2025年圖像處理與計算機視覺專業(yè)研究生入學考試試卷及答案一、選擇題（每題2分，共12分）

1.以下哪項不是圖像處理的基本步驟？

A.采集圖像

B.圖像增強

C.圖像壓縮

D.圖像識別

答案：D

2.以下哪項不是圖像增強的常用方法？

A.直方圖均衡化

B.空間濾波

C.頻域濾波

D.拉普拉斯變換

答案：D

3.以下哪項不是圖像分割的常用方法？

A.區(qū)域生長

B.邊界檢測

C.閾值分割

D.機器學習

答案：D

4.以下哪項不是計算機視覺的基本任務(wù)？

A.圖像識別

B.目標跟蹤

C.機器翻譯

D.情感分析

答案：C

5.以下哪項不是深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)

C.機器翻譯

D.情感分析

答案：C

6.以下哪項不是圖像處理與計算機視覺的常用工具？

A.OpenCV

B.TensorFlow

C.MATLAB

D.C++標準庫

答案：D

二、填空題（每題2分，共12分）

1.圖像處理的基本步驟包括：______、______、______、______。

答案：采集圖像、預(yù)處理、圖像增強、圖像分割

2.圖像增強的常用方法有：______、______、______。

答案：直方圖均衡化、空間濾波、頻域濾波

3.圖像分割的常用方法有：______、______、______。

答案：區(qū)域生長、邊界檢測、閾值分割

4.計算機視覺的基本任務(wù)有：______、______、______。

答案：圖像識別、目標跟蹤、場景重建

5.深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用有：______、______、______。

答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標檢測

6.圖像處理與計算機視覺的常用工具有：______、______、______。

答案：OpenCV、TensorFlow、MATLAB

三、簡答題（每題4分，共16分）

1.簡述圖像處理的基本步驟。

答案：圖像處理的基本步驟包括：采集圖像、預(yù)處理、圖像增強、圖像分割。

2.簡述圖像增強的常用方法。

答案：圖像增強的常用方法有：直方圖均衡化、空間濾波、頻域濾波。

3.簡述圖像分割的常用方法。

答案：圖像分割的常用方法有：區(qū)域生長、邊界檢測、閾值分割。

4.簡述計算機視覺的基本任務(wù)。

答案：計算機視覺的基本任務(wù)有：圖像識別、目標跟蹤、場景重建。

5.簡述深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用。

答案：深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用有：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標檢測。

6.簡述圖像處理與計算機視覺的常用工具。

答案：圖像處理與計算機視覺的常用工具有：OpenCV、TensorFlow、MATLAB。

四、論述題（每題6分，共12分）

1.論述圖像處理在計算機視覺中的應(yīng)用。

答案：圖像處理在計算機視覺中的應(yīng)用非常廣泛，主要包括：圖像預(yù)處理、圖像增強、圖像分割、特征提取、目標檢測等。圖像處理是計算機視覺的基礎(chǔ)，為后續(xù)的計算機視覺任務(wù)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

2.論述深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用。

答案：深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：目標檢測、圖像分類、目標跟蹤、場景重建等。深度學習通過學習大量的數(shù)據(jù)，可以自動提取圖像特征，從而提高計算機視覺任務(wù)的準確性和魯棒性。

五、案例分析題（每題8分，共16分）

1.案例一：某公司需要開發(fā)一款智能監(jiān)控系統(tǒng)，要求實現(xiàn)人臉識別、車輛識別、行為分析等功能。請根據(jù)所學知識，分析該系統(tǒng)在圖像處理與計算機視覺方面的關(guān)鍵技術(shù)。

答案：該系統(tǒng)在圖像處理與計算機視覺方面的關(guān)鍵技術(shù)包括：人臉識別、車輛識別、行為分析。人臉識別需要使用圖像分割、特征提取、分類等技術(shù)；車輛識別需要使用目標檢測、特征提取、分類等技術(shù)；行為分析需要使用目標跟蹤、行為識別等技術(shù)。

2.案例二：某公司需要開發(fā)一款智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)，要求實現(xiàn)病變區(qū)域檢測、疾病分類等功能。請根據(jù)所學知識，分析該系統(tǒng)在圖像處理與計算機視覺方面的關(guān)鍵技術(shù)。

答案：該系統(tǒng)在圖像處理與計算機視覺方面的關(guān)鍵技術(shù)包括：病變區(qū)域檢測、疾病分類。病變區(qū)域檢測需要使用圖像分割、特征提取、分類等技術(shù)；疾病分類需要使用特征提取、分類等技術(shù)。

六、綜合題（每題10分，共20分）

1.綜合題一：請根據(jù)所學知識，分析圖像處理與計算機視覺在智慧城市建設(shè)中的應(yīng)用。

答案：圖像處理與計算機視覺在智慧城市建設(shè)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：交通管理、公共安全、環(huán)境監(jiān)測、城市規(guī)劃等。交通管理方面，可以實現(xiàn)對車輛、行人、交通信號等的實時監(jiān)控；公共安全方面，可以實現(xiàn)對犯罪行為的監(jiān)控、預(yù)警；環(huán)境監(jiān)測方面，可以實現(xiàn)對空氣質(zhì)量、水質(zhì)、噪聲等的監(jiān)測；城市規(guī)劃方面，可以實現(xiàn)對城市空間布局、土地利用等的分析。

2.綜合題二：請根據(jù)所學知識，分析深度學習在圖像處理與計算機視覺領(lǐng)域的優(yōu)勢。

答案：深度學習在圖像處理與計算機視覺領(lǐng)域的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面：自動特征提取、魯棒性強、泛化能力強。深度學習通過學習大量的數(shù)據(jù)，可以自動提取圖像特征，避免了傳統(tǒng)方法中人工設(shè)計特征的繁瑣過程；深度學習具有較強的魯棒性，能夠適應(yīng)各種復雜環(huán)境；深度學習具有較好的泛化能力，可以應(yīng)用于不同的圖像處理與計算機視覺任務(wù)。

本次試卷答案如下：

一、選擇題

1.D

解析：圖像處理的基本步驟包括采集圖像、預(yù)處理、圖像增強、圖像分割，而圖像識別屬于更高級的計算機視覺任務(wù)。

2.D

解析：圖像增強的常用方法包括直方圖均衡化、空間濾波、頻域濾波，而拉普拉斯變換是信號處理中的一種數(shù)學工具。

3.D

解析：圖像分割的常用方法包括區(qū)域生長、邊界檢測、閾值分割，而機器學習是一種更廣泛的數(shù)據(jù)分析方法。

4.C

解析：計算機視覺的基本任務(wù)包括圖像識別、目標跟蹤、場景重建，而機器翻譯屬于自然語言處理領(lǐng)域。

5.C

解析：深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標檢測，而機器翻譯屬于自然語言處理領(lǐng)域。

6.D

解析：圖像處理與計算機視覺的常用工具包括OpenCV、TensorFlow、MATLAB，而C++標準庫是編程語言的一部分。

二、填空題

1.采集圖像、預(yù)處理、圖像增強、圖像分割

解析：這是圖像處理的基本步驟，按照順序進行。

2.直方圖均衡化、空間濾波、頻域濾波

解析：這些是圖像增強中常用的技術(shù)，用于改善圖像質(zhì)量。

3.區(qū)域生長、邊界檢測、閾值分割

解析：這些是圖像分割中常用的方法，用于將圖像劃分為不同的區(qū)域。

4.圖像識別、目標跟蹤、場景重建

解析：這些是計算機視覺的基本任務(wù)，涉及從圖像中提取信息。

5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標檢測

解析：這些是深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用，用于解決特定的視覺問題。

6.OpenCV、TensorFlow、MATLAB

解析：這些是圖像處理與計算機視覺中常用的工具，提供了豐富的功能庫。

三、簡答題

1.采集圖像、預(yù)處理、圖像增強、圖像分割

解析：圖像處理的基本步驟包括從環(huán)境中采集圖像，對圖像進行預(yù)處理以去除噪聲，增強圖像以改善其質(zhì)量，以及分割圖像以提取感興趣的區(qū)域。

2.直方圖均衡化、空間濾波、頻域濾波

解析：圖像增強的常用方法包括調(diào)整圖像的直方圖以改善對比度（直方圖均衡化），使用空間濾波器去除噪聲，以及通過頻域濾波來去除特定類型的噪聲。

3.區(qū)域生長、邊界檢測、閾值分割

解析：圖像分割的常用方法包括基于區(qū)域的分割（區(qū)域生長），基于邊緣的分割（邊界檢測），以及基于閾值的分割，這些方法都旨在將圖像劃分為不同的部分。

4.圖像識別、目標跟蹤、場景重建

解析：計算機視覺的基本任務(wù)包括識別圖像中的對象（圖像識別），跟蹤這些對象在視頻序列中的運動（目標跟蹤），以及重建場景的三維結(jié)構(gòu)（場景重建）。

5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標檢測

解析：深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用包括使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取和分類，使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成新的圖像，以及使用目標檢測算法定位圖像中的對象。

6.OpenCV、TensorFlow、MATLAB

解析：這些工具提供了豐富的庫和函數(shù)，用于圖像處理、機器學習和深度學習，是計算機視覺領(lǐng)域的常用工具。

四、論述題

1.交通管理、公共安全、環(huán)境監(jiān)測、城市規(guī)劃

解析：圖像處理與計算機視覺在智慧城市建設(shè)中的應(yīng)用包括通過監(jiān)控攝像頭進行交通流量分析、犯罪監(jiān)控、環(huán)境數(shù)據(jù)采集和城市規(guī)劃優(yōu)化。

2.自動特征提取、魯棒性強、泛化能力強

解析：深度學習在圖像處理與計算機視覺領(lǐng)域的優(yōu)勢在于它能夠自動從大量數(shù)據(jù)中提取特征，對噪聲和不完美的數(shù)據(jù)具有魯棒性，并且能夠泛化到未見過的數(shù)據(jù)上。

五、案例分析題

1.人臉識別、車輛識別、行為分析

解析：智能監(jiān)控系統(tǒng)需要人臉識別來識別人員，車輛識別來跟蹤車輛，以及行為分析來檢測異常行為。

2.病變區(qū)域檢測、疾病分類

解析：智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要檢測圖像中的病變區(qū)