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

1.計算機視覺中的“視覺感知”階段主要涉及以下哪個方面？

A.圖像分割

B.目標檢測

C.特征提取

D.模式識別

答案：C

2.圖像處理中，以下哪種算法適用于圖像平滑？

A.Sobel算子

B.Canny算子

C.Median濾波

D.高斯濾波

答案：D

3.在卷積神經網絡（CNN）中，哪一層主要負責特征的提??？

A.輸入層

B.卷積層

C.全連接層

D.池化層

答案：B

4.什么是SIFT（尺度不變特征變換）？

A.一種圖像分割算法

B.一種特征提取算法

C.一種圖像增強方法

D.一種圖像壓縮算法

答案：B

5.以下哪種方法可以提高目標檢測的準確性？

A.降低檢測框大小

B.增加訓練樣本

C.減少類別數量

D.降低檢測置信度閾值

答案：B

6.下列哪項不屬于圖像處理中的預處理步驟？

A.灰度轉換

B.降噪

C.形態學操作

D.時間序列分析

答案：D

二、多選題（每題3分，共12分）

7.以下哪些屬于圖像處理中的變換方法？

A.線性變換

B.頻域變換

C.空間域變換

D.狀態空間變換

答案：ABC

8.CNN中的哪些層可以用于圖像分類？

A.卷積層

B.全連接層

C.池化層

D.跳躍連接層

答案：ABC

9.以下哪些是計算機視覺中的目標跟蹤算法？

A.Kalman濾波

B.光流法

C.基于模板匹配的跟蹤

D.基于深度學習的跟蹤

答案：ABCD

10.以下哪些是圖像處理中的噪聲類型？

A.加性噪聲

B.刪失噪聲

C.抖動噪聲

D.高斯噪聲

答案：ABCD

三、簡答題（每題4分，共12分）

11.簡述圖像處理中直方圖均衡化的作用。

答案：直方圖均衡化是一種圖像增強技術，它能夠提高圖像對比度，使圖像中的像素分布更加均勻。通過將輸入圖像的直方圖映射到一個均勻的直方圖上，使輸出圖像具有更高的對比度，便于后續圖像處理。

12.解釋什么是卷積神經網絡中的池化層。

答案：池化層是一種圖像處理技術，通過對圖像進行下采樣來減少圖像的尺寸。池化層的主要作用是降低計算復雜度，減少參數數量，同時保持輸入圖像的重要特征。常見的池化方式有最大池化和平均池化。

13.簡述SIFT算法的主要步驟。

答案：SIFT算法的主要步驟如下：

（1）尺度空間極值檢測：在多個尺度下檢測圖像中的角點；

（2）關鍵點定位：通過Hessian矩陣確定關鍵點的精確位置；

（3）關鍵點方向分配：根據鄰域像素灰度信息計算關鍵點方向；

（4）關鍵點描述符生成：對關鍵點鄰域像素進行描述，生成關鍵點描述符。

14.簡述圖像處理中形態學操作的兩種基本操作。

答案：圖像處理中的形態學操作主要包括兩種基本操作：膨脹和腐蝕。

（1）膨脹：用鄰域內的最大值替換當前像素值；

（2）腐蝕：用鄰域內的最小值替換當前像素值。

四、論述題（每題8分，共16分）

15.論述圖像分割在計算機視覺中的應用及其重要性。

答案：圖像分割是將圖像分割成若干個具有相同特性的區域的過程。在計算機視覺中，圖像分割具有重要意義：

（1）圖像分割是后續視覺任務的基礎，如目標檢測、語義分割等；

（2）圖像分割有助于提取圖像中的感興趣區域，減少計算復雜度；

（3）圖像分割可以用于圖像配準、圖像恢復等領域。

16.論述深度學習在計算機視覺領域的應用及其發展趨勢。

答案：深度學習在計算機視覺領域的應用主要體現在以下幾個方面：

（1）圖像分類：通過深度神經網絡自動學習圖像特征，實現圖像的分類；

（2）目標檢測：結合深度學習和傳統計算機視覺技術，實現目標的檢測和定位；

（3）語義分割：通過對像素進行分類，實現圖像的語義分割；

（4）圖像重建：通過深度學習算法恢復圖像的缺失信息。

深度學習在計算機視覺領域的應用發展趨勢包括：

（1）網絡結構的創新：不斷提出更高效的網絡結構，如VGG、ResNet等；

（2）數據增強技術的應用：通過數據增強技術提高模型泛化能力；

（3）遷移學習：將已有領域的知識遷移到新的領域；

（4）跨域學習：利用跨領域數據提高模型性能。

五、案例分析題（每題8分，共16分）

17.案例分析：使用深度學習方法進行人臉識別。

（1）簡述人臉識別的基本步驟。

答案：人臉識別的基本步驟包括：

①圖像采集：獲取人臉圖像；

②預處理：進行圖像預處理，如灰度化、歸一化等；

③人臉檢測：定位人臉區域；

④特征提?。禾崛∪四樚卣?；

⑤模型訓練：訓練深度學習模型；

⑥模型推理：對未知人臉進行識別。

（2）簡要分析人臉識別的難點。

答案：人臉識別的難點包括：

①人臉多樣性：人臉存在角度、光照、遮擋等因素的影響；

②人臉相似度：存在相似度較高的人臉；

③噪聲干擾：圖像中存在噪聲、污點等因素的影響；

④算法復雜度：深度學習算法計算復雜度高。

六、編程題（每題10分，共30分）

18.編寫代碼實現圖像邊緣檢測。

```python

importcv2

importnumpyasnp

defedge_detection(image):

#高斯模糊

blurred=cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0)

#Sobel算子

sobelx=cv2.Sobel(blurred,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)

sobely=cv2.Sobel(blurred,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)

#累加兩個Sobel算子的輸出

grad=np.sqrt(sobelx**2+sobely**2)

#將梯度幅值進行歸一化處理

grad=(255*(grad-np.min(grad))/(np.max(grad)-np.min(grad))).astype(np.uint8)

returngrad

#加載圖像

image=cv2.imread("path_to_image.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#邊緣檢測

result=edge_detection(image)

#顯示結果

cv2.imshow("EdgeDetection",result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

19.編寫代碼實現目標檢測。

```python

importcv2

importnumpyasnp

defobject_detection(image,model_path):

#加載模型

net=cv2.dnn.readNetFromDarknet(model_path)

blob=cv2.dnn.blobFromImage(image,scalefactor=1/255,size=(416,416),mean=(0,0,0),swapRB=True,crop=False)

#設置模型

net.setInput(blob)

output_layers=net.getUnconnectedOutLayersNames()

outputs=net.forward(output_layers)

#初始化

boxes=[]

confidences=[]

class_ids=[]

#遍歷輸出結果

foroutputinoutputs:

fordetectioninoutput:

scores=detection[5:]

class_id=np.argmax(scores)

confidence=scores[class_id]

#閾值

ifconfidence>0.5:

#計算坐標

center_x=int(detection[0]*image.shape[1])

center_y=int(detection[1]*image.shape[0])

w=int(detection[2]*image.shape[1])

h=int(detection[3]*image.shape[0])

#獲取左上角坐標

x=center_x-w//2

y=center_y-h//2

#保存結果

boxes.append([x,y,w,h])

confidences.append(float(confidence))

class_ids.append(class_id)

returnboxes,confidences,class_ids

#加載圖像和模型

image=cv2.imread("path_to_image.jpg")

model_path="path_to_model_weights.cfg"

#目標檢測

boxes,confidences,class_ids=object_detection(image,model_path)

#在圖像上繪制檢測到的目標

forbox,confidence,class_idinzip(boxes,confidences,class_ids):

x,y,w,h=box

cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

cv2.putText(image,f"{class_id}{confidence:.2f}",(x,y-5),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(0,255,0),2)

#顯示結果

cv2.imshow("ObjectDetection",image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

20.編寫代碼實現圖像增強。

```python

importcv2

importnumpyasnp

defimage_enhancement(image):

#顏色變換

hsv=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower=np.array([0,0,100],dtype=np.uint8)

upper=np.array([10,255,255],dtype=np.uint8)

mask=cv2.inRange(hsv,lower,upper)

#混合通道

combined=cv2.addWeighted(image,0.5,cv2.bitwise_and(image,image,mask=mask),0.5,0)

returncombined

#加載圖像

image=cv2.imread("path_to_image.jpg")

#圖像增強

result=image_enhancement(image)

#顯示結果

cv2.imshow("ImageEnhancement",result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

本次試卷答案如下：

一、單選題（每題2分，共12分）

1.C

解析：視覺感知階段主要是對圖像的初步處理，如灰度化、濾波等，特征提取是后續步驟。

2.D

解析：高斯濾波是一種平滑算法，能夠去除圖像中的噪聲，提高圖像質量。

3.B

解析：卷積層是CNN中最核心的層，負責提取圖像特征。

4.B

解析：SIFT是一種特征提取算法，用于提取圖像中的關鍵點及其方向。

5.B

解析：增加訓練樣本可以增加模型對數據的覆蓋范圍，提高準確性。

6.D

解析：時間序列分析是處理時間序列數據的統計方法，不屬于圖像處理的預處理步驟。

二、多選題（每題3分，共12分）

7.ABC

解析：線性變換、頻域變換和空間域變換都是圖像處理中的變換方法。

8.ABC

解析：卷積層、全連接層和池化層都是CNN中的層，可以用于圖像分類。

9.ABCD

解析：Kalman濾波、光流法、基于模板匹配的跟蹤和基于深度學習的跟蹤都是目標跟蹤算法。

10.ABCD

解析：加性噪聲、刪失噪聲、抖動噪聲和高斯噪聲都是圖像處理中的噪聲類型。

三、簡答題（每題4分，共12分）

11.直方圖均衡化是一種圖像增強技術，它能夠提高圖像對比度，使圖像中的像素分布更加均勻。通過將輸入圖像的直方圖映射到一個均勻的直方圖上，使輸出圖像具有更高的對比度，便于后續圖像處理。

12.池化層是一種圖像處理技術，通過對圖像進行下采樣來減少圖像的尺寸。池化層的主要作用是降低計算復雜度，減少參數數量，同時保持輸入圖像的重要特征。常見的池化方式有最大池化和平均池化。

13.SIFT算法的主要步驟包括：

（1）尺度空間極值檢測：在多個尺度下檢測圖像中的角點；

（2）關鍵點定位：通過Hessian矩陣確定關鍵點的精確位置；

（3）關鍵點方向分配：根據鄰域像素灰度信息計算關鍵點方向；

（4）關鍵點描述符生成：對關鍵點鄰域像素進行描述，生成關鍵點描述符。

14.圖像處理中的形態學操作主要包括兩種基本操作：

（1）膨脹：用鄰域內的最大值替換當前像素值；

（2）腐蝕：用鄰域內的最小值替換當前像素值。

四、論述題（每題8分，共16分）

15.圖像分割在計算機視覺中的應用及其重要性：

（1）圖像分割是后續視覺任務的基礎，如目標檢測、語義分割等；

（2）圖像分割有助于提取圖像中的感興趣區域，減少計算復雜度；

（3）圖像分割可以用于圖像配準、圖像恢復等領域。

16.深度學習在計算機視覺領域的應用及其發展趨勢：

（1）網絡結構的創新：不斷提出更高效的網絡結構，如VGG、ResNet等；

（2）數據增強技術的應用：通過數據增強技術提高模型泛化能力；

（3）遷移學習：將已有領域的知識遷移到新的領域；

（4）跨域學習：利用跨領域數據提高模型性能。

五、案例分析題（每題8分，共16分）

17.案例分析：使用深度學習方法進行人臉識別。

（1）人臉識別的基本步驟：

①圖像采集：獲取人臉圖像；

②預處理：進行圖像預處理，如灰度化、歸一化等；

③人臉檢測：定位人臉區域；

④特征提取：提取人臉特征；

⑤模型訓練：訓練深度學習模型；

⑥模型推理：對未知人臉進行識別。

（2）人臉識別的難點：

①人臉多樣性：人臉存在角度、光照、遮擋等因素的影響；

②人臉相似度：存在相似度較高的人臉；

③噪聲干擾：圖像中存在噪聲、污點等因素的影響；

④算法復雜度：深度學習算法計算復雜度高。

六、編程題（每題10分，共30分）

18.編寫代碼實現圖像邊緣檢測。

```python

importcv2

importnumpyasnp

defedge_detection(image):

#高斯模糊

blurred=cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0)

#Sobel算子

sobelx=cv2.Sobel(blurred,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)

sobely=cv2.Sobel(blurred,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)

#累加兩個Sobel算子的輸出

grad=np.sqrt(sobelx**2+sobely**2)

#將梯度幅值進行歸一化處理

grad=(255*(grad-np.min(grad))/(np.max(grad)-np.min(grad))).astype(np.uint8)

returngrad

#加載圖像

image=cv2.imread("path_to_image.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#邊緣檢測

result=edge_detection(image)

#顯示結果

cv2.imshow("EdgeDetection",result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

19.編寫代碼實現目標檢測。

```python

importcv2

importnumpyasnp

defobject_detection(image,model_path):

#加載模型

net=cv2.dnn.readNetFromDarknet(model_path)

blob=cv2.dnn.blobFromImage(image,scalefactor=1/255,size=(416,416),mean=(0,0,0),swapRB=True,crop=False)

#設置模型

net.setInput(blob)

output_layers=net.getUnconnectedOutLayersNames()

outputs=net.forward(output_layers)

#初始化

boxes=[]

confidences=[]

class_ids=[]

#遍歷輸出結果

foroutputinoutputs:

fordetectioninoutput:

scores=detection[5:]

class_id=np.argmax(scores)

confidence=scores[class_id]

#閾值

ifconfidence>0.5:

#計算坐標

center_x=int(detection[0]*image.shape[1])

center_y=int(detection[1]*image.shape[0])

w=int(detection[2]*image.shape[1])

h=int(detection[3]*image.shape[0])

#獲取左上角坐標

x=center_x-w//2

y=center_y-h//2

#保存結果

boxes.append([x,y,w,h])

confidences.append(float(confidence))

class_ids.append(class_id)

returnboxes,confidences,class_ids

#加載圖像和模型

image=cv2.imread("path_to_image.jpg")

model_path="path_to_model_weights.cfg"

#目標檢測

boxes,confidences,class_ids=object_detection(image,model_path)

#在圖像上繪制檢測到的目標

forbox,confidence,clas