1、图像处理与计算机视觉试题考生姓名: 答题日期: 得分: 判卷人一、单项选择题(本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的)1.计算机视觉的主要任务是( ) A.分析和理解图片 B.机器学习 C.数据挖掘 D.文本分析2.以下哪种图像格式不支持透明度?( ) A.PNG B.JPG C.GIF D.BMP3.图像处理中，以下哪个操作属于线性滤波?( ) A.中值滤波 B.高斯滤波 C.Sobel 算子 D.二值化4.以下哪种算法常用于边缘检测?( ) A.K-means聚类 B.Canny算子C.主成分分析(PCA) D.逻辑回归5.以下哪个不是OpenCV库的特点?( ) A.开源B.适用于多种编程语言 C.功能丰富D.仅支持 Windows 系统6、图像的直方图均衡化是为了( ) A.提高对比度 B.降低对比度 C.增强亮度 D.降低亮度7.在卷积神经网络中，以下哪个概念表示输出图像的高度和宽度?( ) A.池化 B.卷积 C.步长 D.滑动窗口8.以下哪种图像增强方法可以提高图像的局部对比度?( ) A.直方图均衡化 B.伽马校正 C.
2、拉普拉斯算子D.高斯滤波9.以下哪个不是深度学习框架?( ) A. TensorFlow B.PyTorch C.OpenCV D. Keras10.在图像分割中，以下哪个方法属于基于阈值的分割?( ) A.区域生长 B.水平集方法 C.阈值分割 D.图割11.以下哪种图像特征描述子用于提取局部特征?( ) A.SIFT B.HOG C.PCA D.LBP12.以下哪个不属于图像滤波的类别?( ) A.低通滤波器 B.高通滤波器 C.带阻滤波器 D.主成分分析13、在计算机视觉中，以下哪个任务属于图像分类?( ) A.目标检测 B.人脸识别 C.语义分割 D.光流14.以下哪个不是深度学习的常用激活函数?( ) A. ReLU B. Sigmoid C.Tanh D.Softmax15.以下哪个方法不属于图像去噪?( ) A.均值滤波 B.中值滤波 C.高斯滤波 D.索引表16.在卷积神经网络中，以下哪个概念表示输出通道数?( ) A滤波器数量 B.输入通道数 C.卷积核大小 D.步长17.以下哪种图像特征描述子适用于旋转不变性?( ) A.HOG B.SIFT C.LBP D.PCA
3、18.在计算机视觉中，以下哪个任务属于姿态估计?( ) A.人脸识别 B.目标跟踪 C.人体姿态估计 D、深度估计19.以下哪个不是图像配准的方法?( ) A.基于特征的配准 B.基于互信息的配准 C.基于模型的配准 D.基于遗传算法的配准20.在计算机视觉中，以下哪个任务属于场景识别?( ) A.图像分类 B.目标检测 C.语义分割 D.实例分割二、不定项选题(本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的)1.计算机视觉中常用的图像特征有哪些?( ) A.颜色特征 B.形状特征 C.文本特征 D.纹理特征2.以下哪些图像格式支持无损压缩?( ) A.PNG B.JPG C.BMP D.TIFF3.图像处理中，以下哪些方法可以用于图像锐化?( ) A.拉普拉斯算子 B.高斯滤波 C.Sobel算子 D.预加重滤波器4.以下哪些算法可以用于图像分割?( ) A.K-means聚类 B.阈值分割 C.水平集方法 D.Graph Cut5.以下哪些是深度学习在计算机视觉中的应用?( ) A.图像分类 B.目标检测 C.人脸识别D.以上都是6.
4、在卷积神经网络中，以下哪些参数会影响输出特征图的大小?( ) A.输入图像大小 B.卷积核大小 C.步长D.填充(padding)7.以下哪些方法可以用于图像去噪?( ) A.均值滤波 B.中值滤波 C.小波去噪 D.双边滤波8.以下哪些是常见的图像金字塔类型?( ) A.高斯金字塔 B.拉普拉斯金字塔 C.双边金字塔 D.Steerable 金字塔9.在计算机视觉中，以下哪些任务涉及到三维信息?( ) A.深度估计 B.三维重建 C.光流 D.姿态估计10.以下哪些特征描述子可以用于图像匹配?( ) A.SIFT B.SURF C.ORB D.BRIEF11.以下哪些方法可以用于图像增强?( ) A.直方图均衡化 B.伽马校正C.对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE) D.反锐化掩模12.以下哪些技术可以用于提高深度学习模型的泛化能力?( ) A.数据增强 B.正则化C.滑动平均模型 D.Dropout13.以下哪些是常用的卷积神经网络架构?( ) A. LeNet B.AlexNet C.VGGNet D.以上都是14.以下哪些方法可以用于图像超分辨率?( ) A.插值法B.
5、基于重建的方法C.基于示例的方法 D.深度学习方法15.以下哪些是图像风格转换中常用的损失函数?( ) A.内容损失 B.风格损失 C.总变分损失 D.对比损失16.以下哪些是计算机视觉中的数据集?( ) A. ImageNet B. MNIST C.CIFAR-10 D.以上都是17.以下哪些方法可以用于视频处理?( ) A.光流 B.运动估计 C.运动补偿 D.以上都是18.以下哪些技术可以用于提升人脸识别的准确性?( ) A.特征融合 B.深度学习 C.三维人脸建模 D.活体检测19.以下哪些是计算机视觉中的优化方法?( ) A.梯度下降 B.牛顿法 C.线性规划 D.遗传算法20.以下哪些任务属于计算机视觉中的多任务学习?( ) A.同时进行图像分类和目标检测 B.同时进行人脸识别和姿态估计 C.同时进行图像分割和深度估计 D.以上都是三、填空题(本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处)1.在计算机视觉中，图像的像素值通常表示为_维向量。2.图像处理中，频率域滤波器的设计通常基于_变换。3.在卷积神经网络中，_层主要用于减少特征图的维度。4.最大的开放
6、图像数据集是_。5.图像分割中的方法是基于区域生长的原理。6.为了解决深度学习中的过拟合问题，可以采用_技术。7.在计算机视觉中，_是一种用于估计两幅图像之问像素级对应关系的技术。 _是一种用于生成高质量图像的生成对抗网络(GAN)。9._是计算机视觉中的一个基本问题。涉及到从图像中提取出有意义的结构信息。10.在人脸识别中，是一种常用的特征提取方法。四、判断题(本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画，错误的画)1.图像的直方图反映了图像的灰度分布情况。( )2.在卷积神经网络中，卷积层和池化层可以交替出现多次。( )3.图像风格转换仅依赖于内容损失函数。( )4.常用的图像插值方法中，最邻近插值方法计算量最大。( )5.在多任务学习中，共享的特征表示可以提高模型在所有任务上的性能。( )6.3D重建仅依赖于单张图片.( )7.深度学习模型总是需要大量的标注数据进行训练。( )8.在计算机视觉中，目标跟踪和目标检测是相同的概念。( )9.基于深度学习的图像超分辨率方法可以恢复图像的细节信息。( )10.在图像分类任务中，数据增强是一种常用的提高模型泛化能力的方法。(
7、 )五、主观题(本题共4小题，每题10分，共40分)1.请简述计算机视觉中的图像分割方法，并比较它们的优缺点。2.描述卷积神经网络(CNN)的基本结构及其在图像分类任务中的应用。3.请解释什么是生成对抗网络(GAN)，并讨论它在计算机视觉领域的应用。4.针对图像风格转换任务，阐述如何利用深度学习技术实现，并介绍使用到的关键技术和损失函数。标准答案一、单项选择题1.A2.D3.B4.B5.D6.A7.C8.C9.C10.C11.A12.D13.A14.D15.D16.A17.B18.C19.D20.A二、多选题1.ABD2.AD3.AC4.ABCD5.D6.ABCD7.ABCD8.AB9.AB10.ABC11.ABCD12.ABCD13.D14.ABCD15.ABC16.D17.D18.ABCD19.ABCD20.D三、填空题1.一2.傅里叶3.池化层4.ImageNet5.区域生长6.正则化7.光流8.GAN9.目标检测10.特征提取四、判断题1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.五、主观题(参考)1.图像分割方法包括阀值分割、区域生长、边缘检测等。阈值分割简单快速，但对噪声敏感:区域生长适用于具有相似特征的区域，但可能受初始种子点影响:边缘检测可以定位边界，但对噪声和图像质量依赖较大。2.卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成，用于自动提取图像特征。在图像分类中，通过学习层次化的特征表示，CNN可以有效地识别图像内容。3.生成对抗网络由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成数据。在计算机视觉中，GAN可用于图像生成、风格转换、超分辨率等任务。4.图像风格转换通过深度学习模型学习内容图像和风格图像的特征，结合内容损失和风格损失函数，生成具有内容图像结构和风格图像纹理的新图像。关键技术包括卷积神经网络和梯度下降优化。
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