2026年計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)基礎(chǔ)與應(yīng)用試題一、單選題（共10題，每題2分，總計(jì)20分）1.在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，以下哪種方法通常用于解決光照變化對圖像質(zhì)量的影響？A.圖像濾波B.直方圖均衡化C.主成分分析（PCA）D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）2.以下哪種算法不屬于傳統(tǒng)特征點(diǎn)檢測方法？A.SIFT（尺度不變特征變換）B.SURF（加速穩(wěn)健特征）C.ORB（快速旋轉(zhuǎn)不變特征）D.ResNet（殘差網(wǎng)絡(luò)）3.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪種模型通常用于實(shí)現(xiàn)端到端的檢測效果？A.R-CNNB.YOLO（YouOnlyLookOnce）C.HOG（方向梯度直方圖）D.Gabor濾波器4.以下哪種技術(shù)常用于圖像分割任務(wù)中的語義分割？A.K-means聚類B.U-NetC.K-近鄰（KNN）D.DCT（離散余弦變換）5.在3D視覺中，以下哪種方法常用于估計(jì)物體的深度信息？A.光流法B.深度學(xué)習(xí)模型（如PointNet）C.相位光流法D.卡爾曼濾波6.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種技術(shù)常用于提高識別精度？A.PCA（主成分分析）B.LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）C.Gabor濾波器D.Dijkstra算法7.在自動駕駛領(lǐng)域，以下哪種模型常用于車道線檢測？A.CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）B.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）C.LSTNet（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合）D.Kalman濾波8.在醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪種技術(shù)常用于病灶檢測？A.SIFT特征點(diǎn)檢測B.MRI（磁共振成像）C.3DU-NetD.K-means聚類9.在視頻分析中，以下哪種方法常用于行為識別？A.光流法B.3DCNNC.HOG特征提取D.PCA降維10.在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中，以下哪種技術(shù)常用于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)圖像跟蹤？A.ORB特征點(diǎn)檢測B.RANSAC算法C.Gabor濾波器D.K-means聚類二、多選題（共5題，每題3分，總計(jì)15分）1.以下哪些方法可用于提高圖像的分辨率？A.雙三次插值B.超分辨率重建（SRCNN）C.Gabor濾波器D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）2.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，以下哪些技術(shù)常用于處理遮擋問題？A.卡爾曼濾波B.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤模型（如Siamese網(wǎng)絡(luò)）C.K-近鄰（KNN）D.光流法3.在圖像分割任務(wù)中，以下哪些方法屬于半監(jiān)督分割技術(shù)？A.基于圖割的方法B.聚類算法（如K-means）C.半監(jiān)督U-NetD.深度學(xué)習(xí)模型（如FCN）4.在3D視覺中，以下哪些技術(shù)可用于重建場景的三維結(jié)構(gòu)？A.雙目立體視覺B.結(jié)構(gòu)光三維成像C.深度學(xué)習(xí)模型（如PointNet）D.相位光流法5.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪些技術(shù)可用于提高魯棒性？A.活體檢測（LivenessDetection）B.特征臉（Eigenface）C.深度學(xué)習(xí)模型（如FaceNet）D.Gabor濾波器三、判斷題（共10題，每題1分，總計(jì)10分）1.SIFT特征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)不變性。（√）2.YOLO模型比R-CNN模型的檢測速度更慢。（×）3.K-means聚類算法常用于圖像分割任務(wù)。（√）4.深度學(xué)習(xí)模型在光照變化較大的場景下表現(xiàn)較差。（×）5.光流法常用于估計(jì)圖像中的運(yùn)動矢量。（√）6.Gabor濾波器常用于人臉識別任務(wù)。（×）7.3DU-Net常用于醫(yī)學(xué)影像分割。（√）8.超分辨率重建（SRCNN）模型屬于基于深度學(xué)習(xí)的方法。（√）9.K-近鄰（KNN）算法常用于目標(biāo)跟蹤任務(wù)。（×）10.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)中，SLAM（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建）是關(guān)鍵組成部分。（√）四、簡答題（共5題，每題5分，總計(jì)25分）1.簡述SIFT特征點(diǎn)檢測算法的基本原理及其主要優(yōu)勢。2.簡述語義分割與實(shí)例分割的區(qū)別，并舉例說明各自的典型應(yīng)用。3.簡述光流法的基本原理及其在視頻分析中的應(yīng)用場景。4.簡述深度學(xué)習(xí)模型在目標(biāo)檢測任務(wù)中的優(yōu)勢，并舉例說明一種典型的目標(biāo)檢測模型。5.簡述增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)中，實(shí)時(shí)圖像跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)及其作用。五、論述題（共2題，每題10分，總計(jì)20分）1.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，論述深度學(xué)習(xí)模型在自動駕駛領(lǐng)域中的關(guān)鍵作用，并分析其面臨的挑戰(zhàn)。2.結(jié)合醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)如何幫助提高病灶檢測的精度，并舉例說明幾種典型的技術(shù)方法。答案與解析一、單選題答案與解析1.B-解析：直方圖均衡化通過調(diào)整圖像的灰度直方圖，可以改善圖像的對比度，從而緩解光照變化對圖像質(zhì)量的影響。其他選項(xiàng)中，圖像濾波主要用于去噪，PCA用于降維，CNN用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)，均不直接解決光照問題。2.D-解析：ResNet是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失問題，不屬于傳統(tǒng)特征點(diǎn)檢測方法。SIFT、SURF和ORB均屬于傳統(tǒng)特征點(diǎn)檢測算法。3.B-解析：YOLO模型通過單次前向傳播即可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測，具有高效率，適用于實(shí)時(shí)檢測場景。R-CNN需要多階段處理，HOG是一種傳統(tǒng)特征提取方法，Gabor濾波器用于特征提取，均不屬于端到端檢測模型。4.B-解析：U-Net是一種基于深度學(xué)習(xí)的語義分割模型，通過編碼-解碼結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)高精度分割。K-means聚類用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，KNN用于分類，DCT用于圖像變換，均不屬于語義分割方法。5.B-解析：PointNet及其變種常用于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理，可以通過深度學(xué)習(xí)模型估計(jì)物體的深度信息。光流法用于估計(jì)圖像運(yùn)動，相位光流法是光流法的一種，卡爾曼濾波用于狀態(tài)估計(jì)，均與3D深度估計(jì)無關(guān)。6.A-解析：PCA通過降維提取人臉特征，常用于人臉識別系統(tǒng)。LSTM和RNN用于序列數(shù)據(jù)處理，Gabor濾波器用于特征提取，均不屬于主流的人臉識別技術(shù)。7.A-解析：CNN模型通過卷積層提取車道線特征，常用于自動駕駛中的車道線檢測。RNN和LSTNet適用于序列數(shù)據(jù)處理，Kalman濾波用于狀態(tài)估計(jì)，均不直接用于車道線檢測。8.C-解析：3DU-Net是一種基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像分割模型，常用于病灶檢測。SIFT用于特征檢測，MRI是成像技術(shù)，K-means聚類用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，均與病灶檢測無關(guān)。9.B-解析：3DCNN模型通過處理視頻數(shù)據(jù)中的時(shí)空信息，常用于行為識別。光流法用于運(yùn)動估計(jì)，HOG用于目標(biāo)檢測，PCA用于降維，均不直接用于行為識別。10.A-解析：ORB特征點(diǎn)檢測具有高效性和旋轉(zhuǎn)不變性，常用于AR中的實(shí)時(shí)圖像跟蹤。RANSAC用于模型估計(jì)，Gabor濾波器用于特征提取，K-means聚類用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，均不直接用于圖像跟蹤。二、多選題答案與解析1.A、B、D-解析：雙三次插值是一種傳統(tǒng)的插值方法，超分辨率重建（SRCNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的方法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可用于超分辨率任務(wù)。Gabor濾波器用于特征提取，與分辨率提升無關(guān)。2.A、B-解析：卡爾曼濾波和基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤模型（如Siamese網(wǎng)絡(luò)）常用于處理遮擋問題。KNN和光流法均不直接解決遮擋問題。3.A、C-解析：基于圖割的方法和半監(jiān)督U-Net屬于半監(jiān)督分割技術(shù)。聚類算法和深度學(xué)習(xí)模型（如FCN）通常屬于監(jiān)督或無監(jiān)督分割技術(shù)。4.A、B、C-解析：雙目立體視覺、結(jié)構(gòu)光三維成像和深度學(xué)習(xí)模型（如PointNet）均可用于重建場景的三維結(jié)構(gòu)。相位光流法用于運(yùn)動估計(jì)，與三維重建無關(guān)。5.A、B、C-解析：活體檢測、特征臉和深度學(xué)習(xí)模型（如FaceNet）均用于提高人臉識別的魯棒性。Gabor濾波器用于特征提取，但不是主流的人臉識別技術(shù)。三、判斷題答案與解析1.√-解析：SIFT特征點(diǎn)檢測算法通過尺度空間極值點(diǎn)檢測和鄰域描述，具有旋轉(zhuǎn)不變性。2.×-解析：YOLO模型的檢測速度比R-CNN模型快得多，適用于實(shí)時(shí)場景。3.√-解析：K-means聚類算法可通過將圖像像素聚類實(shí)現(xiàn)分割效果。4.×-解析：深度學(xué)習(xí)模型通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，在光照變化較大的場景下表現(xiàn)較好。5.√-解析：光流法通過估計(jì)像素運(yùn)動來分析視頻中的運(yùn)動矢量。6.×-解析：Gabor濾波器常用于特征提取，但不直接用于人臉識別。7.√-解析：3DU-Net通過處理三維醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，常用于病灶檢測。8.√-解析：SRCNN是一種基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建模型。9.×-解析：K-近鄰（KNN）算法常用于分類任務(wù)，不直接用于目標(biāo)跟蹤。10.√-解析：SLAM技術(shù)通過實(shí)時(shí)定位和地圖構(gòu)建，是AR的關(guān)鍵組成部分。四、簡答題答案與解析1.SIFT特征點(diǎn)檢測算法的基本原理及其主要優(yōu)勢-基本原理：SIFT算法通過構(gòu)建多尺度空間，檢測關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算描述子。具體步驟包括：1.構(gòu)建圖像的多尺度金字塔；2.在每個(gè)尺度上檢測極值點(diǎn)（局部最大值）；3.篩選并優(yōu)化關(guān)鍵點(diǎn)；4.計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)的方向梯度直方圖（描述子）。-主要優(yōu)勢：旋轉(zhuǎn)不變性、尺度不變性、對光照變化魯棒。2.語義分割與實(shí)例分割的區(qū)別及其應(yīng)用-語義分割：將圖像中的每個(gè)像素分配到預(yù)定義的類別中，不區(qū)分實(shí)例。例如，將圖像中的像素分為“人”“車”“道路”等類別。-實(shí)例分割：將圖像中的每個(gè)像素分配到具體的實(shí)例中，區(qū)分同一類別的不同對象。例如，將圖像中的每個(gè)人檢測并分割為獨(dú)立的實(shí)例。-應(yīng)用：語義分割常用于自動駕駛中的道路分割，實(shí)例分割常用于醫(yī)學(xué)影像中的病灶分割。3.光流法的基本原理及其應(yīng)用場景-基本原理：光流法通過估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動矢量，分析視頻中的運(yùn)動信息。常見模型包括Lucas-Kanade光流法和Horn-Schunck光流法。-應(yīng)用場景：行為識別、視頻跟蹤、相機(jī)運(yùn)動估計(jì)等。4.深度學(xué)習(xí)模型在目標(biāo)檢測任務(wù)中的優(yōu)勢及典型模型-優(yōu)勢：端到端學(xué)習(xí)、高精度、泛化能力強(qiáng)。-典型模型：YOLO（YouOnlyLookOnce），通過單次前向傳播實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測。5.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中實(shí)時(shí)圖像跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)及其作用-關(guān)鍵技術(shù)：ORB特征點(diǎn)檢測、RANSAC算法、粒子濾波等。-作用：通過實(shí)時(shí)跟蹤圖像特征點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)虛擬物體與真實(shí)場景的融合。五、論述題答案與解析1.深度學(xué)習(xí)模型在自動駕駛領(lǐng)域中的關(guān)鍵作用及挑戰(zhàn)-關(guān)鍵作用：1.目標(biāo)檢測：通過CNN模型（如YOLO）實(shí)時(shí)檢測車輛、行人、交通標(biāo)志等；2.語義分割：通過深度學(xué)習(xí)模型（如U-Net）進(jìn)行道路分割，輔助車輛導(dǎo)航；3.視頻分析：通過3DCNN模型分析多幀視頻，預(yù)測物體運(yùn)