2025年計算機視覺與圖像處理考試試題及答案

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

1.以下哪個算法不屬于計算機視覺領域？

A.支持向量機（SVM）

B.深度學習

C.模式識別

D.線性規(guī)劃

答案：D

2.在計算機視覺中，以下哪個概念表示圖像中具有相同亮度和顏色的像素集合？

A.邊緣

B.區(qū)域

C.輪廓

D.點

答案：B

3.以下哪個技術可以用于圖像的增強？

A.直方圖均衡化

B.歸一化

C.標準化

D.歸一化

答案：A

4.在計算機視覺中，以下哪個概念表示圖像中前景和背景的邊界？

A.邊緣

B.區(qū)域

C.輪廓

D.點

答案：A

5.以下哪個算法屬于目標檢測領域？

A.支持向量機（SVM）

B.深度學習

C.模式識別

D.線性規(guī)劃

答案：B

6.在計算機視覺中，以下哪個技術可以用于圖像的分割？

A.直方圖均衡化

B.歸一化

C.標準化

D.輪廓檢測

答案：D

7.以下哪個概念表示圖像中的直線？

A.邊緣

B.區(qū)域

C.輪廓

D.線

答案：D

8.在計算機視覺中，以下哪個技術可以用于圖像的壓縮？

A.直方圖均衡化

B.歸一化

C.標準化

D.哈夫曼編碼

答案：D

二、填空題（每題2分，共12分）

1.計算機視覺中的圖像處理步驟包括：_______、_______、_______、_______。

答案：預處理、特征提取、圖像分割、圖像識別

2.在計算機視覺中，邊緣檢測的目的是找到圖像中_______的像素。

答案：亮度變化

3.深度學習在計算機視覺中的應用主要包括：_______、_______、_______。

答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）

4.圖像分割的方法包括：_______、_______、_______。

答案：基于區(qū)域的分割、基于邊緣的分割、基于閾值的分割

5.在計算機視覺中，圖像增強的方法包括：_______、_______、_______。

答案：直方圖均衡化、對比度增強、濾波

三、簡答題（每題6分，共18分）

1.簡述計算機視覺的基本步驟。

答案：計算機視覺的基本步驟包括：圖像預處理、特征提取、圖像分割、圖像識別。

2.簡述邊緣檢測的原理和常用算法。

答案：邊緣檢測的原理是找到圖像中亮度變化明顯的像素，常用算法有Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等。

3.簡述深度學習在計算機視覺中的應用。

答案：深度學習在計算機視覺中的應用主要包括目標檢測、圖像分類、圖像分割、人臉識別等。

4.簡述圖像分割的方法。

答案：圖像分割的方法包括基于區(qū)域的分割、基于邊緣的分割、基于閾值的分割等。

四、論述題（每題6分，共12分）

1.論述計算機視覺在工業(yè)領域的應用。

答案：計算機視覺在工業(yè)領域的應用主要包括：產(chǎn)品質(zhì)量檢測、缺陷檢測、生產(chǎn)線自動化、機器人視覺等。

2.論述計算機視覺在醫(yī)療領域的應用。

答案：計算機視覺在醫(yī)療領域的應用主要包括：醫(yī)學圖像分析、病理圖像識別、手術導航、輔助診斷等。

本次試卷答案如下：

一、選擇題

1.D

解析：線性規(guī)劃屬于運籌學領域，主要用于求解線性規(guī)劃問題，不屬于計算機視覺領域。

2.B

解析：區(qū)域表示圖像中具有相同亮度和顏色的像素集合，通常用于圖像分割。

3.A

解析：直方圖均衡化是一種圖像增強技術，可以改善圖像的對比度。

4.A

解析：邊緣表示圖像中前景和背景的邊界，是圖像處理中的一個重要概念。

5.B

解析：深度學習是一種機器學習方法，廣泛應用于計算機視覺領域的目標檢測、圖像分類等任務。

6.D

解析：輪廓檢測是一種圖像分割方法，用于找到圖像中的閉合曲線。

7.D

解析：線表示圖像中的直線，是圖像處理中的一個基本元素。

8.D

解析：哈夫曼編碼是一種數(shù)據(jù)壓縮技術，可以用于圖像的壓縮。

二、填空題

1.預處理、特征提取、圖像分割、圖像識別

解析：計算機視覺的基本步驟包括對圖像進行預處理，提取特征，進行圖像分割，最后進行圖像識別。

2.亮度變化

解析：邊緣檢測的目的是找到圖像中亮度變化明顯的像素，這些像素通常表示物體的邊界。

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）

解析：深度學習在計算機視覺中的應用包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）用于圖像分類，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）用于序列數(shù)據(jù)處理，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）用于生成新的圖像。

4.基于區(qū)域的分割、基于邊緣的分割、基于閾值的分割

解析：圖像分割的方法包括根據(jù)像素的相似性進行區(qū)域分割，根據(jù)像素的邊緣信息進行邊緣分割，以及根據(jù)像素的灰度值進行閾值分割。

5.直方圖均衡化、對比度增強、濾波

解析：圖像增強的方法包括直方圖均衡化改善圖像的對比度，對比度增強提高圖像的局部對比度，濾波去除圖像中的噪聲。

三、簡答題

1.計算機視覺的基本步驟包括：圖像預處理、特征提取、圖像分割、圖像識別。

解析：圖像預處理是為了去除噪聲和改善圖像質(zhì)量；特征提取是從圖像中提取有助于后續(xù)處理的有用信息；圖像分割是將圖像分割成若干個區(qū)域；圖像識別是確定圖像中的對象和場景。

2.邊緣檢測的原理是找到圖像中亮度變化明顯的像素，常用算法有Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等。

解析：邊緣檢測的目的是識別圖像中的邊緣，通過計算像素之間的亮度差異來實現(xiàn)。Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子都是常用的邊緣檢測算子，它們通過計算圖像的梯度來檢測邊緣。

3.深度學習在計算機視覺中的應用主要包括目標檢測、圖像分類、圖像分割、人臉識別等。

解析：深度學習通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡來學習圖像特征，可以應用于多種計算機視覺任務，如目標檢測（識別圖像中的物體并定位其位置）、圖像分類（將圖像分類到預定義的類別中）、圖像分割（將圖像分割成不同的區(qū)域）和人臉識別（識別圖像中的人臉）。

4.圖像分割的方法包括基于區(qū)域的分割、基于邊緣的分割、基于閾值的分割等。

解析：圖像分割是將圖像劃分為不同的區(qū)域，以便于后續(xù)處理?；趨^(qū)域的分割是根據(jù)像素的相似性進行分割，基于邊緣的分割是根據(jù)像素的邊緣信息進行分割，基于閾值的分割是根據(jù)像素的灰度值進行分割。

四、論述題

1.計算機視覺在工業(yè)領域的應用主要包括：產(chǎn)品質(zhì)量檢測、缺陷檢測、生產(chǎn)線自動化、機器人視覺等。

解析：計算機視覺在工業(yè)領域可以用于自動檢測產(chǎn)品的質(zhì)量，識別和定位缺陷，實現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化控制，以及提供機器人視覺系統(tǒng)以