西安思源学院《版式编排设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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《版式编排设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）
1、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组 X 光片中检测出病变区域，同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效？（ ）
A. 形态学操作
B. 图像分割与分类
C. 特征提取与选择
D. 以上方法综合运用

2、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中，实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置，以下关于视觉跟踪与定位方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作
B. 视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位
C. 同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能
D. 环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小

3、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气，以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解？（ ）
A. 基于深度学习的去雾方法
B. 基于物理模型的去雾方法
C. 基于图像增强的去雾方法
D. 基于滤波的去雾方法

4、在计算机视觉的图像分类任务中，假设要处理类别不均衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于处理类别不均衡的方法描述，正确的是：（ ）
A. 直接使用传统的分类算法，类别不均衡不会对结果产生明显影响
B. 过采样少数类别的样本可以增加其数量，但可能导致过拟合
C. 欠采样多数类别的样本能够平衡数据集，但会丢失部分有用信息
D. 类别不均衡问题无法通过数据处理方法解决，只能通过改进分类算法来应对

5、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素，哪一项是不准确的？（ ）
A. 模型对细胞边界的捕捉能力
B. 模型在小样本数据上的泛化能力
C. 模型的训练时间和计算资源需求
D. 模型的知名度和在学术圈的引用次数

6、在计算机视觉的遥感图像分析中，假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息，以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助？（ ）
A. 高光谱分析
B. 纹理分析
C. 形状分析
D. 以上都有可能

7、在计算机视觉的应用于工业检测中，需要检测产品表面的缺陷和瑕疵。假设我们要检测手机屏幕上的划痕和亮点，以下哪种方法能够实现快速、准确的缺陷检测，并且适应不同的产品批次和生产环境？（ ）
A. 基于机器视觉的传统检测方法，结合阈值和形态学操作
B. 基于深度学习的目标检测算法，针对缺陷进行训练
C. 基于纹理分析和模式识别的方法
D. 基于光学原理和物理模型的检测方法

8、在计算机视觉中，图像生成是创建新的图像内容。以下关于图像生成的说法，错误的是（ ）
A. 可以通过生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等模型进行图像生成
B. 图像生成可以用于艺术创作、数据增强和虚拟场景构建等任务
C. 生成的图像质量和真实性在不断提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之处
D. 图像生成可以完全根据用户的任意想象生成任何内容，不受任何限制

9、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一系列二维图像重建出物体的三维模型。以下关于相机参数校准的重要性，哪一项是不正确的？（ ）
A. 准确的相机参数有助于提高三维重建的精度
B. 相机参数校准可以减少重建过程中的误差累积
C. 即使相机参数不准确，也能通过后续处理得到精确的三维模型
D. 不同相机的参数差异会影响三维重建的结果

10、在一个基于计算机视觉的农业监测系统中，需要对农作物的生长状况进行评估，例如判断叶片的颜色、形状和病虫害情况。以下哪种图像分析方法可能对农作物监测较为有效？（ ）
A. 颜色空间转换 B. 形态学分析 C. 纹理分析 D. 以上都是

11、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别，以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助？（ ）
A. 基于光流的特征
B. 基于图像直方图的特征
C. 基于像素值的原始特征
D. 基于图像边缘的特征

12、在计算机视觉的无人驾驶领域，环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人，同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用？（ ）
A. 激光雷达感知
B. 摄像头视觉感知
C. 毫米波雷达感知
D. 以上技术融合感知

13、计算机视觉在文物保护和修复中的应用可以帮助记录和分析文物的状态。假设要对一件古老的雕塑进行数字化保存和修复建议。以下关于计算机视觉在文物保护中的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 可以通过三维扫描技术获取文物的精确形状和表面细节
B. 能够对文物的颜色和纹理进行分析，为修复提供参考
C. 计算机视觉可以完全替代人工的文物修复工作，保证修复的质量和效果
D. 可以建立文物的数字档案，方便后续的研究和展示

14、在计算机视觉的图像检索任务中，根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像，以下关于图像检索方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以基于图像的内容特征，如颜色、形状和纹理等，进行相似性度量和检索
B. 深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征，提高图像检索的准确性
C. 图像检索的结果只取决于图像的特征表示，与检索算法的效率无关
D. 可以结合用户的反馈和交互，不断优化图像检索的结果

15、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，提高低分辨率图像的清晰度。假设要将一张模糊的图像重建为清晰的高分辨率图像，以下关于图像超分辨率重建方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于插值的方法通过在像素之间插入新的值来增加图像的分辨率，但可能会导致图像模糊
B. 基于深度学习的方法能够学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，重建出更清晰的图像
C. 图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率，不受原始图像信息的限制
D. 为了获得更好的重建效果，可以结合多种超分辨率重建方法或使用先验知识

16、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设我们要分析一个视频中物体的运动速度和方向，以下哪种光流估计算法在复杂场景下能够提供更准确的结果？（ ）
A. Lucas-Kanade 算法
B. Horn-Schunck 算法
C. Farneback 算法
D. DeepFlow 算法

17、计算机视觉中的三维重建技术可以从多幅图像中恢复物体的三维形状。假设要对一个古老建筑进行三维重建。以下关于三维重建方法的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 可以通过立体视觉的方法，从不同角度拍摄的图像中计算深度信息
B. 基于结构光的方法能够快速获取物体表面的三维点云数据
C. 深度学习在三维重建中也有应用，能够学习从二维图像到三维形状的映射
D. 三维重建的结果总是非常精确，与真实物体的形状完全一致

18、在计算机视觉的图像配准任务中，需要将不同时间或视角拍摄的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行精确配准，图像中存在地形变化和云层遮挡。以下哪种图像配准方法在这种困难情况下能够取得较好的效果？（ ）
A. 基于特征的配准
B. 基于灰度的配准
C. 基于变换模型的配准
D. 基于深度学习的配准

19、在医学图像分析中，计算机视觉技术有助于疾病的诊断和治疗。假设医生需要对一组肺部 CT 图像进行分析，以检测是否存在肿瘤。以下关于医学图像分析中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 计算机视觉算法可以自动检测和定位肺部肿瘤，提高诊断的效率和准确性
B. 能够对图像进行增强和预处理，突出病变区域，便于医生观察和判断
C. 由于医学图像的复杂性和个体差异，计算机视觉的结果总是完全准确无误的
D. 可以通过大量标注的医学图像数据进行训练，学习正常和异常的图像特征

20、在计算机视觉的人脸识别任务中，假设要在一个大型数据库中快速准确地识别出特定人物的面部。数据库中的人脸图像可能存在表情、光照和姿态的变化。为了提高人脸识别的性能，以下哪种方法是常用且有效的？（ ）
A. 提取人脸的全局特征，如整体形状和轮廓
B. 仅关注人脸的局部特征，如眼睛和嘴巴
C. 使用多模态数据，结合人脸的纹理和深度信息
D. 随机选择人脸特征进行匹配

21、在计算机视觉的视觉跟踪与监控应用中，需要对特定目标进行持续的跟踪和监测。假设要对一个在大型商场中移动的可疑人员进行跟踪，同时要应对人群遮挡和环境变化。以下哪种视觉跟踪与监控技术在这种情况下能够提供更可靠的跟踪结果？（ ）
A. 多目标跟踪算法
B. 基于深度学习的单目标跟踪
C. 基于粒子滤波的跟踪
D. 基于特征匹配的跟踪

22、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像。这些图像可能在内容、风格和主题上存在差异。为了提高检索的效率和准确性，以下哪种方法通常被采用？（ ）
A. 基于全局特征的图像表示和相似性度量
B. 只对图像的标签进行文本匹配，忽略图像内容
C. 随机选择数据库中的图像作为检索结果
D. 不进行任何预处理，直接在原始图像上进行检索

23、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张不同视角拍摄的同一物体的图像进行对齐。以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于特征点的配准方法对图像的旋转、缩放和平移具有不变性，但特征点的提取容易出错
B. 基于灰度的配准方法计算简单，但对光照变化和噪声敏感
C. 深度学习中的自监督学习方法在图像配准中无法学习到有效的特征表示
D. 图像配准的精度只取决于配准算法的选择，与图像的质量和特征无关

24、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别
B. 深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示，提高重识别的准确率
C. 行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响
D. 可以通过构建大规模的行人数据集进行训练，提升模型的泛化能力

25、计算机视觉在农业领域的应用中，例如对农作物的生长监测。假设要通过图像分析评估农作物的健康状况，以下哪种特征可能对判断病虫害的存在较为敏感？（ ）
A. 农作物的颜色和纹理
B. 农作物的高度和形状
C. 农田的土壤湿度
D. 农田的地理位置

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）说明计算机视觉在海浪监测中的应用。

2、（本题5分）简述计算机视觉在电商中的商品推荐和图像搜索。

3、（本题5分）说明计算机视觉在海洋溢油监测中的作用。

4、（本题5分）解释计算机视觉中的图像配准的含义。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析某知名品牌的标志设计，探讨其图形、色彩、字体等元素的运用如何体现品牌形象和价值观。

2、（本题5分）以某品牌的线上广告投放为例，分析其在不同平台上的广告设计如何根据平台特点和用户需求进行调整，提高广告效果。

3、（本题5分）分析某科技公司的企业形象宣传片设计，探讨其在画面剪辑、音乐音效、文案撰写等方面如何展示企业的实力和创新精神。

4、（本题5分）研究某城市的旅游地图设计，分析其如何通过简洁明了的图形和色彩，为游客提供准确的旅游信息，方便游客出行。

5、（本题5分）选取某时尚品牌的时装秀邀请函设计，分析其如何运用视觉元素传达时装秀的主题和风格。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）运用图像分割技术，将人物从背景中分离出来。

2、（本题10分）运用图像识别技术，检测图书馆书架上书籍的摆放顺序。

3、（本题10分）使用目标跟踪算法，对游泳比赛中的运动员进行轨迹跟踪和速度分析。

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