2026年計算機視覺技術(shù)與應(yīng)用考試題：探索圖像識別與處理技術(shù)一、單選題（共10題，每題2分，計20分）1.在圖像識別領(lǐng)域，以下哪種算法通常用于處理小樣本學(xué)習(xí)問題？A.支持向量機（SVM）B.約束傳播（CPM）C.遷移學(xué)習(xí)D.隱馬爾可夫模型（HMM）2.以下哪種圖像增強技術(shù)主要用于提高圖像的對比度？A.高斯濾波B.直方圖均衡化C.銳化濾波D.中值濾波3.在目標檢測任務(wù)中，YOLOv5算法的核心優(yōu)勢在于？A.更高的召回率B.更快的檢測速度C.更優(yōu)的定位精度D.更低的計算復(fù)雜度4.以下哪種圖像分割方法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇？A.K-means聚類B.U-NetC.超像素分割D.圖割（GraphCut）5.在自動駕駛領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)常用于車道線檢測？A.光流法B.RANSAC算法C.Gabor濾波D.主成分分析（PCA）6.以下哪種圖像處理技術(shù)主要用于去除圖像噪聲？A.插值放大B.均值濾波C.透視變換D.形態(tài)學(xué)操作7.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種特征提取方法常用于LBP（局部二值模式）？A.主成分分析（PCA）B.深度學(xué)習(xí)嵌入C.LDA（線性判別分析）D.HOG（方向梯度直方圖）8.以下哪種算法常用于圖像配準任務(wù)？A.K-means聚類B.SIFT（尺度不變特征變換）C.決策樹D.樸素貝葉斯9.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.光譜分析B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.超聲波成像D.核磁共振（MRI）10.以下哪種圖像壓縮標準屬于有損壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF二、多選題（共5題，每題3分，計15分）1.在圖像分類任務(wù)中，以下哪些方法屬于深度學(xué)習(xí)方法？A.決策樹B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.支持向量機（SVM）D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）E.邏輯回歸2.以下哪些圖像增強技術(shù)可以提高圖像的清晰度？A.銳化濾波B.高斯模糊C.邊緣檢測D.直方圖均衡化E.中值濾波3.在目標跟蹤任務(wù)中，以下哪些方法常用于處理遮擋問題？A.卡爾曼濾波B.光流法C.多目標跟蹤（MOT）D.RANSAC算法E.粒子濾波4.以下哪些圖像分割方法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇？A.K-means聚類B.超像素分割C.圖割（GraphCut）D.U-NetE.譜聚類5.在遙感圖像處理中，以下哪些技術(shù)常用于地物分類？A.隨機森林B.波段比值法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.面向?qū)ο蠓诸怑.線性判別分析（LDA）三、填空題（共10題，每題1分，計10分）1.在圖像處理中，_________濾波主要用于去除高斯噪聲。2.在目標檢測中，_________算法常用于非極大值抑制（NMS）。3.在圖像分割中，_________算法屬于基于閾值的分割方法。4.在人臉識別中，_________是一種常用的特征提取方法。5.在自動駕駛中，_________技術(shù)常用于障礙物檢測。6.在醫(yī)學(xué)影像中，_________技術(shù)常用于病灶定位。7.在圖像壓縮中，_________標準屬于無損壓縮。8.在圖像配準中，_________算法常用于特征匹配。9.在遙感圖像中，_________技術(shù)常用于土地覆蓋分類。10.在圖像增強中，_________技術(shù)可以提高圖像的動態(tài)范圍。四、簡答題（共5題，每題5分，計25分）1.簡述圖像增強與圖像修復(fù)的區(qū)別。2.簡述目標檢測與目標跟蹤的區(qū)別。3.簡述語義分割與實例分割的區(qū)別。4.簡述超分辨率重建的常用方法。5.簡述圖像壓縮的無損壓縮與有損壓縮的區(qū)別。五、論述題（共2題，每題10分，計20分）1.結(jié)合實際應(yīng)用場景，論述深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。2.結(jié)合中國智慧城市建設(shè)的背景，論述計算機視覺技術(shù)在交通管理中的應(yīng)用前景。答案與解析一、單選題（共10題，每題2分，計20分）1.C遷移學(xué)習(xí)適用于小樣本學(xué)習(xí)問題，通過將在大數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型應(yīng)用于小樣本任務(wù)，可以有效提升模型性能。2.B直方圖均衡化通過調(diào)整圖像灰度級分布，提高對比度，適用于低對比度圖像增強。3.BYOLOv5算法采用單階段檢測框架，檢測速度快，適合實時應(yīng)用場景。4.BU-Net基于CNN，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，常用于醫(yī)學(xué)圖像分割。5.BRANSAC算法通過隨機采樣和模型擬合，適用于車道線檢測等魯棒性要求高的任務(wù)。6.B均值濾波通過局部區(qū)域平均，有效去除高斯噪聲。7.ALBP特征提取常結(jié)合PCA降維，用于人臉識別。8.BSIFT算法通過特征點匹配，常用于圖像配準。9.BCNN在醫(yī)學(xué)影像分析中，通過深度學(xué)習(xí)自動提取病灶特征。10.AJPEG采用有損壓縮，通過丟棄冗余信息降低文件大小。二、多選題（共5題，每題3分，計15分）1.B、DCNN和GAN屬于深度學(xué)習(xí)方法，決策樹和邏輯回歸屬于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法，SVM介于兩者之間。2.A、C、D銳化濾波、邊緣檢測和直方圖均衡化可以提高清晰度，高斯模糊和中值濾波主要用于去噪。3.A、E卡爾曼濾波和粒子濾波適用于遮擋問題，光流法用于運動估計，MOT用于多目標跟蹤，RANSAC用于魯棒擬合。4.A、B、EK-means聚類、超像素分割和譜聚類屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，圖割和U-Net屬于監(jiān)督或半監(jiān)督學(xué)習(xí)。5.A、B、C、D隨機森林、波段比值法、CNN和面向?qū)ο蠓诸惓Ｓ糜谶b感地物分類，LDA較少用于此領(lǐng)域。三、填空題（共10題，每題1分，計10分）1.高斯2.非極大值抑制（NMS）3.閾值分割4.LBP（局部二值模式）5.障礙物檢測6.病灶定位7.PNG8.特征匹配9.土地覆蓋分類10.直方圖均衡化四、簡答題（共5題，每題5分，計25分）1.圖像增強通過調(diào)整圖像對比度、亮度等，提升視覺效果，不改變圖像內(nèi)容；圖像修復(fù)通過填充缺失或損壞區(qū)域，恢復(fù)圖像完整性，常涉及重建算法。2.目標檢測定位圖像中目標并分類，輸出邊界框；目標跟蹤在連續(xù)幀中追蹤目標，輸出目標軌跡。3.語義分割將像素分類為類別（如車、人），不考慮個體邊界；實例分割進一步區(qū)分同一類別的個體，輸出精確邊界框。4.超分辨率重建常用方法包括插值法（雙線性/雙三次）、基于學(xué)習(xí)的方法（如SRCNN、ECCVNet）。5.無損壓縮（如PNG）保留所有圖像信息，可逆；有損壓縮（如JPEG）丟棄冗余信息，不可逆，壓縮率更高。五、論述題（共2題，每題10分，計20分）1.深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢：自動特征提取、高精度分類檢測；挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)依賴性強、模型可解釋