2026年圖像識別與處理技術考核試題一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.在圖像識別領域，以下哪種算法通常用于處理小樣本學習問題？A.支持向量機（SVM）B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）C.隱馬爾可夫模型（HMM）D.決策樹2.以下哪種圖像增強技術主要用于提高圖像的對比度，尤其適用于低對比度圖像？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波3.在目標檢測任務中，以下哪種模型結構通常采用多尺度特征融合技術？A.CNNB.R-CNNC.YOLOv5D.LSTM4.以下哪種圖像分割方法屬于基于區(qū)域的分割技術？A.基于邊緣的分割B.K-means聚類C.超像素分割D.活動輪廓模型5.在自動駕駛領域，以下哪種圖像預處理技術能有效去除光照變化對圖像的影響？A.直方圖均衡化B.歸一化C.腐蝕操作D.開運算6.以下哪種圖像特征提取方法常用于人臉識別任務？A.SIFTB.HOGC.SURFD.LBP7.在圖像配準任務中，以下哪種算法通常用于測量兩幅圖像之間的幾何變換？A.光流法B.相似性變換C.主成分分析（PCA）D.K近鄰（KNN）8.以下哪種圖像壓縮標準屬于有損壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF9.在醫(yī)學圖像處理中，以下哪種技術常用于三維圖像的重建？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.核磁共振成像（MRI）C.透射斷層掃描（CT）D.光學相干斷層掃描（OCT）10.以下哪種圖像處理技術主要用于去除圖像中的噪聲干擾？A.濾波器B.歸一化C.超分辨率重建D.圖像壓縮二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.以下哪些技術屬于深度學習在圖像識別中的應用？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）D.自編碼器（Autoencoder）2.以下哪些圖像增強技術可以提高圖像的清晰度？A.銳化濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.直方圖均衡化3.在目標檢測任務中，以下哪些模型屬于兩階段檢測器？A.R-CNNB.FastR-CNNC.YOLOv5D.SSD4.以下哪些圖像分割方法屬于基于邊緣的分割技術？A.Canny邊緣檢測B.Sobel算子C.K-means聚類D.活動輪廓模型5.在自動駕駛領域，以下哪些圖像處理技術對提高感知精度至關重要？A.光照校正B.濾波降噪C.圖像配準D.超分辨率重建三、填空題（共10題，每題2分，合計20分）1.圖像識別中，通常使用__________來衡量模型的準確率。2.圖像增強技術中，__________主要用于提高圖像的對比度。3.目標檢測模型中，__________是一種常見的錨框生成方法。4.圖像分割中，__________是一種基于區(qū)域的分割技術。5.自動駕駛中，__________技術常用于去除圖像中的噪聲。6.人臉識別中，__________特征提取方法常用于提取人臉關鍵點。7.圖像配準中，__________算法常用于計算兩幅圖像之間的變換參數(shù)。8.醫(yī)學圖像處理中，__________技術常用于三維圖像的重建。9.圖像壓縮中，__________標準屬于有損壓縮。10.圖像處理中，__________技術可以提高圖像的清晰度。四、簡答題（共5題，每題5分，合計25分）1.簡述圖像增強技術在自動駕駛領域的應用及其重要性。2.比較基于邊緣的分割技術和基于區(qū)域的分割技術的優(yōu)缺點。3.解釋什么是目標檢測，并說明其在實際應用中的意義。4.描述圖像配準的基本原理及其在多模態(tài)圖像融合中的應用。5.分析圖像壓縮技術中的有損壓縮和無損壓縮的區(qū)別及其適用場景。五、論述題（共1題，10分）結合當前圖像識別與處理技術的發(fā)展趨勢，論述深度學習在醫(yī)學圖像分析中的具體應用及其面臨的挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題1.B-深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）在小樣本學習問題中表現(xiàn)較好，可通過遷移學習或數(shù)據(jù)增強技術提升模型性能。2.A-直方圖均衡化能有效提高圖像對比度，尤其適用于低對比度圖像。3.C-YOLOv5采用多尺度特征融合技術，提高目標檢測的精度和泛化能力。4.D-活動輪廓模型（ActiveContours）是一種基于區(qū)域的分割技術，通過能量最小化實現(xiàn)圖像分割。5.B-歸一化能有效去除光照變化對圖像的影響，提高模型的魯棒性。6.B-HOG特征提取方法常用于人臉識別任務，通過方向梯度直方圖描述局部特征。7.B-相似性變換（SimilarityTransformation）常用于測量兩幅圖像之間的幾何變換，包括平移、旋轉(zhuǎn)和縮放。8.A-JPEG屬于有損壓縮標準，通過舍棄部分圖像信息實現(xiàn)高壓縮率。9.B-核磁共振成像（MRI）常用于三維醫(yī)學圖像的重建，提供高分辨率的組織結構信息。10.A-濾波器（如中值濾波、高斯濾波）能有效去除圖像中的噪聲干擾。二、多選題1.A、B、D-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是深度學習在圖像識別中的典型應用，自編碼器（Autoencoder）可用于特征提取，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）主要用于序列數(shù)據(jù)處理。2.A、C-銳化濾波和中值濾波可以提高圖像的清晰度，高斯濾波主要用于平滑圖像，直方圖均衡化提高對比度。3.A、B-R-CNN和FastR-CNN屬于兩階段檢測器，先候選區(qū)域生成再分類檢測，而YOLOv5和SSD屬于單階段檢測器。4.A、B-Canny邊緣檢測和Sobel算子屬于基于邊緣的分割技術，K-means聚類和活動輪廓模型屬于基于區(qū)域的分割技術。5.A、B、C-光照校正、濾波降噪和圖像配準對提高自動駕駛感知精度至關重要，超分辨率重建主要用于提高圖像分辨率。三、填空題1.準確率2.直方圖均衡化3.錨框（AnchorBoxes）4.活動輪廓模型5.濾波降噪6.SIFT7.相似性變換8.核磁共振成像（MRI）9.JPEG10.銳化濾波四、簡答題1.圖像增強技術在自動駕駛領域的應用及其重要性-圖像增強技術通過調(diào)整圖像的亮度、對比度、清晰度等，提高自動駕駛系統(tǒng)中傳感器（如攝像頭）獲取圖像的質(zhì)量，從而提升感知系統(tǒng)的魯棒性和準確性。例如，光照校正可以消除光照變化對圖像的影響，濾波降噪可以提高圖像的清晰度，增強目標特征。這些技術對自動駕駛的安全性和可靠性至關重要。2.基于邊緣的分割技術和基于區(qū)域的分割技術的優(yōu)缺點-基于邊緣的分割技術（如Canny邊緣檢測）：優(yōu)點是計算效率高，能較好地處理復雜邊緣；缺點是容易受噪聲干擾，對弱邊緣分割效果差。-基于區(qū)域的分割技術（如活動輪廓模型）：優(yōu)點是能處理全局信息，分割結果平滑；缺點是計算復雜度高，對初始輪廓敏感。3.什么是目標檢測，并說明其在實際應用中的意義-目標檢測是指從圖像中定位并分類物體，通常輸出物體的位置（如邊界框）和類別（如車輛、行人）。實際應用中，目標檢測廣泛應用于自動駕駛、視頻監(jiān)控、醫(yī)學圖像分析等領域，對提高系統(tǒng)的智能化水平至關重要。4.圖像配準的基本原理及其在多模態(tài)圖像融合中的應用-圖像配準是指將兩幅或多幅圖像對齊到同一坐標系下，基本原理包括特征匹配和幾何變換估計。在多模態(tài)圖像融合中，圖像配準可確保不同傳感器（如CT和MRI）獲取的圖像對齊，提高融合圖像的質(zhì)量和診斷精度。5.圖像壓縮技術中的有損壓縮和無損壓縮的區(qū)別及其適用場景-有損壓縮（如JPEG）通過舍棄部分圖像信息實現(xiàn)高壓縮率，適用于對圖像質(zhì)量要求不高的場景（如網(wǎng)絡傳輸）；無損壓縮（如PNG）保留所有圖像信息，適用于對圖像質(zhì)量要求高的場景（如醫(yī)學圖像、印刷圖像）。五、論述題深度學習在醫(yī)學圖像分析中的具體應用及其面臨的挑戰(zhàn)深度學習在醫(yī)學圖像分析中已取得顯著進展，具體應用包括：1.病灶檢測：通過CNN自動識別X光片、CT或MRI圖像中的病灶（如腫瘤、結節(jié)），提高診斷效率。2.圖像分割：使用U-Net等模型實現(xiàn)病灶區(qū)域的精確定位，為手術規(guī)劃提供依據(jù)。3.圖像重建：通過生成對抗網(wǎng)絡（GAN）或深度學習模型提高低劑量CT圖像的質(zhì)量，減少輻射危害。4.疾病預測：結合電子病歷和醫(yī)學圖像，預測疾病進展或復發(fā)風險。面臨的挑戰(zhàn)：1.