2026年計算機視覺與圖像處理競賽試題一、單選題（共5題，每題2分，共10分）1.在圖像處理中，下列哪種濾波器主要用于去除圖像中的高頻噪聲？A.均值濾波器B.高斯濾波器C.中值濾波器D.拉普拉斯濾波器2.在目標檢測任務中，以下哪種算法通常用于非極大值抑制（NMS）后處理？A.K-means聚類B.RANSAC模型擬合C.遺傳算法優(yōu)化D.非極大值抑制3.在圖像分割中，以下哪種方法屬于監(jiān)督學習方法？A.超像素分割B.基于深度學習的語義分割C.活動輪廓模型D.基于區(qū)域生長的方法4.在人臉識別中，以下哪種特征提取方法屬于傳統(tǒng)方法？A.特征點檢測（如Dlib）B.基于深度學習的特征嵌入C.主成分分析（PCA）D.深度學習自編碼器5.在三維重建中，以下哪種方法屬于多視圖幾何技術？A.結構光三維重建B.激光雷達點云拼接C.雙目立體視覺D.毫米波雷達成像二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.圖像的_________表示圖像的清晰程度，通常通過高斯模糊的σ參數控制。2.在YOLOv5目標檢測算法中，_________模塊用于特征提取和融合。3.圖像配準中，常用的誤差度量指標包括_________和互信息（MI）。4.在語義分割中，_________算法通過動態(tài)規(guī)劃實現最優(yōu)分割路徑。5.深度學習模型中，_________層用于將二維特征圖轉換為三維體素表示。三、簡答題（共5題，每題4分，共20分）1.簡述圖像增強的直方圖均衡化方法的原理及其優(yōu)缺點。2.比較目標檢測與實例分割的主要區(qū)別和常用算法。3.解釋圖像去模糊的基本思路，并說明盲去模糊的挑戰(zhàn)。4.描述光流法的計算原理及其在視頻分析中的應用場景。5.說明人臉檢測與人臉識別的區(qū)別，并簡述多任務學習在其中的作用。四、編程題（共2題，每題10分，共20分）1.題目：編寫Python代碼，實現灰度圖像的均值濾波和中值濾波，并比較兩者的去噪效果。已知圖像矩陣`img`和濾波器大小`k_size=3`，要求：-均值濾波：計算局部窗口內像素的平均值，替換中心像素；-中值濾波：計算局部窗口內像素的中位數，替換中心像素。-輸出處理后的圖像矩陣。2.題目：編寫Python代碼，實現基于OpenCV的簡單目標檢測。要求：-使用預訓練的YOLOv5模型（假設模型文件`yolov5s.pt`已下載）；-加載一張測試圖像`test.jpg`，檢測圖像中的行人（類別ID為0）；-輸出檢測框的坐標（格式：`[x_min,y_min,x_max,y_max]`）和置信度閾值（設為0.5）。五、論述題（共1題，20分）題目：結合實際應用場景（如自動駕駛、醫(yī)學影像分析），論述圖像處理技術在解決實際問題中的關鍵作用。要求：1.描述至少兩種圖像處理算法（如目標檢測、圖像分割）及其應用；2.分析當前技術面臨的挑戰(zhàn)（如光照變化、遮擋問題）；3.提出可能的改進方向（如多模態(tài)融合、自監(jiān)督學習）。答案與解析一、單選題1.B-高斯濾波器通過加權平均去除噪聲，適用于平滑圖像。均值濾波器對噪聲敏感，中值濾波器適用于椒鹽噪聲，拉普拉斯濾波器用于邊緣檢測。2.D-NMS是目標檢測中常用的后處理步驟，用于去除冗余的檢測框。其他選項與后處理無關。3.B-基于深度學習的語義分割（如U-Net）屬于監(jiān)督學習，其他選項為無監(jiān)督或半監(jiān)督方法。4.C-PCA是傳統(tǒng)的人臉特征提取方法，其他選項為基于深度學習或特征點檢測。5.C-雙目立體視覺利用多視圖幾何原理計算三維深度，其他選項為主動式或結構化光技術。二、填空題1.銳度-高斯模糊的σ值越大，圖像越模糊，銳度降低。2.Backbone-Backbone模塊（如CSPDarknet）提取圖像的多尺度特征。3.均方誤差（MSE）-MSE和互信息是常用的圖像配準誤差度量。4.GraphCut-GraphCut算法通過最小割最大化流實現最優(yōu)分割。5.Voxelization-Voxelization層將二維特征圖轉換為三維體素表示，常用于點云處理。三、簡答題1.直方圖均衡化原理與優(yōu)缺點-原理：通過重新分布像素灰度級，使圖像直方圖均勻分布，增強對比度。-優(yōu)點：全局增強，計算簡單，改善整體視覺效果。-缺點：可能放大噪聲，細節(jié)丟失（如平滑區(qū)域）。2.目標檢測與實例分割-目標檢測：輸出邊界框和類別標簽（如YOLO）；-實例分割：輸出每個實例的精確像素級標注（如MaskR-CNN）。-常用算法：目標檢測（YOLOv5,SSD）；實例分割（MaskR-CNN,U-Net）。3.圖像去模糊與盲去模糊-基本思路：利用退化模型（如運動模糊+噪聲）恢復原始圖像。-盲去模糊挑戰(zhàn)：需要同時估計模糊核和圖像，計算復雜且易陷入局部最優(yōu)。4.光流法原理與應用-原理：通過計算像素運動矢量描述視頻幀間變化。-應用：運動估計、目標跟蹤、視頻穩(wěn)定。5.人臉檢測與識別-區(qū)別：檢測是定位人臉位置，識別是分類身份。-多任務學習作用：聯合優(yōu)化檢測與識別，提高魯棒性。四、編程題1.代碼示例（Python+OpenCV）pythonimportcv2importnumpyasnpdefmean_filter(img,k_size=3):kernel=np.ones((k_size,k_size),np.float32)/(k_size2)filtered_img=cv2.filter2D(img,-1,kernel)returnfiltered_imgdefmedian_filter(img,k_size=3):filtered_img=cv2.medianBlur(img,k_size)returnfiltered_img示例調用img=cv2.imread('test.jpg',0)#灰度圖mean_img=mean_filter(img)median_img=median_filter(img)cv2.imshow('Original',img)cv2.imshow('MeanFilter',mean_img)cv2.imshow('MedianFilter',median_img)cv2.waitKey(0)2.代碼示例（Python+OpenCV+YOLOv5）pythonimportcv2importtorchmodel=torch.hub.load('ultralytics/yolov5','yolov5s')#加載模型img=cv2.imread('test.jpg')results=model(img,size=640)#推理results=results.xyxy[0]#獲取檢測結果forx1,y1,x2,y2,conf,clsinresults:ifint(cls)==0andconf>=0.5:#檢測行人print(f'Box:[{int(x1)},{int(y1)},{int(x2)},{int(y2)}],Confidence:{conf:.2f}')五、論述題結合自動駕駛與醫(yī)學影像分析1.圖像處理技術應用-自動駕駛：目標檢測（激光雷達/攝像頭圖像）用于車輛/行人識別；語義分割用于道路場景分類。-醫(yī)學影像：圖像增強（如MRI對比度提升）用于病灶檢測；圖像配準用于多模態(tài)融合（CT與MRI）。2.技術挑戰(zhàn)-光照變化：陰影/反光影響檢測精度；-遮擋問