2026年計算機視覺與圖像處理考試題一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.在計算機視覺領域，以下哪種技術通常用于解決圖像的尺度不變性問題？A.PCA（主成分分析）B.SIFT（尺度不變特征變換）C.K-Means聚類D.LDA（線性判別分析）2.以下哪種方法不屬于深度學習在圖像分類中的應用？A.卷積神經網絡（CNN）B.支持向量機（SVM）C.生成對抗網絡（GAN）D.深度信念網絡（DBN）3.在圖像分割中，以下哪種算法屬于基于閾值的分割方法？A.K-means聚類B.U-NetC.Otsu算法D.GrabCut4.以下哪種圖像增強技術主要用于提高圖像的對比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.線性插值D.形態(tài)學處理5.在目標檢測中，以下哪種模型通常用于實時檢測任務？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.MaskR-CNND.R-CNN6.以下哪種技術常用于解決圖像去噪問題？A.運動補償B.小波變換C.光學字符識別（OCR）D.三維重建7.在圖像配準中，以下哪種方法屬于基于特征點的配準方法？A.相似性變換B.特征點匹配（如SIFT）C.光流法D.多項式擬合8.以下哪種算法常用于圖像超分辨率任務？A.GAN（生成對抗網絡）B.EM算法C.K-Fold交叉驗證D.決策樹9.在自動駕駛領域，以下哪種技術常用于車道線檢測？A.光流法B.超分辨率重建C.路況分類D.車道線檢測（如基于霍夫變換）10.以下哪種圖像處理技術常用于醫(yī)學圖像分析？A.圖像配準B.目標檢測C.圖像分割D.以上都是二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.以下哪些方法可以用于圖像去噪？A.中值濾波B.小波變換C.均值濾波D.自適應濾波2.以下哪些技術屬于深度學習在目標檢測中的應用？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSD（單階段檢測器）D.K-means聚類3.以下哪些方法可以用于圖像分割？A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣的分割D.K-means聚類4.以下哪些技術可以用于圖像增強？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.銳化濾波D.形態(tài)學處理5.以下哪些方法可以用于圖像配準？A.特征點匹配（如SIFT）B.相似性變換C.光流法D.多項式擬合三、填空題（共10題，每題1分，合計10分）1.計算機視覺中的特征點檢測技術常用于圖像匹配和三維重建。2.深度信念網絡（DBN）是一種無監(jiān)督學習算法，常用于預訓練深度神經網絡。3.生成對抗網絡（GAN）由生成器和判別器兩部分組成，通過對抗訓練生成高質量的圖像。4.Otsu算法是一種基于閾值的圖像分割方法，常用于二值化圖像。5.FasterR-CNN是一種兩階段目標檢測算法，包括區(qū)域提議和分類兩個階段。6.圖像增強技術可以提高圖像的可視性，常用的方法包括直方圖均衡化和銳化濾波。7.圖像去噪技術可以去除圖像中的噪聲，常用的方法包括中值濾波和小波變換。8.圖像配準技術可以將不同傳感器或不同時間的圖像進行對齊，常用的方法包括特征點匹配和相似性變換。9.超分辨率重建技術可以提高圖像的分辨率，常用的方法包括插值法和深度學習方法。10.車道線檢測技術是自動駕駛領域的重要技術，常用的方法包括霍夫變換和深度學習方法。四、簡答題（共5題，每題5分，合計25分）1.簡述SIFT特征點檢測算法的基本原理。2.簡述圖像分割在計算機視覺中的重要性及其主要應用領域。3.簡述卷積神經網絡（CNN）在圖像分類中的優(yōu)勢。4.簡述圖像增強技術在自動駕駛領域的應用。5.簡述圖像配準在醫(yī)學圖像分析中的重要性。五、論述題（共2題，每題10分，合計20分）1.論述深度學習在目標檢測中的應用及其發(fā)展趨勢。2.論述圖像去噪技術的重要性及其在遙感圖像處理中的應用。答案與解析一、單選題1.B解析：SIFT（尺度不變特征變換）是一種用于圖像檢索和匹配的特征檢測算法，能夠提取圖像中的尺度不變特征點，常用于解決圖像的尺度不變性問題。2.B解析：支持向量機（SVM）是一種經典的機器學習方法，不屬于深度學習的范疇。其他選項（CNN、GAN、DBN）均屬于深度學習技術。3.C解析：Otsu算法是一種基于閾值的圖像分割方法，通過自動確定最優(yōu)閾值將圖像分割為前景和背景。其他選項（K-means聚類、U-Net、GrabCut）不屬于基于閾值的分割方法。4.A解析：直方圖均衡化是一種常用的圖像增強技術，通過調整圖像的灰度級分布來提高圖像的對比度。其他選項（中值濾波、線性插值、形態(tài)學處理）不屬于增強技術。5.B解析：YOLOv5是一種單階段目標檢測算法，速度快，常用于實時檢測任務。其他選項（FasterR-CNN、MaskR-CNN、R-CNN）屬于兩階段或三階段檢測算法，速度較慢。6.B解析：小波變換是一種常用的圖像去噪技術，通過多尺度分析去除圖像中的噪聲。其他選項（運動補償、OCR、三維重建）不屬于去噪技術。7.B解析：特征點匹配（如SIFT）是一種基于特征點的圖像配準方法，通過匹配兩幅圖像中的特征點進行對齊。其他選項（相似性變換、光流法、多項式擬合）不屬于基于特征點的配準方法。8.A解析：GAN（生成對抗網絡）是一種常用的圖像超分辨率技術，通過生成器和判別器的對抗訓練生成高分辨率圖像。其他選項（EM算法、K-Fold交叉驗證、決策樹）不屬于超分辨率技術。9.D解析：車道線檢測是自動駕駛領域的重要技術，常用的方法包括基于霍夫變換和深度學習方法。其他選項（光流法、超分辨率重建、路況分類）不屬于車道線檢測技術。10.D解析：圖像配準、目標檢測和圖像分割都是醫(yī)學圖像分析中的重要技術，可用于疾病診斷、手術規(guī)劃等應用。其他選項均屬于醫(yī)學圖像分析的范疇。二、多選題1.A、B、C解析：中值濾波、小波變換和均值濾波都是常用的圖像去噪技術。自適應濾波不屬于去噪技術。2.A、B、C解析：FasterR-CNN、YOLOv5和SSD都是常用的目標檢測算法。K-means聚類不屬于目標檢測技術。3.A、B、C解析：基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割和基于邊緣的分割都是常用的圖像分割方法。K-means聚類不屬于分割方法。4.A、C、D解析：直方圖均衡化、銳化濾波和形態(tài)學處理都是常用的圖像增強技術。中值濾波不屬于增強技術。5.A、B、C、D解析：特征點匹配、相似性變換、光流法和多項式擬合都是常用的圖像配準方法。三、填空題1.圖像匹配、三維重建2.預訓練深度神經網絡3.對抗訓練4.二值化5.兩階段、區(qū)域提議、分類6.可視性7.噪聲8.對齊9.插值法、深度學習方法10.霍夫變換、深度學習方法四、簡答題1.SIFT特征點檢測算法的基本原理SIFT（尺度不變特征變換）算法通過以下步驟檢測圖像中的特征點：-尺度空間構建：通過高斯模糊生成圖像的多尺度版本，構建尺度空間。-極值點檢測：在尺度空間中檢測關鍵點的候選點，通過局部極值檢測確定關鍵點。-關鍵點定位：通過插值方法精確定位關鍵點的位置和尺度。-方向賦值：為每個關鍵點分配主方向，提高旋轉不變性。-關鍵點描述：在關鍵點周圍提取特征描述子，用于圖像匹配。2.圖像分割在計算機視覺中的重要性及其主要應用領域圖像分割是將圖像劃分為多個子區(qū)域的過程，每個子區(qū)域包含相似的特征。其重要性在于：-提高圖像的可理解性：通過分割可以將圖像中的不同對象分離，便于進一步分析。-為后續(xù)任務提供基礎：圖像分割是目標檢測、目標跟蹤等任務的基礎。主要應用領域包括：-醫(yī)學圖像分析：用于病灶檢測和分割。-自動駕駛：用于車道線檢測和障礙物分割。-遙感圖像處理：用于土地覆蓋分類和目標識別。3.卷積神經網絡（CNN）在圖像分類中的優(yōu)勢CNN在圖像分類中的優(yōu)勢在于：-局部感知：通過卷積層自動學習圖像的局部特征，無需人工設計特征。-參數共享：通過權值共享減少參數數量，提高計算效率。-層次化特征提?。和ㄟ^多層卷積網絡提取多層次的圖像特征。-遷移學習：預訓練的CNN模型可以遷移到其他任務，提高分類性能。4.圖像增強技術在自動駕駛領域的應用圖像增強技術在自動駕駛領域的重要應用包括：-提高圖像質量：通過增強圖像對比度和亮度，提高傳感器（如攝像頭）的感知能力。-改善惡劣天氣條件下的性能：通過去霧和去噪技術提高雨雪天氣下的感知能力。-提高目標檢測的準確性：通過增強圖像中的目標特征，提高目標檢測的準確性。5.圖像配準在醫(yī)學圖像分析中的重要性圖像配準在醫(yī)學圖像分析中的重要性在于：-多模態(tài)圖像融合：將不同模態(tài)（如CT和MRI）的圖像進行配準，提高診斷準確性。-手術規(guī)劃：將術前圖像與術中圖像進行配準，提高手術精度。-疾病監(jiān)測：通過配準不同時間的醫(yī)學圖像，監(jiān)測疾病進展。五、論述題1.深度學習在目標檢測中的應用及其發(fā)展趨勢深度學習在目標檢測中的應用主要包括：-兩階段檢測器：如FasterR-CNN，先生成候選區(qū)域再進行分類，精度高但速度較慢。-單階段檢測器：如YOLOv5和SSD，直接輸出檢測框，速度快但精度稍低。發(fā)展趨勢包括：-實時檢測：通過輕量化網絡和硬件加速，提高檢測速度。-小目標檢測：通過多尺度特征融合和注意力機制，提高小目標檢測性能。-自監(jiān)督學習：利用大量無標注數據進行預訓練，提高模型泛化能力。2.圖像去噪技術的重要性及其在遙感圖像處理中的應用圖像去噪技術的重要性在于：-提高圖像質量：去除噪聲可以提高圖像的清晰度和可讀性。-改善后續(xù)處理性能：去噪后的圖像可以提高目標檢測、分割等任務的