2025年計算機視覺與圖像處理考試試題及答案一、圖像處理基本概念

要求：掌握圖像處理的基本概念和原理。

1.簡述圖像處理的基本步驟。

2.解釋像素的概念及其在圖像處理中的作用。

3.描述圖像的分辨率、灰度級和彩色圖像之間的關系。

4.說明圖像處理中常用的數字濾波器類型。

5.解釋什么是圖像增強，并列舉兩種常用的圖像增強方法。

6.描述圖像壓縮的基本原理。

二、圖像分割技術

要求：了解圖像分割的基本方法和應用。

1.解釋什么是圖像分割，并說明其在圖像處理中的重要性。

2.列舉三種常用的圖像分割方法，并簡要介紹其原理。

3.描述基于閾值分割的圖像分割方法，并舉例說明。

4.解釋邊緣檢測在圖像分割中的作用，并列舉兩種常用的邊緣檢測算法。

5.說明區域生長算法的基本原理，并舉例說明。

6.描述基于機器學習的圖像分割方法，并列舉一種算法。

三、圖像特征提取與匹配

要求：掌握圖像特征提取與匹配的基本方法。

1.解釋什么是圖像特征，并說明其在圖像處理中的應用。

2.列舉三種常用的圖像特征提取方法，并簡要介紹其原理。

3.描述SIFT算法的基本原理，并說明其在圖像匹配中的應用。

4.解釋什么是圖像匹配，并說明其在圖像處理中的應用。

5.列舉兩種常用的圖像匹配算法，并簡要介紹其原理。

6.描述如何利用圖像匹配進行物體識別，并舉例說明。

四、計算機視覺應用

要求：了解計算機視覺在各個領域的應用。

1.解釋計算機視覺在人臉識別中的應用，并列舉一種算法。

2.描述計算機視覺在自動駕駛中的應用，并列舉一種算法。

3.說明計算機視覺在醫學圖像處理中的應用，并列舉一種算法。

4.解釋計算機視覺在遙感圖像處理中的應用，并列舉一種算法。

5.描述計算機視覺在視頻監控中的應用，并列舉一種算法。

6.說明計算機視覺在虛擬現實中的應用，并列舉一種算法。

本次試卷答案如下：

一、圖像處理基本概念

1.圖像處理的基本步驟包括：圖像采集、圖像預處理、圖像增強、圖像分割、圖像特征提取、圖像壓縮和圖像顯示。

2.像素是圖像的基本組成單元，每個像素包含一個或多個顏色值，用于表示圖像中的顏色和亮度信息。

3.圖像的分辨率表示圖像中像素的數量，灰度級表示每個像素可以表示的亮度級別，彩色圖像通常使用RGB模型，每個顏色通道有各自的灰度級。

4.數字濾波器用于去除圖像中的噪聲或特定頻率的信號，常見的濾波器類型包括低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器和帶阻濾波器。

5.圖像增強是指通過調整圖像的亮度、對比度、色彩等參數來改善圖像質量，常用的方法包括直方圖均衡化、對比度增強和銳化。

6.圖像壓縮是指減少圖像數據量而不顯著降低圖像質量的過程，常用的壓縮方法包括JPEG、PNG和Huffman編碼。

二、圖像分割技術

1.圖像分割是將圖像劃分為若干個互不重疊的區域，每個區域代表圖像中的一個對象或場景。

2.常用的圖像分割方法包括基于閾值的分割、基于邊緣的分割、基于區域的分割和基于特征的分割。

3.基于閾值的分割方法通過設置一個閾值將圖像分為前景和背景，常用的閾值分割方法包括全局閾值和局部閾值。

4.邊緣檢測用于檢測圖像中的邊緣，常用的邊緣檢測算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。

5.區域生長算法通過從種子點開始，逐步將相鄰的像素點歸入同一個區域，直到滿足終止條件。

6.基于機器學習的圖像分割方法利用機器學習算法自動學習圖像特征，例如支持向量機（SVM）和深度學習中的卷積神經網絡（CNN）。

三、圖像特征提取與匹配

1.圖像特征是用于描述圖像內容的信息，如顏色、紋理、形狀等，在圖像處理中用于物體識別、圖像檢索等。

2.常用的圖像特征提取方法包括顏色特征、紋理特征、形狀特征和空間特征。

3.SIFT（尺度不變特征變換）算法是一種用于提取圖像關鍵點的算法，它對圖像的尺度、旋轉和光照變化具有不變性。

4.圖像匹配是指找到兩幅圖像中對應像素點的過程，用于物體識別、圖像配準等。

5.常用的圖像匹配算法包括基于特征的匹配和基于區域的匹配，其中基于特征的匹配包括特征點匹配和特征描述符匹配。

6.利用圖像匹配進行物體識別時，首先提取圖像特征，然后比較不同圖像之間的特征相似度，最終確定物體身份。

四、計算機視覺應用

1.人臉識別中常用的算法包括Eigenfaces、Fisherfaces和LBP（局部二值模式）。

2.自動駕駛中常用的算法包括視覺感知、路徑規劃和決策控制，其中視覺感知算法包括車道線檢測、障礙物檢測和交通標志識別。

3.醫學圖像處理中常用的算法包括圖像分割、圖像增強和圖像配準，用于病變檢測、腫瘤分割和圖像融合。

4.遙感圖像處理中常用的算法包括圖像分類、圖像分割和圖像融合，用于環境監測、資源調查和災害評估。