2026年計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)題庫：圖像識(shí)別與處理技術(shù)一、單選題（共10題，每題2分）1.在圖像識(shí)別領(lǐng)域，以下哪種方法通常用于提高模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.降低模型復(fù)雜度C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量D.調(diào)整學(xué)習(xí)率答案：A解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過變換原始圖像（如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪）來擴(kuò)充訓(xùn)練集，能有效提升模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。2.以下哪種圖像處理技術(shù)主要用于去除圖像噪聲？A.銳化濾波B.中值濾波C.直方圖均衡化D.邊緣檢測答案：B解析：中值濾波通過局部區(qū)域內(nèi)值的中值替代像素值，能有效抑制椒鹽噪聲。3.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，YOLOv5與FasterR-CNN的主要區(qū)別在于？A.網(wǎng)絡(luò)深度B.損失函數(shù)C.檢測頭設(shè)計(jì)D.特征提取方式答案：C解析：YOLOv5采用單階段檢測，而FasterR-CNN屬于雙階段檢測，檢測頭設(shè)計(jì)差異顯著。4.以下哪種算法不屬于傳統(tǒng)圖像分割方法？A.K-means聚類B.區(qū)域生長法C.基于閾值的分割D.U-Net答案：D解析：U-Net是深度學(xué)習(xí)方法，而前三者屬于傳統(tǒng)方法。5.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，車道線檢測通常采用哪種特征？A.灰度值B.HOG特征C.SIFT特征D.色彩直方圖答案：B解析：HOG（方向梯度直方圖）對(duì)邊緣和紋理敏感，適合車道線檢測。6.以下哪種模型最適合處理小樣本圖像分類任務(wù)？A.VGG16B.MobileNetV2C.ResNet50D.DINO答案：D解析：DINO通過無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練提升模型對(duì)少樣本數(shù)據(jù)的泛化能力。7.在遙感圖像處理中，以下哪種方法用于減少大氣干擾？A.高斯模糊B.多光譜融合C.超分辨率重建D.圖像配準(zhǔn)答案：B解析：多光譜融合可利用不同波段信息補(bǔ)償大氣衰減。8.計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種度量用于評(píng)估目標(biāo)檢測的召回率？A.IoUB.mAPC.F1-scoreD.BLEU答案：B解析：mAP（meanAveragePrecision）綜合評(píng)估精確率和召回率。9.在醫(yī)學(xué)圖像分析中，以下哪種技術(shù)用于增強(qiáng)病灶區(qū)域?qū)Ρ榷龋緼.邊緣檢測B.腐蝕操作C.銳化濾波D.范圍限制答案：C解析：銳化濾波可通過增強(qiáng)高頻分量突出病灶細(xì)節(jié)。10.以下哪種攻擊方式針對(duì)目標(biāo)檢測模型最常見？A.對(duì)抗樣本攻擊B.針對(duì)性數(shù)據(jù)污染C.網(wǎng)絡(luò)參數(shù)篡改D.計(jì)算資源耗盡答案：A解析：對(duì)抗樣本攻擊通過微小擾動(dòng)使模型誤分類，是目標(biāo)檢測的主要威脅。二、多選題（共5題，每題3分）1.圖像增強(qiáng)的常用方法包括哪些？A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.對(duì)比度調(diào)整E.腐蝕操作答案：A、B、D解析：直方圖均衡化、銳化濾波和對(duì)比度調(diào)整屬于增強(qiáng)方法，中值濾波為去噪手段，腐蝕操作為形態(tài)學(xué)處理。2.在自動(dòng)駕駛場景中，圖像預(yù)處理步驟可能包括哪些？A.灰度化B.高斯模糊C.Canny邊緣檢測D.形態(tài)學(xué)膨脹E.色彩空間轉(zhuǎn)換答案：A、B、C、E解析：灰度化、高斯模糊、Canny邊緣檢測和色彩空間轉(zhuǎn)換（如HSV）常用于目標(biāo)檢測前處理，形態(tài)學(xué)膨脹為后處理。3.計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取方法有哪些？A.SIFT特征B.HOG特征C.Gabor濾波器D.線性判別分析（LDA）E.主成分分析（PCA）答案：A、B、C解析：SIFT、HOG、Gabor濾波器為經(jīng)典視覺特征提取方法，LDA和PCA為降維技術(shù)。4.目標(biāo)跟蹤算法需要考慮哪些性能指標(biāo)？A.精度B.追蹤速度C.穩(wěn)定性D.抗干擾能力E.計(jì)算復(fù)雜度答案：A、B、C、D解析：追蹤算法需平衡精度、速度、穩(wěn)定性和抗干擾能力，計(jì)算復(fù)雜度影響實(shí)際應(yīng)用。5.醫(yī)學(xué)圖像分割中，以下哪些技術(shù)有助于提高準(zhǔn)確性？A.活體標(biāo)注引導(dǎo)B.多尺度融合C.深度學(xué)習(xí)遷移D.形態(tài)學(xué)后處理E.基于圖譜的建模答案：A、B、C、E解析：活體標(biāo)注、多尺度融合、遷移學(xué)習(xí)和圖譜建模均能提升分割效果，形態(tài)學(xué)后處理主要用于優(yōu)化結(jié)果。三、判斷題（共10題，每題1分）1.圖像分辨率越高，其包含的細(xì)節(jié)越多。（正確）2.圖像降噪會(huì)完全消除所有噪聲。（錯(cuò)誤）3.YOLOv5比FasterR-CNN訓(xùn)練速度更快。（正確）4.K-means聚類屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（錯(cuò)誤）5.超分辨率重建可以無限制提升圖像分辨率。（錯(cuò)誤）6.HOG特征對(duì)光照變化不敏感。（錯(cuò)誤）7.圖像配準(zhǔn)主要用于對(duì)齊不同模態(tài)的圖像。（正確）8.DINO模型通過有監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練提升性能。（錯(cuò)誤）9.對(duì)抗樣本攻擊會(huì)破壞圖像物理意義。（錯(cuò)誤）10.醫(yī)學(xué)圖像分割常使用U-Net模型。（正確）四、簡答題（共5題，每題4分）1.簡述圖像增強(qiáng)的常見方法及其應(yīng)用場景。答案：-直方圖均衡化：調(diào)整圖像對(duì)比度，適用于醫(yī)學(xué)影像、遙感圖像。-銳化濾波：增強(qiáng)邊緣細(xì)節(jié)，用于文檔掃描、目標(biāo)檢測。-中值濾波：去除椒鹽噪聲，適用于視頻監(jiān)控。-對(duì)比度調(diào)整：增強(qiáng)灰度范圍，用于低對(duì)比度圖像修復(fù)。2.描述目標(biāo)檢測算法的基本流程。答案：-圖像預(yù)處理（縮放、歸一化）。-特征提?。ㄈ鏑NN網(wǎng)絡(luò)）。-非極大值抑制（NMS）去重。-輸出檢測框和類別概率。3.解釋什么是對(duì)抗樣本攻擊，并舉例說明。答案：對(duì)抗樣本攻擊通過添加微小擾動(dòng)（如像素偏移）使模型誤分類，例如給貓圖片加1個(gè)像素噪聲使其被識(shí)別為狗。常見于目標(biāo)檢測模型。4.簡述醫(yī)學(xué)圖像分割的挑戰(zhàn)及其解決方案。答案：-挑戰(zhàn)：病灶邊界模糊、數(shù)據(jù)稀缺。-解決方案：活體標(biāo)注引導(dǎo)、多尺度融合、遷移學(xué)習(xí)、圖譜建模。5.闡述圖像預(yù)處理在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用。答案：-灰度化降低計(jì)算量。-高斯模糊去除噪聲。-Canny邊緣檢測提取車道線。-HSV色彩空間分離車道線顏色。五、論述題（共2題，每題8分）1.比較深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法在圖像處理中的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：-深度學(xué)習(xí)：優(yōu)點(diǎn)：自動(dòng)特征提取、高精度（如目標(biāo)檢測）。缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)、計(jì)算資源需求大。-傳統(tǒng)方法：優(yōu)點(diǎn)：泛化性好、可解釋性強(qiáng)。缺點(diǎn)：手工設(shè)計(jì)特征效果有限。2.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，分析圖像處理技術(shù)對(duì)行業(yè)的影響。答案：-自動(dòng)駕駛：車道線檢測依賴圖像預(yù)處理。-遙感：多光譜融合提升農(nóng)業(yè)監(jiān)測精度。-醫(yī)療：超分辨率重建輔助病理診斷。技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。六、編程題（共2題，每題10分）1.編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)簡單的灰度化與直方圖均衡化。pythonimportcv2defprocess_image(img_path):img=cv2.imread(img_path)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)equalized=cv2.equalizeHist(gray)returngray,equalized2.編寫偽代碼描述目標(biāo)檢測模型的訓(xùn)練流程。python偽代碼forepochinrange(epochs):forbatchindata_loader:image,label=batchoutput