2026下半年计算机视觉工程师（图像分割实战）案例.doc

2026下半年计算机视觉工程师（图像分割实战）案例

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共30分）

答题要求：以下各题均有四个选项，其中只有一个选项是正确的，请将正确选项的序号填在题后的括号内。(总共10题，每题3分)

w1. 在图像分割中，以下哪种算法常用于语义分割？（ ）
A. K-Means算法
B. 支持向量机算法
C. 全卷积网络（FCN）
D. 决策树算法

w2. 关于图像分割的评价指标，以下说法错误的是（ ）
A. 准确率衡量正确分类的像素比例
B. 召回率衡量被正确分割的目标像素比例
C. F1值是准确率和召回率的调和平均
D. 均方误差主要用于图像分割评价

w3. 以下哪个不是图像分割中常用的特征提取方法？（ ）
A. 颜色特征
B. 纹理特征
C. 形状特征
D. 时间序列特征

w4. 语义分割中，以下哪种操作可以扩大感受野？（ ）
A. 卷积层
B. 池化层
C. 反卷积层
D. 批归一化层

w5. 在图像分割中，数据增强的目的不包括（ ）
A. 增加数据量
B. 提高模型泛化能力
C. 减少模型训练时间
D. 防止模型过拟合

w6. 以下哪种图像分割算法适用于交互式分割？（ ）
A. GrabCut算法
B. 随机森林算法
C. 分水岭算法
D. 区域生长算法

w7. 对于深度神经网络在图像分割中的应用，以下说法正确的是（ ）
A. 网络层数越多，分割效果一定越好
B. 预训练模型可以直接用于任何图像分割任务
C. 不同的网络结构对分割性能有显著影响
D. 训练数据量对分割效果影响不大

w8. 图像分割中，将图像转换为灰度图像的主要目的是（ ）
A. 减少数据量
B. 便于提取颜色特征
C. 提高分割精度
D. 加快图像处理速度

w9. 以下哪种技术可以用于改进图像分割的边界准确性？（ ）
A. 超分辨率技术
B. 边缘检测技术
C. 图像滤波技术
D. 图像配准技术

w10. 在图像分割中，使用多尺度信息的主要作用是（ ）
A. 提高分割效率
B. 增强分割的鲁棒性
C. 减少计算量
D. 降低模型复杂度

第II卷（非选择题，共70分）

w11. 简答题（15分）

请简要阐述图像分割的定义，并说明其在计算机视觉中的重要性。

w12. 论述题（20分）

比较基于深度学习的语义分割算法和传统图像分割算法的优缺点，并举例说明各自的应用场景。

w13. 材料分析题（15分）

材料：在某图像分割项目中，使用了一种新的分割算法，对一系列医学图像进行分割。实验结果显示，该算法在分割某些复杂器官时，分割精度较高，但在处理图像噪声较大的区域时，分割效果不佳。

问题：请分析该算法的优势和不足，并提出可能的改进措施。

w14. 算法设计题（10分）

请设计一种简单的图像分割算法流程，用于将彩色图像分割为前景和背景两部分。

w15. 应用场景分析题（20分）

分析图像分割技术在自动驾驶、医学影像诊断、智能安防等领域的具体应用，并说明其带来的价值。

答案：
w1. C
w2. D
w3. D
w4. B
w5. C
w6. A
w7. C
w8. A
w9. B
w10. B