计算机视觉与图像处理考核试卷

计算机视觉与图像处理考核试卷考生姓名：__________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.BMP

3.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.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.Keras

10.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.LBP

12.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.Softmax

15.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

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

（以下为试卷的其他部分，根据需要继续编写）

二、多选题（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.TIFF

3.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.GraphCut

5.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.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.BRIEF

11.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.Dropout

13.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.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

（注意：以上试题内容仅供参考，实际考试内容可能会有所不同。）

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间像素级对应关系的技术。

8.______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。（）

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.A

2.D

3.B

4.B

5.D

6.A

7.C

8.C

9.C

10.C

11.A

12.D

13.A

14.D

15.D

16.A

17.B

18.C

19.D

20.A

二、多选题

1.ABD

2.AD

3.AC

4.ABCD

5.D

6.ABCD

7.ABCD

8.AB

9.AB

10.ABC

11.ABCD

12.ABCD

13.D

14.ABCD

15.ABC

16.D

17.D

18.ABCD

19.ABCD

20.D

三、填空题

1.一

2.傅里叶

3.池化层

4.ImageNet

5.区域生长

6.正则化

7.光流

8.GAN

9.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.图像分割方法包括阈值分割、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