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2025年计算机视觉与图像处理试卷及答案
一、选择题（每题2分，共12分）
1.下列哪项不属于计算机视觉的基本任务？
A.图像分割
B.目标检测
C.视频处理
D.语音识别
答案：D
2.以下哪个不是常用的图像处理算法？
A.中值滤波
B.高斯滤波
C.线性插值
D.支持向量机
答案：D
3.下列哪种方法可以用于图像增强？
A.图像压缩
B.图像分割
C.图像去噪
D.图像旋转
答案：C
4.以下哪种方法可以实现图像的边缘检测？
A.梯度法
B.阈值法
C.卷积法
D.线性变换
答案：A
5.以下哪个不是深度学习在计算机视觉中的应用？
A.目标检测
B.图像分类
C.视频处理
D.文本识别
答案：D
6.以下哪个不是计算机视觉的发展趋势？
A.高度自动化
B.智能化
C.高速化
D.大数据化
答案：C
二、填空题（每题2分，共12分）
1.计算机视觉的基本任务包括：图像分割、目标检测、______、______、______。
答案：图像分类、图像识别、图像重建
2.图像处理算法主要包括：______、______、______、______。
答案：滤波算法、变换算法、几何变换、形态学算法
3.图像增强方法包括：______、______、______、______。
答案：对比度增强、亮度增强、锐度增强、色彩增强
4.边缘检测方法包括：______、______、______、______。
答案：梯度法、阈值法、卷积法、频域法
5.深度学习在计算机视觉中的应用包括：______、______、______、______。
答案：目标检测、图像分类、视频处理、人脸识别
6.计算机视觉的发展趋势包括：______、______、______、______。
答案：高度自动化、智能化、高速化、大数据化
三、判断题（每题2分，共12分）
1.图像分割是计算机视觉的基本任务之一。（）
答案：正确
2.图像处理算法中，卷积法主要用于图像去噪。（）
答案：错误
3.图像增强方法可以提高图像质量，但不改变图像内容。（）
答案：正确
4.边缘检测是计算机视觉的基本任务之一。（）
答案：正确
5.深度学习在计算机视觉中的应用可以大大提高识别准确率。（）
答案：正确
6.计算机视觉的发展趋势是向高度自动化、智能化、高速化、大数据化方向发展。（）
答案：正确
四、简答题（每题5分，共30分）
1.简述计算机视觉的基本任务。
答案：计算机视觉的基本任务包括：图像分割、目标检测、图像分类、图像识别、图像重建。
2.简述图像处理算法的主要类型。
答案：图像处理算法的主要类型包括：滤波算法、变换算法、几何变换、形态学算法。
3.简述图像增强方法。
答案：图像增强方法包括：对比度增强、亮度增强、锐度增强、色彩增强。
4.简述边缘检测方法。
答案：边缘检测方法包括：梯度法、阈值法、卷积法、频域法。
5.简述深度学习在计算机视觉中的应用。
答案：深度学习在计算机视觉中的应用包括：目标检测、图像分类、视频处理、人脸识别。
6.简述计算机视觉的发展趋势。
答案：计算机视觉的发展趋势包括：高度自动化、智能化、高速化、大数据化。
五、论述题（每题10分，共30分）
1.论述图像分割在计算机视觉中的应用。
答案：图像分割在计算机视觉中的应用非常广泛，如：目标检测、图像识别、图像重建等。通过对图像进行分割，可以将图像中的目标从背景中分离出来，从而提高后续处理的准确率。
2.论述深度学习在图像分类中的应用。
答案：深度学习在图像分类中具有显著优势。通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以对大量图像数据进行训练，从而实现高精度的图像分类。此外，深度学习还可以用于图像分类中的迁移学习，提高模型在少量数据上的泛化能力。
3.论述计算机视觉在智能监控系统中的应用。
答案：计算机视觉在智能监控系统中的应用主要体现在以下几个方面：目标检测、人脸识别、行为分析、异常检测等。通过计算机视觉技术，可以实现智能监控系统对实时视频流的分析和处理，提高监控系统的智能化水平。
六、综合题（每题15分，共45分）
1.论述图像去噪方法及其优缺点。
答案：图像去噪方法主要有以下几种：
（1）均值滤波：通过计算图像中每个像素点的邻域像素值的平均值来代替原像素值，以达到去噪的目的。优点是简单易行，缺点是会模糊图像细节。
（2）中值滤波：通过计算图像中每个像素点的邻域像素值的中值来代替原像素值，以达到去噪的目的。优点是能够有效去除椒盐噪声，缺点是去噪效果不如均值滤波。
（3）高斯滤波：通过计算图像中每个像素点的邻域像素值的高斯加权平均值来代替原像素值，以达到去噪的目的。优点是能够有效