2026年計算機視覺技術(shù)挑戰(zhàn)題集算法與圖像處理解析一、單選題（共5題，每題2分）1.在目標檢測任務(wù)中，以下哪種算法通常在復(fù)雜場景下表現(xiàn)最佳？A.R-CNNB.YOLOv5C.SSDv3D.FasterR-CNN2.對于低光照條件下的圖像增強，以下哪種方法效果最顯著？A.直方圖均衡化B.Retinex算法C.高斯濾波D.中值濾波3.在圖像分割任務(wù)中，以下哪種模型不屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.U-NetB.K-means聚類C.DeepLabV3+D.MaskR-CNN4.以下哪種技術(shù)不屬于計算機視覺中的特征提取方法？A.SIFTB.HOGC.Gabor濾波器D.AlexNet5.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種度量方式最常用？A.感知哈希（pHash）B.相似度直方圖C.余弦相似度D.歐氏距離二、多選題（共5題，每題3分）1.以下哪些屬于深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用領(lǐng)域？A.目標檢測B.圖像分類C.視頻分析D.自然語言處理2.在圖像濾波中，以下哪些方法屬于線性濾波？A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.拉普拉斯濾波3.以下哪些技術(shù)可用于圖像去噪？A.小波變換B.總變分（TV）去噪C.自編碼器D.K-means聚類4.在目標跟蹤任務(wù)中，以下哪些屬于常用方法？A.光流法B.卡爾曼濾波C.目標檢測重識別（ReID）D.深度學(xué)習(xí)跟蹤5.以下哪些屬于圖像配準的常用方法？A.基于特征點的方法B.基于區(qū)域的方法C.深度學(xué)習(xí)配準D.波段匹配三、填空題（共10題，每題1分）1.計算機視覺中常用的顏色空間包括RGB、HSV和__________。2.圖像金字塔分為高斯金字塔和__________金字塔。3.目標檢測中，Non-MaximumSuppression（NMS）的目的是__________。4.圖像分割中，語義分割與實例分割的主要區(qū)別在于__________。5.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要利用__________進行特征提取。6.圖像去噪中，小波變換的__________特性使其適用于去噪任務(wù)。7.目標跟蹤中，卡爾曼濾波適用于__________場景。8.圖像增強中，直方圖均衡化主要用于__________。9.計算機視覺中，特征點檢測常用的算法包括SIFT、SURF和__________。10.人臉識別中，常用的特征提取方法包括Eigenfaces和__________。四、簡答題（共5題，每題4分）1.簡述R-CNN算法的步驟及其優(yōu)缺點。2.解釋什么是圖像噪聲，并列舉常見的圖像噪聲類型。3.描述語義分割和實例分割的區(qū)別，并舉例說明應(yīng)用場景。4.簡述圖像增強的目標，并列舉兩種常見的圖像增強方法及其原理。5.解釋什么是目標跟蹤，并說明卡爾曼濾波在目標跟蹤中的應(yīng)用原理。五、計算題（共3題，每題6分）1.已知一張圖像的像素矩陣如下（3×3），計算其二維傅里葉變換后的頻域矩陣。[10,20,30][40,50,60][70,80,90]2.在目標檢測中，一個檢測框的邊界框坐標為[100,150,200,250]，如果使用0.5的閾值進行NMS，假設(shè)有另一個檢測框[90,140,210,260]，計算這兩個框的重疊面積，并判斷是否需要抑制。3.已知一張圖像的直方圖均衡化前后的像素分布如下，計算均衡化后的直方圖：-原始直方圖：[0,5,10,15,20]-累計分布函數(shù)（CDF）：[0,0.2,0.4,0.6,0.8]六、論述題（共2題，每題10分）1.深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用有哪些優(yōu)勢？與傳統(tǒng)方法相比，有哪些局限性？2.詳細說明圖像去噪的常用方法及其適用場景，并比較不同方法的優(yōu)缺點。答案與解析一、單選題1.B解析：YOLOv5在復(fù)雜場景下具有更高的檢測速度和精度，適用于實時目標檢測任務(wù)。2.B解析：Retinex算法能有效抑制低光照條件下的光照不均，提升圖像對比度。3.B解析：K-means聚類屬于傳統(tǒng)聚類算法，不屬于深度學(xué)習(xí)模型。4.D解析：AlexNet是深度學(xué)習(xí)模型，主要用于圖像分類，不屬于特征提取方法。5.D解析：歐氏距離常用于人臉識別系統(tǒng)中的特征度量。二、多選題1.A,B,C解析：深度學(xué)習(xí)在目標檢測、圖像分類和視頻分析中應(yīng)用廣泛，而自然語言處理不屬于計算機視覺領(lǐng)域。2.A,C,D解析：中值濾波屬于非線性濾波。3.A,B,C解析：K-means聚類主要用于聚類任務(wù)，不適用于圖像去噪。4.A,B,C,D解析：光流法、卡爾曼濾波、ReID和深度學(xué)習(xí)跟蹤都是常用的目標跟蹤方法。5.A,B,C解析：波段匹配不屬于圖像配準方法。三、填空題1.灰度空間2.拉普拉斯3.去除冗余的檢測框4.分割的精細程度5.卷積6.多分辨率7.線性動態(tài)系統(tǒng)8.增強圖像對比度9.ORB10.LDA四、簡答題1.R-CNN算法的步驟及其優(yōu)缺點步驟：-提取候選框（RegionProposals）-對每個候選框進行分類和邊界框回歸-使用SVM進行分類優(yōu)點：準確率高缺點：速度慢2.圖像噪聲及其類型圖像噪聲是圖像信號中不期望的干擾信息。常見類型包括：-高斯噪聲-鹽椒噪聲-灰度噪聲3.語義分割與實例分割的區(qū)別語義分割將圖像中每個像素分類為特定類別，實例分割則進一步區(qū)分同一類別的不同實例。例如：-語義分割：將所有汽車像素標記為“汽車”-實例分割：將每輛汽車單獨分割出來4.圖像增強的目標與方法目標：提升圖像質(zhì)量，便于后續(xù)處理。常用方法：-直方圖均衡化：增強對比度-銳化：增強邊緣5.目標跟蹤與卡爾曼濾波目標跟蹤是連續(xù)監(jiān)測目標位置的過程?？柭鼮V波通過預(yù)測和更新步驟，適用于線性動態(tài)系統(tǒng)的目標跟蹤。五、計算題1.二維傅里葉變換原始矩陣：[10,20,30][40,50,60][70,80,90]頻域矩陣（簡化計算）：[150,0,0][0,50,0][0,0,50]2.NMS計算檢測框1：[100,150,200,250]檢測框2：[90,140,210,260]重疊區(qū)域：[100,150,200,260]面積：100×110=11000閾值：0.5×250×110=13750不需要抑制。3.直方圖均衡化原始直方圖：[0,5,10,15,20]累計分布函數(shù)：[0,0.2,0.4,0.6,0.8]均衡化后直方圖：[0,10,20,