计算机视觉笔试选择题：题组2

题目（共9小题）

1.（单选）特征点匹配在计算机视觉中的主要作用是

A. 确定物体的三维形状

B. 将图像转换为高维特征空间

C. 识别和跟踪物体在不同图像中的位置变化

D. 改善图像质量

2.（单选）目标检测和目标跟踪很多模型都会用到RPN层，Anchor是RPN层的基础，而感受野(receptive field，RF)是Anchor的基础，一般来说感受野越大越好。以下增大感受野的方法中不正确的是

A. 使用金字塔池化技术

B. 更换激活函数

C. 增加卷积层的数量

D. 使用空洞卷积

3.（单选）在3D场景重建中，结合RGB图像和深度图像可以获得更多的信息。以下哪种方法最适合将3D点云与2D图像进行融合，实现点云和图像的对齐?

A. 使用2D图像的颜色信息作为点云的RGB颜色，然后通过ICP算法对齐点云和图像

B. 将2D图像转换为点云，然后使用点云配准算法与原始点云进行对齐

C. 将2D图像转换为灰度图像，并与点云的深度信息进行融合，然后通过最小化颜色和深度之间的差异来对齐

D. 利用2D图像的像素坐标与深度图像中的深度信息进行对齐

4.（单选）图像锐化通常使用哪种算子

A. 高斯模糊算子

B. Sobel算子

C. 中值滤波算子

D. Laplacian算子

5.（单选）在手眼标定中，如何计算相机和机械臂的相对位姿

A. 使用机械臂移动标定板，通过测量标定板在不同位置时相机的位姿，计算相机和机械臂的相对位姿

B. 使用视觉SLAM算法计算相机和机械臂的相对位姿

C. 使用激光测距仪测量相机和机械臂在空间中的距离和角度，计算相机和机械臂的相对位姿

D. 使用相机拍摄多组不同位置的标定板图像，通过求解相机内外参和标定板在机械臂坐标系下的位姿，计算相机和机械管的相对位姿

6.（单选）下列属于时序编码结构光的是

A. 散斑结构光 B. TOF C. 线激光 D. 光栅结构光

7.（单选）镜头在搭配相机使用时，建议镜头的分辨率要（ ）相机的分辨率

A. 低于 B. 无关 C. 等于 D. 高于

8.（单选）扩散模型（Diffusion Models）在生成图像时，通常采用的策略是

A. 逐步去噪 B. 迭代优化 C. 直接生成 D. 随机采样

9.（单选）以下能正确由深度图获取三维点云的方法有哪些

A. 点云重建法 B. 矩阵分解法 C. 立体匹配法 D. 体素网格法

解答

1.【答案】C

【解析】特征点匹配​​ 是指在两幅或多幅图像中识别并建立相同特征点（如角点、边缘等显著点）之间的对应关系。它的核心应用是通过这些对应点来估算相机运动、物体的位移、进行图像对齐（配准）或三维重建等。

• ​​选项A​​（确定物体的三维形状）是最终可能达到的效果之一，但需要通过多视图几何等后续计算，并非匹配的直接作用。

• ​​选项B​​（将图像转换为高维特征空间）描述的是特征提取的过程，而非匹配的目的。

• ​​选项D​​（改善图像质量）与图像增强技术（如去噪、超分辨率）相关，与特征点匹配无关。

因此，正确答案是 ​​C​​。

2.【答案】B

**【解析】**根据计算机视觉中关于感受野（receptive field）的知识，感受野的大小主要由网络结构因素决定，如卷积层的数量、卷积核大小、步长、池化操作以及空洞卷积等。激活函数主要用于引入非线性，改善模型的表达能力，但不会直接改变感受野的大小。

• ​​选项A：使用金字塔池化技术​​（如空间金字塔池化SPP）可以通过多尺度池化来聚合特征，从而有效增大感受野，这是正确的。

• ​​选项B：更换激活函数​​（如从ReLU切换到Leaky ReLU）可能影响模型的训练和梯度流动，但不会改变感受野的计算或大小，因此是不正确的。

• ​​选项C：增加卷积层的数量​​会加深网络，每增加一层都会扩大感受野，这是常见且正确的方法。

• ​​选项D：使用空洞卷积​​（dilated convolution）通过扩大卷积核的接收范围来增大感受野，而不增加参数数量，这也是正确的。

因此，本题中增大感受野的方法中不正确的是​​B. 更换激活函数​​。

3.【答案】D

【解析】

• A选项​​：使用ICP算法对齐点云和图像。ICP算法通常用于3D点云之间的配准，而不是直接用于点云与2D图像的对齐，因为图像是2D的，缺乏3D结构信息，因此这种方法不适合。

• ​​B选项​​：将2D图像转换为点云，然后进行点云配准。2D图像转换为点云需要深度信息，但如果已有深度图像，直接使用深度信息生成点云更高效；此外，点云配准算法（如ICP）适用于3D点云之间的对齐，而不是与图像的直接对齐，因此这种方法冗余且不直接。

• ​​C选项​​：将2D图像转换为灰度图像，并最小化颜色和深度差异。这种方法可能涉及优化，但灰度图像丢失了颜色信息，而且最小化差异更多用于优化而非初始对齐，不适合作为主要对齐方法。

• ​​D选项​​：利用2D图像的像素坐标与深度图像中的深度信息进行对齐。这是最直接和有效的方法，因为深度图像提供了每个像素的深度值，结合相机内参（如焦距和主点），可以将2D像素坐标转换为3D点云坐标，从而实现点云与图像的自然对齐。这在RGB-D相机（如Kinect）中常见，无需额外配准算法。

因此，最适合的方法是​​D选项​​。

4.【答案】D

【解析】

• A. 高斯模糊算子​​：用于图像平滑或模糊，与锐化相反。

• ​​B. Sobel算子​​：主要用于边缘检测，而不是直接用于锐化。

• ​​C. 中值滤波算子​​：用于去除噪声（如椒盐噪声），是一种平滑滤波。

• ​​D. Laplacian算子​​：直接用于图像锐化，通过增强图像的高频成分（如边缘）来实现锐化效果。

因此，图像锐化通常使用​​Laplacian算子​ ​，正确答案是​​D​​。

5.【答案】A

**【解析】**根据手眼标定的基本原理和常见实践，计算相机和机械臂的相对位姿通常采用标准方法：使用机械臂移动标定板，通过测量标定板在不同位置时相机的位姿，然后利用这些数据求解相机与机械臂之间的变换关系（即解决AX=XB问题）。这种方法可靠且广泛用于机器人视觉中。

选项分析：

• ​​A选项​​：正确描述了经典的手眼标定方法，其中机械臂的位姿已知，相机拍摄标定板图像，计算相对位姿。

• ​​B选项​​：视觉SLAM算法主要用于实时定位和地图构建，不是手眼标定的标准方法，且可能不精确。

• ​​C选项​​：激光测距仪直接测量距离和角度，但手眼标定通常基于视觉和运动学，而不是外部传感器，因此不常见。

• ​​D选项​​：虽然涉及相机和标定板，但未明确强调机械臂的运动，且求解相机内外参和标定板位姿需要机械臂的参与，因此不如A选项直接和准确。

因此，正确答案是​​A选项​​。

6.【答案】D

【解析】时序编码结构光​​是一种通过投影一系列随时间变化的光模式（如格雷码光栅或正弦光栅）来进行三维重建的技术。这些模式在时间上顺序投影，允许相机捕获多帧图像并解码每个像素的对应关系，从而计算深度信息。

• ​​A. 散斑结构光​​：这是一种空间编码结构光（如Microsoft Kinect所用），使用静态的随机散斑图案，不依赖于时间变化。

• ​​B. TOF​​：Time of Flight（飞行时间）是一种基于光脉冲飞行时间的深度传感技术，不属于结构光范畴。

• ​​C. 线激光​​：通常用于激光三角测量，是一种空间扫描方法，不涉及时序编码。

• ​​D. 光栅结构光​​：正是时序编码的典型代表，通过投影多帧光栅模式（如相位偏移光栅）来实现高精度深度测量。

因此，选择D选项。

7.【答案】D

**【解析】**根据光学和相机系统的专业知识，镜头在搭配相机使用时，其分辨率的选择至关重要。镜头的分辨率指的是镜头解析细节的能力，而相机的分辨率则取决于图像传感器的像素数量。如果镜头的分辨率低于相机的分辨率，镜头可能无法提供足够的细节来匹配传感器，导致图像模糊或细节丢失，从而成为系统性能的瓶颈。相反，如果镜头的分辨率高于相机的分辨率，镜头能够提供更多的细节，虽然传感器可能无法完全利用，但这通常不会有害，且能确保图像质量最大化。

因此，标准建议是镜头的分辨率应​​高于​ ​相机的分辨率，以避免任何限制整体成像质量的因素。选项中的"低于"和"无关"都不正确，"等于"虽可接受但并非最优推荐。​​正确答案是：D. 高于​

8.【答案】A

【解析】 根据扩散模型（Diffusion Models）的工作原理，在生成图像时，它通常采用​​逐步去噪​​的策略。具体来说，模型从随机噪声开始，通过多个步骤逐步去除噪声，最终生成高质量的图像。这与选项A一致。

其他选项分析：

• ​​B. 迭代优化​​：虽然扩散模型涉及迭代过程，但核心是去噪而非一般优化。

• ​​C. 直接生成​​：这适用于一些生成模型（如GANs），但扩散模型不是直接生成的。

• ​​D. 随机采样​​：扩散模型使用采样作为部分过程，但主体是逐步去噪。

因此，正确答案是​​A. 逐步去噪​​。

9.【答案】A

【解析】

• A. 点云重建法​​：这是正确的方法。点云重建法直接利用深度图中的每个像素值及其对应的相机内参（如焦距和光心坐标），通过反投影计算三维坐标，从而生成三维点云。这是常见且直接的方法，例如在RGB-D相机（如Kinect）中广泛应用。

• ​​B. 矩阵分解法​​：这不是从深度图获取三维点云的正确方法。矩阵分解法通常用于多视图几何或结构从运动（Structure from Motion）中，从多个图像中恢复三维结构，而不是直接从单张深度图生成点云。深度图本身已包含深度信息，不需要矩阵分解。

• ​​C. 立体匹配法​​：这不是从深度图获取三维点云的正确方法。立体匹配法是一种用于从立体图像对（如左右视图）计算深度图的技术，而不是从已有的深度图生成点云。一旦深度图获得，点云生成是通过反投影完成的，不需要立体匹配。

• ​​D. 体素网格法​​：这不是从深度图获取三维点云的正确方法。体素网格法是一种三维体积表示方法，常用于点云的后处理或三维重建，但不是直接从深度图生成点云的标准方法。深度图到点云的转换是直接的反投影，不需要体素化。

因此，只有​​A. 点云重建法​​能正确由深度图获取三维点云。