2026年計算機視覺與圖像處理專業(yè)認證題目一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.在計算機視覺領域，以下哪種算法通常用于目標檢測任務？A.K-means聚類算法B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.決策樹分類器D.支持向量機（SVM）2.圖像去噪中，以下哪種方法屬于非局部均值（NL-Means）的改進算法？A.高斯濾波B.中值濾波C.BM3D算法D.濾波器組（FB）3.在語義分割任務中，以下哪種損失函數(shù)常用于衡量像素級預測的準確性？A.均方誤差（MSE）B.交叉熵損失（Cross-Entropy）C.Hinge損失D.L1損失4.關于光流法的描述，以下哪項是正確的？A.僅適用于靜態(tài)圖像的運動估計B.基于光流約束方程求解運動場C.完全依賴深度學習框架實現(xiàn)D.無法處理透明背景的運動5.圖像超分辨率中，以下哪種方法屬于基于深度學習的超分辨率技術？A.雙三次插值B.波let變換C.Super-ResolutionConvolutionalNetwork（SRCNN）D.傳統(tǒng)的多項式擬合6.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種特征提取方法常用于度量人臉相似度？A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.亮度特征D.直方圖特征7.關于深度學習的特征提取，以下哪項描述是錯誤的？A.卷積層能夠學習圖像的局部特征B.全連接層用于全局特征融合C.池化層會降低特征分辨率D.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）常用于特征生成8.在醫(yī)學圖像處理中，以下哪種方法常用于病灶檢測？A.傳統(tǒng)傅里葉變換B.深度學習語義分割C.最大最小濾波D.灰度共生矩陣（GLCM）9.關于圖像壓縮，以下哪種編碼方法屬于無損壓縮？A.JPEGB.MPEGC.Huffman編碼D.DiscreteCosineTransform（DCT）10.在自動駕駛視覺系統(tǒng)中，以下哪種技術常用于車道線檢測？A.光流法B.傳統(tǒng)霍夫變換C.RANSAC算法D.K-means聚類二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.以下哪些技術屬于圖像增強方法？A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.對比度調整D.光流法E.圖像去噪2.深度學習在計算機視覺中的應用包括哪些任務？A.目標檢測B.光學字符識別（OCR）C.語義分割D.圖像分類E.圖像超分辨率3.以下哪些方法可用于圖像去模糊？A.Wiener濾波B.迭代反投影C.深度學習去模糊D.均值濾波E.雙三次插值4.在三維重建中，以下哪些方法屬于基于多視圖幾何的重建技術？A.雙目立體視覺B.結構光掃描C.深度學習三維重建D.激光雷達點云拼接E.多視角幾何（MVS）5.以下哪些因素會影響圖像處理算法的性能？A.圖像分辨率B.計算資源C.算法復雜度D.硬件加速E.圖像噪聲水平三、判斷題（共10題，每題1分，合計10分）1.圖像邊緣檢測中，Sobel算子比Prewitt算子更魯棒。（正確/錯誤）2.語義分割和實例分割是同一個概念。（正確/錯誤）3.圖像壓縮中的有損壓縮通常比無損壓縮壓縮率更高。（正確/錯誤）4.光流法可以用于視頻中的運動目標跟蹤。（正確/錯誤）5.人臉識別系統(tǒng)中的特征提取通常需要考慮光照變化。（正確/錯誤）6.深度學習模型在圖像處理任務中總是比傳統(tǒng)方法更高效。（正確/錯誤）7.圖像去噪中，非局部均值（NL-Means）算法比中值濾波效果更好。（正確/錯誤）8.圖像超分辨率技術可以提高圖像的分辨率，但會引入噪聲。（正確/錯誤）9.自動駕駛中的視覺系統(tǒng)通常需要實時處理圖像。（正確/錯誤）10.醫(yī)學圖像處理中，三維重建常用于病灶定位。（正確/錯誤）四、簡答題（共5題，每題5分，合計25分）1.簡述圖像增強和圖像復原的區(qū)別。2.解釋什么是目標檢測，并列舉兩種常用的目標檢測算法。3.描述光流法的原理及其在視頻分析中的應用。4.簡述人臉識別系統(tǒng)中特征提取的步驟。5.列舉三種圖像去噪方法，并簡述其原理。五、論述題（共2題，每題10分，合計20分）1.深度學習在計算機視覺領域有哪些優(yōu)勢？并分析其在實際應用中的局限性。2.結合中國智慧城市的發(fā)展背景，論述計算機視覺技術在交通管理中的應用前景。答案與解析一、單選題答案1.B2.C3.B4.B5.C6.B7.D8.B9.C10.C解析：-1.B：目標檢測任務通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），如YOLO、SSD等。-2.C：非局部均值（NL-Means）通過局部鄰域相似性進行去噪，BM3D是改進算法。-3.B：交叉熵損失用于衡量像素級分類的準確性，適用于語義分割。-4.B：光流法通過光流約束方程估計像素運動，是經(jīng)典運動估計方法。-5.C：SRCNN是基于深度學習的超分辨率模型，優(yōu)于傳統(tǒng)方法。-6.B：LDA常用于人臉識別的特征提取，優(yōu)于PCA等無監(jiān)督方法。-7.D：生成對抗網(wǎng)絡（GAN）主要用于圖像生成，而非特征提取。-8.B：深度學習語義分割在醫(yī)學圖像病灶檢測中效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法。-9.C：Huffman編碼是無損壓縮，JPEG和MPEG是有損壓縮。-10.C：RANSAC常用于車道線檢測，魯棒性較好。二、多選題答案1.A,B,C,E2.A,B,C,D,E3.A,B,C4.A,E5.A,B,C,D,E解析：-1.A,B,C,E：圖像增強包括直方圖均衡化、銳化、對比度調整和去噪。-2.A,B,C,D,E：深度學習應用廣泛，包括目標檢測、OCR、分割、分類和超分辨率。-3.A,B,C：去模糊方法包括Wiener濾波、迭代反投影和深度學習去模糊。-4.A,E：雙目立體視覺和多視角幾何（MVS）屬于基于多視圖幾何的重建。-5.A,B,C,D,E：圖像處理受分辨率、計算資源、算法復雜度、硬件和噪聲影響。三、判斷題答案1.正確2.錯誤（語義分割關注像素級分類，實例分割關注單個目標邊界）3.正確4.正確5.正確6.錯誤（深度學習模型計算量大，不一定比傳統(tǒng)方法高效）7.正確8.正確9.正確10.正確四、簡答題答案1.圖像增強vs.圖像復原-增強：改善圖像視覺質量，如對比度、亮度調整，不考慮原始圖像信息。-復原：恢復圖像退化過程，如去噪、去模糊，基于退化模型。2.目標檢測原理及算法-原理：定位圖像中的目標并分類。-算法：R-CNN（改進為FastR-CNN、FasterR-CNN）、YOLO。3.光流法原理及應用-原理：通過像素亮度恒常假設估計運動場。-應用：視頻跟蹤、運動分析。4.人臉識別特征提取-步驟：預處理（灰度化、歸一化）、特征點提取（如LBP）、降維（LDA）。5.圖像去噪方法-中值濾波：局部統(tǒng)計去噪。-非局部均值（NL-Means）：基于鄰域相似性去噪。-BM3D：結合多尺度非局部濾波。五、論述題答案1.深度學習的