2026年计算机视觉工程师专业考试题库

2026年计算机视觉工程师专业考试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在计算机视觉中，以下哪种方法常用于目标检测任务的预处理阶段？A.图像增强B.图像分割C.特征提取D.目标跟踪2.以下哪种模型结构在语义分割任务中表现较好？A.CNN（卷积神经网络）B.RNN（循环神经网络）C.LSTM（长短期记忆网络）D.GAN（生成对抗网络）3.在人脸识别系统中，以下哪种技术常用于提高识别精度？A.光学字符识别（OCR）B.活体检测C.图像压缩D.图像去噪4.以下哪种算法常用于图像边缘检测？A.K-means聚类B.Canny边缘检测C.KNN分类D.PCA降维5.在自动驾驶系统中，以下哪种技术常用于车道线检测？A.光流法B.车道线检测算法C.语义分割D.目标跟踪6.以下哪种方法常用于图像超分辨率？A.图像增强B.图像超分辨率C.图像分割D.目标检测7.在视频分析中，以下哪种技术常用于行为识别？A.光流法B.特征提取C.目标跟踪D.语义分割8.以下哪种算法常用于图像去噪？A.中值滤波B.K-means聚类C.KNN分类D.PCA降维9.在机器人视觉中，以下哪种技术常用于SLAM（即时定位与地图构建）？A.光流法B.特征提取C.SLAMD.目标跟踪10.在医学影像处理中，以下哪种技术常用于病灶检测？A.图像增强B.图像分割C.特征提取D.目标检测二、多选题（每题3分，共10题）1.在图像处理中，以下哪些方法常用于图像增强？A.直方图均衡化B.中值滤波C.图像锐化D.图像去噪2.在目标检测任务中，以下哪些技术常用于提高检测精度？A.预先框定检测器（R-CNN）B.单阶段检测器（YOLO）C.特征提取D.非极大值抑制（NMS）3.在语义分割任务中，以下哪些方法常用于提高分割精度？A.U-NetB.DeepLabC.MaskR-CNND.图像增强4.在人脸识别系统中，以下哪些技术常用于提高识别精度？A.活体检测B.图像增强C.特征提取D.多模态融合5.在自动驾驶系统中，以下哪些技术常用于环境感知？A.激光雷达（LiDAR）B.摄像头C.毫米波雷达D.车道线检测算法6.在图像超分辨率任务中，以下哪些方法常用于提高分辨率？A.双三次插值B.深度学习超分辨率C.运动补偿D.图像增强7.在视频分析中，以下哪些技术常用于行为识别？A.光流法B.特征提取C.目标跟踪D.语义分割8.在机器人视觉中，以下哪些技术常用于SLAM？A.特征提取B.图像匹配C.位姿估计D.地图构建9.在医学影像处理中，以下哪些技术常用于病灶检测？A.图像分割B.特征提取C.目标检测D.图像增强10.在图像处理中，以下哪些方法常用于图像去噪？A.中值滤波B.卡尔曼滤波C.小波变换D.图像增强三、判断题（每题1分，共10题）1.卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现较差。2.图像增强只能提高图像的视觉效果，不能提高图像的分辨率。3.在人脸识别系统中，活体检测可以防止欺骗攻击。4.Canny边缘检测算法是一种非极值边缘检测算法。5.在自动驾驶系统中，车道线检测算法可以提高车辆的行驶安全性。6.图像超分辨率可以提高图像的细节和清晰度。7.在视频分析中，行为识别可以帮助识别视频中的动作。8.在机器人视觉中，SLAM可以帮助机器人定位和构建地图。9.在医学影像处理中，病灶检测可以帮助医生诊断疾病。10.图像去噪可以提高图像的质量，但不能完全消除噪声。四、简答题（每题5分，共5题）1.简述卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的作用。2.简述图像增强的常用方法及其作用。3.简述目标检测任务的常用方法及其优缺点。4.简述语义分割任务的常用方法及其优缺点。5.简述自动驾驶系统中环境感知的常用技术及其作用。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述图像增强在计算机视觉中的重要性及其常用方法。2.论述目标检测技术在自动驾驶系统中的应用及其发展趋势。答案与解析一、单选题1.A解析：图像增强常用于提高图像的视觉效果，使其更适合后续处理。其他选项虽然也是图像处理技术，但与目标检测的预处理关系不大。2.A解析：CNN在语义分割任务中表现较好，因为它可以有效地提取图像特征。其他选项虽然也是深度学习模型，但更适合其他任务。3.B解析：活体检测可以防止欺骗攻击，提高人脸识别系统的安全性。其他选项虽然也是人脸识别技术，但与提高识别精度关系不大。4.B解析：Canny边缘检测算法是一种非极值边缘检测算法，常用于图像边缘检测。其他选项虽然也是图像处理技术，但与边缘检测关系不大。5.B解析：车道线检测算法可以帮助自动驾驶系统识别车道线，提高车辆的行驶安全性。其他选项虽然也是自动驾驶技术，但与车道线检测关系不大。6.B解析：图像超分辨率可以提高图像的分辨率，使其更适合后续处理。其他选项虽然也是图像处理技术，但与超分辨率关系不大。7.C解析：目标跟踪可以帮助视频分析系统识别视频中的目标，并跟踪其运动轨迹。其他选项虽然也是视频分析技术，但与行为识别关系不大。8.A解析：中值滤波是一种常用的图像去噪方法，可以有效地消除图像中的噪声。其他选项虽然也是图像处理技术，但与去噪关系不大。9.C解析：SLAM可以帮助机器人定位和构建地图，使其能够在未知环境中导航。其他选项虽然也是机器人视觉技术，但与SLAM关系不大。10.B解析：图像分割可以帮助医学影像处理系统识别病灶区域，提高诊断精度。其他选项虽然也是医学影像处理技术，但与病灶检测关系不大。二、多选题1.A,C,D解析：直方图均衡化、图像锐化和图像去噪都是常用的图像增强方法。中值滤波是一种图像去噪方法，不属于图像增强。2.A,B,D解析：预先框定检测器（R-CNN）、单阶段检测器（YOLO）和非极大值抑制（NMS）都是常用的目标检测技术。特征提取是目标检测的基础，但不是提高检测精度的方法。3.A,B,C解析：U-Net、DeepLab和MaskR-CNN都是常用的语义分割方法。图像增强虽然可以提高分割精度，但不是语义分割方法。4.A,B,C解析：活体检测、图像增强和特征提取都是提高人脸识别精度的技术。多模态融合虽然可以提高识别精度，但不是专门用于人脸识别的技术。5.A,B,C,D解析：激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达和车道线检测算法都是常用的自动驾驶系统环境感知技术。6.B,D解析：深度学习超分辨率和图像增强都是常用的图像超分辨率方法。双三次插值和运动补偿虽然可以提高分辨率，但不是深度学习方法。7.A,B,C解析：光流法、特征提取和目标跟踪都是常用的视频分析技术。语义分割虽然也是视频分析技术，但与行为识别关系不大。8.A,B,C,D解析：特征提取、图像匹配、位姿估计和地图构建都是常用的SLAM技术。9.A,B,C解析：图像分割、特征提取和目标检测都是常用的医学影像处理技术。图像增强虽然可以提高图像质量，但不是病灶检测方法。10.A,C解析：中值滤波和小波变换都是常用的图像去噪方法。卡尔曼滤波和图像增强虽然也是图像处理技术，但与去噪关系不大。三、判断题1.错解析：卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现较好，是目前最常用的图像分类方法之一。2.错解析：图像增强可以提高图像的视觉效果，但也可以提高图像的分辨率。例如，超分辨率技术就是一种图像增强技术。3.对解析：活体检测可以防止欺骗攻击，提高人脸识别系统的安全性。4.对解析：Canny边缘检测算法是一种非极值边缘检测算法，可以有效地检测图像中的边缘。5.对解析：车道线检测算法可以帮助自动驾驶系统识别车道线，提高车辆的行驶安全性。6.对解析：图像超分辨率可以提高图像的细节和清晰度，使其更适合后续处理。7.对解析：行为识别可以帮助视频分析系统识别视频中的动作，提高视频分析系统的性能。8.对解析：SLAM可以帮助机器人定位和构建地图，使其能够在未知环境中导航。9.对解析：病灶检测可以帮助医生诊断疾病，提高诊断精度。10.对解析：图像去噪可以提高图像的质量，但不能完全消除噪声。四、简答题1.简述卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的作用。解析：卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的作用是提取图像特征，并将其用于分类。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，可以有效地提取图像中的局部特征和全局特征，并将其用于分类。CNN在图像分类任务中表现较好，是目前最常用的图像分类方法之一。2.简述图像增强的常用方法及其作用。解析：图像增强的常用方法包括直方图均衡化、图像锐化、图像去噪等。直方图均衡化可以提高图像的对比度，使其更适合后续处理。图像锐化可以提高图像的边缘清晰度，使其更适合后续处理。图像去噪可以消除图像中的噪声，提高图像的质量。3.简述目标检测任务的常用方法及其优缺点。解析：目标检测任务的常用方法包括预先框定检测器（R-CNN）、单阶段检测器（YOLO）等。R-CNN的优点是检测精度较高，缺点是速度较慢。YOLO的优点是速度较快，缺点是检测精度较低。4.简述语义分割任务的常用方法及其优缺点。解析：语义分割任务的常用方法包括U-Net、DeepLab等。U-Net的优点是分割精度较高，缺点是计算量较大。DeepLab的优点是计算量较小，缺点是分割精度较低。5.简述自动驾驶系统中环境感知的常用技术及其作用。解析：自动驾驶系统中环境感知的常用技术包括激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达和车道线检测算法等。激光雷达（LiDAR）可以提供高精度的距离信息，摄像头可以提供高分辨率的图像信息，毫米波雷达可以在恶劣天气条件下提供稳定的探测能力，车道线检测算法可以帮助自动驾驶系统识别车道线，提高车辆的行驶安全性。五、论述题1.论述图像增强在计算机视觉中的重要性及其常用方法。解析：图像增强在计算机视觉中的重要性主要体现在以下几个方面：首先，图像增强可以提高图像的视觉效果，使其更适合人眼观察。其次，图像增强可以提高图像的质量，使其更适合后续处理。常用的图像增强方法包括直方图均衡化、图像锐化、图像去噪等。直方图均衡化可以提高图像的对比度，使其更适合后续处理。图像锐化可以提高图像的边缘清晰度，使其更适合后续处理。图像去噪可以消除图像中的噪声，提高图像的质量。2.论述目标检测技术在自动驾驶系统中的应用及其发展趋势。解析：目标检测技术在自动驾驶系统中的应用主要体现在以下几个方面：首先，目标检测可以帮助自动驾驶系统识别