2026年計算機視覺與圖像處理技術(shù)筆試題大全一、單選題（每題2分，共20題）1.在圖像濾波中，高斯濾波與均值濾波的主要區(qū)別在于？A.高斯濾波使用固定核，均值濾波使用可變核B.高斯濾波考慮權(quán)重，均值濾波不考慮權(quán)重C.高斯濾波適用于邊緣檢測，均值濾波適用于噪聲抑制D.高斯濾波計算復雜度更高，均值濾波更簡單2.以下哪種圖像增強方法屬于非線性增強？A.直方圖均衡化B.灰度反轉(zhuǎn)C.對數(shù)變換D.高斯濾波3.在SIFT特征點檢測中，關(guān)鍵幀的選取標準是？A.特征點數(shù)量最多B.特征點梯度方向變化最大C.特征點距離圖像邊緣最近D.特征點尺寸最小4.以下哪種方法不屬于目標檢測中的尺度不變性技術(shù)？A.多尺度特征融合B.MRF（馬爾可夫隨機場）模型C.雙邊濾波D.R-CNN特征金字塔5.在語義分割中，U-Net網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的核心優(yōu)勢是？A.計算效率高B.對小目標敏感C.適用于實時處理D.無需預訓練模型6.以下哪種算子常用于邊緣檢測？A.Sobel算子B.Prewitt算子C.Canny算子D.Roberts算子7.在圖像配準中，基于特征點的匹配方法通常使用哪種距離度量？A.L1距離B.余弦相似度C.歐氏距離D.卡方距離8.以下哪種方法不屬于圖像壓縮技術(shù)？A.JPEGB.PNGC.H.264D.Wavelet變換9.在目標跟蹤中，卡爾曼濾波主要用于解決？A.特征點遮擋問題B.傳感器噪聲干擾C.目標快速運動估計D.視頻幀率低的問題10.在深度學習中，圖像分類任務常用的損失函數(shù)是？A.L1損失B.MSE損失C.Cross-Entropy損失D.MAE損失二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些技術(shù)可用于提高圖像分辨率？A.雙三次插值B.運動補償C.深度學習超分辨率D.高斯模糊2.在目標檢測中，常見的損失函數(shù)包括？A.IoU損失B.Cross-Entropy損失C.MSE損失D.FocalLoss3.以下哪些方法可用于圖像去噪？A.中值濾波B.總變分（TV）去噪C.DCT變換D.GAN去噪4.在語義分割中，常用的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)包括？A.FCNB.U-NetC.VGGD.ResNet5.圖像配準的誤差評估指標包括？A.RMS誤差B.MI（互信息）C.SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）D.IoU6.以下哪些算子可用于邊緣檢測？A.Sobel算子B.Canny算子C.Prewitt算子D.LoG算子7.在目標跟蹤中，常用的數(shù)據(jù)增強方法包括？A.水平翻轉(zhuǎn)B.色彩抖動C.隨機裁剪D.鏡像翻轉(zhuǎn)8.圖像壓縮的常見標準包括？A.JPEGB.MPEGC.H.264D.AV19.在特征點檢測中，SIFT算法的優(yōu)勢包括？A.尺度不變性B.旋轉(zhuǎn)不變性C.計算效率高D.對光照變化魯棒10.以下哪些技術(shù)可用于圖像超分辨率？A.傳統(tǒng)插值B.深度學習超分辨率C.傅里葉變換D.波let變換三、填空題（每空1分，共10題，共10分）1.在圖像濾波中，高斯核的權(quán)重由其中心點的______決定。2.語義分割中，常用的損失函數(shù)是______損失和交叉熵損失。3.在目標檢測中，YOLOv5的檢測頭通常使用______結(jié)構(gòu)。4.圖像配準中，基于特征點的匹配方法常用的距離度量是______。5.SIFT特征點檢測分為四個主要步驟：______、定位關(guān)鍵點、計算描述子和匹配描述子。6.圖像去噪中，非局部均值（NL-Means）算法的核心思想是利用圖像的______。7.語義分割中，U-Net網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)由______和編碼器組成。8.目標跟蹤中，卡爾曼濾波適用于處理______系統(tǒng)。9.圖像壓縮中，JPEG2000標準支持______壓縮。10.在特征點檢測中，SIFT算法的描述子維度是______。四、簡答題（每題5分，共6題，共30分）1.簡述圖像濾波的基本原理及其分類。2.描述SIFT特征點檢測的主要步驟及其特點。3.解釋目標檢測與語義分割的區(qū)別與聯(lián)系。4.簡述圖像配準的流程及其常用誤差評估指標。5.說明圖像去噪的常用方法及其適用場景。6.描述深度學習在圖像分類中的應用及其優(yōu)勢。五、計算題（每題10分，共2題，共20分）1.假設有一幅8x8的灰度圖像，其像素值如下：[100,90,80,70,60,50,40,30][90,80,70,60,50,40,30,20][80,70,60,50,40,30,20,10][70,60,50,40,30,20,10,0][60,50,40,30,20,10,0,-10][50,40,30,20,10,0,-10,-20][40,30,20,10,0,-10,-20,-30][30,20,10,0,-10,-20,-30,-40]請計算該圖像的均值濾波結(jié)果（使用3x3均值濾波核）。2.假設有一幅圖像的直方圖均衡化前后的像素值分布如下：-均衡化前：像素值0-255，概率分布均勻。-均衡化后：像素值0-255，亮度更均勻。請簡述直方圖均衡化的作用及其對圖像質(zhì)量的影響。六、論述題（每題15分，共2題，共30分）1.論述深度學習在目標檢測中的應用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢。2.結(jié)合實際應用場景，論述圖像去噪技術(shù)的挑戰(zhàn)與解決方案。答案與解析一、單選題1.B高斯濾波通過加權(quán)平均鄰域像素值，權(quán)重由高斯函數(shù)決定；均值濾波對所有鄰域像素值同等對待。2.B灰度反轉(zhuǎn)屬于非線性增強，其他方法均為線性增強。3.BSIFT算法通過分析梯度方向變化來選取關(guān)鍵幀，確保特征點具有顯著特征。4.C雙邊濾波屬于圖像去噪方法，不屬于尺度不變性技術(shù)。5.BU-Net通過下采樣和上采樣結(jié)構(gòu)，對小目標分割效果更好。6.ASobel算子通過梯度計算邊緣，其他算子主要用于平滑或銳化。7.C基于特征點的匹配通常使用歐氏距離計算點對間距離。8.BPNG屬于無損壓縮格式，其他均為有損或無損壓縮。9.B卡爾曼濾波適用于線性高斯系統(tǒng)，常用于處理傳感器噪聲。10.C圖像分類任務常用交叉熵損失函數(shù)。二、多選題1.A,B,C雙三次插值、運動補償和深度學習超分辨率可提高分辨率，高斯模糊用于模糊圖像。2.A,B,DIoU損失、交叉熵損失和FocalLoss用于目標檢測，MSE損失用于回歸任務。3.A,B,D中值濾波、TV去噪和GAN去噪適用于圖像去噪，DCT變換用于圖像壓縮。4.A,BFCN和U-Net是語義分割常用網(wǎng)絡，VGG和ResNet主要用于特征提取。5.A,B,CRMS誤差、MI和SSIM用于評估配準誤差，IoU用于目標檢測。6.A,B,C,DSobel、Canny、Prewitt和LoG算子均可用于邊緣檢測。7.A,B,C,D水平翻轉(zhuǎn)、色彩抖動、隨機裁剪和鏡像翻轉(zhuǎn)都是數(shù)據(jù)增強方法。8.A,B,CJPEG、MPEG和H.264是常見圖像壓縮標準，AV1較新。9.A,B,DSIFT具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性和光照魯棒性，計算效率中等。10.A,B,D傳統(tǒng)插值、深度學習超分辨率和Wavelet變換可用于超分辨率，傅里葉變換用于頻域處理。三、填空題1.高斯函數(shù)2.Dice3.YOLO頭4.歐氏距離5.關(guān)鍵點檢測6.自相似性7.解碼器8.線性9.有損10.128四、簡答題1.圖像濾波原理及其分類圖像濾波通過鄰域像素值加權(quán)平均來平滑或增強圖像。分類包括：-空間域濾波：均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。-頻域濾波：低通濾波、高通濾波等。2.SIFT特征點檢測步驟-關(guān)鍵點檢測：通過梯度計算和閾值篩選關(guān)鍵點。-定位關(guān)鍵點：使用二階導數(shù)極值點定位。-計算描述子：提取關(guān)鍵點鄰域梯度方向直方圖。-匹配描述子：使用歐氏距離匹配特征點。3.目標檢測與語義分割的區(qū)別-目標檢測：定位并分類圖像中的目標（如boundingbox）。-語義分割：將像素級分類到類別（如道路、車輛）。4.圖像配準流程及誤差評估流程：特征提取、匹配、變換模型估計、優(yōu)化。誤差評估：RMS誤差、MI、SSIM等。5.圖像去噪方法及適用場景方法：中值濾波（椒鹽噪聲）、TV去噪（紋理噪聲）、GAN去噪（復雜噪聲）。6.深度學習在圖像分類中的應用優(yōu)勢：自動特征提取、高精度、泛化能力強。五、計算題1.均值濾波結(jié)果3x3均值濾波核計算中心像素值：(100+90+80+70+60+50+40+30+20)/9=60其他像素值類似計算，結(jié)果為：[60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60][60,60,60,60,60,60,60,60]2.直方圖均衡化作用作用：