2026年計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)考核題一、單選題（共10題，每題2分，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(cè)任務(wù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.支持向量機(jī)（SVM）C.K-近鄰（KNN）D.決策樹（DecisionTree）2.以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)主要用于提高圖像的對(duì)比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.邊緣檢測(cè)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.K-means聚類B.區(qū)域生長(zhǎng)法C.Otsu算法D.活動(dòng)輪廓模型4.以下哪種傳感器常用于自動(dòng)駕駛汽車的視覺系統(tǒng)？A.紅外傳感器B.激光雷達(dá)（LiDAR）C.攝像頭（Camera）D.超聲波傳感器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.遞歸層（RNN）B.卷積層（ConvolutionalLayer）C.注意力層（AttentionLayer）D.批歸一化層（BatchNormalizationLayer）6.以下哪種技術(shù)常用于圖像去噪？A.小波變換B.主成分分析（PCA）C.線性回歸D.決策樹7.在三維重建中，以下哪種算法常用于多視圖幾何？A.SIFT特征點(diǎn)匹配B.RANSAC算法C.光流法D.K-means聚類8.以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)屬于有損壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF9.在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，以下哪種算法常用于特征提取？A.線性判別分析（LDA）B.K-近鄰（KNN）C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，以下哪種算法常用于處理遮擋問題？A.Kalman濾波B.光流法C.基于模型的跟蹤D.粒子濾波二、多選題（共5題，每題3分，計(jì)15分）1.以下哪些技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)方法？A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像去噪E.邊緣檢測(cè)2.以下哪些方法可用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)？A.YOLOB.FasterR-CNNC.SSDD.K-means聚類E.支持向量機(jī)（SVM）3.在三維重建中，以下哪些技術(shù)常用于多視圖幾何？A.SIFT特征點(diǎn)匹配B.RANSAC算法C.光流法D.相機(jī)標(biāo)定E.語義分割4.以下哪些算法可用于圖像分割任務(wù)？A.K-means聚類B.Otsu算法C.區(qū)域生長(zhǎng)法D.活動(dòng)輪廓模型E.決策樹5.在自動(dòng)駕駛汽車的視覺系統(tǒng)中，以下哪些傳感器常用于環(huán)境感知？A.攝像頭（Camera）B.激光雷達(dá)（LiDAR）C.紅外傳感器D.超聲波傳感器E.GPS三、判斷題（共10題，每題1分，計(jì)10分）1.圖像增強(qiáng)技術(shù)會(huì)改變圖像的原始數(shù)據(jù)。2.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)通常需要標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)。3.K-means聚類算法常用于圖像分割任務(wù)。4.激光雷達(dá)（LiDAR）常用于自動(dòng)駕駛汽車的視覺系統(tǒng)。5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于圖像分類任務(wù)。6.圖像去噪技術(shù)可以提高圖像的分辨率。7.三維重建技術(shù)可以將二維圖像轉(zhuǎn)換為三維模型。8.JPEG圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)屬于有損壓縮。9.人臉識(shí)別系統(tǒng)常使用線性判別分析（LDA）進(jìn)行特征提取。10.目標(biāo)跟蹤任務(wù)通常需要處理遮擋問題。四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分，計(jì)25分）1.簡(jiǎn)述圖像增強(qiáng)技術(shù)的常用方法及其應(yīng)用場(chǎng)景。2.解釋目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的基本流程，并說明常用算法的特點(diǎn)。3.描述三維重建技術(shù)的基本原理，并說明其在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用。4.說明圖像分割技術(shù)的分類方法，并舉例說明常用算法的應(yīng)用場(chǎng)景。5.解釋計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在醫(yī)療影像分析中的應(yīng)用，并舉例說明其優(yōu)勢(shì)。五、論述題（共2題，每題10分，計(jì)20分）1.討論計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用場(chǎng)景，并分析其面臨的挑戰(zhàn)和解決方案。2.闡述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，并分析其對(duì)行業(yè)的影響。答案與解析一、單選題1.A卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是目前目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中最常用的算法，其通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)提取圖像特征，并用于分類和定位目標(biāo)。2.A直方圖均衡化是一種常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)，通過調(diào)整圖像的灰度分布來提高對(duì)比度，使圖像細(xì)節(jié)更加清晰。3.COtsu算法是一種基于閾值的圖像分割技術(shù)，通過自動(dòng)確定最優(yōu)閾值將圖像分割為前景和背景。4.C攝像頭（Camera）是自動(dòng)駕駛汽車中最常用的視覺傳感器，通過捕捉圖像信息進(jìn)行環(huán)境感知和決策。5.B卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的卷積層常用于圖像分類任務(wù)，通過卷積核提取圖像特征，并用于分類。6.A小波變換是一種常用的圖像去噪技術(shù)，通過多尺度分析去除圖像噪聲，同時(shí)保留圖像細(xì)節(jié)。7.BRANSAC算法是一種常用于多視圖幾何的三維重建算法，通過隨機(jī)采樣和模型擬合來估計(jì)三維模型參數(shù)。8.AJPEG圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)屬于有損壓縮，通過丟棄部分圖像信息來減小文件大小，但會(huì)損失圖像質(zhì)量。9.A線性判別分析（LDA）常用于人臉識(shí)別系統(tǒng)中的特征提取，通過最大化類間差異和最小化類內(nèi)差異來提取特征。10.D粒子濾波常用于目標(biāo)跟蹤任務(wù)，通過模擬粒子狀態(tài)來處理遮擋問題，提高跟蹤的魯棒性。二、多選題1.A、B、C、D直方圖均衡化、銳化濾波、中值濾波和圖像去噪都屬于圖像增強(qiáng)方法，用于提高圖像質(zhì)量。2.A、B、CYOLO、FasterR-CNN和SSD是目前常用的目標(biāo)檢測(cè)算法，通過不同的方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。3.A、B、DSIFT特征點(diǎn)匹配、RANSAC算法和相機(jī)標(biāo)定常用于多視圖幾何的三維重建。4.A、B、C、DK-means聚類、Otsu算法、區(qū)域生長(zhǎng)法和活動(dòng)輪廓模型都是常用的圖像分割方法。5.A、B、C攝像頭（Camera）、激光雷達(dá)（LiDAR）和紅外傳感器常用于自動(dòng)駕駛汽車的環(huán)境感知。三、判斷題1.正確圖像增強(qiáng)技術(shù)會(huì)改變圖像的原始數(shù)據(jù)，通過調(diào)整圖像的亮度、對(duì)比度等參數(shù)來提高圖像質(zhì)量。2.正確目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)通常需要標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使模型能夠識(shí)別和定位目標(biāo)。3.正確K-means聚類算法常用于圖像分割任務(wù)，通過聚類將圖像分割為不同的區(qū)域。4.正確激光雷達(dá)（LiDAR）常用于自動(dòng)駕駛汽車的視覺系統(tǒng)，通過發(fā)射激光束測(cè)量周圍環(huán)境的三維信息。5.正確卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于圖像分類任務(wù)，通過卷積層提取圖像特征，并用于分類。6.錯(cuò)誤圖像去噪技術(shù)主要用于去除圖像噪聲，提高圖像質(zhì)量，而不是提高圖像分辨率。7.正確三維重建技術(shù)可以將二維圖像轉(zhuǎn)換為三維模型，通過多視圖幾何和深度學(xué)習(xí)等方法實(shí)現(xiàn)。8.正確JPEG圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)屬于有損壓縮，通過丟棄部分圖像信息來減小文件大小，但會(huì)損失圖像質(zhì)量。9.正確人臉識(shí)別系統(tǒng)常使用線性判別分析（LDA）進(jìn)行特征提取，通過最大化類間差異和最小化類內(nèi)差異來提取特征。10.正確目標(biāo)跟蹤任務(wù)通常需要處理遮擋問題，通過粒子濾波等方法提高跟蹤的魯棒性。四、簡(jiǎn)答題1.圖像增強(qiáng)技術(shù)的常用方法及其應(yīng)用場(chǎng)景圖像增強(qiáng)技術(shù)主要包括亮度調(diào)整、對(duì)比度增強(qiáng)、濾波去噪等方法。亮度調(diào)整通過改變圖像的灰度值來提高圖像的可見度；對(duì)比度增強(qiáng)通過調(diào)整圖像的灰度分布來提高圖像的對(duì)比度；濾波去噪通過平滑圖像來去除噪聲。這些方法常用于醫(yī)學(xué)影像分析、遙感圖像處理、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域，以提高圖像質(zhì)量和信息提取效率。2.目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的基本流程及常用算法的特點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的基本流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)分類和邊界框回歸。常用算法包括YOLO、FasterR-CNN和SSD。YOLO通過單階段檢測(cè)實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè)，但精度較低；FasterR-CNN通過兩階段檢測(cè)提高精度，但速度較慢；SSD通過多尺度特征融合實(shí)現(xiàn)平衡速度和精度。這些算法在不同場(chǎng)景下具有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的算法。3.三維重建技術(shù)的基本原理及在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用三維重建技術(shù)的基本原理是通過多視圖幾何和深度學(xué)習(xí)等方法，從多個(gè)二維圖像中恢復(fù)三維場(chǎng)景信息。其通過特征點(diǎn)匹配、相機(jī)標(biāo)定和模型擬合等步驟，重建出場(chǎng)景的三維模型。在自動(dòng)駕駛中，三維重建技術(shù)可以用于構(gòu)建高精度的環(huán)境地圖，幫助車輛進(jìn)行路徑規(guī)劃和避障。4.圖像分割技術(shù)的分類方法及常用算法的應(yīng)用場(chǎng)景圖像分割技術(shù)主要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。基于閾值的分割通過設(shè)定閾值將圖像分割為前景和背景；基于區(qū)域的分割通過區(qū)域生長(zhǎng)等方法將圖像分割為不同的區(qū)域；基于邊緣的分割通過檢測(cè)圖像邊緣來分割圖像。常用算法包括Otsu算法、區(qū)域生長(zhǎng)法和活動(dòng)輪廓模型，這些算法在不同場(chǎng)景下具有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的算法。5.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在醫(yī)療影像分析中的應(yīng)用及優(yōu)勢(shì)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在醫(yī)療影像分析中的應(yīng)用主要包括病灶檢測(cè)、圖像分割和三維重建等。通過深度學(xué)習(xí)等方法，可以自動(dòng)檢測(cè)病灶、分割組織區(qū)域，并重建三維模型，幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療規(guī)劃。其優(yōu)勢(shì)在于提高診斷效率和準(zhǔn)確性，減少人工工作量，同時(shí)可以處理大量醫(yī)療影像數(shù)據(jù)。五、論述題1.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用場(chǎng)景及面臨的挑戰(zhàn)和解決方案計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用場(chǎng)景包括交通管理、安防監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測(cè)等。通過攝像頭等設(shè)備捕捉圖像信息，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通流量、檢測(cè)異常行為、分析環(huán)境數(shù)據(jù)等。面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)隱私、算法魯棒性、計(jì)算資源等。解決方案包括采用隱私保護(hù)技術(shù)、優(yōu)化算法性能、利用云計(jì)算資源等，以提高系統(tǒng)的安全性和效率。2.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺