計算機視覺基礎試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題1分，共20分）

1.計算機視覺中，圖像的二維空間表示方式是：

A.空間坐標

B.顏色模型

C.紋理特征

D.線段

參考答案：B

2.以下哪種方法不屬于特征提取？

A.SIFT

B.HOG

C.K-means聚類

D.梯度上升法

參考答案：C

3.在計算機視覺中，用于表示圖像的數(shù)學模型是：

A.顏色模型

B.空間坐標

C.亮度函數(shù)

D.紋理特征

參考答案：A

4.以下哪種方法不屬于圖像分割技術？

A.水平集方法

B.區(qū)域生長法

C.滑動窗口法

D.區(qū)域合并法

參考答案：C

5.在圖像處理中，以下哪種操作可以去除圖像中的噪聲？

A.歸一化

B.線性濾波

C.顏色變換

D.空間變換

參考答案：B

6.在計算機視覺中，以下哪種方法不屬于圖像分類？

A.決策樹

B.支持向量機

C.K-means聚類

D.主成分分析

參考答案：C

7.以下哪種方法不屬于圖像重建技術？

A.逆卷積

B.疊加法

C.頻域濾波

D.傅里葉變換

參考答案：D

8.在計算機視覺中，以下哪種方法不屬于圖像匹配？

A.最近鄰法

B.檢測與描述

C.紋理相似度

D.特征點匹配

參考答案：B

9.在圖像處理中，以下哪種方法不屬于圖像增強？

A.對比度增強

B.亮度增強

C.降噪

D.旋轉(zhuǎn)

參考答案：D

10.在計算機視覺中，以下哪種方法不屬于圖像描述？

A.SIFT

B.HOG

C.區(qū)域生長

D.紋理描述

參考答案：C

二、多項選擇題（每題3分，共15分）

11.以下哪些屬于計算機視覺的應用領域？

A.醫(yī)學影像分析

B.智能交通系統(tǒng)

C.機器人導航

D.網(wǎng)絡安全

參考答案：ABC

12.以下哪些屬于圖像處理的基本操作？

A.灰度化

B.旋轉(zhuǎn)

C.縮放

D.顏色變換

參考答案：ABCD

13.以下哪些屬于圖像分割的技術？

A.區(qū)域生長法

B.水平集方法

C.滑動窗口法

D.區(qū)域合并法

參考答案：ABD

14.以下哪些屬于圖像增強的方法？

A.對比度增強

B.亮度增強

C.降噪

D.旋轉(zhuǎn)

參考答案：ABC

15.以下哪些屬于圖像描述的技術？

A.SIFT

B.HOG

C.區(qū)域生長

D.紋理描述

參考答案：ABD

三、判斷題（每題2分，共10分）

16.計算機視覺是指讓計算機具有人的視覺能力。（）

參考答案：√

17.圖像處理和計算機視覺是同一概念。（）

參考答案：×

18.在圖像分割中，區(qū)域生長法只適用于前景和背景對比度明顯的圖像。（）

參考答案：√

19.圖像增強可以提高圖像的清晰度和可識別度。（）

參考答案：√

20.計算機視覺在現(xiàn)實生活中的應用非常廣泛。（）

參考答案：√

四、簡答題（每題10分，共25分）

21.簡述圖像處理的步驟。

答案：圖像處理通常包括以下步驟：圖像獲取、圖像預處理、圖像增強、圖像分割、特征提取、圖像分類和圖像重建。

22.什么是特征點？列舉幾種常見的特征點檢測算法。

答案：特征點是圖像中具有獨特形狀和大小的小區(qū)域，它們在圖像中是穩(wěn)定且易于檢測的。常見的特征點檢測算法包括SIFT（尺度不變特征變換）、SURF（加速穩(wěn)健特征）、HOG（方向梯度直方圖）和ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）。

23.什么是圖像分割？簡述區(qū)域生長法的原理。

答案：圖像分割是將圖像劃分為若干個互不重疊的區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特性。區(qū)域生長法是一種基于區(qū)域連接的分割方法，其原理是從一個種子點開始，逐步將鄰近的像素點加入到當前區(qū)域中，直到滿足終止條件。

24.簡述圖像增強的主要目的和常用方法。

答案：圖像增強的主要目的是改善圖像的質(zhì)量，提高圖像的可視性和可理解性。常用方法包括對比度增強、亮度增強、銳化、降噪、幾何變換等。

25.什么是圖像描述？簡述其在計算機視覺中的應用。

答案：圖像描述是指將圖像中的信息以某種形式表示出來，以便于后續(xù)的處理和分析。在計算機視覺中，圖像描述用于特征提取、圖像匹配、圖像分類等任務。常見的圖像描述方法包括顏色描述、紋理描述、形狀描述和空間關系描述。

五、論述題

題目：論述計算機視覺在智能交通系統(tǒng)中的應用及其重要性。

答案：計算機視覺技術在智能交通系統(tǒng)（IntelligentTransportationSystems，ITS）中的應用越來越廣泛，其重要性體現(xiàn)在以下幾個方面：

1.車輛檢測與跟蹤：計算機視覺可以用于實時檢測和跟蹤道路上的車輛，這對于交通監(jiān)控、流量分析、事故預防和應急響應等至關重要。通過識別車輛的類型、顏色、大小和運動狀態(tài)，可以有效地管理交通流量，提高道路使用效率。

2.道路標識識別：計算機視覺可以識別道路上的各種標識，如交通信號燈、路標、車道線等。這對于自動駕駛系統(tǒng)來說是至關重要的，因為它需要準確解讀道路信息來指導車輛的行駛。

3.行人檢測與避讓：在自動駕駛車輛中，行人的安全是首要考慮的問題。計算機視覺可以用于檢測行人的位置和運動狀態(tài)，從而確保車輛能夠在接近行人時減速或停車，避免碰撞。

4.交通違規(guī)檢測：通過分析視頻圖像，計算機視覺可以檢測到交通違規(guī)行為，如超速、闖紅燈、違章停車等，這對于維護交通秩序和提高道路安全性具有重要意義。

5.環(huán)境理解：計算機視覺不僅限于檢測靜態(tài)和動態(tài)物體，還可以用于理解復雜交通環(huán)境。例如，通過識別不同天氣條件下的道路狀況，系統(tǒng)可以調(diào)整車輛的行駛策略。

6.增強駕駛體驗：在高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）中，計算機視覺可以提供增強現(xiàn)實（AR）功能，如道路信息投影到前風擋玻璃上，為駕駛員提供額外的駕駛信息。

7.交通事故分析：計算機視覺可以幫助調(diào)查和分析交通事故，通過重建事故發(fā)生前后的場景，有助于確定事故原因和責任歸屬。

試卷答案如下：

一、單項選擇題（每題1分，共20分）

1.B.顏色模型

解析思路：圖像的二維空間表示通常是通過顏色模型來實現(xiàn)的，如RGB、HSV等。

2.C.K-means聚類

解析思路：K-means聚類是一種無監(jiān)督學習算法，用于聚類分析，不屬于特征提取技術。

3.A.空間坐標

解析思路：圖像的二維空間表示是通過空間坐標來定位像素點的。

4.C.滑動窗口法

解析思路：滑動窗口法是一種圖像分割技術，而其他選項都是圖像處理的基本操作。

5.B.線性濾波

解析思路：線性濾波是一種常用的圖像去噪方法，通過卷積操作平滑圖像。

6.C.K-means聚類

解析思路：K-means聚類是一種聚類算法，不屬于圖像分類技術。

7.D.傅里葉變換

解析思路：傅里葉變換是一種數(shù)學變換，用于圖像處理中的頻域分析，不屬于圖像重建技術。

8.B.檢測與描述

解析思路：檢測與描述是圖像匹配中的兩個步驟，不屬于圖像匹配技術。

9.D.旋轉(zhuǎn)

解析思路：旋轉(zhuǎn)是圖像變換的一種，不屬于圖像增強方法。

10.C.區(qū)域生長

解析思路：區(qū)域生長是一種圖像分割技術，不屬于圖像描述技術。

二、多項選擇題（每題3分，共15分）

11.ABC

解析思路：醫(yī)學影像分析、智能交通系統(tǒng)和機器人導航都是計算機視覺的應用領域。

12.ABCD

解析思路：灰度化、旋轉(zhuǎn)、縮放和顏色變換都是圖像處理的基本操作。

13.ABD

解析思路：區(qū)域生長法、水平集方法和區(qū)域合并法都是圖像分割的技術。

14.ABC

解析思路：對比度增強、亮度增強和降噪都是圖像增強的方法。

15.ABD

解析思路：SIFT、HOG和紋理描述都是圖像描述的技術。

三、判斷題（每題2分，共10分）

16.√