2026年計(jì)算機(jī)視覺工程師專業(yè)考試題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于目標(biāo)檢測任務(wù)的預(yù)處理階段？A.圖像增強(qiáng)B.圖像分割C.特征提取D.目標(biāo)跟蹤2.以下哪種模型結(jié)構(gòu)在語義分割任務(wù)中表現(xiàn)較好？A.CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）B.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）C.LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）D.GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）3.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種技術(shù)常用于提高識別精度？A.光學(xué)字符識別（OCR）B.活體檢測C.圖像壓縮D.圖像去噪4.以下哪種算法常用于圖像邊緣檢測？A.K-means聚類B.Canny邊緣檢測C.KNN分類D.PCA降維5.在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，以下哪種技術(shù)常用于車道線檢測？A.光流法B.車道線檢測算法C.語義分割D.目標(biāo)跟蹤6.以下哪種方法常用于圖像超分辨率？A.圖像增強(qiáng)B.圖像超分辨率C.圖像分割D.目標(biāo)檢測7.在視頻分析中，以下哪種技術(shù)常用于行為識別？A.光流法B.特征提取C.目標(biāo)跟蹤D.語義分割8.以下哪種算法常用于圖像去噪？A.中值濾波B.K-means聚類C.KNN分類D.PCA降維9.在機(jī)器人視覺中，以下哪種技術(shù)常用于SLAM（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建）？A.光流法B.特征提取C.SLAMD.目標(biāo)跟蹤10.在醫(yī)學(xué)影像處理中，以下哪種技術(shù)常用于病灶檢測？A.圖像增強(qiáng)B.圖像分割C.特征提取D.目標(biāo)檢測二、多選題（每題3分，共10題）1.在圖像處理中，以下哪些方法常用于圖像增強(qiáng)？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.圖像銳化D.圖像去噪2.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，以下哪些技術(shù)常用于提高檢測精度？A.預(yù)先框定檢測器（R-CNN）B.單階段檢測器（YOLO）C.特征提取D.非極大值抑制（NMS）3.在語義分割任務(wù)中，以下哪些方法常用于提高分割精度？A.U-NetB.DeepLabC.MaskR-CNND.圖像增強(qiáng)4.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪些技術(shù)常用于提高識別精度？A.活體檢測B.圖像增強(qiáng)C.特征提取D.多模態(tài)融合5.在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，以下哪些技術(shù)常用于環(huán)境感知？A.激光雷達(dá)（LiDAR）B.攝像頭C.毫米波雷達(dá)D.車道線檢測算法6.在圖像超分辨率任務(wù)中，以下哪些方法常用于提高分辨率？A.雙三次插值B.深度學(xué)習(xí)超分辨率C.運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償D.圖像增強(qiáng)7.在視頻分析中，以下哪些技術(shù)常用于行為識別？A.光流法B.特征提取C.目標(biāo)跟蹤D.語義分割8.在機(jī)器人視覺中，以下哪些技術(shù)常用于SLAM？A.特征提取B.圖像匹配C.位姿估計(jì)D.地圖構(gòu)建9.在醫(yī)學(xué)影像處理中，以下哪些技術(shù)常用于病灶檢測？A.圖像分割B.特征提取C.目標(biāo)檢測D.圖像增強(qiáng)10.在圖像處理中，以下哪些方法常用于圖像去噪？A.中值濾波B.卡爾曼濾波C.小波變換D.圖像增強(qiáng)三、判斷題（每題1分，共10題）1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)較差。2.圖像增強(qiáng)只能提高圖像的視覺效果，不能提高圖像的分辨率。3.在人臉識別系統(tǒng)中，活體檢測可以防止欺騙攻擊。4.Canny邊緣檢測算法是一種非極值邊緣檢測算法。5.在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，車道線檢測算法可以提高車輛的行駛安全性。6.圖像超分辨率可以提高圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。7.在視頻分析中，行為識別可以幫助識別視頻中的動(dòng)作。8.在機(jī)器人視覺中，SLAM可以幫助機(jī)器人定位和構(gòu)建地圖。9.在醫(yī)學(xué)影像處理中，病灶檢測可以幫助醫(yī)生診斷疾病。10.圖像去噪可以提高圖像的質(zhì)量，但不能完全消除噪聲。四、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中的作用。2.簡述圖像增強(qiáng)的常用方法及其作用。3.簡述目標(biāo)檢測任務(wù)的常用方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。4.簡述語義分割任務(wù)的常用方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。5.簡述自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中環(huán)境感知的常用技術(shù)及其作用。五、論述題（每題10分，共2題）1.論述圖像增強(qiáng)在計(jì)算機(jī)視覺中的重要性及其常用方法。2.論述目標(biāo)檢測技術(shù)在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢。答案與解析一、單選題1.A解析：圖像增強(qiáng)常用于提高圖像的視覺效果，使其更適合后續(xù)處理。其他選項(xiàng)雖然也是圖像處理技術(shù)，但與目標(biāo)檢測的預(yù)處理關(guān)系不大。2.A解析：CNN在語義分割任務(wù)中表現(xiàn)較好，因?yàn)樗梢杂行У靥崛D像特征。其他選項(xiàng)雖然也是深度學(xué)習(xí)模型，但更適合其他任務(wù)。3.B解析：活體檢測可以防止欺騙攻擊，提高人臉識別系統(tǒng)的安全性。其他選項(xiàng)雖然也是人臉識別技術(shù)，但與提高識別精度關(guān)系不大。4.B解析：Canny邊緣檢測算法是一種非極值邊緣檢測算法，常用于圖像邊緣檢測。其他選項(xiàng)雖然也是圖像處理技術(shù)，但與邊緣檢測關(guān)系不大。5.B解析：車道線檢測算法可以幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)識別車道線，提高車輛的行駛安全性。其他選項(xiàng)雖然也是自動(dòng)駕駛技術(shù)，但與車道線檢測關(guān)系不大。6.B解析：圖像超分辨率可以提高圖像的分辨率，使其更適合后續(xù)處理。其他選項(xiàng)雖然也是圖像處理技術(shù)，但與超分辨率關(guān)系不大。7.C解析：目標(biāo)跟蹤可以幫助視頻分析系統(tǒng)識別視頻中的目標(biāo)，并跟蹤其運(yùn)動(dòng)軌跡。其他選項(xiàng)雖然也是視頻分析技術(shù)，但與行為識別關(guān)系不大。8.A解析：中值濾波是一種常用的圖像去噪方法，可以有效地消除圖像中的噪聲。其他選項(xiàng)雖然也是圖像處理技術(shù)，但與去噪關(guān)系不大。9.C解析：SLAM可以幫助機(jī)器人定位和構(gòu)建地圖，使其能夠在未知環(huán)境中導(dǎo)航。其他選項(xiàng)雖然也是機(jī)器人視覺技術(shù)，但與SLAM關(guān)系不大。10.B解析：圖像分割可以幫助醫(yī)學(xué)影像處理系統(tǒng)識別病灶區(qū)域，提高診斷精度。其他選項(xiàng)雖然也是醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)，但與病灶檢測關(guān)系不大。二、多選題1.A,C,D解析：直方圖均衡化、圖像銳化和圖像去噪都是常用的圖像增強(qiáng)方法。中值濾波是一種圖像去噪方法，不屬于圖像增強(qiáng)。2.A,B,D解析：預(yù)先框定檢測器（R-CNN）、單階段檢測器（YOLO）和非極大值抑制（NMS）都是常用的目標(biāo)檢測技術(shù)。特征提取是目標(biāo)檢測的基礎(chǔ)，但不是提高檢測精度的方法。3.A,B,C解析：U-Net、DeepLab和MaskR-CNN都是常用的語義分割方法。圖像增強(qiáng)雖然可以提高分割精度，但不是語義分割方法。4.A,B,C解析：活體檢測、圖像增強(qiáng)和特征提取都是提高人臉識別精度的技術(shù)。多模態(tài)融合雖然可以提高識別精度，但不是專門用于人臉識別的技術(shù)。5.A,B,C,D解析：激光雷達(dá)（LiDAR）、攝像頭、毫米波雷達(dá)和車道線檢測算法都是常用的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)環(huán)境感知技術(shù)。6.B,D解析：深度學(xué)習(xí)超分辨率和圖像增強(qiáng)都是常用的圖像超分辨率方法。雙三次插值和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償雖然可以提高分辨率，但不是深度學(xué)習(xí)方法。7.A,B,C解析：光流法、特征提取和目標(biāo)跟蹤都是常用的視頻分析技術(shù)。語義分割雖然也是視頻分析技術(shù)，但與行為識別關(guān)系不大。8.A,B,C,D解析：特征提取、圖像匹配、位姿估計(jì)和地圖構(gòu)建都是常用的SLAM技術(shù)。9.A,B,C解析：圖像分割、特征提取和目標(biāo)檢測都是常用的醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)。圖像增強(qiáng)雖然可以提高圖像質(zhì)量，但不是病灶檢測方法。10.A,C解析：中值濾波和小波變換都是常用的圖像去噪方法?？柭鼮V波和圖像增強(qiáng)雖然也是圖像處理技術(shù)，但與去噪關(guān)系不大。三、判斷題1.錯(cuò)解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)較好，是目前最常用的圖像分類方法之一。2.錯(cuò)解析：圖像增強(qiáng)可以提高圖像的視覺效果，但也可以提高圖像的分辨率。例如，超分辨率技術(shù)就是一種圖像增強(qiáng)技術(shù)。3.對解析：活體檢測可以防止欺騙攻擊，提高人臉識別系統(tǒng)的安全性。4.對解析：Canny邊緣檢測算法是一種非極值邊緣檢測算法，可以有效地檢測圖像中的邊緣。5.對解析：車道線檢測算法可以幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)識別車道線，提高車輛的行駛安全性。6.對解析：圖像超分辨率可以提高圖像的細(xì)節(jié)和清晰度，使其更適合后續(xù)處理。7.對解析：行為識別可以幫助視頻分析系統(tǒng)識別視頻中的動(dòng)作，提高視頻分析系統(tǒng)的性能。8.對解析：SLAM可以幫助機(jī)器人定位和構(gòu)建地圖，使其能夠在未知環(huán)境中導(dǎo)航。9.對解析：病灶檢測可以幫助醫(yī)生診斷疾病，提高診斷精度。10.對解析：圖像去噪可以提高圖像的質(zhì)量，但不能完全消除噪聲。四、簡答題1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中的作用。解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中的作用是提取圖像特征，并將其用于分類。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，可以有效地提取圖像中的局部特征和全局特征，并將其用于分類。CNN在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)較好，是目前最常用的圖像分類方法之一。2.簡述圖像增強(qiáng)的常用方法及其作用。解析：圖像增強(qiáng)的常用方法包括直方圖均衡化、圖像銳化、圖像去噪等。直方圖均衡化可以提高圖像的對比度，使其更適合后續(xù)處理。圖像銳化可以提高圖像的邊緣清晰度，使其更適合后續(xù)處理。圖像去噪可以消除圖像中的噪聲，提高圖像的質(zhì)量。3.簡述目標(biāo)檢測任務(wù)的常用方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。解析：目標(biāo)檢測任務(wù)的常用方法包括預(yù)先框定檢測器（R-CNN）、單階段檢測器（YOLO）等。R-CNN的優(yōu)點(diǎn)是檢測精度較高，缺點(diǎn)是速度較慢。YOLO的優(yōu)點(diǎn)是速度較快，缺點(diǎn)是檢測精度較低。4.簡述語義分割任務(wù)的常用方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。解析：語義分割任務(wù)的常用方法包括U-Net、DeepLab等。U-Net的優(yōu)點(diǎn)是分割精度較高，缺點(diǎn)是計(jì)算量較大。DeepLab的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量較小，缺點(diǎn)是分割精度較低。5.簡述自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中環(huán)境感知的常用技術(shù)及其作用。解析：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中環(huán)境感知的常用技術(shù)包括激光雷達(dá)（LiDAR）、攝像頭、毫米波雷達(dá)和車道線檢測算法等。激光雷達(dá)（LiDAR）可以提供高精度的距離信息，攝像頭可以提供高分辨率的圖像信息，毫米波雷達(dá)可以在惡劣天氣條件下提供穩(wěn)定的探測能力，車道線檢測算法可以幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)識別車道線，提高車輛的行駛安全性。五、論述題1.論述圖像增強(qiáng)在計(jì)算機(jī)視覺中的重要性及其常用方法。解析：圖像增強(qiáng)在計(jì)算機(jī)視覺中的重要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，圖像增強(qiáng)可以提高圖像的視覺效果，使其更適合人眼觀察。其次，圖像增強(qiáng)可以提高圖像的質(zhì)量，使其更適合后續(xù)處理。常用的圖像增強(qiáng)方法包括直方圖均衡化、圖像銳化、圖像去噪等。直方圖均衡化可以提高圖像的對比度，使其更適合后續(xù)處理。圖像銳化可以提高圖像的邊緣清晰度，使其更適合后續(xù)處理。圖像去噪可以消除圖像中的噪聲，提高圖像的質(zhì)量。2.論述目標(biāo)檢測技術(shù)在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢。解析：目標(biāo)檢測技術(shù)在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，目標(biāo)檢測可以幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)識別