2026年計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理專業(yè)題一、單選題（每題2分，共20題）1.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，以下哪種損失函數(shù)通常用于處理非極大值抑制（NMS）后的誤檢問題？（）A.均方誤差（MSE）B.Hinge損失C.IoU損失D.Focal損失2.以下哪種算法不屬于傳統(tǒng)圖像分割方法？（）A.K-means聚類B.最大熵分割C.U-NetD.基于閾值的分割3.在圖像超分辨率任務(wù)中，以下哪種方法屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法？（）A.Lanczos插值B.雙三次插值C.SRCNND.Bilinear插值4.以下哪種技術(shù)不屬于光流估計(jì)的常用方法？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.RANSAC算法D.PyramidalLightFlow5.在人臉識(shí)別任務(wù)中，以下哪種特征提取方法屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.VGG-FaceD.Gabor濾波器6.以下哪種模型不屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體？（）A.LSTMB.GRUC.CNND.Transformer7.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)通常用于車道線檢測(cè)？（）A.條形碼識(shí)別B.車道線檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)（LANet）C.人臉檢測(cè)D.文本識(shí)別8.在醫(yī)學(xué)圖像處理中，以下哪種方法通常用于病灶檢測(cè)？（）A.SIFT特征提取B.3DU-NetC.基于邊緣的檢測(cè)D.哈里斯角點(diǎn)檢測(cè)9.在圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，以下哪種算法不屬于基于變換的方法？（）A.ThinPlateSpline（TPS）B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配準(zhǔn)C.ICP算法D.ElasticMatching10.在圖像增強(qiáng)任務(wù)中，以下哪種方法不屬于基于直方圖的方法？（）A.直方圖均衡化B.直方圖規(guī)定化C.超分辨率增強(qiáng)D.直方圖對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)視覺中的三維重建技術(shù)？（）A.結(jié)構(gòu)光三維重建B.立體視覺C.激光雷達(dá)（LiDAR）D.深度學(xué)習(xí)三維重建2.以下哪些方法屬于目標(biāo)跟蹤技術(shù)？（）A.卡爾曼濾波B.MeanShiftC.光流法D.RNN跟蹤3.在圖像去噪任務(wù)中，以下哪些方法屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法？（）A.DenoisingAutoencoder（DAE）B.DnCNNC.均值濾波D.中值濾波4.在圖像識(shí)別任務(wù)中，以下哪些方法屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.支持向量機(jī)（SVM）C.神經(jīng)編碼器D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）5.在圖像分割任務(wù)中，以下哪些方法屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法？（）A.U-NetB.MaskR-CNNC.K-means聚類D.基于閾值的分割6.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，以下哪些技術(shù)通常用于障礙物檢測(cè)？（）A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.條形碼識(shí)別7.在醫(yī)學(xué)圖像處理中，以下哪些方法通常用于病灶檢測(cè)？（）A.3DU-NetB.語義分割C.SIFT特征提取D.基于邊緣的檢測(cè)8.在圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，以下哪些算法屬于基于變換的方法？（）A.ThinPlateSpline（TPS）B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配準(zhǔn)C.ICP算法D.ElasticMatching9.在圖像增強(qiáng)任務(wù)中，以下哪些方法屬于基于直方圖的方法？（）A.直方圖均衡化B.直方圖規(guī)定化C.超分辨率增強(qiáng)D.直方圖對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）10.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，以下哪些方法屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法？（）A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.HOG特征檢測(cè)三、填空題（每空1分，共10空）1.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，非極大值抑制（NMS）通常用于______。2.圖像分割的主要目的是將圖像劃分為不同的______。3.在圖像超分辨率任務(wù)中，SRCNN模型由______、______和______三個(gè)部分組成。4.光流估計(jì)的主要目的是估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)______。5.在人臉識(shí)別任務(wù)中，VGG-Face模型通常使用______作為特征提取器。6.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的主要優(yōu)點(diǎn)是能夠處理______。7.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，車道線檢測(cè)通常使用______網(wǎng)絡(luò)。8.醫(yī)學(xué)圖像處理中，病灶檢測(cè)通常使用______模型。9.圖像配準(zhǔn)的主要目的是將兩張或多張圖像對(duì)齊到______。10.圖像增強(qiáng)的主要目的是提高圖像的______和______。四、簡答題（每題5分，共6題）1.簡述目標(biāo)檢測(cè)的基本流程。2.簡述圖像分割的主要方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。3.簡述圖像超分辨率的基本原理。4.簡述光流估計(jì)的基本原理及其應(yīng)用。5.簡述人臉識(shí)別的基本流程。6.簡述圖像增強(qiáng)的主要方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。五、論述題（每題10分，共2題）1.論述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。2.論述圖像配準(zhǔn)在醫(yī)學(xué)圖像處理中的重要性及其主要方法。答案與解析一、單選題1.D.Focal損失Focal損失通常用于處理非極大值抑制（NMS）后的誤檢問題，通過降低易分樣本的權(quán)重來提高難分樣本的損失，從而改善模型的檢測(cè)性能。2.C.U-NetU-Net屬于基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，而K-means聚類、最大熵分割和基于閾值的分割屬于傳統(tǒng)圖像分割方法。3.C.SRCNNSRCNN（Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork）是一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率方法，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)圖像的映射關(guān)系，從而提高圖像的分辨率。4.C.RANSAC算法RANSAC（RandomSampleConsensus）算法通常用于魯棒估計(jì)，不屬于光流估計(jì)的常用方法。Lucas-Kanade方法、Horn-Schunck方法和PyramidalLightFlow都是光流估計(jì)的常用方法。5.C.VGG-FaceVGG-Face是一種基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別特征提取方法，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取人臉特征。PCA、LDA和Gabor濾波器屬于傳統(tǒng)的人臉識(shí)別特征提取方法。6.C.CNNCNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）不屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變體。LSTM、GRU和Transformer都是RNN的變體，用于處理序列數(shù)據(jù)。7.B.車道線檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)（LANet）車道線檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)（LANet）是一種常用于車道線檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型。條形碼識(shí)別、人臉檢測(cè)和文本識(shí)別不屬于車道線檢測(cè)技術(shù)。8.B.3DU-Net3DU-Net是一種常用于醫(yī)學(xué)圖像處理病灶檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型。SIFT特征提取、基于邊緣的檢測(cè)和哈里斯角點(diǎn)檢測(cè)不屬于病灶檢測(cè)技術(shù)。9.B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配準(zhǔn)不屬于基于變換的圖像配準(zhǔn)方法。ThinPlateSpline（TPS）、ICP算法和ElasticMatching都屬于基于變換的圖像配準(zhǔn)方法。10.C.超分辨率增強(qiáng)超分辨率增強(qiáng)不屬于基于直方圖的圖像增強(qiáng)方法。直方圖均衡化、直方圖規(guī)定化和直方圖對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）都屬于基于直方圖的圖像增強(qiáng)方法。二、多選題1.A.結(jié)構(gòu)光三維重建、B.立體視覺、C.激光雷達(dá)（LiDAR）、D.深度學(xué)習(xí)三維重建結(jié)構(gòu)光三維重建、立體視覺、激光雷達(dá)（LiDAR）和深度學(xué)習(xí)三維重建都屬于計(jì)算機(jī)視覺中的三維重建技術(shù)。2.A.卡爾曼濾波、B.MeanShift、C.光流法、D.RNN跟蹤卡爾曼濾波、MeanShift、光流法和RNN跟蹤都屬于目標(biāo)跟蹤技術(shù)。3.A.DenoisingAutoencoder（DAE）、B.DnCNNDenoisingAutoencoder（DAE）和DnCNN都屬于基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法。均值濾波和中值濾波屬于傳統(tǒng)圖像去噪方法。4.A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、C.神經(jīng)編碼器、D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、神經(jīng)編碼器和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）都屬于基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別方法。支持向量機(jī)（SVM）屬于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。5.A.U-Net、B.MaskR-CNNU-Net和MaskR-CNN都屬于基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法。K-means聚類和基于閾值的分割屬于傳統(tǒng)圖像分割方法。6.A.YOLO、B.SSD、C.FasterR-CNNYOLO、SSD和FasterR-CNN都屬于基于深度學(xué)習(xí)的障礙物檢測(cè)方法。條形碼識(shí)別不屬于障礙物檢測(cè)技術(shù)。7.A.3DU-Net、B.語義分割3DU-Net和語義分割都屬于醫(yī)學(xué)圖像處理中病灶檢測(cè)的方法。SIFT特征提取和基于邊緣的檢測(cè)不屬于病灶檢測(cè)技術(shù)。8.A.ThinPlateSpline（TPS）、C.ICP算法、D.ElasticMatchingThinPlateSpline（TPS）、ICP算法和ElasticMatching都屬于基于變換的圖像配準(zhǔn)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配準(zhǔn)不屬于基于變換的方法。9.A.直方圖均衡化、B.直方圖規(guī)定化、D.直方圖對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）直方圖均衡化、直方圖規(guī)定化和直方圖對(duì)比度受限自適應(yīng)直方圖均衡化（CLAHE）都屬于基于直方圖的圖像增強(qiáng)方法。超分辨率增強(qiáng)不屬于基于直方圖的方法。10.A.FasterR-CNN、B.YOLO、C.SSDFasterR-CNN、YOLO和SSD都屬于基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法。HOG特征檢測(cè)屬于傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法。三、填空題1.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，非極大值抑制（NMS）通常用于______誤檢問題。答案：緩解2.圖像分割的主要目的是將圖像劃分為不同的______。答案：區(qū)域3.在圖像超分辨率任務(wù)中，SRCNN模型由______、______和______三個(gè)部分組成。答案：卷積層、卷積層、全連接層4.光流估計(jì)的主要目的是估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)______。答案：速度5.在人臉識(shí)別任務(wù)中，VGG-Face模型通常使用______作為特征提取器。答案：VGG-166.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的主要優(yōu)點(diǎn)是能夠處理______。答案：序列數(shù)據(jù)7.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，車道線檢測(cè)通常使用______網(wǎng)絡(luò)。答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）8.醫(yī)學(xué)圖像處理中，病灶檢測(cè)通常使用______模型。答案：深度學(xué)習(xí)9.圖像配準(zhǔn)的主要目的是將兩張或多張圖像對(duì)齊到______。答案：同一個(gè)坐標(biāo)系10.圖像增強(qiáng)的主要目的是提高圖像的______和______。答案：清晰度、對(duì)比度四、簡答題1.簡述目標(biāo)檢測(cè)的基本流程。目標(biāo)檢測(cè)的基本流程包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)分類和后處理。首先，對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，如縮放、歸一化等。然后，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征。接著，使用分類器對(duì)提取的特征進(jìn)行分類，得到每個(gè)候選框的類別和置信度。最后，使用非極大值抑制（NMS）對(duì)候選框進(jìn)行后處理，去除重疊的框，得到最終的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。2.簡述圖像分割的主要方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。圖像分割的主要方法包括基于閾值的方法、基于區(qū)域的方法、基于邊緣的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法?；陂撝档姆椒ê唵我讓?shí)現(xiàn)，但魯棒性較差?；趨^(qū)域的方法能夠處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)，但計(jì)算量大?；谶吘壍姆椒軌蛴行崛D像邊緣，但容易受到噪聲的影響。基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。3.簡述圖像超分辨率的基本原理。圖像超分辨率的基本原理是通過學(xué)習(xí)低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關(guān)系，將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。常用的方法包括插值方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。插值方法簡單易實(shí)現(xiàn)，但效果有限?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的映射關(guān)系，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。4.簡述光流估計(jì)的基本原理及其應(yīng)用。光流估計(jì)的基本原理是估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)速度。通過分析圖像序列中像素的變化，可以得到像素的運(yùn)動(dòng)速度場。光流估計(jì)在視頻分析、目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。5.簡述人臉識(shí)別的基本流程。人臉識(shí)別的基本流程包括：人臉檢測(cè)、特征提取和人臉比對(duì)。首先，使用人臉檢測(cè)算法檢測(cè)圖像中的人臉。然后，使用特征提取算法提取人臉特征。最后，將提取的特征與數(shù)據(jù)庫中的特征進(jìn)行比對(duì)，得到識(shí)別人臉的結(jié)果。6.簡述圖像增強(qiáng)的主要方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。圖像增強(qiáng)的主要方法包括基于直方圖的方法、基于濾波的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法?；谥狈綀D的方法能夠有效提高圖像的對(duì)比度，但容易受到噪聲的影響?；跒V波的方法能夠有效去除噪聲，但容易模糊圖像?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的增強(qiáng)策略，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。五、論述題1.論述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中有廣泛的應(yīng)用，包括目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、人臉識(shí)別、圖像增強(qiáng)等。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，不需要人工設(shè)計(jì)特征，從而提高了模型的性能。此外，深度學(xué)習(xí)還能夠處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)，具有較強(qiáng)的