2026年計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)基礎(chǔ)及實(shí)踐題一、單選題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，以下哪種算法通常用于目標(biāo)檢測任務(wù)？A.K-近鄰（KNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.圖像分割的主要目的是什么？A.提高圖像分辨率B.減少圖像噪聲C.將圖像劃分為不同的區(qū)域或?qū)ο驞.增強(qiáng)圖像對(duì)比度3.以下哪種技術(shù)常用于人臉識(shí)別系統(tǒng)中？A.光譜分析B.深度學(xué)習(xí)C.射頻識(shí)別（RFID）D.霍夫變換4.在計(jì)算機(jī)視覺中，什么是SIFT算法的主要應(yīng)用場景？A.圖像分類B.特征點(diǎn)檢測C.圖像壓縮D.圖像配準(zhǔn)5.以下哪種方法常用于解決光照變化對(duì)圖像質(zhì)量的影響？A.圖像濾波B.直方圖均衡化C.圖像銳化D.圖像邊緣檢測6.在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，以下哪種技術(shù)常用于車道線檢測？A.RANSAC算法B.K-means聚類C.主成分分析（PCA）D.支持向量機(jī)（SVM）7.以下哪種模型常用于圖像生成任務(wù)？A.邏輯回歸B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.隨機(jī)森林D.線性回歸8.在醫(yī)學(xué)圖像處理中，以下哪種技術(shù)常用于病灶檢測？A.圖像增強(qiáng)B.圖像分割C.圖像配準(zhǔn)D.圖像重建9.以下哪種算法常用于圖像去噪？A.最大似然估計(jì)B.小波變換C.貝葉斯估計(jì)D.熵權(quán)法10.在遙感圖像處理中，以下哪種技術(shù)常用于地物分類？A.超像素分割B.光譜分析C.圖像邊緣檢測D.活動(dòng)輪廓模型二、多選題（共5題，每題3分，合計(jì)15分）1.以下哪些技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)視覺中的圖像預(yù)處理方法？A.圖像去噪B.圖像增強(qiáng)C.圖像邊緣檢測D.圖像分類E.圖像分割2.以下哪些算法可用于目標(biāo)跟蹤任務(wù)？A.卡爾曼濾波B.mean-shift算法C.光流法D.K-means聚類E.RANSAC算法3.以下哪些技術(shù)常用于人臉識(shí)別系統(tǒng)中？A.活動(dòng)輪廓模型B.特征點(diǎn)檢測C.深度學(xué)習(xí)D.光譜分析E.指紋識(shí)別4.以下哪些方法可用于解決光照變化對(duì)圖像質(zhì)量的影響？A.直方圖均衡化B.小波變換C.圖像濾波D.光照補(bǔ)償E.圖像銳化5.以下哪些技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)視覺中的三維重建方法？A.多視圖幾何B.結(jié)構(gòu)光C.激光掃描D.光流法E.深度學(xué)習(xí)三、填空題（共10題，每題1分，合計(jì)10分）1.計(jì)算機(jī)視覺的核心任務(wù)是使計(jì)算機(jī)能夠像______一樣“看”和解釋世界。2.SIFT算法中，______是用于描述特征點(diǎn)的重要參數(shù)。3.在圖像分割中，______算法是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要優(yōu)勢在于其______結(jié)構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的層次化特征。5.在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，______通常用于提取人臉特征。6.圖像去噪的常用方法包括______和______。7.在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，______技術(shù)常用于車道線檢測。8.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由______和______兩部分組成。9.醫(yī)學(xué)圖像處理中，______算法常用于病灶檢測。10.遙感圖像處理中，______技術(shù)常用于地物分類。四、簡答題（共5題，每題5分，合計(jì)25分）1.簡述圖像分割的主要方法和應(yīng)用場景。2.解釋SIFT算法的工作原理及其主要應(yīng)用。3.描述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基本結(jié)構(gòu)及其在圖像分類任務(wù)中的作用。4.在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，如何利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)車道線檢測？5.簡述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。五、論述題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.論述圖像增強(qiáng)的主要方法和應(yīng)用場景，并比較不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)。2.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智慧城市中的重要作用和發(fā)展趨勢。六、實(shí)踐題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類模型，用于識(shí)別交通標(biāo)志。請說明模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、損失函數(shù)和評(píng)估指標(biāo)。2.描述如何利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集、特征提取、匹配和優(yōu)化等步驟。答案與解析一、單選題1.B解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是目前目標(biāo)檢測任務(wù)中最常用的算法，能夠通過層次化特征提取實(shí)現(xiàn)高效的目標(biāo)檢測。2.C解析：圖像分割的主要目的是將圖像劃分為不同的區(qū)域或?qū)ο螅员氵M(jìn)一步分析或處理。3.B解析：深度學(xué)習(xí)技術(shù)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）常用于人臉識(shí)別系統(tǒng)中，通過學(xué)習(xí)人臉特征進(jìn)行身份驗(yàn)證。4.B解析：SIFT算法的主要應(yīng)用場景是特征點(diǎn)檢測，能夠提取圖像中的穩(wěn)定特征點(diǎn)用于圖像匹配和三維重建。5.B解析：直方圖均衡化是一種常用的圖像增強(qiáng)方法，能夠有效解決光照變化對(duì)圖像質(zhì)量的影響。6.A解析：RANSAC算法常用于車道線檢測，能夠從噪聲數(shù)據(jù)中提取出魯棒的車道線模型。7.B解析：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用于圖像生成任務(wù)的模型，能夠生成高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。8.B解析：圖像分割算法常用于醫(yī)學(xué)圖像處理中的病灶檢測，能夠?qū)⒉≡顓^(qū)域從背景中分離出來。9.B解析：小波變換是一種常用的圖像去噪方法，能夠有效去除圖像中的噪聲并保留細(xì)節(jié)。10.B解析：光譜分析技術(shù)常用于遙感圖像處理中的地物分類，能夠根據(jù)地物的光譜特征進(jìn)行分類。二、多選題1.A,B,C解析：圖像預(yù)處理方法包括圖像去噪、圖像增強(qiáng)和圖像邊緣檢測等，而圖像分類和圖像分割屬于圖像分析或后處理階段。2.A,B,C解析：卡爾曼濾波、mean-shift算法和光流法常用于目標(biāo)跟蹤任務(wù)，而K-means聚類和RANSAC算法主要用于圖像分割和模型擬合。3.B,C解析：特征點(diǎn)檢測和深度學(xué)習(xí)技術(shù)常用于人臉識(shí)別系統(tǒng)中，而活動(dòng)輪廓模型、光譜分析和指紋識(shí)別不屬于人臉識(shí)別的主要技術(shù)。4.A,B,D解析：直方圖均衡化、小波變換和光照補(bǔ)償是解決光照變化問題的常用方法，而圖像濾波和圖像銳化主要用于圖像增強(qiáng)。5.A,B,C解析：多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光和激光掃描屬于三維重建方法，而光流法和深度學(xué)習(xí)不屬于三維重建技術(shù)。三、填空題1.人解析：計(jì)算機(jī)視覺的核心任務(wù)是使計(jì)算機(jī)能夠像人一樣“看”和解釋世界。2.描述符解析：SIFT算法中，描述符是用于描述特征點(diǎn)的重要參數(shù)，能夠穩(wěn)定地描述特征點(diǎn)的位置和方向。3.監(jiān)督學(xué)習(xí)解析：在圖像分割中，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（如語義分割）是一種常用的方法，需要標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。4.卷積解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要優(yōu)勢在于其卷積結(jié)構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的層次化特征。5.特征提取解析：在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，特征提取通常用于提取人臉特征，以便進(jìn)行身份驗(yàn)證。6.中值濾波，小波變換解析：圖像去噪的常用方法包括中值濾波和小波變換，能夠有效去除噪聲并保留圖像細(xì)節(jié)。7.深度學(xué)習(xí)解析：在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)常用于車道線檢測，能夠從圖像中提取車道線信息。8.生成器，判別器解析：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由生成器和判別器兩部分組成，通過對(duì)抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量的圖像。9.圖像分割解析：醫(yī)學(xué)圖像處理中，圖像分割算法常用于病灶檢測，能夠?qū)⒉≡顓^(qū)域從背景中分離出來。10.光譜分析解析：遙感圖像處理中，光譜分析技術(shù)常用于地物分類，能夠根據(jù)地物的光譜特征進(jìn)行分類。四、簡答題1.圖像分割的主要方法和應(yīng)用場景圖像分割的主要方法包括：-閾值分割：根據(jù)像素值閾值將圖像分割為不同區(qū)域。-區(qū)域生長：從種子點(diǎn)開始，根據(jù)相似性準(zhǔn)則生長區(qū)域。-邊緣檢測：通過檢測圖像邊緣進(jìn)行分割。-語義分割：利用深度學(xué)習(xí)將每個(gè)像素分類。應(yīng)用場景包括：目標(biāo)檢測、醫(yī)學(xué)圖像分析、自動(dòng)駕駛等。2.SIFT算法的工作原理及其主要應(yīng)用SIFT算法通過以下步驟工作：-尺度空間構(gòu)建：通過高斯模糊構(gòu)建不同尺度的圖像金字塔。-關(guān)鍵點(diǎn)檢測：通過差分金字塔檢測關(guān)鍵點(diǎn)。-關(guān)鍵點(diǎn)描述：計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)的方向和鄰域像素的描述符。主要應(yīng)用包括：圖像匹配、特征點(diǎn)檢測、三維重建等。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基本結(jié)構(gòu)及其在圖像分類任務(wù)中的作用CNN的基本結(jié)構(gòu)包括：-卷積層：通過卷積核提取圖像特征。-池化層：降低特征維度，提高魯棒性。-全連接層：進(jìn)行分類或回歸。在圖像分類任務(wù)中，CNN通過層次化特征提取，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的層次化特征，提高分類準(zhǔn)確率。4.在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，如何利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)車道線檢測？車道線檢測步驟包括：-圖像預(yù)處理：通過灰度化、濾波去除噪聲。-邊緣檢測：利用Canny算法檢測圖像邊緣。-霍夫變換：檢測直線車道線。-后處理：利用深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化檢測結(jié)果。5.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用及其優(yōu)勢深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用包括：圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等。優(yōu)勢包括：-自動(dòng)特征提?。簾o需手動(dòng)設(shè)計(jì)特征。-高精度：通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，精度高。-泛化能力強(qiáng)：能夠適應(yīng)不同場景。五、論述題1.圖像增強(qiáng)的主要方法和應(yīng)用場景，并比較不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)圖像增強(qiáng)方法包括：-對(duì)比度增強(qiáng)：如直方圖均衡化，提高圖像對(duì)比度。-噪聲抑制：如中值濾波，去除噪聲。-銳化增強(qiáng)：如拉普拉斯算子，增強(qiáng)圖像邊緣。應(yīng)用場景包括：醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理、監(jiān)控視頻分析等。優(yōu)缺點(diǎn)比較：-直方圖均衡化：優(yōu)點(diǎn)是通用性強(qiáng)，缺點(diǎn)是可能過度放大噪聲。-中值濾波：優(yōu)點(diǎn)是魯棒性好，缺點(diǎn)是可能模糊圖像細(xì)節(jié)。-銳化增強(qiáng)：優(yōu)點(diǎn)是增強(qiáng)邊緣，缺點(diǎn)是可能產(chǎn)生振鈴效應(yīng)。2.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智慧城市中的重要作用和發(fā)展趨勢計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智慧城市中的重要作用包括：-交通管理：通過車牌識(shí)別、車道線檢測優(yōu)化交通流量。-安防監(jiān)控：通過人臉識(shí)別、行為分析提高公共安全。-環(huán)境監(jiān)測：通過遙感圖像分析監(jiān)測城市環(huán)境變化。發(fā)展趨勢包括：-邊緣計(jì)算：將計(jì)算任務(wù)部署在邊緣設(shè)備，提高實(shí)時(shí)性。-多模態(tài)融合：結(jié)合圖像、聲音、傳感器數(shù)據(jù)提高分析精度。-隱私保護(hù)：通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)保護(hù)用戶隱私。六、實(shí)踐題1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類模型，用于識(shí)別交通標(biāo)志模型結(jié)構(gòu)：-輸入層：輸入圖像（如32×32像素的RGB圖像）。-卷積層1：3×3卷積核，32個(gè)過濾器，激活函數(shù)ReLU。-池化層1：2×2最大池化。-卷積層2：3×3卷積核，64個(gè)過濾器，激活函數(shù)ReLU。-池化層2：2×2最大池化。-全連接層1：512個(gè)神經(jīng)元，激活函數(shù)ReLU。-全連接層2：類別數(shù)（如43個(gè)交通標(biāo)志），激活函數(shù)softmax。訓(xùn)練數(shù)據(jù)：使用交通標(biāo)志識(shí)別數(shù)據(jù)集（如G