AI 工程师《计算机视觉（CV 类）》2024-2025 学年第二学期期中试卷及答案.docVIP

AI工程师《计算机视觉（CV类）》2024-2025学年第二学期期中试卷及答案

一、单项选择题（本大题总共15小题，每题2分，共30分）

1.以下哪种算法常用于图像边缘检测？

A.卷积神经网络

B.霍夫变换

C.Canny算法

D.均值滤波

答案：C

解析：Canny算法是一种经典的图像边缘检测算法。卷积神经网络主要用于图像分类等任务；霍夫变换用于直线检测等；均值滤波是一种平滑滤波算法。

2.在计算机视觉中，RGB图像每个通道的取值范围是？

A.0-127

B.0-255

C.0-365

D.0-512

答案：B

解析：RGB图像中每个通道的像素值范围是0到255，用于表示颜色的强度。

3.以下哪个不是图像增强的方法？

A.直方图均衡化

B.高斯模糊

C.锐化

D.主成分分析

答案：D

解析：主成分分析是一种数据降维方法，不是图像增强方法。直方图均衡化、高斯模糊、锐化都可用于图像增强。

4.图像的分辨率指的是？

A.图像的大小

B.图像的颜色数量

C.图像中像素的数量

D.图像的长宽像素数

答案：D

解析：图像分辨率通常指图像的水平和垂直方向上的像素数量。

5.哪种神经网络结构常用于图像分类？

A.循环神经网络

B.CNN

C.深度信念网络

D.长短时记忆网络

答案：B

解析：卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。循环神经网络、深度信念网络、长短时记忆网络常用于处理序列数据。

6.以下关于图像滤波的说法正确的是？

A.均值滤波会使图像边缘更清晰

B.中值滤波对椒盐噪声效果好

C.高斯滤波会降低图像的对比度

D.双边滤波会使图像产生模糊

答案：B

解析：中值滤波对椒盐噪声有很好的去除效果。均值滤波会使图像变得模糊；高斯滤波在去噪的同时能较好地保留图像细节，不会过度降低对比度；双边滤波能在一定程度上保持图像边缘。

7.图像的灰度化是将彩色图像转换为？

A.只有一种颜色的图像

B.黑白图像

C.亮度图像

D.饱和度图像

答案：B

解析：图像灰度化是将彩色图像转换为只有黑白两种颜色的图像，通过一定算法将RGB值转换为灰度值。

8.在图像分割中，分水岭算法属于？

A.基于阈值的分割方法

B.基于区域的分割方法

C.基于边缘的分割方法

D.基于深度学习的分割方法

答案：B

解析：分水岭算法是基于区域的图像分割方法，通过模拟地形中的分水岭来分割图像区域。

9.以下哪种颜色空间在计算机视觉中常用于描述颜色的感知特性？

A.RGB

B.HSV

C.CMYK

D.YUV

答案：B

解析：HSV颜色空间更符合人类对颜色的感知特性，常用于计算机视觉中的颜色处理。

10.图像配准的目的是？

A.调整图像大小

B.增强图像对比度

C.使多幅图像对齐

D.改变图像颜色

答案：C

解析：图像配准是将多幅图像或同一图像的不同部分对齐，以便进行后续分析。

11.以下哪个不是常用的图像特征描述符？

A.SIFT

B.SURF

C.HOG

D.LDA

答案：D

解析：SIFT、SURF、HOG都是常用的图像特征描述符，LDA不是。

12.计算机视觉中，双目视觉系统利用了？

A.视差原理

B.颜色差异

C.纹理特征

D.形状信息

答案：A

解析：双目视觉系统利用左右相机图像的视差来计算物体的深度信息。

13.以下哪种图像格式支持透明度通道？

A.JPEG

B.PNG

C.BMP

D.GIF

答案：B

解析：PNG格式支持透明度通道，常用于需要保存透明背景的图像。

14.图像的形态学操作不包括以下哪种？

A.腐蚀

B.膨胀

C.开运算

D.滤波

答案：D

解析：腐蚀、膨胀、开运算等属于图像形态学操作，滤波不属于形态学操作。

15.在深度学习中，用于图像分类的损失函数通常是？

A.交叉熵损失函数

B.均方误差损失函数

C.Huber损失函数

D.绝对误差损失函数

答案：A

解析：交叉熵损失函数常用于图像分类等多分类任务中衡量预测结果与真实标签之间的差异。

二、多项选择题（本大题总共5题，每题4分，共20分）

1.以下哪些属于计算机视觉的应用领域？

A.人脸识别

B.自动驾驶

C.医学影像分析

D.视频编辑

答案：ABC

解析：人脸识别、自动驾驶、医学影像分析都是计算机视觉的重要应用领域。视频编辑涉及到多种技术，计算机视觉只是其中一部分。

2.图像预处理包括以下哪些步骤？

A.图像增强

B.图像滤波

C.图像分割

D.图像配准

答案：AB

解析：图像增强和图像滤波属于图像预处理步骤，图像分割和图像配准是后续的处理环节。

3.常用的深度学习框架有？

A.Tensor