计算机视觉图像处理技术应用试题及答案

综合试卷第=PAGE1*2-11页（共=NUMPAGES1*22页） 综合试卷第=PAGE1*22页（共=NUMPAGES1*22页）PAGE①姓名所在地区姓名所在地区身份证号密封线1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和所在地区名称。2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写您的答案。3.不要在试卷上乱涂乱画，不要在标封区内填写无关内容。一、选择题1.下列哪个不是计算机视觉图像处理的基本任务？

a)图像分割

b)图像识别

c)图像编码

d)图像增强

2.在图像处理中，哪种算法常用于噪声去除？

a)中值滤波

b)高斯滤波

c)拉普拉斯算子

d)高斯混合模型

3.下列哪个不属于计算机视觉图像处理的预处理步骤？

a)噪声去除

b)灰度化

c)轮廓提取

d)颜色校正

4.在计算机视觉中，哪个术语表示图像中的对象边界？

a)边缘

b)区域

c)点

d)路径

5.在图像识别中，哪种技术常用于特征提取？

a)卷积神经网络

b)主成分分析

c)线性判别分析

d)支持向量机

6.下列哪个不属于图像增强技术？

a)直方图均衡化

b)颜色变换

c)伽马校正

d)压缩

7.在图像处理中，哪种算法常用于图像复原？

a)反卷积

b)图像金字塔

c)频域滤波

d)图像去噪

8.下列哪个不是计算机视觉中的目标检测任务？

a)目标定位

b)目标跟踪

c)目标分割

d)目标识别

答案及解题思路：

1.答案：c)图像编码

解题思路：图像分割、图像识别和图像增强是计算机视觉图像处理的基本任务，而图像编码是将图像数据压缩成更小的数据集的过程，不属于基本任务。

2.答案：a)中值滤波

解题思路：中值滤波是一种有效的噪声去除方法，它通过计算局部邻域内的中值来去除噪声。

3.答案：c)轮廓提取

解题思路：噪声去除、灰度化和颜色校正都是计算机视觉图像处理的预处理步骤，而轮廓提取是后续处理步骤，用于检测图像中的对象边界。

4.答案：a)边缘

解题思路：在计算机视觉中，边缘是指图像中对象边界的变化点。

5.答案：a)卷积神经网络

解题思路：卷积神经网络（CNN）是一种常用于图像识别的特征提取技术，它能够自动学习图像特征。

6.答案：d)压缩

解题思路：直方图均衡化、颜色变换和伽马校正都是图像增强技术，而压缩是图像处理中的数据压缩过程。

7.答案：a)反卷积

解题思路：反卷积是一种常用于图像复原的算法，它通过逆卷积操作来恢复图像的清晰度。

8.答案：b)目标跟踪

解题思路：目标检测任务包括目标定位、目标分割和目标识别，而目标跟踪是指跟踪图像序列中对象的位置变化。二、填空题1.计算机视觉图像处理的主要步骤包括：图像获取、图像预处理、图像分割和图像特征提取。

2.图像分割的方法包括：阈值分割、区域生长、边缘检测和基于图的方法。

3.卷积神经网络（CNN）由卷积层、池化层、全连接层和输出层等层组成。

4.伽马校正用于调整图像的对比度。

5.直方图均衡化是一种提高图像亮度和对比度的方法。

答案及解题思路：

答案：

1.图像获取、图像预处理、图像分割、图像特征提取

2.阈值分割、区域生长、边缘检测、基于图的方法

3.卷积层、池化层、全连接层、输出层

4.对比度

5.亮度和对比度

解题思路：

1.计算机视觉图像处理是一个复杂的过程，通常包括图像获取、预处理、分割和特征提取等步骤。图像获取是指获取原始图像数据，预处理是对图像进行必要的处理，如去噪、增强等，图像分割是将图像划分为不同的区域，特征提取则是从分割后的图像中提取出具有代表性的特征。

2.图像分割是计算机视觉中的一个重要步骤，常用的方法有阈值分割、区域生长、边缘检测和基于图的方法等。阈值分割是根据像素值将图像划分为前景和背景，区域生长是基于像素值的相似性将相邻像素归为一类，边缘检测则是找出图像中像素值变化的区域，基于图的方法则是将图像看作图，通过图论的方法进行分割。

3.卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，由卷积层、池化层、全连接层和输出层等层组成。卷积层用于提取图像特征，池化层用于降低特征的空间维度，全连接层用于对提取的特征进行分类，输出层则输出最终的预测结果。

4.伽马校正是一种调整图像对比度的方法，通过改变图像的伽马值来调整图像的亮度，从而改善图像的视觉效果。

5.直方图均衡化是一种图像增强方法，通过调整图像的直方图分布，使图像的亮度更加均匀，提高图像的亮度和对比度。三、判断题1.图像增强只用于提高图像的视觉效果。（×）

解题思路：图像增强不仅用于提高图像的视觉效果，还可以用于改善图像的某些特定属性，如对比度、亮度、清晰度等，使其更适合后续的图像处理和分析任务。

2.中值滤波比高斯滤波更能去除噪声。（√）

解题思路：中值滤波是一种非线性的数字滤波技术，它通过取滤波窗口内所有像素的中值来替换窗口中心的像素值，这种处理方式对于去除椒盐噪声和脉冲噪声特别有效。相比之下，高斯滤波是一种线性滤波，虽然也能去除噪声，但效果不如中值滤波。

3.卷积神经网络（CNN）在图像识别中应用广泛。（√）

解题思路：卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种专门用于图像识别和处理的前馈神经网络。由于其能够自动学习图像中的特征，CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域应用广泛，并在实际应用中取得了显著的成效。

4.图像分割是计算机视觉中的核心技术之一。（√）

解题思路：图像分割是将图像中的对象区域与背景区域分离的技术，是计算机视觉中的核心技术之一。它广泛应用于目标检测、图像描述、图像理解等领域，是计算机视觉研究的基础。

5.伽马校正可以用于图像去噪。（×）

解题思路：伽马校正是一种用于调整图像亮度和对比度的技术，它通过改变图像的伽马值来改善图像的视觉效果。但是伽马校正并不是专门用于图像去噪的技术，它不能直接去除图像中的噪声。图像去噪通常需要使用专门的滤波算法，如中值滤波、高斯滤波等。四、简答题1.简述计算机视觉图像处理的基本步骤。

图像采集：获取待处理的图像数据。

图像预处理：对图像进行灰度化、滤波、去噪等操作。

图像增强：调整图像对比度、亮度等，使图像更易于分析。

特征提取：从图像中提取有助于后续分析的特征。

目标识别：根据提取的特征对图像中的目标进行识别。

结果评估：对识别结果进行评估，以判断识别的准确性。

2.举例说明图像分割的方法。

区域生长：基于相似性原则，将图像中相似的区域合并成较大的区域。

边缘检测：通过检测图像中的边缘来分割图像。

水平集方法：使用水平集方法将图像分割成多个区域。

聚类算法：利用聚类算法将图像分割成多个区域。

3.简述卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用。

边缘检测：CNN可以自动提取图像中的边缘信息。

目标检测：通过CNN可以识别图像中的目标并定位其位置。

图像分类：CNN可以自动对图像进行分类，如动物、植物等。

图像重构：CNN可以用于图像的重构和修复。

4.简述伽马校正的作用。

改善图像对比度：伽马校正可以调整图像的亮度，使图像更清晰。

增强图像细节：通过伽马校正，可以增强图像中的细节，使其更易于观察。

提高图像质量：伽马校正可以改善图像质量，使其更接近真实场景。

5.简述直方图均衡化的作用。

增强图像对比度：直方图均衡化可以增强图像的对比度，使其更易于观察。

提高图像质量：通过直方图均衡化，可以改善图像质量，使其更接近真实场景。

平衡图像亮度：直方图均衡化可以使图像的亮度分布更加均匀。

答案及解题思路：

1.解题思路：计算机视觉图像处理的基本步骤是图像采集、预处理、增强、特征提取、目标识别和结果评估。这些步骤依次进行，以保证图像处理的有效性和准确性。

2.解题思路：图像分割的方法包括区域生长、边缘检测、水平集方法和聚类算法。这些方法各有特点，可以根据具体需求选择合适的方法。

3.解题思路：卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用包括边缘检测、目标检测、图像分类和图像重构。CNN能够自动提取图像特征，并在图像识别任务中表现出优异的功能。

4.解题思路：伽马校正的作用是改善图像对比度、增强图像细节和提高图像质量。通过调整图像亮度，可以使图像更清晰、更易于观察。

5.解题思路：直方图均衡化的作用是增强图像对比度、提高图像质量并平衡图像亮度。通过调整图像亮度分布，可以使图像更清晰、更易于观察。五、应用题1.使用一种图像处理方法对以下图像进行去噪。

（1）题目描述：请选择一种图像去噪方法，对提供的图像进行去噪处理，并展示处理前后的对比效果。

（2）题目要求：

选择合适的去噪算法（如中值滤波、均值滤波、高斯滤波等）；

对比处理前后的图像，分析去噪效果；

提供代码实现或算法描述。

2.使用一种图像分割方法对以下图像进行目标分割。

（1）题目描述：请选择一种图像分割方法，对提供的图像进行目标分割，并展示分割结果。

（2）题目要求：

选择合适的分割算法（如阈值分割、边缘检测、区域生长等）；

对比分割前后的图像，分析分割效果；

提供代码实现或算法描述。

3.使用卷积神经网络（CNN）对以下图像进行物体识别。

（1）题目描述：请使用卷积神经网络（CNN）对提供的图像进行物体识别，并展示识别结果。

（2）题目要求：

构建一个基于CNN的物体识别模型；

在提供的图像上运行模型，得到识别结果；

分析模型功能，如准确率、召回率等；

提供模型结构图和代码实现。

4.使用伽马校正对以下图像进行颜色校正。

（1）题目描述：请使用伽马校正对提供的图像进行颜色校正，并展示校正前后的对比效果。

（2）题目要求：

读取图像数据；

计算图像的伽马值；

应用伽马校正算法对图像进行颜色校正；

对比校正前后的图像，分析校正效果；

提供代码实现或算法描述。

5.使用直方图均衡化对以下图像进行对比度增强。

（1）题目描述：请使用直方图均衡化对提供的图像进行对比度增强，并展示增强前后的对比效果。

（2）题目要求：

读取图像数据；

应用直方图均衡化算法对图像进行对比度增强；

对比增强前后的图像，分析增强效果；

提供代码实现或算法描述。

答案及解题思路：

1.使用一种图像处理方法对以下图像进行去噪。

答案：选择中值滤波对图像进行去噪处理。

解题思路：将图像中每个像素的邻域内的像素值进行中值运算，以去除噪声。

2.使用一种图像分割方法对以下图像进行目标分割。

答案：选择阈值分割对图像进行目标分割。

解题思路：根据图像的灰度值，设置一个阈值，将图像分为前景和背景。

3.使用卷积神经网络（CNN）对以下图像进行物体识