2026年計算機視覺與圖像處理技術(shù)評估題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.2026年某智能制造工廠引入基于深度學習的視覺缺陷檢測系統(tǒng)，主要應(yīng)用的技術(shù)是？A.傳統(tǒng)圖像邊緣檢測算法B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.光學字符識別（OCR）D.基于模板匹配的圖像檢索2.某城市交通管理部門采用計算機視覺技術(shù)進行違章抓拍，以下哪種方法最適用于實時檢測闖紅燈行為？A.光流法（OpticalFlow）B.目標檢測算法（如YOLOv8）C.圖像超分辨率重建D.情感分析技術(shù)3.在醫(yī)學影像處理中，以下哪種技術(shù)最適合用于腦部CT圖像的病灶自動分割？A.傳統(tǒng)傅里葉變換B.活動輪廓模型（ActiveContours）C.小波變換D.基于馬爾可夫隨機場（MRF）的圖像分割4.某電商平臺引入圖像相似度檢索功能，以下哪種度量方法最適用于計算商品圖片的視覺相似度？A.歐氏距離B.余弦相似度C.直方圖相交（HistogramIntersection）D.Jaccard距離5.自動駕駛汽車中的車道線檢測，通常采用哪種計算機視覺技術(shù)？A.Gabor濾波器B.RANSAC算法C.SIFT特征點匹配D.K-means聚類6.遙感圖像處理中，以下哪種方法常用于去除衛(wèi)星圖像中的噪聲？A.高斯濾波B.圖像配準C.多尺度分解D.光譜分析7.某安防公司開發(fā)的人臉識別系統(tǒng)，以下哪種深度學習模型在跨光照和角度變化時表現(xiàn)最佳？A.卷積自編碼器（CAE）B.ArcFaceC.熱力圖可視化（Heatmap）D.LBP特征提取8.在無人零售店中，基于計算機視覺的貨架空置檢測主要依賴哪種技術(shù)？A.圖像邊緣檢測B.語義分割（SemanticSegmentation）C.光度估計D.時域分析9.某工業(yè)檢測場景中，需要檢測金屬零件表面的微小劃痕，以下哪種方法最適用？A.灰度共生矩陣（GLCM）B.形態(tài)學閉運算C.圖像增強D.相位恢復(fù)算法10.在視頻監(jiān)控中，以下哪種技術(shù)能有效檢測異常行為（如跌倒）？A.光流法B.圖像熵計算C.情感識別D.稀疏編碼二、多選題（每題3分，共10題）1.2026年智慧醫(yī)療領(lǐng)域，計算機視覺技術(shù)可用于哪些應(yīng)用場景？A.醫(yī)學影像三維重建B.手術(shù)機器人輔助導(dǎo)航C.病人身份識別D.基于眼底圖像的糖尿病篩查2.自動駕駛汽車中，視覺傳感器（攝像頭）的數(shù)據(jù)處理流程通常包括哪些步驟？A.圖像去畸變B.多尺度特征提取C.情感分析D.車道線擬合3.遙感圖像處理中，以下哪些技術(shù)可用于土地覆蓋分類？A.支持向量機（SVM）B.混合像元分解C.圖像超分辨率D.隱馬爾可夫模型（HMM）4.工業(yè)質(zhì)檢中，基于深度學習的缺陷檢測相比傳統(tǒng)方法有哪些優(yōu)勢？A.對光照變化魯棒性更強B.可自動學習特征C.檢測精度更高D.計算復(fù)雜度更低5.人臉識別系統(tǒng)在隱私保護方面可采取哪些措施？A.活體檢測（LivenessDetection）B.人臉加密存儲C.基于邊界的局部特征提取D.多模態(tài)融合驗證6.無人零售店中，基于計算機視覺的商品識別技術(shù)可應(yīng)用于哪些場景？A.商品自動補貨B.消費者行為分析C.商品價格虛標檢測D.庫存盤點7.視頻分析中，以下哪些方法可用于行為識別？A.骨骼關(guān)鍵點檢測（KeypointDetection）B.3D姿態(tài)估計C.圖像熵計算D.時序模型（如LSTM）8.遙感圖像拼接技術(shù)中，以下哪些方法可提高拼接精度？A.多頻段配準B.光度一致性約束C.基于特征的匹配D.圖像金字塔構(gòu)建9.工業(yè)機器視覺中，以下哪些技術(shù)可用于提高缺陷檢測的召回率？A.數(shù)據(jù)增強（DataAugmentation）B.閾值自適應(yīng)調(diào)整C.融合多傳感器信息D.遷移學習10.計算機視覺在文化遺產(chǎn)保護中的應(yīng)用包括哪些？A.文物表面三維重建B.考古遺跡自動識別C.基于深度學習的病害檢測D.虛擬博物館漫游三、判斷題（每題1分，共10題）1.2026年，基于Transformer的視覺模型在遙感圖像解譯任務(wù)中已完全取代傳統(tǒng)CNN方法。（正確/錯誤）2.自動駕駛中的視覺傳感器在惡劣天氣（如暴雨）下完全失效。（正確/錯誤）3.醫(yī)學影像的語義分割任務(wù)可通過簡單的閾值分割方法實現(xiàn)高精度。（正確/錯誤）4.圖像去噪技術(shù)中，非局部均值（NL-Means）算法對紋理細節(jié)保留效果最好。（正確/錯誤）5.人臉識別系統(tǒng)在低光照條件下無法正常工作。（正確/錯誤）6.工業(yè)質(zhì)檢中，基于深度學習的缺陷檢測不需要人工標注數(shù)據(jù)。（正確/錯誤）7.遙感圖像拼接時，幾何配準比光度配準更重要。（正確/錯誤）8.視頻分析中的動作識別與圖像分類是同一概念。（正確/錯誤）9.計算機視覺在文物保護中主要用于文物修復(fù)的自動化。（正確/錯誤）10.無人零售店中，基于視覺的商品識別技術(shù)可完全替代條形碼掃描。（正確/錯誤）四、簡答題（每題5分，共6題）1.簡述2026年工業(yè)質(zhì)檢中基于深度學習的缺陷檢測相比傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢。2.解釋自動駕駛中視覺傳感器（攝像頭）標定的作用及其常見方法。3.描述醫(yī)學影像分割中，U-Net模型的工作原理及其在病灶檢測中的應(yīng)用優(yōu)勢。4.簡述遙感圖像融合的目的是什么，并列舉兩種常用的融合方法。5.解釋人臉識別系統(tǒng)中，活體檢測技術(shù)如何防止欺騙攻擊。6.簡述無人零售店中，基于視覺的商品識別技術(shù)如何解決光照變化問題。五、論述題（每題10分，共2題）1.結(jié)合2026年技術(shù)發(fā)展趨勢，論述計算機視覺在智慧城市建設(shè)中的關(guān)鍵作用及其面臨的挑戰(zhàn)。2.分析工業(yè)質(zhì)檢中，基于深度學習的缺陷檢測技術(shù)如何實現(xiàn)跨場景泛化能力，并列舉可能的方法。答案與解析一、單選題答案1.B解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是當前計算機視覺領(lǐng)域的主流技術(shù)，特別適用于缺陷檢測等圖像分類任務(wù)。傳統(tǒng)邊緣檢測、OCR、模板匹配等方法在復(fù)雜場景下魯棒性較差。2.B解析：目標檢測算法（如YOLOv8）可實時檢測視頻中的目標物體并識別其類別，適用于闖紅燈等行為檢測。光流法主要用于運動估計，OCR用于文字識別，情感分析不適用于交通場景。3.B解析：活動輪廓模型（ActiveContours）能有效分割醫(yī)學影像中的病灶區(qū)域，適應(yīng)復(fù)雜邊界情況。傅里葉變換、小波變換、MRF分割在醫(yī)學影像處理中應(yīng)用較少。4.B解析：余弦相似度適用于計算圖像特征向量的相似性，常用于商品圖片檢索。歐氏距離、直方圖相交、Jaccard距離在相似度度量中應(yīng)用較少。5.B解析：RANSAC算法通過最小化樣本外點數(shù)擬合車道線，對噪聲魯棒性強。Gabor濾波器用于紋理分析，SIFT用于特征匹配，K-means用于聚類。6.A解析：高斯濾波能有效平滑遙感圖像噪聲，保留邊緣信息。配準、多尺度分解、光譜分析在去噪中應(yīng)用較少。7.B解析：ArcFace通過增強類間距離、縮小類內(nèi)距離提高人臉識別的跨光照和角度魯棒性。CAE主要用于圖像重建，熱力圖用于可視化，LBP適用于簡單場景。8.B解析：語義分割可識別圖像中的每個像素類別，適用于貨架空置檢測。邊緣檢測、光度估計、時域分析不適用于場景識別。9.A解析：灰度共生矩陣（GLCM）可提取表面紋理特征，適用于微小劃痕檢測。形態(tài)學閉運算、圖像增強、相位恢復(fù)在特定場景下應(yīng)用。10.A解析：光流法通過分析像素運動檢測異常行為，適用于視頻監(jiān)控。圖像熵、情感識別、稀疏編碼不適用于行為檢測。二、多選題答案1.A,B,D解析：醫(yī)學影像三維重建、手術(shù)機器人導(dǎo)航、眼底圖像篩查是典型應(yīng)用，病人身份識別屬于生物識別范疇。2.A,B,D解析：圖像去畸變、多尺度特征提取、車道線擬合是核心步驟，情感分析不適用于自動駕駛。3.A,B解析：SVM和混合像元分解是常用分類技術(shù)，超分辨率、HMM在分類中應(yīng)用較少。4.A,B,C解析：深度學習缺陷檢測對光照變化魯棒、自動學習特征、精度高，但計算復(fù)雜度通常更高。5.A,B,C解析：活體檢測、局部特征提取、邊界加密可防止欺騙，多模態(tài)融合屬于驗證環(huán)節(jié)。6.A,B,D解析：商品補貨、行為分析、庫存盤點是主要應(yīng)用，價格虛標檢測屬于輔助功能。7.A,B,D解析：關(guān)鍵點檢測、3D姿態(tài)估計、時序模型可用于行為識別，圖像熵不相關(guān)。8.A,B,C解析：多頻段配準、光度一致性、特征匹配可提高精度，圖像金字塔是構(gòu)建方法。9.A,C,D解析：數(shù)據(jù)增強、多傳感器融合、遷移學習可提高召回率，閾值調(diào)整是局部方法。10.A,B,C解析：三維重建、考古識別、病害檢測是主要應(yīng)用，虛擬漫游屬于展示環(huán)節(jié)。三、判斷題答案1.錯誤解析：Transformer在視覺領(lǐng)域仍是新興技術(shù)，傳統(tǒng)CNN在部分任務(wù)中仍占優(yōu)。2.錯誤解析：視覺傳感器可通過算法補償惡劣天氣影響，但性能會下降。3.錯誤解析：醫(yī)學影像分割需要深度學習等復(fù)雜方法，閾值分割精度有限。4.正確解析：NL-Means對紋理細節(jié)保留效果好，適用于圖像去噪。5.錯誤解析：人臉識別系統(tǒng)可通過抗光照算法應(yīng)對低光照條件。6.錯誤解析：深度學習需要大量標注數(shù)據(jù)，遷移學習可減少需求但非完全替代。7.正確解析：幾何配準決定拼接精度，光度配準影響融合效果。8.錯誤解析：動作識別是時序分析，圖像分類是靜態(tài)分類。9.錯誤解析：計算機視覺在文物保護中更多用于數(shù)字化和監(jiān)測，修復(fù)仍依賴人工。10.正確解析：視覺識別可替代條形碼，但需解決復(fù)雜場景問題。四、簡答題答案1.工業(yè)質(zhì)檢中基于深度學習的缺陷檢測優(yōu)勢-自動特征學習：無需人工設(shè)計特征，直接從數(shù)據(jù)中學習，適應(yīng)性強。-高精度檢測：對微小缺陷敏感，召回率高于傳統(tǒng)方法。-跨場景泛化：通過遷移學習適應(yīng)不同生產(chǎn)線，減少重復(fù)標注成本。2.視覺傳感器標定的作用及方法-作用：消除攝像頭成像畸變，確保測距和定位精度。-方法：-張正友標定法：利用棋盤格標定板，通過幾何關(guān)系求解內(nèi)參外參。-亞像素標定：結(jié)合角點檢測提高精度，適用于高精度應(yīng)用。3.U-Net模型原理及應(yīng)用優(yōu)勢-原理：編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，通過跳躍連接融合淺層細節(jié)信息，實現(xiàn)高分辨率分割。-優(yōu)勢：-對小目標敏感：保留細節(jié)信息，適用于病灶檢測。-端到端訓(xùn)練：無需多階段處理，簡化流程。4.遙感圖像融合目的及方法-目的：結(jié)合多源圖像優(yōu)勢，提高分辨率和信息量。-方法：-多頻段融合：利用不同傳感器波段互補性，如Landsat與Sentinel數(shù)據(jù)融合。-光度-幾何融合：結(jié)合高分辨率影像的幾何信息和低分辨率影像的光度信息。5.人臉識別中活體檢測技術(shù)-原理：通過檢測眨眼、張嘴、紋理動態(tài)等特征，區(qū)分真實人與照片/視頻攻擊。-應(yīng)用：結(jié)合3D建模、紅外成像等技術(shù)增強安全性。6.視覺識別解決光照變化問題-方法：-數(shù)據(jù)增強：通過模擬不同光照訓(xùn)練模型。-歸一化處理：對輸入圖像進行灰度化或直方圖均衡化。-領(lǐng)域自適應(yīng)：針對特定光照場景微調(diào)模型。五、論述題答案1.計算機視覺在智慧城市建設(shè)中的作用與挑戰(zhàn)-作用：-交通管理：智能交通信號控制、違章檢測、車流預(yù)測。-公共安全：人流密度分析、異常事件預(yù)警、多攝像頭聯(lián)動。-環(huán)境監(jiān)測：空氣質(zhì)量成像檢測、城市熱力圖分析。-挑戰(zhàn)：-