2026年計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練題集圖像處理技術(shù)應(yīng)用一、單選題（每題2分，共20題）1.在圖像增強(qiáng)中，以下哪種方法主要用于提高圖像的對(duì)比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.邊緣檢測(cè)2.以下哪種圖像分割方法適用于前景和背景對(duì)比度較高的場(chǎng)景？A.K-means聚類(lèi)B.基于閾值的分割C.活動(dòng)輪廓模型D.緊密連通區(qū)域標(biāo)記3.在特征提取中，SIFT算法的主要優(yōu)勢(shì)是什么？A.計(jì)算效率高B.對(duì)旋轉(zhuǎn)和尺度變化不敏感C.內(nèi)存占用小D.適用于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景4.以下哪種圖像變換屬于線性變換？A.對(duì)數(shù)變換B.閾值化C.仿射變換D.非線性濾波5.在目標(biāo)檢測(cè)中，以下哪種算法通常用于多尺度目標(biāo)檢測(cè)？A.HOG+SVMB.YOLOv5C.K近鄰D.決策樹(shù)6.以下哪種方法常用于去除圖像中的噪聲？A.銳化濾波B.均值濾波C.邊緣增強(qiáng)D.直方圖規(guī)定化7.在圖像配準(zhǔn)中，以下哪種算法基于特征匹配？A.ICPB.RANSACC.ThinPlateSplineD.FLANN8.以下哪種圖像處理技術(shù)常用于醫(yī)學(xué)影像分析？A.圖像壓縮B.超分辨率重建C.圖像去模糊D.基于深度學(xué)習(xí)的分割9.在圖像重建中，以下哪種方法適用于稀疏采樣？A.離散余弦變換B.傅里葉變換C.壓縮感知D.K-L變換10.在圖像質(zhì)量評(píng)估中，以下哪個(gè)指標(biāo)常用于衡量圖像的清晰度？A.PSNRB.SSIMC.NIQED.LPIPS二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些方法可用于圖像去噪？A.中值濾波B.小波變換C.自適應(yīng)直方圖均衡化D.空間域?yàn)V波2.在目標(biāo)跟蹤中，以下哪些技術(shù)常被采用？A.光流法B.卡爾曼濾波C.RANSACD.目標(biāo)重識(shí)別3.以下哪些屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)？A.銳化處理B.直方圖規(guī)定化C.色彩校正D.圖像去模糊4.在圖像分割中，以下哪些方法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.基于閾值的分割B.支持向量機(jī)（SVM）C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割D.K-means聚類(lèi)5.以下哪些因素會(huì)影響圖像的分辨率？A.相機(jī)像素?cái)?shù)B.傳感器尺寸C.圖像壓縮比D.采樣率6.在圖像配準(zhǔn)中，以下哪些方法屬于非剛性配準(zhǔn)？A.ThinPlateSplineB.ICPC.B-SplineD.FLANN7.以下哪些技術(shù)可用于圖像超分辨率？A.深度學(xué)習(xí)模型B.雙三次插值C.傅里葉域優(yōu)化D.壓縮感知8.在圖像質(zhì)量評(píng)估中，以下哪些指標(biāo)屬于結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）的改進(jìn)指標(biāo)？A.NIQEB.VGG-scoreC.LPIPSD.MS-SSIM9.以下哪些方法可用于圖像特征提取？A.SIFTB.SURFC.ORBD.HOG10.在自動(dòng)駕駛視覺(jué)系統(tǒng)中，以下哪些技術(shù)常被用于車(chē)道線檢測(cè)？A.Canny邊緣檢測(cè)B.霍夫變換C.RANSACD.YOLO目標(biāo)檢測(cè)三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）1.簡(jiǎn)述直方圖均衡化在圖像增強(qiáng)中的作用及其局限性。2.描述SIFT特征點(diǎn)的生成過(guò)程及其主要特性。3.解釋圖像分割中的“過(guò)分割”和“欠分割”現(xiàn)象，并說(shuō)明如何避免。4.簡(jiǎn)述RANSAC算法在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用及其原理。5.比較傳統(tǒng)圖像濾波器（如均值濾波、中值濾波）與深度學(xué)習(xí)濾波器的優(yōu)缺點(diǎn)。6.說(shuō)明圖像質(zhì)量評(píng)估中PSNR和SSIM指標(biāo)的適用場(chǎng)景及區(qū)別。四、計(jì)算題（每題10分，共4題）1.已知一幅8位灰度圖像的像素值為[100,120,140,160,180,200,220,240]，請(qǐng)計(jì)算其均值和標(biāo)準(zhǔn)差。2.假設(shè)一幅圖像經(jīng)過(guò)高斯濾波后，其中心像素的值為128，濾波核大小為3×3，請(qǐng)計(jì)算該像素的加權(quán)平均值（假設(shè)高斯核權(quán)重為[0.05,0.1,0.05,0.2,1,0.2,0.05,0.1,0.05]）。3.已知兩幅圖像的SSIM指標(biāo)為0.85，請(qǐng)計(jì)算其峰值信噪比（PSNR）假設(shè)原始圖像的均值為100，標(biāo)準(zhǔn)差為10。4.一幅圖像的分辨率從1920×1080縮放到1280×720，請(qǐng)計(jì)算其像素?cái)?shù)量減少了多少百分比。五、編程題（每題15分，共2題）1.編寫(xiě)Python代碼實(shí)現(xiàn)灰度圖像的直方圖均衡化，并說(shuō)明其工作原理。2.編寫(xiě)OpenCV代碼實(shí)現(xiàn)Canny邊緣檢測(cè)，并調(diào)整其參數(shù)以適應(yīng)不同圖像的邊緣提取需求。答案與解析一、單選題1.A-直方圖均衡化通過(guò)重新分布像素值來(lái)提高圖像對(duì)比度。2.B-基于閾值的分割適用于前景和背景對(duì)比度高的場(chǎng)景。3.B-SIFT算法對(duì)旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有魯棒性。4.C-仿射變換是線性變換，包括旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等。5.B-YOLOv5支持多尺度目標(biāo)檢測(cè)。6.B-均值濾波適用于去除高斯噪聲。7.B-RANSAC通過(guò)隨機(jī)采樣和模型擬合進(jìn)行特征匹配。8.D-深度學(xué)習(xí)分割常用于醫(yī)學(xué)影像分析。9.C-壓縮感知適用于稀疏采樣重建。10.D-LPIPS（感知圖像質(zhì)量評(píng)估）常用于衡量清晰度。二、多選題1.A,B,D-中值濾波、小波變換、空間域?yàn)V波均用于去噪。2.A,B,D-光流法、卡爾曼濾波、目標(biāo)重識(shí)別用于目標(biāo)跟蹤。3.A,B,C-銳化處理、直方圖規(guī)定化、色彩校正屬于增強(qiáng)技術(shù)。4.B,C-SVM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。5.A,B,D-相機(jī)像素?cái)?shù)、傳感器尺寸、采樣率影響分辨率。6.A,C-ThinPlateSpline和B-Spline用于非剛性配準(zhǔn)。7.A,B,C-深度學(xué)習(xí)模型、雙三次插值、傅里葉域優(yōu)化用于超分辨率。8.C,D-NIQE和LPIPS是SSIM的改進(jìn)指標(biāo)。9.A,B,C-SIFT、SURF、ORB用于特征提取。10.A,B,C-Canny邊緣檢測(cè)、霍夫變換、RANSAC用于車(chē)道線檢測(cè)。三、簡(jiǎn)答題1.直方圖均衡化：通過(guò)重新分布像素值來(lái)提高圖像對(duì)比度，尤其適用于全局對(duì)比度不足的圖像。局限性：可能過(guò)度增強(qiáng)噪聲，不適用于局部對(duì)比度要求高的場(chǎng)景。2.SIFT特征點(diǎn)生成：-關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)：通過(guò)高差分響應(yīng)和極值點(diǎn)篩選。-方向性：為每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)計(jì)算主方向。-描述子生成：在鄰域內(nèi)采樣并計(jì)算梯度方向直方圖。-主要特性：對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度變化和光照變化魯棒。3.過(guò)分割與欠分割：-過(guò)分割：將圖像分割成過(guò)多獨(dú)立區(qū)域。-欠分割：未能將圖像完整分割。-避免：使用多級(jí)分割策略，結(jié)合監(jiān)督與無(wú)監(jiān)督方法。4.RANSAC：通過(guò)隨機(jī)采樣模型參數(shù)并驗(yàn)證其一致性，排除異常值，最終得到最優(yōu)模型。適用于圖像配準(zhǔn)中的幾何變換。5.傳統(tǒng)濾波器vs深度學(xué)習(xí)濾波器：-傳統(tǒng)：簡(jiǎn)單高效，但參數(shù)固定，泛化能力弱。-深度學(xué)習(xí)：自適應(yīng)性強(qiáng)，效果更好，但計(jì)算量大。6.PSNRvsSSIM：-PSNR：基于像素差異，對(duì)結(jié)構(gòu)變化敏感。-SSIM：考慮結(jié)構(gòu)、亮度和對(duì)比度，更符合人眼感知。四、計(jì)算題1.均值：150，標(biāo)準(zhǔn)差：67.08-均值=(100+120+...+240)/8=150-方差=Σ(像素值-150)2/8=4488/8=561-標(biāo)準(zhǔn)差=√561≈67.082.加權(quán)平均值：128-權(quán)重總和=0.05+0.1+...+0.05=1-加權(quán)平均=Σ(像素值×權(quán)重)/Σ權(quán)重=1283.PSNR：約21.04dB-SSIM=0.85，假設(shè)原始均值為100，標(biāo)準(zhǔn)差10-PSNR=10log10(2552/(1-0.85)×102)≈21.04dB4.像素減少：約58.33%-原始像素：1920×1080=2,073,600-縮放后：1280×720=921,600-減少百分比：(2,073,600-921,600)/2,073,600≈55.33%五、編程題1.直方圖均衡化代碼：pythonimportcv2importnumpyasnpdefhistogram_equalization(img):img_yuv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YUV)img_y=img_yuv[:,:,0]img_y_eq=cv2.equalizeHist(img_y)img_yuv_eq=cv2.cvtColor(np.stack([img_y_eq,img_yuv[:,:,1],img_yuv[:,:,2]],axis=-1),cv2.COLOR_YUV2BGR)returnimg_yuv_eq-工作原理：計(jì)算累積分布函數(shù)（CDF），將像素值映射到均衡化范圍。2.Canny邊緣檢測(cè)代碼：pythondefcanny_edge_detection(img,low_threshold=50,high_threshold=150):gray=cv2.cvtColor(img