计算机视觉期末考试题及答案

计算机视觉期末考试题及答案
一、选择题
1. 下列哪个是计算机视觉的基本任务？
A. 物体识别
B. 图像去噪
C. 特征提取
D. 图像压缩
答案：A
2. 图像分割的目标是什么？
A. 将图像分成若干不重叠的区域
B. 提取图像中的边缘和角点
C. 对图像进行降噪处理
D. 对图像进行缩放和旋转
答案：A
3. 下列哪个不属于计算机视觉中的特征提取方法？
A. 边缘检测
B. 霍夫变换
C. SIFT
D. 形态学操作
答案：D
4. 目标识别中最常用的算法是？
A. 支持向量机（SVM）
B. 卷积神经网络（CNN）
C. 决策树
D. 随机森林
答案：B
5. 计算机视觉中的光照问题指的是什么？
A. 图像中的曝光问题
B. 图像中的阴影和反射问题
C. 图像中的亮度和对比度问题
D. 图像中的色彩平衡问题
答案：B
二、填空题
1. 图像的分辨率是指图像中的像素数量（）图像的单位面积。

答案：除以
2. 特征匹配算法中常用的匹配度量指标是（）。

答案：距离
3. 边缘检测算法中，经典的Sobel算子是基于（）的。

答案：梯度
4. 目标检测中的非极大值抑制是用来（）。

答案：过滤掉重复的检测结果
5. 目标跟踪中最常用的方法是（）。

答案：卡尔曼滤波
三、简答题
1. 请简要解释计算机视觉中的图像金字塔是什么，并说明其应用场景。

答案：图像金字塔是一种多尺度表示的方法，通过对原始图像进行多次模糊和下采样，得到一系列分辨率不同的图像。

它的应用场景包括图像缩放、图像融合、目标检测等。

图像金字塔可以在不同尺度下对图像进行处理，以适应不同场景的需求。

2. 请简要介绍计算机视觉中的物体识别技术，并指出其挑战和解决方案。

答案：物体识别是指在图像或视频中自动识别出特定物体的技术。

其挑战包括光照变化、视角变化、遮挡等因素的影响。

解决方案包括
利用深度学习方法进行特征提取和分类，使用数据增强技术增加训练
数据，以及采用多模态融合的方法提高识别准确率。

3. 请简要解释计算机视觉中的图像分割技术，并说明常用的分割方法。

答案：图像分割是将图像划分为若干不重叠的区域的技术。

常用
的分割方法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割
和基于深度学习的分割。

基于阈值的分割通过设定一个或多个阈值来
将图像分割为前景和背景。

基于边缘的分割通过检测图像中的边缘来
实现分割。

基于区域的分割将图像分割为具有类似属性的区域。

基于
深度学习的分割利用卷积神经网络等深度学习模型进行像素级别的分割。

四、论述题
请根据实际情况选择一种计算机视觉任务并进行论述，包括任务的
背景介绍、解决该任务的方法和技术、已取得的成果和未来的发展方向。

【示例】目标检测
目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，其背景是随着深度学习
的发展，目标检测在图像处理、自动驾驶、安防监控等领域有着广泛
的应用。

目标检测的目标是在图像或视频中准确地定位和识别目标物体。

解决目标检测问题的方法和技术主要包括基于深度学习的方法和传统的基于特征提取的方法。

基于深度学习的方法使用卷积神经网络（CNN）等模型提取图像特征，并通过分类器判断物体类别和边界框的位置。

传统的方法则依赖于手工设计的特征提取算法，如图像金字塔、滑动窗口等。

目标检测在计算机视觉领域取得了许多重要的成果，如RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO和SSD等算法。

这些算法在准确度和速度上都有了显著的提升，可以满足实际应用的需求。

未来，目标检测仍然面临一些挑战。

如如何解决物体尺度变化、旋转和遮挡等问题，如何进一步提升检测速度和准确度等。

因此，未来的发展方向包括改进目标检测算法的鲁棒性和效率，提出更加有效的特征处理和匹配方法，并结合更多的感知信息，如语义信息和上下文信息，提高目标检测的性能。

五、总结
计算机视觉作为一门交叉学科，涉及到图像处理、模式识别、机器学习等领域。

通过对计算机视觉的了解和学习，我们可以更好地理解和应用该领域的相关技术。

本文回顾了计算机视觉的基本任务、常见方法和技术，并通过选择题、填空题、简答题和论述题形式，对计算机视觉的相关知识进行了
检验和论述。

希望本文能对读者加深对计算机视觉的认识和理解，同时为进一步研究和应用计算机视觉提供参考和启示。