2026年計算機(jī)視覺與圖像處理專業(yè)試題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.在目標(biāo)檢測中，以下哪種算法通常在處理小目標(biāo)時表現(xiàn)較差？A.FasterR-CNNB.YOLOv5C.SSDD.R-CNN2.以下哪種圖像增強(qiáng)方法主要用于提高圖像對比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯模糊D.Sobel邊緣檢測3.在語義分割中，以下哪種模型通常用于處理大規(guī)模圖像？A.U-NetB.MaskR-CNNC.DeepLabV3+D.FasterR-CNN4.以下哪種特征提取方法常用于SIFT算法？A.LBPB.HOGC.SURFD.ORB5.在自動駕駛領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)常用于車道線檢測？A.光流法B.K-means聚類C.Canny邊緣檢測D.主成分分析（PCA）6.以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)屬于有損壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.TIFF7.在人臉識別中，以下哪種算法常用于特征提取？A.PCAB.LDAC.SIFTD.Gabor濾波器8.以下哪種圖像處理技術(shù)常用于去除噪聲？A.銳化B.平滑C.邊緣檢測D.分割9.在3D重建中，以下哪種算法常用于多視圖幾何？A.SIFTB.RANSACC.SLAMD.DLT10.以下哪種深度學(xué)習(xí)模型常用于圖像生成？A.VGGB.GANC.ResNetD.Inception二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些方法可用于圖像去模糊？A.Wiener濾波B.傅里葉變換C.雙邊濾波D.K-means聚類2.以下哪些技術(shù)可用于圖像識別？A.特征提取B.模型訓(xùn)練C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.損失函數(shù)設(shè)計3.以下哪些方法可用于圖像分割？A.超像素分割B.基于閾值的分割C.區(qū)域生長法D.K-means聚類4.以下哪些技術(shù)可用于目標(biāo)跟蹤？A.光流法B.卡爾曼濾波C.MeanShiftD.RANSAC5.以下哪些方法可用于圖像增強(qiáng)？A.直方圖均衡化B.銳化C.中值濾波D.色彩空間轉(zhuǎn)換6.以下哪些技術(shù)可用于圖像壓縮？A.DCT變換B.小波變換C.霍夫變換D.游程編碼7.以下哪些方法可用于特征匹配？A.SIFTB.SURFC.ORBD.FLANN8.以下哪些技術(shù)可用于自動駕駛中的目標(biāo)檢測？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.R-CNN9.以下哪些方法可用于圖像去噪？A.中值濾波B.高斯濾波C.小波閾值去噪D.傅里葉變換10.以下哪些技術(shù)可用于視頻分析？A.光流法B.行為識別C.目標(biāo)跟蹤D.運(yùn)動估計三、簡答題（每題5分，共6題）1.簡述FasterR-CNN算法的基本原理及其優(yōu)缺點。2.簡述圖像增強(qiáng)的主要目的和方法。3.簡述語義分割與實例分割的區(qū)別。4.簡述特征點檢測與特征描述子提取的基本流程。5.簡述圖像壓縮的無損壓縮與有損壓縮的區(qū)別。6.簡述自動駕駛中目標(biāo)檢測的主要挑戰(zhàn)與常用方法。四、論述題（每題10分，共2題）1.論述深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的主要應(yīng)用及其發(fā)展趨勢。2.論述圖像去噪的主要方法及其優(yōu)缺點，并比較不同方法的適用場景。答案與解析一、單選題1.D.R-CNN解析：R-CNN在處理小目標(biāo)時由于候選框生成和多次特征提取的冗余計算，效率較低，而FasterR-CNN通過區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）優(yōu)化了這一過程。2.A.直方圖均衡化解析：直方圖均衡化通過調(diào)整圖像灰度級分布來增強(qiáng)對比度，而其他方法主要用于去噪或邊緣檢測。3.C.DeepLabV3+解析：DeepLabV3+通過空洞卷積和ASPP模塊有效處理大規(guī)模圖像的語義分割任務(wù)。4.C.SURF解析：SIFT算法使用SURF（加速穩(wěn)健特征）進(jìn)行特征提取，因其計算效率高且魯棒性強(qiáng)。5.C.Canny邊緣檢測解析：Canny邊緣檢測常用于車道線檢測，因其能有效提取圖像邊緣信息。6.A.JPEG解析：JPEG通過有損壓縮減少圖像文件大小，而PNG和TIFF為無損壓縮格式。7.A.PCA解析：PCA常用于人臉識別中的特征提取，通過降維保留主要特征。8.B.平滑解析：平滑技術(shù)（如高斯濾波）用于去除圖像噪聲，而銳化和邊緣檢測主要用于增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)。9.B.RANSAC解析：RANSAC常用于多視圖幾何中的模型估計，能有效處理噪聲數(shù)據(jù)。10.B.GAN解析：GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）常用于圖像生成任務(wù)，通過生成器和判別器的對抗學(xué)習(xí)生成高質(zhì)量圖像。二、多選題1.A.Wiener濾波，B.傅里葉變換解析：Wiener濾波和傅里葉變換常用于圖像去模糊，而雙邊濾波和K-means聚類不直接用于去模糊。2.A.特征提取，B.模型訓(xùn)練解析：圖像識別的核心步驟是特征提取和模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)增強(qiáng)和損失函數(shù)設(shè)計是輔助技術(shù)。3.A.超像素分割，B.基于閾值的分割，C.區(qū)域生長法解析：K-means聚類可用于聚類任務(wù)，但不直接用于圖像分割。4.A.光流法，B.卡爾曼濾波，C.MeanShift解析：RANSAC主要用于模型擬合，不適用于目標(biāo)跟蹤。5.A.直方圖均衡化，B.銳化，D.色彩空間轉(zhuǎn)換解析：中值濾波主要用于去噪，不直接用于增強(qiáng)。6.A.DCT變換，B.小波變換解析：霍夫變換和游程編碼不直接用于圖像壓縮。7.A.SIFT，B.SURF，C.ORB解析：FLANN主要用于特征匹配，不是特征描述子提取方法。8.A.YOLO，B.SSD，C.FasterR-CNN解析：R-CNN是早期目標(biāo)檢測算法，現(xiàn)代自動駕駛主要使用更高效的模型。9.A.中值濾波，B.高斯濾波，C.小波閾值去噪解析：傅里葉變換主要用于頻域處理，不直接用于去噪。10.A.光流法，B.行為識別，C.目標(biāo)跟蹤解析：運(yùn)動估計是光流法的一部分，但不是獨立的視頻分析技術(shù)。三、簡答題1.FasterR-CNN算法的基本原理及其優(yōu)缺點原理：FasterR-CNN通過區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）生成候選框，并使用ROIPooling和分類回歸頭進(jìn)行目標(biāo)檢測。優(yōu)點是速度快，缺點是計算復(fù)雜度高。2.圖像增強(qiáng)的主要目的和方法目的：提高圖像質(zhì)量，便于后續(xù)處理。方法包括直方圖均衡化、銳化、濾波等。3.語義分割與實例分割的區(qū)別語義分割將像素分類為類別，實例分割進(jìn)一步區(qū)分同一類別的不同實例。4.特征點檢測與特征描述子提取的基本流程特征點檢測：如SIFT算法通過尺度空間極值點檢測特征點。特征描述子提取：如SIFT算法通過鄰域像素差分計算描述子。5.圖像壓縮的無損壓縮與有損壓縮的區(qū)別無損壓縮：保留所有信息，如PNG。有損壓縮：部分信息丟失，如JPEG。6.自動駕駛中目標(biāo)檢測的主要挑戰(zhàn)與常用方法挑戰(zhàn)：小目標(biāo)檢測、光照變化。方法：YOLO、SSD、FasterR-CNN。四、論述題1.深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的主要應(yīng)用及其發(fā)展趨勢應(yīng)用：目標(biāo)檢測、圖像分割、圖像生成等。趨勢：更高效的網(wǎng)