2025年计算机视觉工程师考试题库（附答案和详细解析）（0817）.docxVIP

2025年计算机视觉工程师考试题库（附答案和详细解析）（0817）

计算机视觉工程师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

问题：以下哪种图像处理技术主要用于增强图像的对比度？A.滤波B.直方图均衡化C.边缘检测D.降采样答案：B解析：直方图均衡化通过重新分布像素强度分布来增强图像对比度。滤波主要用于平滑或锐化，边缘检测用于提取图像轮廓，降采样用于减小图像尺寸。

问题：在特征检测中，SIFT算法的主要优势是什么？A.对旋转不敏感B.计算效率最高C.检测速度最快D.对光照变化最鲁棒答案：A解析：SIFT算法通过尺度空间和旋转不变性实现特征检测，旋转不敏感是其核心优势。计算效率不如其他方法，但检测速度和光照鲁棒性居中。

问题：以下哪种网络结构适用于语义分割任务？A.CNNB.RNNC.LSTMD.Transformer答案：A解析：卷积神经网络（CNN）通过局部感知和参数共享擅长空间特征提取，是语义分割的主流选择。RNN、LSTM和Transformer主要处理序列数据。

问题：图像中的噪声类型不包括以下哪项？A.高斯噪声B.盐噪声C.椒噪声D.均值噪声答案：D解析：常见的图像噪声包括高斯噪声、盐噪声、椒噪声和泊松噪声。均值噪声不属于标准噪声分类。

问题：以下哪种度量用于评估目标检测模型的精确率？A.F1分数B.平均精度（AP）C.精确率-召回率曲线D.均方误差（MSE）答案：B解析：平均精度（AP）综合评估目标检测的精确率和召回率，是标准度量。F1分数是精确率和召回率的调和平均；精确率-召回率曲线是可视化工具；MSE用于回归任务。

问题：以下哪种技术用于去除图像中的运动模糊？A.插值B.均值滤波C.运动补偿D.归一化答案：C解析：运动补偿通过分析图像间的运动矢量来修复模糊。插值用于放大图像；均值滤波用于平滑噪声；归一化调整数据范围。

问题：人脸识别系统中，常用的特征提取方法不包括以下哪项？A.主成分分析（PCA）B.深度学习嵌入C.基于模板的方法D.线性判别分析（LDA）答案：C解析：现代人脸识别主要采用PCA、LDA和深度学习嵌入。基于模板的方法属于早期技术，现已较少使用。

问题：以下哪种损失函数适用于图像生成任务？A.Hinge损失B.MSE损失C.交叉熵损失D.生成对抗损失答案：D解析：生成对抗网络（GAN）使用生成对抗损失（Minimax博弈）。Hinge损失用于SVM；MSE用于回归；交叉熵用于分类。

问题：以下哪种传感器常用于3D重建？A.红外相机B.激光雷达C.普通摄像头D.GPS答案：B解析：激光雷达通过发射激光并测量反射时间实现3D点云生成。红外相机用于热成像；普通摄像头依赖三角测量；GPS用于定位。

问题：以下哪种算法不属于聚类算法？A.K-meansB.DBSCANC.决策树D.层次聚类答案：C解析：聚类算法包括K-means、DBSCAN和层次聚类。决策树属于分类算法，通过树形结构进行决策。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

问题：以下哪些技术可用于图像去模糊？A.Wiener滤波B.神经网络去模糊C.均值滤波D.基于深度学习的去噪答案：ABD解析：去模糊技术包括Wiener滤波（频域方法）、神经网络去模糊（端到端学习）和基于深度学习的去噪。均值滤波属于平滑技术，不适用于去模糊。

问题：以下哪些是目标检测的常见评价指标？A.IoU（交并比）B.F1分数C.精确率D.ROC曲线答案：ABC解析：目标检测常用IoU、F1分数和精确率评估。ROC曲线用于分类任务，不适用于检测。

问题：以下哪些属于深度学习在计算机视觉中的应用？A.图像分类B.目标检测C.语义分割D.自然语言处理答案：ABC解析：深度学习在计算机视觉中应用广泛，包括图像分类、目标检测和语义分割。自然语言处理属于NLP范畴。

问题：以下哪些因素会影响图像采集质量？A.光照条件B.相机分辨率C.镜头畸变D.图像压缩算法答案：ABCD解析：图像质量受光照、分辨率、镜头畸变和压缩算法共同影响。所有选项均有效。

问题：以下哪些是特征点检测算法？A.SIFTB.SURFC.ORBD.K-means答案：ABC解析：特征点检测算法包括SIFT、SURF和ORB。K-means是聚类算法。

问题：以下哪些技术可用于图像增强？A.对比度拉伸B.直方图均衡化C.锐化滤波D.中值滤波答案：ABC解析：图像增强技术包括对比度拉