计算机视觉基础试题及答案

计算机视觉基础试题及答案姓名：____________________

一、单项选择题（每题1分，共20分）

1.计算机视觉中，图像的二维空间表示方式是：

A.空间坐标

B.颜色模型

C.纹理特征

D.线段

参考答案：B

2.以下哪种方法不属于特征提取？

A.SIFT

B.HOG

C.K-means聚类

D.梯度上升法

参考答案：C

3.在计算机视觉中，用于表示图像的数学模型是：

A.颜色模型

B.空间坐标

C.亮度函数

D.纹理特征

参考答案：A

4.以下哪种方法不属于图像分割技术？

A.水平集方法

B.区域生长法

C.滑动窗口法

D.区域合并法

参考答案：C

5.在图像处理中，以下哪种操作可以去除图像中的噪声？

A.归一化

B.线性滤波

C.颜色变换

D.空间变换

参考答案：B

6.在计算机视觉中，以下哪种方法不属于图像分类？

A.决策树

B.支持向量机

C.K-means聚类

D.主成分分析

参考答案：C

7.以下哪种方法不属于图像重建技术？

A.逆卷积

B.叠加法

C.频域滤波

D.傅里叶变换

参考答案：D

8.在计算机视觉中，以下哪种方法不属于图像匹配？

A.最近邻法

B.检测与描述

C.纹理相似度

D.特征点匹配

参考答案：B

9.在图像处理中，以下哪种方法不属于图像增强？

A.对比度增强

B.亮度增强

C.降噪

D.旋转

参考答案：D

10.在计算机视觉中，以下哪种方法不属于图像描述？

A.SIFT

B.HOG

C.区域生长

D.纹理描述

参考答案：C

二、多项选择题（每题3分，共15分）

11.以下哪些属于计算机视觉的应用领域？

A.医学影像分析

B.智能交通系统

C.机器人导航

D.网络安全

参考答案：ABC

12.以下哪些属于图像处理的基本操作？

A.灰度化

B.旋转

C.缩放

D.颜色变换

参考答案：ABCD

13.以下哪些属于图像分割的技术？

A.区域生长法

B.水平集方法

C.滑动窗口法

D.区域合并法

参考答案：ABD

14.以下哪些属于图像增强的方法？

A.对比度增强

B.亮度增强

C.降噪

D.旋转

参考答案：ABC

15.以下哪些属于图像描述的技术？

A.SIFT

B.HOG

C.区域生长

D.纹理描述

参考答案：ABD

三、判断题（每题2分，共10分）

16.计算机视觉是指让计算机具有人的视觉能力。（）

参考答案：√

17.图像处理和计算机视觉是同一概念。（）

参考答案：×

18.在图像分割中，区域生长法只适用于前景和背景对比度明显的图像。（）

参考答案：√

19.图像增强可以提高图像的清晰度和可识别度。（）

参考答案：√

20.计算机视觉在现实生活中的应用非常广泛。（）

参考答案：√

四、简答题（每题10分，共25分）

21.简述图像处理的步骤。

答案：图像处理通常包括以下步骤：图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取、图像分类和图像重建。

22.什么是特征点？列举几种常见的特征点检测算法。

答案：特征点是图像中具有独特形状和大小的小区域，它们在图像中是稳定且易于检测的。常见的特征点检测算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）和ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）。

23.什么是图像分割？简述区域生长法的原理。

答案：图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域，每个区域具有相似的特性。区域生长法是一种基于区域连接的分割方法，其原理是从一个种子点开始，逐步将邻近的像素点加入到当前区域中，直到满足终止条件。

24.简述图像增强的主要目的和常用方法。

答案：图像增强的主要目的是改善图像的质量，提高图像的可视性和可理解性。常用方法包括对比度增强、亮度增强、锐化、降噪、几何变换等。

25.什么是图像描述？简述其在计算机视觉中的应用。

答案：图像描述是指将图像中的信息以某种形式表示出来，以便于后续的处理和分析。在计算机视觉中，图像描述用于特征提取、图像匹配、图像分类等任务。常见的图像描述方法包括颜色描述、纹理描述、形状描述和空间关系描述。

五、论述题

题目：论述计算机视觉在智能交通系统中的应用及其重要性。

答案：计算机视觉技术在智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）中的应用越来越广泛，其重要性体现在以下几个方面：

1.车辆检测与跟踪：计算机视觉可以用于实时检测和跟踪道路上的车辆，这对于交通监控、流量分析、事故预防和应急响应等至关重要。通过识别车辆的类型、颜色、大小和运动状态，可以有效地管理交通流量，提高道路使用效率。

2.道路标识识别：计算机视觉可以识别道路上的各种标识，如交通信号灯、路标、车道线等。这对于自动驾驶系统来说是至关重要的，因为它需要准确解读道路信息来指导车辆的行驶。

3.行人检测与避让：在自动驾驶车辆中，行人的安全是首要考虑的问题。计算机视觉可以用于检测行人的位置和运动状态，从而确保车辆能够在接近行人时减速或停车，避免碰撞。

4.交通违规检测：通过分析视频图像，计算机视觉可以检测到交通违规行为，如超速、闯红灯、违章停车等，这对于维护交通秩序和提高道路安全性具有重要意义。

5.环境理解：计算机视觉不仅限于检测静态和动态物体，还可以用于理解复杂交通环境。例如，通过识别不同天气条件下的道路状况，系统可以调整车辆的行驶策略。

6.增强驾驶体验：在高级驾驶辅助系统（ADAS）中，计算机视觉可以提供增强现实（AR）功能，如道路信息投影到前风挡玻璃上，为驾驶员提供额外的驾驶信息。

7.交通事故分析：计算机视觉可以帮助调查和分析交通事故，通过重建事故发生前后的场景，有助于确定事故原因和责任归属。

试卷答案如下：

一、单项选择题（每题1分，共20分）

1.B.颜色模型

解析思路：图像的二维空间表示通常是通过颜色模型来实现的，如RGB、HSV等。

2.C.K-means聚类

解析思路：K-means聚类是一种无监督学习算法，用于聚类分析，不属于特征提取技术。

3.A.空间坐标

解析思路：图像的二维空间表示是通过空间坐标来定位像素点的。

4.C.滑动窗口法

解析思路：滑动窗口法是一种图像分割技术，而其他选项都是图像处理的基本操作。

5.B.线性滤波

解析思路：线性滤波是一种常用的图像去噪方法，通过卷积操作平滑图像。

6.C.K-means聚类

解析思路：K-means聚类是一种聚类算法，不属于图像分类技术。

7.D.傅里叶变换

解析思路：傅里叶变换是一种数学变换，用于图像处理中的频域分析，不属于图像重建技术。

8.B.检测与描述

解析思路：检测与描述是图像匹配中的两个步骤，不属于图像匹配技术。

9.D.旋转

解析思路：旋转是图像变换的一种，不属于图像增强方法。

10.C.区域生长

解析思路：区域生长是一种图像分割技术，不属于图像描述技术。

二、多项选择题（每题3分，共15分）

11.ABC

解析思路：医学影像分析、智能交通系统和机器人导航都是计算机视觉的应用领域。

12.ABCD

解析思路：灰度化、旋转、缩放和颜色变换都是图像处理的基本操作。

13.ABD

解析思路：区域生长法、水平集方法和区域合并法都是图像分割的技术。

14.ABC

解析思路：对比度增强、亮度增强和降噪都是图像增强的方法。

15.ABD

解析思路：SIFT、HOG和纹理描述都是图像描述的技术。

三、判断题（每题2分，共10分）

16.√