2025年計算機(jī)視覺與圖像處理考試試卷及答案

2025年計算機(jī)視覺與圖像處理考試試卷及答案一、單選題（每題2分，共12分）

1.以下哪個算法是計算機(jī)視覺領(lǐng)域常用的目標(biāo)檢測算法？

A.支持向量機(jī)（SVM）

B.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

D.隱馬爾可夫模型（HMM）

答案：C

2.以下哪個是計算機(jī)視覺領(lǐng)域常用的圖像分割算法？

A.K-means聚類

B.最近鄰法

C.區(qū)域生長法

D.最小生成樹

答案：C

3.在計算機(jī)視覺中，以下哪個是用于圖像特征提取的常用方法？

A.主成分分析（PCA）

B.線性判別分析（LDA）

C.自編碼器（AE）

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

答案：D

4.以下哪個是計算機(jī)視覺中用于圖像重建的常用算法？

A.重建算法

B.壓縮感知（CS）

C.圖像融合

D.圖像去噪

答案：B

5.以下哪個是計算機(jī)視覺中用于圖像增強(qiáng)的常用方法？

A.直方圖均衡化

B.頻域濾波

C.逆變換

D.線性插值

答案：A

6.在計算機(jī)視覺中，以下哪個是用于圖像壓縮的常用算法？

A.哈夫曼編碼

B.熵編碼

C.量化

D.模型壓縮

答案：A

7.以下哪個是計算機(jī)視覺中用于圖像配準(zhǔn)的常用算法？

A.最近鄰法

B.互信息法

C.K-means聚類

D.最小二乘法

答案：B

8.在計算機(jī)視覺中，以下哪個是用于圖像檢索的常用算法？

A.K-means聚類

B.最近鄰法

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

D.支持向量機(jī)（SVM）

答案：C

二、判斷題（每題2分，共12分）

1.計算機(jī)視覺是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支。（√）

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是計算機(jī)視覺領(lǐng)域常用的圖像特征提取方法。（√）

3.區(qū)域生長法是計算機(jī)視覺領(lǐng)域常用的圖像分割算法。（√）

4.重建算法是計算機(jī)視覺中用于圖像重建的常用算法。（√）

5.直方圖均衡化是計算機(jī)視覺中用于圖像增強(qiáng)的常用方法。（√）

6.哈夫曼編碼是計算機(jī)視覺中用于圖像壓縮的常用算法。（√）

7.互信息法是計算機(jī)視覺中用于圖像配準(zhǔn)的常用算法。（√）

8.支持向量機(jī)（SVM）是計算機(jī)視覺中用于圖像檢索的常用算法。（×）

三、簡答題（每題6分，共18分）

1.簡述計算機(jī)視覺的基本任務(wù)。

答案：計算機(jī)視覺的基本任務(wù)包括圖像處理、圖像分析和圖像理解。圖像處理是指對圖像進(jìn)行一系列操作，如濾波、增強(qiáng)、變換等，以提取圖像中的有用信息。圖像分析是指對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行識別、檢測和分類等操作。圖像理解是指對圖像中的內(nèi)容進(jìn)行解釋和描述，以實現(xiàn)對現(xiàn)實世界的理解。

2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用。

答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用非常廣泛，主要包括以下方面：

（1）圖像分類：通過訓(xùn)練CNN模型，實現(xiàn)對圖像的分類，如將圖像分為貓、狗等類別。

（2）目標(biāo)檢測：通過CNN模型檢測圖像中的目標(biāo)，并給出目標(biāo)的位置和類別。

（3）圖像分割：通過CNN模型將圖像分割為前景和背景，或分割為不同的區(qū)域。

（4）圖像重建：通過CNN模型重建圖像，如將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。

3.簡述計算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)方法。

答案：計算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)方法主要包括以下幾種：

（1）直方圖均衡化：通過調(diào)整圖像的直方圖，提高圖像的對比度。

（2）濾波：通過濾波器對圖像進(jìn)行卷積操作，去除圖像中的噪聲和干擾。

（3）變換：通過變換操作，如傅里葉變換、小波變換等，提取圖像中的頻率信息。

（4）插值：通過插值方法，如線性插值、雙線性插值等，提高圖像的分辨率。

四、論述題（每題6分，共12分）

1.論述計算機(jī)視覺在智能監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：計算機(jī)視覺在智能監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）目標(biāo)檢測：通過計算機(jī)視覺技術(shù)，實現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的實時檢測，如人員、車輛等。

（2）行為識別：通過分析目標(biāo)的行為特征，實現(xiàn)對異常行為的識別和預(yù)警，如打架、翻越圍欄等。

（3）人臉識別：通過人臉識別技術(shù)，實現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)人員的身份識別，如門禁、考勤等。

（4）視頻摘要：通過計算機(jī)視覺技術(shù)，實現(xiàn)對監(jiān)控視頻的摘要和展示，提高監(jiān)控效率。

2.論述計算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：計算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）環(huán)境感知：通過計算機(jī)視覺技術(shù)，實現(xiàn)對周圍環(huán)境的感知，如道路、車輛、行人等。

（2）障礙物檢測：通過計算機(jī)視覺技術(shù)，實現(xiàn)對道路上的障礙物進(jìn)行檢測和識別，如車輛、行人、交通標(biāo)志等。

（3）車道線檢測：通過計算機(jī)視覺技術(shù)，實現(xiàn)對車道線的檢測和識別，為自動駕駛車輛提供導(dǎo)航信息。

（4）車輛識別：通過計算機(jī)視覺技術(shù)，實現(xiàn)對周圍車輛的識別，如車型、車牌等，為自動駕駛車輛提供決策依據(jù)。

本次試卷答案如下：

一、單選題

1.C解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是計算機(jī)視覺領(lǐng)域常用的目標(biāo)檢測算法，因為它能夠自動從圖像中學(xué)習(xí)到特征，并用于檢測和定位圖像中的對象。

2.C解析：區(qū)域生長法是計算機(jī)視覺領(lǐng)域常用的圖像分割算法，它通過將相鄰的像素合并成區(qū)域，從而實現(xiàn)圖像的分割。

3.D解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是計算機(jī)視覺中用于圖像特征提取的常用方法，因為它能夠有效地提取圖像的層次化特征。

4.B解析：重建算法是計算機(jī)視覺中用于圖像重建的常用算法，它通過算法恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)，如壓縮感知（CS）就是一種用于圖像重建的算法。

5.A解析：直方圖均衡化是計算機(jī)視覺中用于圖像增強(qiáng)的常用方法，它通過調(diào)整圖像的直方圖來增強(qiáng)圖像的對比度。

6.A解析：哈夫曼編碼是計算機(jī)視覺中用于圖像壓縮的常用算法，它通過使用不同長度的編碼來表示不同的像素值，從而實現(xiàn)壓縮。

7.B解析：互信息法是計算機(jī)視覺中用于圖像配準(zhǔn)的常用算法，它通過計算兩個圖像之間的互信息來衡量它們的相似度。

8.C解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是計算機(jī)視覺中用于圖像檢索的常用算法，它能夠?qū)W習(xí)到圖像的深層特征，從而提高檢索的準(zhǔn)確性。

二、判斷題

1.√解析：計算機(jī)視覺確實是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它致力于使計算機(jī)能夠理解、解釋和合成圖像和視頻。

2.√解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）因其強(qiáng)大的特征提取能力，在計算機(jī)視覺中得到了廣泛應(yīng)用。

3.√解析：區(qū)域生長法是一種基于像素相似性的圖像分割技術(shù)，它通過合并相似像素來形成區(qū)域。

4.√解析：重建算法在計算機(jī)視覺中用于從部分或損壞的圖像中恢復(fù)出完整的圖像內(nèi)容。

5.√解析：直方圖均衡化是一種圖像增強(qiáng)技術(shù)，它通過調(diào)整圖像的直方圖來提高圖像的對比度。

6.√解析：哈夫曼編碼是一種有效的圖像壓縮技術(shù)，它使用變長編碼來減少數(shù)據(jù)量。

7.√解析：互信息法是一種衡量兩個變量之間相關(guān)性的統(tǒng)計方法，在圖像配準(zhǔn)時用于評估圖像對之間的相似性。

8.×解析：支持向量機(jī)（SVM）雖然在圖像分類中有應(yīng)用，但不是專門用于圖像檢索的算法。

三、簡答題

1.計算機(jī)視覺的基本任務(wù)包括：

-圖像處理：包括濾波、邊緣檢測、閾值處理等，用于改善圖像質(zhì)量或提取有用信息。

-圖像分析：包括目標(biāo)檢測、圖像分割、形狀分析等，用于識別圖像中的特定對象或特征。

-圖像理解：包括場景理解、語義解釋、行為識別等，用于理解圖像的深層含義和上下文。

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用包括：

-圖像分類：如ImageNet競賽中用于識別圖像中的物體類別。

-目標(biāo)檢測：如FasterR-CNN，用于檢測圖像中的多個對象并給出其位置和類別。

-圖像分割：如FCN，用于將圖像分割成前景和背景或不同的語義區(qū)域。

-圖像重建：如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），用于從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。

3.計算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)方法包括：

-直方圖均衡化：通過調(diào)整圖像的直方圖，使像素值分布更加均勻，從而提高圖像的對比度。

-濾波：如高斯濾波、中值濾波，用于去除圖像噪聲。

-變換：如傅里葉變換、小波變換，用于分析圖像的頻率成分。

-插值：如雙線性插值、最近鄰插值，用于提高圖像分辨率。

四、論述題

1.計算機(jī)視覺在智能監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用：

-目標(biāo)檢測：實時監(jiān)測監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的活動目標(biāo)，如人員、車輛等。

-行為識別：分析目標(biāo)的行為模式，識別異常行為，如打架、翻越圍欄等。

-人臉識別：識別監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的個體，用于門禁、考勤等安全系統(tǒng)。

-視頻摘要：自動生