2026年計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)：圖像處理與目標(biāo)檢測(cè)實(shí)踐操作題庫(kù)一、選擇題（每題2分，共20題）1.在圖像處理中，以下哪種濾波器主要用于去除圖像中的高頻噪聲？A.均值濾波器B.中值濾波器C.高斯濾波器D.拉普拉斯濾波器2.形態(tài)學(xué)操作中，"腐蝕"操作主要用于什么？A.擴(kuò)大物體邊界B.填充孔洞C.腐蝕掉小物體D.平滑邊界3.在目標(biāo)檢測(cè)中，YOLOv5模型屬于哪種類型的檢測(cè)器？A.兩階段檢測(cè)器B.單階段檢測(cè)器C.基于區(qū)域提議的檢測(cè)器D.關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)器4.圖像的直方圖均衡化主要用于什么？A.增強(qiáng)圖像對(duì)比度B.降低圖像分辨率C.移除圖像噪聲D.調(diào)整圖像亮度5.在SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)中，哪個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)用于描述特征？A.灰度值B.方差C.關(guān)鍵點(diǎn)方向D.關(guān)鍵點(diǎn)尺度6.在目標(biāo)檢測(cè)中，非極大值抑制（NMS）主要用于什么？A.提高檢測(cè)精度B.消除冗余檢測(cè)框C.增強(qiáng)特征提取D.減少計(jì)算量7.在圖像分割中，哪種方法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？A.K-means聚類B.U-NetC.灰度閾值分割D.活動(dòng)輪廓模型8.在圖像配準(zhǔn)中，以下哪種方法用于計(jì)算圖像間的變換參數(shù)？A.相似性變換B.仿射變換C.橢圓變換D.自由形式變換9.在目標(biāo)檢測(cè)中，F(xiàn)PN（FeaturePyramidNetwork）主要用于什么？A.提高檢測(cè)速度B.增強(qiáng)多尺度特征融合C.減少模型參數(shù)D.降低檢測(cè)誤報(bào)率10.在圖像增強(qiáng)中，哪種方法屬于基于直方圖的方法？A.銳化濾波B.直方圖均衡化C.高斯模糊D.中值濾波二、填空題（每空1分，共10空）1.圖像的分辨率通常用________和________來(lái)表示。2.在形態(tài)學(xué)操作中，"膨脹"操作與________操作互補(bǔ)。3.YOLOv5模型中，"錨框"用于________目標(biāo)。4.圖像的灰度值范圍通常在________到________之間。5.SIFT特征點(diǎn)具有________、________和________三個(gè)不變性。6.在目標(biāo)檢測(cè)中，mAP（meanAveragePrecision）用于衡量________。7.圖像分割的主要目的是將圖像劃分為不同的________。8.圖像配準(zhǔn)的主要目的是使兩幅圖像的________對(duì)齊。9.FPN（FeaturePyramidNetwork）通過(guò)________結(jié)構(gòu)融合多尺度特征。10.直方圖均衡化通過(guò)________方法調(diào)整圖像灰度分布。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）1.簡(jiǎn)述圖像濾波的作用及其常見(jiàn)方法。2.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)的基本流程及其關(guān)鍵步驟。3.簡(jiǎn)述圖像增強(qiáng)的常用方法及其適用場(chǎng)景。4.簡(jiǎn)述圖像分割的主要方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。5.簡(jiǎn)述圖像配準(zhǔn)的基本原理及其應(yīng)用場(chǎng)景。6.簡(jiǎn)述SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)的步驟及其特點(diǎn)。四、編程題（每題15分，共2題）1.題目：編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化處理，并使用高斯濾波去除噪聲。假設(shè)輸入圖像為彩色圖像，輸出為灰度圖像。要求：-使用OpenCV庫(kù)實(shí)現(xiàn)。-高斯濾波的核大小為5x5，標(biāo)準(zhǔn)差為1.5。2.題目：編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)的基本流程，包括特征提取、候選框生成和非極大值抑制（NMS）。假設(shè)輸入為檢測(cè)器輸出的候選框和置信度，輸出為最終檢測(cè)框。要求：-使用PyTorch或TensorFlow實(shí)現(xiàn)。-NMS的閾值設(shè)為0.5。答案與解析一、選擇題答案1.C2.C3.B4.A5.C6.B7.B8.B9.B10.B解析：1.高斯濾波器適用于去除高頻噪聲，其平滑效果優(yōu)于均值濾波器和中值濾波器。拉普拉斯濾波器用于邊緣檢測(cè)。5.SIFT特征點(diǎn)通過(guò)方向、尺度和位置描述，其中方向和尺度具有不變性。二、填空題答案1.高，寬2.腐蝕3.預(yù)測(cè)4.0，2555.尺度，旋轉(zhuǎn)，光照6.檢測(cè)性能7.區(qū)域8.特征9.上采樣路徑10.直方圖重分布三、簡(jiǎn)答題答案1.圖像濾波的作用及其常見(jiàn)方法：-作用：去除噪聲、平滑圖像、銳化邊緣等。-常見(jiàn)方法：均值濾波、中值濾波、高斯濾波、拉普拉斯濾波。2.目標(biāo)檢測(cè)的基本流程及其關(guān)鍵步驟：-流程：特征提取→候選框生成→候選框分類→非極大值抑制（NMS）。-關(guān)鍵步驟：特征提取（如ResNet）、候選框生成（如錨框）、分類（如YOLO）。3.圖像增強(qiáng)的常用方法及其適用場(chǎng)景：-常用方法：直方圖均衡化、銳化濾波、對(duì)比度調(diào)整。-適用場(chǎng)景：增強(qiáng)低對(duì)比度圖像、去除噪聲、突出細(xì)節(jié)。4.圖像分割的主要方法及其優(yōu)缺點(diǎn)：-主要方法：閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)、超像素分割、深度學(xué)習(xí)方法（如U-Net）。-優(yōu)點(diǎn)：精確分割目標(biāo)；缺點(diǎn)：對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性不足。5.圖像配準(zhǔn)的基本原理及其應(yīng)用場(chǎng)景：-基本原理：通過(guò)變換參數(shù)使兩幅圖像對(duì)齊。-應(yīng)用場(chǎng)景：醫(yī)學(xué)圖像融合、遙感圖像拼接、視頻跟蹤。6.SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)的步驟及其特點(diǎn)：-步驟：檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)→計(jì)算描述子→特征匹配。-特點(diǎn)：旋轉(zhuǎn)、尺度、光照不變性，但計(jì)算復(fù)雜。四、編程題答案1.灰度化與高斯濾波代碼：pythonimportcv2importnumpyasnpdefprocess_image(image_path):img=cv2.imread(image_path)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)blurred=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),1.5)returnblurred示例調(diào)用processed_img=process_image("input.jpg")cv2.imshow("ProcessedImage",processed_img)cv2.waitKey(0)2.目標(biāo)檢測(cè)流程代碼（PyTorch示例）：pythonimporttorchimporttorch.nnasnndefnms(boxes,scores,iou_threshold=0.5):keep=[]whileboxes.size(0):max_idx=scores.argmax().item()keep.append(max_idx)box_max=boxes[max_idx]ious=((boxesbox_max[:,None])/(box_max.sum(axis=1)+boxes.sum(axis=1)-box_max[:,None].sum(axis=1))).max(axis=0)boxes=boxes[ious<iou_threshold]scores=scores[ious<iou_threshold]returntorch.tensor(keep)示例輸入boxes=torch.tensor([[10,10,5