2025年計算機視覺及圖像處理考題及答案一、選擇題（每題2分，共12分）

1.下列哪項不是計算機視覺的基本任務？

A.目標檢測

B.目標跟蹤

C.圖像分割

D.數據挖掘

2.在計算機視覺中，以下哪個不是常用的圖像預處理方法？

A.亮度調整

B.對比度增強

C.直方圖均衡化

D.歸一化

3.下列哪個不是深度學習在計算機視覺中的應用？

A.目標檢測

B.圖像分類

C.圖像分割

D.數據挖掘

4.以下哪個不是卷積神經網絡（CNN）中的卷積層？

A.卷積層

B.池化層

C.全連接層

D.批標準化層

5.在計算機視覺中，以下哪個不是常用的圖像特征？

A.HOG特征

B.SIFT特征

C.SURF特征

D.汽車特征

6.以下哪個不是計算機視覺中的目標跟蹤算法？

A.基于卡爾曼濾波的跟蹤

B.基于光流法的跟蹤

C.基于深度學習的跟蹤

D.基于遺傳算法的跟蹤

二、填空題（每題2分，共12分）

1.計算機視覺的基本任務包括：______、______、______、______等。

2.圖像預處理方法包括：______、______、______、______等。

3.深度學習在計算機視覺中的應用包括：______、______、______、______等。

4.卷積神經網絡（CNN）中的卷積層包括：______、______、______、______等。

5.常用的圖像特征包括：______、______、______、______等。

6.目標跟蹤算法包括：______、______、______、______等。

三、簡答題（每題4分，共16分）

1.簡述計算機視覺的基本任務。

2.簡述圖像預處理方法及其作用。

3.簡述深度學習在計算機視覺中的應用及其優勢。

4.簡述卷積神經網絡（CNN）的基本結構及其作用。

5.簡述常用的圖像特征及其應用。

6.簡述目標跟蹤算法及其應用。

四、論述題（每題8分，共16分）

1.論述計算機視覺在智能交通系統中的應用及其意義。

2.論述深度學習在計算機視覺中的發展及其趨勢。

五、案例分析題（每題10分，共20分）

1.案例一：某公司需要開發一款智能監控系統，要求實現人臉識別、車輛識別、行為分析等功能。請根據所學知識，設計一套基于深度學習的計算機視覺系統方案。

2.案例二：某公司需要開發一款智能醫療診斷系統，要求實現病變區域檢測、疾病分類等功能。請根據所學知識，設計一套基于深度學習的計算機視覺系統方案。

六、綜合應用題（每題12分，共24分）

1.針對案例一，請詳細描述以下內容：

（1）系統架構設計；

（2）人臉識別算法選擇及實現；

（3）車輛識別算法選擇及實現；

（4）行為分析算法選擇及實現。

2.針對案例二，請詳細描述以下內容：

（1）系統架構設計；

（2）病變區域檢測算法選擇及實現；

（3）疾病分類算法選擇及實現；

（4）系統性能優化及評估。

本次試卷答案如下：

一、選擇題

1.D

解析：計算機視覺的基本任務包括目標檢測、目標跟蹤、圖像分割、圖像識別等，而數據挖掘不屬于計算機視覺的基本任務。

2.D

解析：圖像預處理方法包括亮度調整、對比度增強、直方圖均衡化、歸一化等，歸一化是一種數據預處理方法，不屬于圖像預處理方法。

3.D

解析：深度學習在計算機視覺中的應用包括目標檢測、圖像分類、圖像分割、人臉識別等，數據挖掘不屬于深度學習在計算機視覺中的應用。

4.C

解析：卷積神經網絡（CNN）中的卷積層包括卷積層、池化層、全連接層、批標準化層等，全連接層不屬于卷積層。

5.D

解析：常用的圖像特征包括HOG特征、SIFT特征、SURF特征等，汽車特征不是常用的圖像特征。

6.D

解析：目標跟蹤算法包括基于卡爾曼濾波的跟蹤、基于光流法的跟蹤、基于深度學習的跟蹤等，基于遺傳算法的跟蹤不是目標跟蹤算法。

二、填空題

1.目標檢測、目標跟蹤、圖像分割、圖像識別

2.亮度調整、對比度增強、直方圖均衡化、歸一化

3.目標檢測、圖像分類、圖像分割、人臉識別

4.卷積層、池化層、全連接層、批標準化層

5.HOG特征、SIFT特征、SURF特征、汽車特征

6.基于卡爾曼濾波的跟蹤、基于光流法的跟蹤、基于深度學習的跟蹤、基于遺傳算法的跟蹤

三、簡答題

1.計算機視覺的基本任務包括目標檢測、目標跟蹤、圖像分割、圖像識別等。

2.圖像預處理方法包括亮度調整、對比度增強、直方圖均衡化、歸一化等，這些方法可以改善圖像質量，提高后續處理的效果。

3.深度學習在計算機視覺中的應用包括目標檢測、圖像分類、圖像分割、人臉識別等，其優勢在于能夠自動學習圖像特征，提高識別準確率。

4.卷積神經網絡（CNN）的基本結構包括卷積層、池化層、全連接層、批標準化層等，這些層可以提取圖像特征，實現圖像識別。

5.常用的圖像特征包括HOG特征、SIFT特征、SURF特征等，這些特征可以描述圖像的局部特征，用于圖像識別。

6.目標跟蹤算法包括基于卡爾曼濾波的跟蹤、基于光流法的跟蹤、基于深度學習的跟蹤等，這些算法可以實現對目標的連續跟蹤。

四、論述題

1.計算機視覺在智能交通系統中的應用包括人臉識別、車輛識別、行為分析等，其意義在于提高交通管理效率，保障交通安全。

2.深度學習在計算機視覺中的發展表現為算法的優化、模型的改進、應用領域的拓展等，趨勢是向更高層次、更廣泛的應用領域發展。

五、案例分析題

1.案例一：

（1）系統架構設計：采用分層架構，包括數據采集層、特征提取層、模型訓練層、模型部署層。

（2）人臉識別算法選擇及實現：采用深度學習的人臉識別算法，如FasterR-CNN、SSD等。

（3）車輛識別算法選擇及實現：采用深度學習的車輛識別算法，如YOLO、RetinaNet等。

（4）行為分析算法選擇及實現：采用深度學習的行為分析算法，如RNN、LSTM等。

2.案例二：

（1）系統架構設計：采用分層架構，包括數據采集層、特征提取層、模型訓練層、模型部署層。

（2）病變區域檢測算法選擇及實現：采用深度學習的病變區域檢測算法，如U-Net、SegNet等。

（3）疾病分類算法選擇及實現：采用深度學習的疾病分類算法，如CNN、ResNet等。

（4）系統性能優化及評估：通過調整模型參數、優化算法等手段提高系統性能，并進行評估。

六、綜合應用題

1.針對案例一，詳細描述如下：

（1）系統架構設計：采用分層架構，包括數據采集層、特征提取層、模型訓練層、模型部署層。

（2）人臉識別算法選擇及實現：采用深度學習的人臉識別算法，如FasterR-CNN、SSD等。

（3）車輛識別算法選擇及實現：采用深度學習的車輛識別算法，如YOLO、RetinaNet等。

（4）行為分析算法選擇及實現：采用深度學習的行為分析算法，如RNN、LSTM等。

2.針對案例二，詳細描述如下：

（1）系統架構設計：采用分層架構，包括數據采集層、特