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机器视觉工程师招聘面试题与参考回答(某大型国企)2025年

单选题

1.以下哪种图像滤波方法属于非线性滤波？

A.均值滤波

B.高斯滤波

C.中值滤波

D.线性平滑滤波

参考回答：C。中值滤波是一种典型的非线性滤波方法，它是用邻域内像素的中值来代替该像素的值，能有效去除椒盐噪声等脉冲噪声。而均值滤波、高斯滤波和线性平滑滤波都属于线性滤波，它们是通过对邻域像素进行线性加权求和来实现滤波的。

2.在机器视觉中，以下哪种相机接口传输速度最快？

A.USB2.0

B.USB3.0

C.GigE

D.CameraLink

参考回答：D。CameraLink接口是专门为高速图像传输设计的，具有很高的传输带宽和速度，能够满足高速、大数据量的图像传输需求。USB2.0的传输速度相对较慢；USB3.0虽然比USB2.0快，但与CameraLink相比还是有差距；GigE主要用于网络化的相机连接，传输速度也不如CameraLink。

3.图像的灰度直方图可用于：

A.图像增强

B.图像分割

C.图像匹配

D.以上都对

参考回答：D。灰度直方图是图像灰度级的统计图表，它可以反映图像的灰度分布情况。在图像增强中，通过对直方图进行处理，如直方图均衡化，可以改善图像的对比度；在图像分割中，直方图可以帮助确定分割阈值；在图像匹配中，直方图的特征可以作为匹配的依据之一。

4.以下哪种特征描述子对光照变化具有较好的鲁棒性？

A.SIFT

B.SURF

C.ORB

D.以上都是

参考回答：D。SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）都对光照变化具有一定的鲁棒性。SIFT通过在不同尺度空间中寻找关键点并计算其特征描述符，能够在光照变化、尺度变化和旋转等情况下保持较好的匹配性能；SURF是SIFT的一种改进算法，在计算效率和鲁棒性上都有不错的表现；ORB结合了FAST特征点检测和BRIEF描述符，对光照变化也有较好的适应性。

5.在机器视觉系统中，镜头的景深与以下哪个因素无关？

A.光圈大小

B.焦距长短

C.拍摄距离

D.图像分辨率

参考回答：D。景深是指在镜头聚焦点前后一定范围内的物体能够清晰成像的距离范围。光圈大小、焦距长短和拍摄距离都会影响景深。光圈越小，景深越大；焦距越短，景深越大；拍摄距离越远，景深越大。而图像分辨率主要影响图像的清晰度和细节表现，与景深无关。

6.以下哪种图像分割算法基于区域生长的思想？

A.阈值分割

B.分水岭分割

C.区域生长法

D.边缘检测分割

参考回答：C。区域生长法是一种基于区域生长思想的图像分割算法，它从一个或多个种子点开始，将具有相似特征（如灰度值、颜色等）的相邻像素合并到同一个区域中，直到满足一定的停止条件。阈值分割是根据图像的灰度值或其他特征设置一个阈值，将图像分为不同的区域；分水岭分割是基于图像的拓扑结构，将图像看作是一个地形表面，通过模拟水流的流动来进行分割；边缘检测分割是通过检测图像中的边缘来确定物体的边界。

7.机器视觉中常用的颜色空间不包括：

A.RGB

B.HSV

C.CMYK

D.YUV

参考回答：C。RGB是最常用的颜色空间，它通过红、绿、蓝三个通道来表示颜色；HSV颜色空间将颜色分为色调（H）、饱和度（S）和亮度（V）三个分量，更符合人类对颜色的感知；YUV颜色空间常用于视频信号的传输和处理。而CMYK颜色空间主要用于印刷行业，通过青（C）、品红（M）、黄（Y）和黑（K）四种颜色的油墨混合来实现颜色的印刷，在机器视觉中较少使用。

8.以下哪种机器学习算法可用于图像分类任务？

A.支持向量机（SVM）

B.决策树

C.随机森林

D.以上都是

参考回答：D。支持向量机（SVM）、决策树和随机森林都可以用于图像分类任务。SVM通过寻找最优的分类超平面来实现分类；决策树是一种基于树结构的分类算法，通过对特征进行划分来构建决策树；随机森林是由多个决策树组成的集成学习算法，通过对多个决策树的结果进行综合来提高分类的准确性。

9.在图像配准中，以下哪种方法属于基于特征的配准方法？

A.互相关法

B.相位相关法

C.基于SIFT特征的配准

D.灰度匹配法

参考回答：C。基于特征的配准方法是通过提取图像中的特征点，并根据这些特征点之间的对应关系来实现图像的配准。SIFT特征具有尺度不变性和旋转不变性，能够在不同的图像中准确地提取特征点，因此基于SIFT特征的配准属于基于特征的配准方法。互相关法、相位相关法和灰度匹配法都属于基于灰度信息的配准方法，它们是通过比较图像的