2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：人工智能在智能图像识别中的应用试题.docxVIP

2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：人工智能在智能图像识别中的应用试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、单项选择题（本大题共30小题，每小题2分，共60分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的，请将正确选项字母填在题后的括号内。

1.在RGB色彩空间中，红色分量用R表示，绿色分量用G表示，蓝色分量用B表示。将一个白色像素（R=G=B=255）转换为灰度像素时，使用公式Gray=0.299*R+0.587*G+0.114*B，主要原因是（）。

A.人眼对绿色光最为敏感

B.人眼对蓝色光最为敏感

C.人眼对红色光最为敏感

D.白光在物理上是由这三种颜色按此比例混合而成

2.在数字图像处理中，对图像进行平滑处理的主要目的是（）。

A.提高图像的分辨率

B.增强图像的边缘细节

C.消除图像中的噪声

D.改变图像的对比度

3.线性滤波器中，均值滤波器（3x3模板，各元素值为1/9）主要起到的作用是（）。

A.边缘增强

B.边缘检测

C.图像平滑

D.图像锐化

4.高斯滤波器在图像处理中常用于（）。

A.边缘检测

B.图像锐化

C.去除高斯噪声

D.增强图像纹理

5.Sobel算子用于图像处理中的（）。

A.图像平滑

B.特征提取

C.颜色空间转换

D.图像压缩

6.Prewitt算子与Sobel算子类似，主要用于（）。

A.图像边缘检测

B.图像边缘增强

C.图像边缘定位

D.图像边缘模糊

7.梯度算子（如Sobel、Prewitt）在边缘检测中的作用是（）。

A.计算图像像素强度变化率

B.将图像转换为灰度图像

C.将图像转换为二值图像

D.检测图像中的噪声点

8.Canny边缘检测算法通常包含哪些步骤？（）

A.高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制、双阈值、边缘跟踪

B.中值滤波、计算梯度、阈值处理、边缘连接

C.均值滤波、梯度计算、边缘标记、区域增长

D.高斯滤波、边缘锐化、阈值分割、边缘细化

9.在特征点检测中，SIFT算法的特点是（）。

A.对旋转和尺度变化具有很好的不变性，计算量中等

B.对旋转和尺度变化敏感，但计算速度快

C.仅对旋转具有不变性，计算量小

D.仅对尺度变化具有不变性，抗噪声能力强

10.SURF算法在特征点检测中，其核心思想是（）。

A.基于Hough变换检测图像中的直线

B.基于小波变换检测图像中的边缘

C.利用Hessian矩阵响应检测尺度不变特征点

D.利用主成分分析（PCA）提取图像特征

11.在特征描述子中，ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）算法的优点是（）。

A.计算量极小，对旋转和尺度变化具有较好的不变性

B.描述子维度高，匹配精度极高

C.仅对旋转具有不变性，抗遮挡能力强

D.基于特征点梯度方向直方图，计算量较大

12.形态学操作是建立在（）基础上的图像处理技术。

A.频率域分析

B.邻域运算

C.概率统计模型

D.深度学习

13.形态学腐蚀操作通常会使目标区域（）。

A.膨胀

B.缩小

C.保持不变

D.变圆

14.形态学膨胀操作通常会使目标区域（）。

A.膨胀

B.缩小

C.保持不变

D.变椭圆

15.使用形态学开操作（先腐蚀后膨胀）可以（）。

A.去除小对象

B.连接邻近的对象

C.拉伸对象

D.平滑对象边界

16.使用形态学闭操作（先膨胀后腐蚀）可以（）。

A.去除小对象

B.连接邻近的对象

C.拉伸对象

D.平滑对象边界

17.卷积神经网络（CNN）中，卷积层的主要作用是（）。

A.对输入数据进行池化操作

B.学习图像的局部特征

C.对特征图进行激活函数处理

D.对输出结果进行归一化

18.在CNN中，激活函数（如ReLU）的作用是（）。

A.进行数据归一化

B.引入非线性因素