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机器视觉与图像处理考试试题

一、选择题（每题2分，共20分）

1.机器视觉是研究如何使机器能够模拟人类视觉的一门学科。以下

哪个不属于机器视觉的应用领域？

A.人脸识别

B.图像分割

C.语音识别

D.目标检测

2.图像处理是用计算机对图像进行处理和分析的过程，以下哪个不

属于图像处理的基本操作？

A.图像增强

B.图像压缩

C.图像旋转

D.图像推导

3.在图像处理中，以下哪个是常用的图像增强方法？

A.直方图均衡化

B.模糊滤波

C.细节增强

D.图像重建

4.机器视觉中常用的特征提取方法包括：

A.高斯模糊

B.边缘检测

C.语义分割

D.小波变换

5.在目标检测中，常用的算法包括：

A.Haar特征与级联分类器

B.K均值聚类算法

C.Dijkstra最短路径算法

D.支持向量机

6.在数字图像处理中，以下哪个是常用的图像压缩算法？

A.JPEG

B.RSA

C.AES

D.FFT

7.以下哪个不属于计算机视觉中的经典问题？

A.图像分割

B.目标跟踪

C.目标识别

D.决策树

8.图像分割是图像处理中的一项重要任务，以下哪个不属于图像分

割的常用方法？

A.基于阈值的分割

B.基于边缘的分割

C.基于区域的分割

D.基于频域的分割

9.以下哪个不属于机器学习在图像处理中的应用？

A.图像分类

B.图像风格迁移

C.图像超分辨率

D.图像修复

10.在深度学习中，以下哪个是常用的卷积神经网络模型？

A.AlexNet

B.SVM

C.K-means

D.PCA

二、简答题（每题10分，共30分）

1.请简要介绍机器视觉的工作流程，并结合实际应用场景进行说明。

机器视觉的工作流程一般包括图像获取、预处理、特征提取与选择、

目标检测与识别、结果分析与应用等步骤。以人脸识别为例，首先需

要通过摄像头等设备获取人脸图像，然后对图像进行预处理，例如灰

度化、归一化、去噪等操作。接下来，利用特征提取方法提取人脸图

像的特征，如通过人脸关键点检测获取人脸轮廓、眼睛位置等信息。

然后，将提取到的特征与已知的人脸模型进行比对，进行目标检测与

识别，判断是否为已知人脸。最后，对识别结果进行分析与应用，例

如根据结果进行权限控制、人脸识别支付等操作。

2.请简要介绍图像处理的常见方法，并说明它们的应用场景。

图像处理的常见方法包括图像增强、图像压缩、图像恢复、图像分

割等。图像增强方法用于改善图像的质量和视觉效果，常用的方法有

直方图均衡化、滤波、锐化等，可以应用于医学图像的增强、图像的

美化等场景。图像压缩方法用于减小图像文件的存储空间，常用的有

JPEG、PNG等压缩算法，广泛应用于图像传输、存储等领域。图像恢

复方法用于修复受损或模糊的图像，例如通过图像去噪和图像修复算

法，可以恢复由于传感器噪声、运动模糊等原因引起的图像质量下降。

图像分割方法用于将图像划分为多个子区域，可以应用于目标检测、

图像分析等任务，例如在医学图像中分割出感兴趣的组织区域进行分

析和诊断。

3.简要介绍目标检测的常用算法，并分析它们的特点和适用场景。

目标检测是机器视觉中的重要任务之一，常用的算法包括Haar特

征与级联分类器、HOG+SVM、YOLO和FasterR-CNN等。Haar特征

与级联分类器算法基于Haar-like特征和AdaBoost算法，具有快速检测

速度和较高的检测准确率，适用于人脸检测等实时应用场景。

HOG+SVM算法通过提取图像的方向梯度直方图特征并使用支持向量

机进行分类，适用于行人检测、车辆检测等场景。YOLO（YouOnly

LookOnce）算法是一种实时目标检测算法，通过将目标检测问题转化

为回归问题，具有较高的检测速度和精度