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2025年超星尔雅学习通《计算机视觉与图像识别》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.计算机视觉的基本任务是（）

A.图像的采集

B.图像的处理

C.从图像中提取信息

D.图像的存储

答案：C

解析：计算机视觉的核心目标是让计算机能够像人一样通过视觉感知世界，理解图像和视频的内容，因此从图像中提取信息是计算机视觉的基本任务。图像的采集、处理和存储是实现这一目标的重要手段，但不是基本任务本身。

2.以下哪个不是图像分割的常用方法（）

A.阈值分割

B.区域分割

C.边缘分割

D.聚类分割

答案：D

解析：阈值分割、区域分割和边缘分割都是经典的图像分割方法，分别基于像素值、区域特征和边缘信息进行分割。聚类分割通常用于无监督学习领域，虽然可以应用于图像分割，但不是传统的图像分割方法分类。

3.在特征提取中，SIFT特征的主要优点是（）

A.计算速度快

B.对旋转不敏感

C.空间不变性好

D.内存占用小

答案：C

解析：SIFT（尺度不变特征变换）特征通过在多尺度空间中检测关键点并计算描述符，具有很强的尺度不变性和旋转不变性。虽然计算量较大，内存占用也相对较高，但其主要优点是空间不变性好，能够有效地应对图像的尺度变化和旋转。

4.深度学习在图像识别中的应用主要体现在（）

A.传统图像处理方法

B.手工设计特征

C.卷积神经网络

D.聚类分析

答案：C

解析：深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），在图像识别领域取得了突破性进展。CNN能够自动学习图像的层次化特征表示，无需手工设计特征，从而在各种图像识别任务中（如分类、检测、分割）都表现出强大的能力。传统图像处理方法和聚类分析不属于深度学习的范畴。

5.以下哪个不是常见的图像增强方法（）

A.直方图均衡化

B.中值滤波

C.锐化处理

D.主成分分析

答案：D

解析：直方图均衡化、中值滤波和锐化处理都是常见的图像增强方法，分别用于改善图像的对比度、去除噪声和增强图像边缘。主成分分析（PCA）是一种降维方法，虽然可以用于图像处理，但通常不归类为图像增强方法。

6.图像的分辨率通常用（）

A.像素数量表示

B.DPI表示

C.像素尺寸表示

D.以上都是

答案：D

解析：图像的分辨率可以有多种表示方式。像素数量（如1024x768）直接表示图像中像素的总数。DPI（每英寸点数）表示图像的打印质量或显示密度。像素尺寸（如640x480像素）也常用来描述分辨率。因此，以上都是表示图像分辨率的常用方式。

7.以下哪个是对图像进行几何变换的例子（）

A.图像滤波

B.图像编码

C.图像旋转

D.图像压缩

答案：C

解析：图像几何变换包括对图像进行平移、旋转、缩放、仿射变换等操作，以改变图像的几何结构。图像滤波是处理图像的像素值以去除噪声或增强特征。图像编码和图像压缩是表示和存储图像数据的技术。图像旋转是几何变换的一种具体形式。

8.在目标检测中，以下哪个是常用的评估指标（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.以上都是

答案：D

解析：在目标检测任务中，评估模型性能的常用指标包括准确率、精确率和召回率。准确率表示模型正确检测目标的比例。精确率表示被模型检测为正例的样本中实际为正例的比例。召回率表示所有实际为正例的样本中被模型正确检测出的比例。这三个指标共同用于全面评估目标检测模型的性能。

9.以下哪种颜色模型是面向设备的三维颜色空间（）

A.RGB

B.CMYK

C.HSV

D.CIEXYZ

答案：A

解析：RGB（红绿蓝）颜色模型是基于红、绿、蓝三个颜色通道混合来表示颜色的，是典型的面向设备的三维颜色空间，广泛应用于显示器、数码相机等设备中。CMYK是面向印刷的颜色模型。HSV（色调、饱和度、明度）和CIEXYZ是更通用的颜色模型，XYZ是CIE国际照明委员会定义的与设备无关的颜色空间。

10.修改图像识别中的“过拟合”现象是指（）

A.模型训练时间过长

B.模型对训练数据拟合得过于完美

C.模型计算速度过慢

D.模型内存占用过大

答案：B

解析：过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的新数据上表现较差的现象。这通常是因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和细节，而不是泛化的模式。因此，过拟合描述的是模型对训练数据拟合得过于完美，泛化能力不足。

11.在图像处理中，下列哪种方法主要用于减少图像噪声（）

A.图像增强

B.图像滤波

C.图像分割

D.图像压缩

答案：B

解析：图像滤波是通过使用滤波器（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等）对图像中的每个像素及其邻域进