2026年計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)題庫：圖像處理與識別技術(shù)一、單選題（共10題，每題2分）說明：下列每題只有一個(gè)正確答案。1.在圖像處理中，以下哪種濾波器主要用于去除圖像中的高斯噪聲？A.中值濾波器B.高斯濾波器C.拉普拉斯濾波器D.Sobel濾波器2.在特征提取中，SIFT算法的核心優(yōu)勢在于？A.計(jì)算效率高B.對旋轉(zhuǎn)和尺度不變性好C.內(nèi)存占用低D.適用于動態(tài)場景3.以下哪種方法常用于圖像分割中，通過閾值將圖像分為多個(gè)區(qū)域？A.K-means聚類B.圖割算法C.Otsu二值化D.Canny邊緣檢測4.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，YOLOv5相較于YOLOv3的主要改進(jìn)是？A.更高的檢測精度B.更快的推理速度C.更好的小目標(biāo)檢測能力D.更少的參數(shù)量5.用于度量圖像相似度的PSNR指標(biāo)，其值越高表示？A.圖像失真越大B.圖像失真越小C.圖像噪聲越多D.圖像分辨率越低6.在人臉識別中，常用的特征提取方法不包括？A.LBP（局部二值模式）B.Gabor濾波器C.PCA（主成分分析）D.SSIM（結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)）7.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)的最后階段？A.卷積層B.批歸一化層C.Softmax層D.最大池化層8.在圖像增強(qiáng)中，直方圖均衡化的主要作用是？A.提高圖像對比度B.去除圖像噪聲C.檢測圖像邊緣D.裁剪圖像尺寸9.在自動駕駛場景中，以下哪種技術(shù)用于實(shí)時(shí)檢測車道線？A.RANSAC算法B.K-means聚類C.Dijkstra算法D.A搜索算法10.在圖像配準(zhǔn)中，以下哪種方法通過最小化像素差異來對齊圖像？A.ICP（迭代最近點(diǎn)）B.K-means聚類C.Otsu二值化D.Canny邊緣檢測二、多選題（共5題，每題3分）說明：下列每題有多個(gè)正確答案。1.在圖像去模糊任務(wù)中，以下哪些方法常被采用？A.Wiener濾波器B.線性反卷積C.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.雙三次插值2.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，以下哪些技術(shù)有助于提高跟蹤魯棒性？A.光流法B.卡爾曼濾波C.RANSAC算法D.MOSSE匹配3.在圖像分割中，以下哪些方法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？A.基于閾值的分割B.支持向量機(jī)（SVM）C.熱圖聚類D.U-Net網(wǎng)絡(luò)4.在計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中，以下哪些場景需要使用語義分割？A.自動駕駛中的場景分類B.醫(yī)學(xué)影像中的器官分割C.人臉識別中的特征提取D.視頻監(jiān)控中的行為分析5.在圖像識別中，以下哪些技術(shù)可用于提高模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.遷移學(xué)習(xí)D.特征降維三、判斷題（共10題，每題1分）說明：下列每題判斷正誤。1.圖像的分辨率越高，其包含的細(xì)節(jié)越多。（√）2.濾波器的主要作用是放大圖像中的噪聲。（×）3.SIFT特征具有旋轉(zhuǎn)不變性，但不受尺度變化影響。（×）4.圖像的二值化處理會丟失原始圖像的所有灰度信息。（√）5.YOLOv5模型通過單階段檢測實(shí)現(xiàn)更快的推理速度。（√）6.PSNR值越高，圖像的失真程度越大。（×）7.人臉識別中，LBP特征對光照變化具有較好的魯棒性。（√）8.卷積層和池化層是CNN模型中常見的結(jié)構(gòu)。（√）9.直方圖均衡化會改變圖像的整體亮度分布。（√）10.圖像配準(zhǔn)的主要目的是將多視角圖像對齊。（√）四、簡答題（共5題，每題4分）說明：簡要回答下列問題。1.簡述圖像濾波的基本原理及其在圖像處理中的作用。2.解釋SIFT特征點(diǎn)的生成過程及其主要特性。3.描述Otsu二值化方法的原理及其適用場景。4.簡述YOLOv5模型相較于YOLOv3的主要改進(jìn)點(diǎn)。5.說明圖像增強(qiáng)和圖像分割在計(jì)算機(jī)視覺中的區(qū)別與聯(lián)系。五、綜合應(yīng)用題（共3題，每題10分）說明：結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，分析并解答下列問題。1.在自動駕駛場景中，如何利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)車道線的實(shí)時(shí)檢測與跟蹤？請簡述具體流程及關(guān)鍵技術(shù)。2.在醫(yī)學(xué)影像分析中，如何通過圖像分割技術(shù)提取病灶區(qū)域？請說明常用方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。3.設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的車輛（如轎車、卡車、公交車）。請簡述系統(tǒng)架構(gòu)及關(guān)鍵步驟。答案與解析一、單選題答案1.B2.B3.C4.B5.B6.D7.C8.A9.A10.A解析：1.高斯濾波器通過加權(quán)平均去除高斯噪聲，適用于平滑圖像。2.SIFT算法的核心優(yōu)勢在于其旋轉(zhuǎn)和尺度不變性，廣泛應(yīng)用于特征匹配。3.Otsu二值化通過閾值分割將圖像分為前景和背景，常用于醫(yī)學(xué)影像。4.YOLOv5通過單階段檢測優(yōu)化了推理速度，但YOLOv3在精度上更優(yōu)。5.PSNR越高，圖像失真越小，表示恢復(fù)效果越好。6.SSIM用于圖像質(zhì)量評估，而非特征提取。7.Softmax層用于分類任務(wù)的輸出層，將特征映射為概率分布。8.直方圖均衡化通過調(diào)整像素分布增強(qiáng)對比度。9.RANSAC算法適用于噪聲數(shù)據(jù)下的模型估計(jì)，如車道線檢測。10.ICP通過最小化像素距離對齊圖像，常用于圖像配準(zhǔn)。二、多選題答案1.A,B,C2.A,B,D3.B,D4.A,B,D5.A,B,C解析：1.Wiener濾波器、線性反卷積和深度學(xué)習(xí)去模糊模型均用于去模糊，雙三次插值是插值方法。2.光流法、卡爾曼濾波和MOSSE匹配均用于跟蹤，RANSAC用于分割。3.SVM和U-Net屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，基于閾值和熱圖聚類屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)。4.語義分割用于場景分類、器官分割和行為分析，人臉識別使用實(shí)例分割。5.數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化和遷移學(xué)習(xí)可提高泛化能力，特征降維屬于降維方法。三、判斷題答案1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.√9.√10.√解析：1.分辨率越高，像素越多，細(xì)節(jié)越豐富。2.濾波器用于平滑或銳化圖像，抑制噪聲。3.SIFT具有旋轉(zhuǎn)和尺度不變性，但不受光照影響。4.二值化丟失灰度信息，僅保留黑白兩色。5.YOLOv5通過單階段檢測提升速度。6.PSNR越高，失真越小，圖像質(zhì)量越好。7.LBP對光照變化魯棒，適用于特征提取。8.CNN常用卷積和池化層提取特征。9.直方圖均衡化調(diào)整亮度分布，增強(qiáng)對比度。10.圖像配準(zhǔn)將多視角圖像對齊，便于分析。四、簡答題答案1.圖像濾波原理：通過對圖像局部鄰域內(nèi)的像素值進(jìn)行加權(quán)平均或變換，平滑噪聲或增強(qiáng)特征。例如，高斯濾波器使用高斯權(quán)重，中值濾波器使用排序，可分別抑制不同類型的噪聲。2.SIFT特征點(diǎn)生成：-檢測關(guān)鍵點(diǎn)：通過高斯差分圖（DoG）尋找極值點(diǎn)。-描述子計(jì)算：對關(guān)鍵點(diǎn)鄰域提取方向梯度直方圖（OGH）。-特性：旋轉(zhuǎn)和尺度不變，適用于匹配和跟蹤。3.Otsu二值化原理：通過遍歷閾值，選擇使類內(nèi)方差最小或類間方差最大的閾值，自動分割前景和背景。適用于光照均勻的灰度圖像。4.YOLOv5改進(jìn)：-更快的推理速度：優(yōu)化了模型結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)加載。-更高的精度：引入Anchor-Free檢測和自適應(yīng)錨框。-更好的小目標(biāo)檢測：改進(jìn)了特征融合方式。5.圖像增強(qiáng)與分割：-增強(qiáng)優(yōu)化圖像質(zhì)量（對比度、亮度），分割提取目標(biāo)區(qū)域。-聯(lián)系：增強(qiáng)后的圖像更利于分割，分割結(jié)果可用于進(jìn)一步分析。五、綜合應(yīng)用題答案1.車道線檢測與跟蹤：-流程：1.圖像預(yù)處理：灰度化、高斯濾波、Canny邊緣檢測。2.車道線檢測：Hough變換擬合直線。3.跟蹤：卡爾曼濾波或光流法更新位置。-關(guān)鍵技術(shù)：Canny邊緣檢測、Hough變換、卡爾曼濾波。2.醫(yī)學(xué)影像分割：-方法：-傳統(tǒng)：閾值分割、區(qū)域生長。-深度學(xué)習(xí)：U-Net、DeepLab。-優(yōu)點(diǎn)：深度學(xué)習(xí)模型精