2026年計算機視覺技術(shù)：圖像處理與識別題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.在圖像處理中，以下哪種方法主要用于增強圖像的對比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.Sobel邊緣檢測2.以下哪種算法常用于目標(biāo)檢測任務(wù)？A.K-means聚類B.決策樹C.YOLOv5D.PCA降維3.在圖像分割中，以下哪種方法屬于基于閾值的分割技術(shù)？A.超像素分割B.基于區(qū)域的分割C.Otsu算法D.活動輪廓模型4.以下哪種技術(shù)常用于去除圖像中的噪聲？A.形態(tài)學(xué)處理B.特征提取C.圖像增強D.目標(biāo)跟蹤5.在深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪種層常用于圖像分類任務(wù)？A.LSTMB.Conv2DC.GRUD.Dropout6.以下哪種方法常用于圖像配準(zhǔn)任務(wù)？A.SIFT特征點匹配B.主成分分析C.K最近鄰D.決策樹回歸7.在圖像處理中，以下哪種方法主要用于邊緣檢測？A.Canny邊緣檢測B.形態(tài)學(xué)操作C.直方圖均衡化D.超像素分割8.以下哪種技術(shù)常用于圖像壓縮？A.小波變換B.自編碼器C.K-means聚類D.決策樹9.在圖像處理中，以下哪種方法主要用于圖像去模糊？A.迭代反卷積B.高斯濾波C.形態(tài)學(xué)操作D.超像素分割10.以下哪種算法常用于圖像超分辨率任務(wù)？A.雙三次插值B.K-means聚類C.決策樹D.PCA降維二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些方法屬于圖像增強技術(shù)？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.自適應(yīng)直方圖均衡化2.以下哪些算法常用于目標(biāo)檢測任務(wù)？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.K-means聚類3.在圖像分割中，以下哪些方法屬于基于閾值的分割技術(shù)？A.Otsu算法B.自適應(yīng)閾值分割C.超像素分割D.K-means聚類4.以下哪些技術(shù)常用于去除圖像中的噪聲？A.中值濾波B.高斯濾波C.形態(tài)學(xué)處理D.小波變換5.在深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪些層常用于圖像分類任務(wù)？A.Conv2DB.MaxPooling2DC.DenseD.LSTM6.以下哪些方法常用于圖像配準(zhǔn)任務(wù)？A.SIFT特征點匹配B.RANSAC算法C.K最近鄰D.主成分分析7.在圖像處理中，以下哪些方法主要用于邊緣檢測？A.Canny邊緣檢測B.Sobel算子C.形態(tài)學(xué)操作D.Prewitt算子8.以下哪些技術(shù)常用于圖像壓縮？A.小波變換B.霍夫曼編碼C.K-means聚類D.自編碼器9.在圖像處理中，以下哪些方法主要用于圖像去模糊？A.迭代反卷積B.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊C.形態(tài)學(xué)操作D.雙三次插值10.以下哪些算法常用于圖像超分辨率任務(wù)？A.雙三次插值B.深度學(xué)習(xí)超分辨率C.K-means聚類D.迭代反卷積三、判斷題（每題1分，共20題）1.直方圖均衡化可以增強圖像的全局對比度。（對）2.中值濾波可以有效去除圖像中的椒鹽噪聲。（對）3.K-means聚類常用于圖像分割任務(wù)。（錯）4.Canny邊緣檢測算法包含Sobel算子。（對）5.圖像增強和圖像壓縮是同一個概念。（錯）6.YOLOv5是一種常用于目標(biāo)檢測的算法。（對）7.圖像配準(zhǔn)是指將兩幅或多幅圖像對齊的過程。（對）8.形態(tài)學(xué)操作主要用于去除圖像中的噪聲。（錯）9.深度學(xué)習(xí)模型中的Conv2D層用于圖像分類任務(wù)。（對）10.Otsu算法是一種基于閾值的分割技術(shù)。（對）11.小波變換常用于圖像壓縮。（對）12.迭代反卷積主要用于圖像去模糊。（對）13.深度學(xué)習(xí)超分辨率是指利用深度學(xué)習(xí)模型提高圖像分辨率。（對）14.K最近鄰算法常用于圖像分類任務(wù)。（錯）15.主成分分析常用于圖像配準(zhǔn)任務(wù)。（錯）16.Sobel算子主要用于邊緣檢測。（對）17.霍夫曼編碼是一種無損圖像壓縮技術(shù)。（對）18.自適應(yīng)直方圖均衡化可以增強圖像的局部對比度。（對）19.圖像去模糊是指將模糊圖像恢復(fù)為清晰圖像的過程。（對）20.雙三次插值是一種常用于圖像超分辨率的插值方法。（對）四、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述圖像增強技術(shù)的目的和常用方法。2.簡述目標(biāo)檢測任務(wù)的基本流程和常用算法。3.簡述圖像分割任務(wù)的基本流程和常用方法。4.簡述圖像去模糊的基本原理和常用方法。5.簡述圖像超分辨率任務(wù)的基本原理和常用方法。五、論述題（每題10分，共2題）1.論述深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。2.論述圖像處理技術(shù)在醫(yī)療影像分析中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題答案與解析1.A.直方圖均衡化解析：直方圖均衡化是一種常用的圖像增強技術(shù)，通過重新分布圖像的像素值來增強對比度。2.C.YOLOv5解析：YOLOv5是一種流行的目標(biāo)檢測算法，常用于實時目標(biāo)檢測任務(wù)。3.C.Otsu算法解析：Otsu算法是一種基于閾值的圖像分割技術(shù)，通過自動選擇最佳閾值將圖像分割為前景和背景。4.A.形態(tài)學(xué)處理解析：形態(tài)學(xué)處理是一種常用的圖像噪聲去除技術(shù)，通過結(jié)構(gòu)元素操作去除噪聲。5.B.Conv2D解析：Conv2D是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的層，用于提取圖像特征，常用于圖像分類任務(wù)。6.A.SIFT特征點匹配解析：SIFT特征點匹配是一種常用的圖像配準(zhǔn)技術(shù)，通過匹配特征點對齊圖像。7.A.Canny邊緣檢測解析：Canny邊緣檢測是一種常用的邊緣檢測算法，通過多級濾波和閾值處理檢測圖像邊緣。8.A.小波變換解析：小波變換是一種常用的圖像壓縮技術(shù)，通過多尺度分析壓縮圖像數(shù)據(jù)。9.A.迭代反卷積解析：迭代反卷積是一種常用的圖像去模糊技術(shù)，通過迭代優(yōu)化恢復(fù)模糊圖像。10.A.雙三次插值解析：雙三次插值是一種常用的圖像超分辨率技術(shù)，通過插值方法提高圖像分辨率。二、多選題答案與解析1.A.直方圖均衡化,D.自適應(yīng)直方圖均衡化解析：直方圖均衡化和自適應(yīng)直方圖均衡化都是常用的圖像增強技術(shù)。2.A.FasterR-CNN,B.YOLOv5,C.SSD解析：FasterR-CNN、YOLOv5和SSD都是常用的目標(biāo)檢測算法。3.A.Otsu算法,B.自適應(yīng)閾值分割解析：Otsu算法和自適應(yīng)閾值分割都是基于閾值的圖像分割技術(shù)。4.A.中值濾波,B.高斯濾波,C.形態(tài)學(xué)處理解析：中值濾波、高斯濾波和形態(tài)學(xué)處理都是常用的圖像噪聲去除技術(shù)。5.A.Conv2D,B.MaxPooling2D,C.Dense解析：Conv2D、MaxPooling2D和Dense都是深度學(xué)習(xí)模型中常用的層，用于圖像分類任務(wù)。6.A.SIFT特征點匹配,B.RANSAC算法解析：SIFT特征點匹配和RANSAC算法都是常用的圖像配準(zhǔn)技術(shù)。7.A.Canny邊緣檢測,B.Sobel算子,D.Prewitt算子解析：Canny邊緣檢測、Sobel算子和Prewitt算子都是常用的邊緣檢測算法。8.A.小波變換,B.霍夫曼編碼,D.自編碼器解析：小波變換、霍夫曼編碼和自編碼器都是常用的圖像壓縮技術(shù)。9.A.迭代反卷積,B.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊解析：迭代反卷積和基于深度學(xué)習(xí)的去模糊都是常用的圖像去模糊技術(shù)。10.A.雙三次插值,B.深度學(xué)習(xí)超分辨率,D.迭代反卷積解析：雙三次插值、深度學(xué)習(xí)超分辨率和迭代反卷積都是常用的圖像超分辨率技術(shù)。三、判斷題答案與解析1.對解析：直方圖均衡化可以增強圖像的全局對比度。2.對解析：中值濾波可以有效去除圖像中的椒鹽噪聲。3.錯解析：K-means聚類常用于聚類任務(wù)，而不是圖像分割任務(wù)。4.對解析：Canny邊緣檢測算法包含Sobel算子進行邊緣檢測。5.錯解析：圖像增強和圖像壓縮是不同的概念，圖像增強是為了提高圖像質(zhì)量，圖像壓縮是為了減小圖像數(shù)據(jù)量。6.對解析：YOLOv5是一種流行的目標(biāo)檢測算法，常用于實時目標(biāo)檢測任務(wù)。7.對解析：圖像配準(zhǔn)是指將兩幅或多幅圖像對齊的過程。8.錯解析：形態(tài)學(xué)操作主要用于圖像分割和特征提取，而不是去除噪聲。9.對解析：深度學(xué)習(xí)模型中的Conv2D層用于提取圖像特征，常用于圖像分類任務(wù)。10.對解析：Otsu算法是一種基于閾值的圖像分割技術(shù)。11.對解析：小波變換常用于圖像壓縮，通過多尺度分析壓縮圖像數(shù)據(jù)。12.對解析：迭代反卷積主要用于圖像去模糊，通過迭代優(yōu)化恢復(fù)模糊圖像。13.對解析：深度學(xué)習(xí)超分辨率是指利用深度學(xué)習(xí)模型提高圖像分辨率。14.錯解析：K最近鄰算法常用于分類和回歸任務(wù)，而不是圖像分類任務(wù)。15.錯解析：主成分分析常用于降維任務(wù)，而不是圖像配準(zhǔn)任務(wù)。16.對解析：Sobel算子主要用于邊緣檢測。17.對解析：霍夫曼編碼是一種無損圖像壓縮技術(shù)。18.對解析：自適應(yīng)直方圖均衡化可以增強圖像的局部對比度。19.對解析：圖像去模糊是指將模糊圖像恢復(fù)為清晰圖像的過程。20.對解析：雙三次插值是一種常用于圖像超分辨率的插值方法。四、簡答題答案與解析1.簡述圖像增強技術(shù)的目的和常用方法。解析：圖像增強技術(shù)的目的是提高圖像的質(zhì)量，使其更適合人類觀察或機器處理。常用方法包括直方圖均衡化、濾波、對比度調(diào)整等。2.簡述目標(biāo)檢測任務(wù)的基本流程和常用算法。解析：目標(biāo)檢測任務(wù)的基本流程包括圖像預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)分類和邊界框回歸。常用算法包括FasterR-CNN、YOLOv5和SSD。3.簡述圖像分割任務(wù)的基本流程和常用方法。解析：圖像分割任務(wù)的基本流程包括圖像預(yù)處理、特征提取、分割方法選擇和后處理。常用方法包括基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割和基于邊緣的分割。4.簡述圖像去模糊的基本原理和常用方法。解析：圖像去模糊的基本原理是通過反卷積或深度學(xué)習(xí)模型恢復(fù)模糊圖像。常用方法包括迭代反卷積和基于深度學(xué)習(xí)的去模糊。5.簡述圖像超分辨率任務(wù)的基本原理和常用方法。解析：圖像超分辨率任務(wù)的基本原理是通過插值或深度學(xué)習(xí)模型提高圖像分辨率。常用方法包括雙三次插值和深度學(xué)習(xí)超分辨率。五、論述題答案與解析1