2026年計(jì)算機(jī)視覺算法基礎(chǔ)題目集一、選擇題（每題2分，共10題）1.在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法通常用于解決圖像去噪問題？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.K-近鄰算法（KNN）C.主成分分析（PCA）D.最大似然估計(jì)（MLE）2.以下哪種特征提取方法在SIFT（尺度不變特征變換）算法中被廣泛使用？A.灰度共生矩陣（GLCM）B.直方圖均衡化（HE）C.梯度直方圖（HOG）D.角點(diǎn)檢測3.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪種算法通常采用滑動(dòng)窗口機(jī)制？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.R-CNND.SSD4.在語義分割任務(wù)中，以下哪種模型通常采用U-Net結(jié)構(gòu)？A.ResNetB.VGGC.U-NetD.MobileNet5.在人臉識(shí)別任務(wù)中，以下哪種技術(shù)常用于活體檢測（LivenessDetection）？A.特征臉（Eigenface）B.線性判別分析（LDA）C.深度學(xué)習(xí)生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.光學(xué)字符識(shí)別（OCR）二、填空題（每空1分，共5題）1.在圖像處理中，__________是一種常用的圖像增強(qiáng)方法，通過調(diào)整圖像對比度來改善視覺效果。答案：直方圖均衡化2.在目標(biāo)檢測中，__________是一種常見的損失函數(shù)，用于優(yōu)化邊界框的回歸精度。答案：CIoU（IntersectionoverUnion）3.在語義分割中，__________是一種基于深度學(xué)習(xí)的端到端模型，常用于醫(yī)學(xué)圖像分割。答案：U-Net4.在計(jì)算機(jī)視覺中，__________是一種常用的圖像濾波方法，用于去除圖像中的噪聲。答案：高斯濾波5.在人臉識(shí)別中，__________是一種常用的特征提取方法，通過主成分分析降維。答案：特征臉三、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述圖像去噪的常用方法及其原理。答案：圖像去噪的常用方法包括高斯濾波、中值濾波、小波變換和深度學(xué)習(xí)方法（如DnCNN）。高斯濾波通過卷積核平滑圖像，中值濾波通過排序去除異常值，小波變換利用多尺度特性分解圖像，深度學(xué)習(xí)方法則通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)噪聲模式。2.簡述目標(biāo)檢測與語義分割的區(qū)別。答案：目標(biāo)檢測旨在定位圖像中的目標(biāo)并分類，輸出邊界框和類別標(biāo)簽；語義分割則對圖像每個(gè)像素進(jìn)行分類，輸出像素級(jí)的標(biāo)簽圖。3.簡述SIFT特征點(diǎn)的提取步驟。答案：SIFT特征點(diǎn)提取步驟包括：①尺度空間構(gòu)建；②關(guān)鍵點(diǎn)檢測（極值點(diǎn)篩選）；③關(guān)鍵點(diǎn)描述子生成（梯度方向直方圖）；④關(guān)鍵點(diǎn)匹配（通過距離度量）。4.簡述FasterR-CNN算法的基本流程。答案：FasterR-CNN流程包括：①區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）生成候選框；②候選框分類與回歸（通過ROIPooling層）；③非極大值抑制（NMS）去重。5.簡述人臉識(shí)別中的活體檢測方法及其意義。答案：活體檢測通過檢測圖像是否為真實(shí)人臉（如檢測紅外線反射、紋理變化）來防止欺騙。常用方法包括紋理分析、動(dòng)態(tài)檢測（如眨眼檢測）。意義在于提高安全性，防止身份盜用。四、論述題（每題10分，共2題）1.論述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中的應(yīng)用及其優(yōu)勢。答案：CNN通過卷積層自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像局部特征（如邊緣、紋理），池化層降低維度，全連接層進(jìn)行分類。優(yōu)勢包括：①平移不變性（通過卷積核滑動(dòng)實(shí)現(xiàn)）；②參數(shù)共享減少計(jì)算量；③多尺度特征提取能力。典型應(yīng)用如ImageNet分類任務(wù)，通過ResNet、VGG等模型取得突破性成果。2.論述語義分割中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法及其作用。答案：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法包括旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪、色彩抖動(dòng)等，作用在于：①擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提高模型泛化能力；②緩解過擬合；③適應(yīng)不同光照、角度場景。常用工具如Albumentations庫，在自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域尤為重要。五、編程題（每題15分，共2題）1.編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化與直方圖均衡化。答案：pythonimportcv2importnumpyasnpdefgray_histogram_equalization(image_path):img=cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)eq_img=cv2.equalizeHist(img)cv2.imshow('Original',img)cv2.imshow('Equalized',eq_img)cv2.waitKey(0)2.編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)簡單的目標(biāo)檢測（使用預(yù)訓(xùn)練的YOLOv5模型）。答案：pythonimporttorchfromPILimportImagefromyolov5importYOLOv5model=YOLOv5('yolov5s.pt')img=Image.open('test.jpg')results=model(img)results.print()答案與解析一、選擇題答案與解析1.A.CNN通過學(xué)習(xí)局部特征進(jìn)行去噪，效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法。2.D.SIFT通過角點(diǎn)檢測和梯度直方圖提取不變特征。3.C.R-CNN早期采用滑動(dòng)窗口，后續(xù)模型優(yōu)化此機(jī)制。4.C.U-Net通過編碼-解碼結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)高精度語義分割。5.C.GAN可生成逼真圖像，用于檢測偽造人臉。二、填空題答案與解析1.直方圖均衡化通過全局調(diào)整對比度，適用于光照不均圖像。2.CIoU通過改進(jìn)IoU計(jì)算更精確評(píng)估邊界框。3.U-Net結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像特性，支持多尺度特征融合。4.高斯濾波通過加權(quán)平均平滑圖像，適用于高斯噪聲去除。5.特征臉通過PCA降維提取人臉通用特征。三、簡答題答案與解析1.圖像去噪方法原理：高斯濾波通過局部平滑，中值濾波通過排序去除噪聲，小波變換利用多尺度特性，深度學(xué)習(xí)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)噪聲模式。2.目標(biāo)檢測與語義分割區(qū)別：目標(biāo)檢測輸出邊界框和類別，語義分割輸出像素級(jí)標(biāo)簽，后者更精細(xì)但計(jì)算量更大。3.SIFT特征點(diǎn)提取步驟：①構(gòu)建多尺度圖像金字塔；②檢測尺度不變極值點(diǎn)；③計(jì)算梯度方向直方圖（描述子）；④通過歐氏距離匹配特征點(diǎn)。4.FasterR-CNN流程：①RPN生成候選框；②ROIPooling提取特征；③分類器與回歸器優(yōu)化框位置；④NMS去重。5.活體檢測方法：通過檢測紅外反射、紋理變化、動(dòng)態(tài)特征（如眨眼）防止照片或視頻攻擊，意義在于提高安全性。四、論述題答案與解析1.CNN在圖像分類中的優(yōu)勢：①卷積層自動(dòng)學(xué)習(xí)局部特征，減少人工設(shè)計(jì)；②池化層降低維度，增強(qiáng)魯棒性；③參數(shù)共享降低計(jì)算量；④多尺度特征提取適應(yīng)不同分辨率圖像。典型應(yīng)用如ImageNet分類，ResNet通過殘差結(jié)構(gòu)解決梯度消失問題。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法作用：①擴(kuò)充數(shù)據(jù)集提高泛化能力，避免過擬合；②適應(yīng)不同場景（光照、角度）；③常用方法包括旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、色彩抖動(dòng)；④工具如Albumentations庫支持高效增強(qiáng)。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域尤為重要，可提升模型對復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性。五、編程題答案與解析1.灰度化與直方圖均衡化代碼解析：-`cv2.imread`讀取灰度圖；-`cv2.equalizeHist`均