積核梯度的計(jì)算：設(shè)輸入特征圖為X，輸出特征圖為Y，損失對輸出的梯度為=，則卷積核梯度是輸入X與的互相關(guān)（cross-correlation）。數(shù)學(xué)表達(dá)式為：其中i,j是卷積核內(nèi)的位置（0≤五、綜合應(yīng)用題（每題19分，共38分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)零件表面缺陷檢測系統(tǒng)，要求覆蓋小目標(biāo)（如0.5mm×0.5mm的劃痕）、多類別（如劃痕、凹坑、裂紋）缺陷，且需適應(yīng)不同光照條件。請?jiān)敿?xì)說明技術(shù)路線、模型選擇及關(guān)鍵優(yōu)化策略。答案：技術(shù)路線：（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：使用工業(yè)相機(jī)（高分辨率，如2000萬像素）采集不同光照（明場、暗場）、不同角度的零件圖像，標(biāo)注缺陷類別及邊界框（VOC或COCO格式）。預(yù)處理包括：光照歸一化：通過直方圖規(guī)定化或自適應(yīng)伽馬校正消除光照差異；數(shù)據(jù)增強(qiáng)：旋轉(zhuǎn)（±15°）、縮放（0.8-1.2倍）、添加高斯噪聲（σ=5）、模擬不同光照（調(diào)整亮度、對比度）；小目標(biāo)增強(qiáng)：復(fù)制小缺陷到背景區(qū)域（Mixup），或使用超分辨率（ESRGAN）放大小目標(biāo)區(qū)域。（2）模型選擇：采用YOLOv9改進(jìn)版（或RetinaNet），原因：YOLOv9的多尺度特征融合（PANet+）可捕捉小目標(biāo)；引入注意力機(jī)制（如CBAM）在頸部（Neck）增強(qiáng)小目標(biāo)特征；損失函數(shù)采用CIoULoss（定位更準(zhǔn)）+FocalLoss（解決類別不平衡）。（3）關(guān)鍵優(yōu)化策略：特征增強(qiáng)：在骨干網(wǎng)絡(luò)后添加SPPF（SpatialPyramidPoolingFast）模塊，提取多尺度上下文特征；小目標(biāo)檢測頭：單獨(dú)設(shè)計(jì)小目標(biāo)檢測層（如在8×8特征圖上預(yù)測），使用更小的先驗(yàn)框（如3×3、5×5）；域適應(yīng)：若測試環(huán)境光照差異大，加入對抗域適應(yīng)（DANN），最小化源域（訓(xùn)練數(shù)據(jù)）與目標(biāo)域（實(shí)際環(huán)境）的特征分布差異；后處理：使用Soft-NMS替代傳統(tǒng)NMS，避免小目標(biāo)被抑制。2.針對視頻目標(biāo)跟蹤任務(wù)（如MOT17數(shù)據(jù)集），分析現(xiàn)有方法（如Tracktor、ByteTrack）的局限性，并提出一種改進(jìn)方案，要求包含模型結(jié)構(gòu)、跟蹤策略及評估指標(biāo)。答案：現(xiàn)有方法局限性：（1）Tracktor：依賴檢測模型（如FasterR-CNN），檢測失敗時(shí)易跟丟；（2）ByteTrack：對遮擋、快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的ID切換（IDswitch）處理不足；（3）通用問題：長時(shí)間跟蹤中目標(biāo)外觀變化（如轉(zhuǎn)身、光照變化）導(dǎo)致匹配錯(cuò)誤。改進(jìn)方案：（1）模型結(jié)構(gòu)：檢測模塊：采用輕量高效的YOLOv9作為檢測器，輸出目標(biāo)框及ReID（重識別）特征（通過附加的全連接層提取256維特征）；跟蹤模塊：結(jié)合卡爾曼濾波（預(yù)測目標(biāo)位置）與匈牙利算法（匹配檢測框與軌跡），但引入“外觀-運(yùn)動(dòng)”聯(lián)合匹配：外觀匹配：計(jì)算ReID特征的余弦相似度（閾值0.7）；運(yùn)動(dòng)匹配：計(jì)算預(yù)測框與檢測框的GIoU（閾值0.5）；聯(lián)合權(quán)重：score=（2）跟蹤策略：軌跡管理：設(shè)置“活躍（Active）”“暫定（Tentative）”“丟失（Lost）”狀態(tài)：新檢測框若未匹配到軌跡，創(chuàng)建暫定軌跡（需連續(xù)匹配2幀轉(zhuǎn)為活躍）；活躍軌跡若未匹配到檢測框，進(jìn)入丟失狀態(tài)（保留5幀，期間用卡爾曼濾波預(yù)測位