2026年計算機視覺與圖像處理技術考試模擬題一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.在計算機視覺領域，以下哪種方法常用于目標檢測任務的邊界框回歸？A.支持向量機（SVM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.貝葉斯網(wǎng)絡D.決策樹2.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.活動輪廓模型3.在圖像增強中，以下哪種方法常用于提高圖像的對比度？A.直方圖均衡化B.Sobel邊緣檢測C.SIFT特征提取D.光流法4.在3D重建中，以下哪種相機標定方法基于雙目立體視覺？A.幾何約束反演B.自標定法C.標定板標定D.結(jié)構光法5.在人臉識別中，以下哪種技術常用于提高識別精度？A.紋理分析B.深度學習嵌入C.主成分分析（PCA）D.灰度化處理6.在自動駕駛領域，以下哪種算法常用于車道線檢測？A.RANSACB.K近鄰（KNN）C.LDA降維D.神經(jīng)網(wǎng)絡遷移學習7.在醫(yī)學圖像處理中，以下哪種技術常用于病灶檢測？A.三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（3DCNN）B.傳統(tǒng)傅里葉變換C.隨機森林D.頻域濾波8.在遙感圖像處理中，以下哪種方法常用于土地覆蓋分類？A.聚類分析B.光譜特征提取C.隱馬爾可夫模型D.線性判別分析9.在視頻分析中，以下哪種技術常用于行為識別？A.光流法B.GAN生成對抗網(wǎng)絡C.圖像質(zhì)量評估D.關鍵幀提取10.在多傳感器融合中，以下哪種方法常用于提高定位精度？A.卡爾曼濾波B.卷積操作C.頻域變換D.隨機采樣一致性二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.在目標跟蹤任務中，以下哪些方法常用于處理遮擋問題？A.多假設跟蹤B.光流法C.遷移學習D.混合模型2.在圖像去噪中，以下哪些方法屬于基于深度學習的方法？A.DnCNNB.傅里葉變換C.BM3DD.GAN3.在自動駕駛領域，以下哪些技術常用于障礙物檢測？A.YOLOv5B.遙感成像C.激光雷達點云處理D.車道線檢測4.在醫(yī)學圖像分割中，以下哪些方法常用于腦部MRI圖像分割？A.U-NetB.3DCNNC.超像素分割D.活動輪廓模型5.在遙感圖像處理中，以下哪些技術常用于變化檢測？A.光譜角映射B.形態(tài)學操作C.時間序列分析D.聚類分析三、判斷題（共5題，每題2分，合計10分）1.圖像金字塔是一種用于圖像多尺度表示的技術。（√）2.在目標檢測中，F(xiàn)asterR-CNN屬于單階段檢測器。（×）3.在圖像增強中，直方圖規(guī)定化可以增強圖像的局部對比度。（√）4.在3D重建中，雙目立體視覺需要已知相機的內(nèi)參和外參。（√）5.在人臉識別中，熱力圖常用于可視化特征分布。（×）四、簡答題（共5題，每題5分，合計25分）1.簡述圖像分割的基本步驟及其在遙感圖像分析中的應用。2.描述一種基于深度學習的圖像去噪方法及其原理。3.解釋光流法的概念及其在視頻分析中的作用。4.說明自動駕駛中多傳感器融合的必要性及其常見方法。5.描述醫(yī)學圖像處理中三維重建的主要流程及其挑戰(zhàn)。五、論述題（共2題，每題10分，合計20分）1.結(jié)合實際應用場景，論述計算機視覺在智慧城市建設中的作用及挑戰(zhàn)。2.闡述目標跟蹤技術的發(fā)展歷程，并分析其在視頻監(jiān)控中的實際應用價值。答案與解析一、單選題答案與解析1.B解析：目標檢測任務中，CNN（如FasterR-CNN、YOLO）常用于邊界框回歸，通過共享權重和錨框機制實現(xiàn)高效檢測。SVM、貝葉斯網(wǎng)絡、決策樹不適用于邊界框回歸。2.C解析：基于閾值的分割方法（如Otsu算法）通過設定閾值將圖像分為前景和背景，常用于二值化。K-means、U-Net、活動輪廓模型不屬于此方法。3.A解析：直方圖均衡化通過重新分布像素值提高圖像對比度，適用于灰度圖像。Sobel邊緣檢測、SIFT特征提取、光流法不直接用于對比度增強。4.A解析：雙目立體視覺通過幾何約束反演計算深度信息，屬于3D重建方法。自標定法、標定板標定、結(jié)構光法不基于雙目立體視覺。5.B解析：深度學習嵌入（如FaceNet）通過學習高維特征向量提高識別精度。紋理分析、PCA、灰度化處理精度較低。6.A解析：RANSAC通過魯棒估計去除噪聲點，常用于車道線檢測。KNN、LDA、神經(jīng)網(wǎng)絡遷移學習不適用于此任務。7.A解析：3DCNN通過捕捉空間和時間信息，常用于醫(yī)學圖像病灶檢測。傳統(tǒng)傅里葉變換、隨機森林、頻域濾波不適用于三維病灶檢測。8.B解析：光譜特征提取（如多光譜遙感）常用于土地覆蓋分類。聚類分析、隱馬爾可夫模型、線性判別分析不直接用于土地分類。9.A解析：光流法通過分析像素運動信息，常用于行為識別。GAN、圖像質(zhì)量評估、關鍵幀提取不適用于行為識別。10.A解析：卡爾曼濾波通過融合多傳感器數(shù)據(jù)，提高定位精度。卷積操作、頻域變換、隨機采樣一致性不直接用于定位。二、多選題答案與解析1.A、B解析：多假設跟蹤通過維持多個可能軌跡解決遮擋問題。光流法可輔助跟蹤。遷移學習、混合模型不直接處理遮擋。2.A、D解析：DnCNN、GAN屬于深度學習去噪方法。傅里葉變換、BM3D屬于傳統(tǒng)方法。3.A、C解析：YOLOv5、激光雷達點云處理常用于障礙物檢測。遙感成像、車道線檢測不直接用于障礙物檢測。4.A、B解析：U-Net、3DCNN常用于腦部MRI分割。超像素分割、活動輪廓模型精度較低。5.A、C解析：光譜角映射、時間序列分析常用于遙感圖像變化檢測。形態(tài)學操作、聚類分析不直接用于變化檢測。三、判斷題答案與解析1.√解析：圖像金字塔通過降采樣實現(xiàn)多尺度表示，常用于目標檢測和分割。2.×解析：FasterR-CNN屬于兩階段檢測器（區(qū)域提議+分類）。YOLO、SSD屬于單階段檢測器。3.√解析：直方圖規(guī)定化通過強制像素值分布增強局部對比度。4.√解析：雙目立體視覺需要已知相機內(nèi)參（畸變參數(shù)）和外參（旋轉(zhuǎn)和平移矩陣）。5.×解析：熱力圖常用于目標檢測（如YOLO），而特征可視化常用PCA投影或特征圖。四、簡答題答案與解析1.圖像分割的基本步驟及其在遙感圖像分析中的應用步驟：①預處理（去噪、增強）；②特征提?。伾?、紋理、形狀）；③分割方法（閾值、區(qū)域、邊緣）；④后處理（細化、合并）。應用：遙感圖像分割用于土地覆蓋分類（如森林、農(nóng)田）、城市擴張監(jiān)測、災害評估等。2.基于深度學習的圖像去噪方法及其原理方法：DnCNN（深度卷積網(wǎng)絡）通過多層卷積去除噪聲。原理：通過學習噪聲分布和圖像特征，直接恢復干凈圖像，無需先驗假設。3.光流法的概念及其在視頻分析中的作用概念：光流法通過計算像素運動矢量表示視頻幀間變化。作用：用于運動估計（如人體動作分析）、目標跟蹤、視頻穩(wěn)定等。4.自動駕駛中多傳感器融合的必要性及其常見方法必要性：單一傳感器（攝像頭、激光雷達）存在局限性（如惡劣天氣），融合可提高魯棒性。方法：卡爾曼濾波、粒子濾波融合不同傳感器數(shù)據(jù)。5.醫(yī)學圖像處理中三維重建的主要流程及其挑戰(zhàn)流程：①數(shù)據(jù)采集（MRI/CT）；②配準（對齊不同模態(tài)）；③表面重建（如MarchingCubes）；④分割（病灶提?。?。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)噪聲、偽影、計算復雜度高。五、論述題答案與解析1.計算機視覺在智慧城市建設中的作用及挑戰(zhàn)作用：交通管理（車牌識別）、安防監(jiān)控（行為分析）、環(huán)境