镇江市高等专科学校《编排设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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镇江市高等专科学校
《编排设计》2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30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、在计算机视觉的图像质量评估任务中，假设要评估一张经过处理后的图像的质量。以下关于图像质量评估方法的描述，正确的是：（ ）
A. 主观评估方法通过人的观察和判断来评价图像质量，结果准确可靠
B. 客观评估方法中的全参考方法需要原始未失真图像作为参考，计算复杂度低
C. 无参考图像质量评估方法能够在没有原始图像的情况下准确评估图像质量
D. 所有的图像质量评估方法都能够完全反映人对图像质量的主观感受

2、在计算机视觉中，图像去雾是提高有雾图像质量的技术。以下关于图像去雾的描述，不准确的是（ ）
A. 图像去雾可以基于物理模型或深度学习方法来实现
B. 深度学习方法在图像去雾中能够有效地恢复图像的细节和颜色
C. 图像去雾只对轻度有雾的图像有效，对于浓雾图像效果不佳
D. 图像去雾可以提高图像的清晰度和可视性，有助于后续的处理和分析

3、当进行图像的显著性检测时，假设要从一张复杂的图像中突出显示出人们视觉上最关注的区域，例如在一张风景图像中突出显示出一座显眼的山峰。以下哪种方法在计算图像的显著性时可能更准确？（ ）
A. 基于频率域分析的方法，计算图像的频谱特征
B. 基于对比度的方法，比较区域与周围的差异
C. 随机选择图像中的部分区域作为显著性区域
D. 不进行任何计算，主观判断显著性区域

4、计算机视觉中的姿态估计是指确定物体在三维空间中的位置和方向。以下关于姿态估计的说法，错误的是（ ）
A. 姿态估计可以通过单目相机、双目相机或深度相机来实现
B. 基于深度学习的方法在姿态估计任务中表现出了较高的精度
C. 姿态估计在机器人操作、增强现实等领域有着重要的应用价值
D. 姿态估计的结果总是非常精确，不受物体形状和遮挡的影响

5、在计算机视觉中，图像检索是根据用户的需求从图像数据库中查找相关的图像。以下关于图像检索的说法，错误的是（ ）
A. 图像检索可以基于图像的内容，如颜色、形状和纹理等特征
B. 深度学习方法可以学习到更具语义的图像表示，提高图像检索的准确性
C. 图像检索在电子商务、数字图书馆和图像搜索引擎等领域有广泛的应用
D. 图像检索的性能只取决于图像特征的提取，与数据库的组织和索引无关

6、在计算机视觉的姿态估计任务中，假设要估计一个物体在三维空间中的姿态，例如估计一个机器人手臂的关节角度。以下哪种技术或方法可能被用于实现这一目标？（ ）
A. 基于立体视觉的方法，通过多个相机的观测
B. 利用深度学习模型直接预测姿态参数
C. 仅根据物体的外观形状进行估计
D. 随机猜测物体的姿态

7、计算机视觉中的眼底图像分析对于眼科疾病的诊断具有重要意义。以下关于眼底图像分析的描述，不准确的是（ ）
A. 可以检测眼底的病变、血管异常和视网膜结构的改变
B. 深度学习方法在眼底图像分析中能够自动提取特征和进行疾病分类
C. 眼底图像分析需要高质量的图像数据和专业的医学知识标注
D. 眼底图像分析技术已经非常成熟，能够替代医生的诊断

8、假设要构建一个能够对书画作品进行真伪鉴定的计算机视觉系统，需要对作品的笔触、线条和风格等特征进行分析。以下哪种技术在书画鉴定中可能具有应用前景？（ ）
A. 笔迹分析 B. 风格迁移 C. 图像风格分析 D. 以上都是

9、计算机视觉中的图像修复是填补图像中的缺失或损坏部分。假设我们有一张老照片，其中部分区域被损坏，需要进行修复。以下哪种图像修复方法能够生成自然、合理的内容，与周围区域融合良好？（ ）
A. 基于纹理合成的修复方法
B. 基于插值和填充的修复方法
C. 基于深度学习的图像修复网络，如 Context Encoder
D. 基于图像分解和重构的修复方法

10、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的示例图像从大规模图像数据库中找到相似的图像。假设要构建一个高效的图像搜索引擎，能够快速准确地返回相关图像。以下哪种图像检索方法在处理大规模数据时性能更优？（ ）
A. 基于内容的图像检索
B. 基于文本标注的图像检索
C. 基于哈希编码的图像检索
D. 基于深度学习特征的图像检索

11、在一个基于计算机视觉的工业质量检测系统中，需要检测产品表面的微小缺陷，如划痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸较小且形态多样，以下哪种图像处理算法可能对缺陷检测最为有效？（ ）
A. 边缘检测算法 B. 形态学操作 C. 阈值分割算法 D. 霍夫变换

12、在图像去噪中，BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）算法的优势在于（ ）
A. 去噪效果好 B. 保持图像细节 C. 计算效率高 D. 以上都是

13、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库，以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性？（ ）
A. 基于全局特征的图像表示
B. 基于局部特征的图像表示
C. 基于深度学习的图像嵌入表示
D. 基于颜色直方图的图像表示

14、人脸识别是计算机视觉的一个重要应用。假设一个公司使用人脸识别系统进行员工考勤。以下关于人脸识别技术的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 它可以通过提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形状和位置，来进行身份识别
B. 能够适应不同的表情、姿态和光照变化，保持较高的识别准确率
C. 人脸识别系统的安全性极高，不存在被欺骗或误识别的可能性
D. 深度学习模型在人脸识别中表现出色，大大提高了识别性能

15、在计算机视觉的行人重识别任务中，假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法，哪一项是不太合理的？（ ）
A. 将行人的外观特征和步态特征进行融合
B. 简单地将不同特征进行拼接，不考虑权重分配
C. 根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合
D. 利用深度学习模型自动学习特征的融合方式

16、假设要开发一个能够在低光照条件下清晰拍摄并处理图像的计算机视觉系统，以下哪种图像增强方法可能有助于改善图像质量？（ ）
A. 直方图均衡化 B. 伽马校正 C. 暗通道先验去雾 D. 以上都是

17、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

18、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片，想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘？（ ）
A. 基于插值的方法，如双线性插值
B. 基于重建的方法，如基于字典学习的方法
C. 基于深度学习的方法，如 SRCNN
D. 基于小波变换的方法

19、在计算机视觉的目标识别任务中，除了识别目标的类别，还需要确定目标的位置和大小。假设我们要在一幅复杂的图像中识别多个不同大小的物体，以下哪种目标识别算法能够适应不同尺度的目标？（ ）
A. 基于滑动窗口的目标识别算法
B. 基于特征金字塔的目标识别算法
C. 基于注意力机制的目标识别算法
D. 基于模板匹配的目标识别算法

20、计算机视觉中的特征提取是非常关键的一步。以下关于特征提取方法的描述，不准确的是（ ）
A. 传统的特征提取方法如 SIFT（尺度不变特征变换）和 HOG（方向梯度直方图）在特定场景下仍然有效
B. 深度学习中的自动特征提取能够学习到更具代表性和鲁棒性的特征
C. 特征提取的好坏直接影响后续的图像分类、目标检测等任务的性能
D. 特征提取只关注图像的局部信息，而忽略了全局信息

21、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像，以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像
B. 深度学习中的生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率任务中无法发挥作用
C. 图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制
D. 结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果

22、计算机视觉中的行人检测是智能监控系统中的重要任务。假设要在一个拥挤的公共场所中准确检测出行人，同时要排除其他类似物体的干扰。以下哪种行人检测方法在这种复杂环境下具有更高的检测率和较低的误检率？（ ）
A. 基于HOG特征的行人检测
B. 基于深度学习的行人检测
C. 基于运动信息的行人检测
D. 基于形状模板的行人检测

23、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域，需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中，以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志，并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性？（ ）
A. 基于颜色和形状特征的检测方法
B. 基于深度学习的检测方法，结合多尺度特征
C. 基于边缘检测和形态学操作的方法
D. 基于模板匹配和特征点匹配的方法

24、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证一定图像质量的前提下，尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效？（ ）
A. 基于离散余弦变换（DCT）的压缩算法，如 JPEG
B. 无损压缩方法，如 PNG
C. 不进行任何压缩，直接存储原始图像
D. 随机删除图像中的部分像素

25、在计算机视觉的图像增强任务中，假设要提高一张低光照图像的质量。以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（ ）
A. 直方图均衡化能够均匀分布图像的灰度级，但可能会导致细节丢失
B. 基于滤波的方法可以有效地去除噪声，但同时也会模糊图像的边缘
C. 伽马校正只适用于校正过亮的图像，对于低光照图像效果不佳
D. 所有的图像增强方法都能够在不引入任何失真的情况下提高图像质量

26、图像分割是将图像分成不同的区域或对象。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行精确分割，以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（ ）
A. 手动分割是最准确的方法，不需要借助计算机算法
B. 基于阈值的图像分割方法能够适用于所有类型的医学影像分割问题
C. 深度学习中的全卷积网络（FCN）及其变体在医学图像分割中具有很大的潜力
D. 图像分割的结果只取决于所使用的分割算法，与图像的预处理无关

27、假设要构建一个能够对服装进行款式和颜色识别的计算机视觉系统，用于时尚推荐和库存管理。在处理服装图像时，由于服装的款式和颜色变化多样，以下哪种特征表示方法可能更适合？（ ）
A. 手工设计的特征
B. 基于深度学习的自动特征
C. 颜色直方图
D. 以上都是

28、计算机视觉中的深度估计是确定场景中物体距离相机的远近。假设要为机器人导航提供深度信息，以下关于深度估计方法的精度要求，哪一项是最为关键的？（ ）
A. 能够区分不同物体的大致距离范围即可
B. 提供精确到毫米级别的深度信息，确保机器人安全导航
C. 深度估计的精度对机器人导航影响不大，可以忽略
D. 精度要求取决于机器人的运动速度，速度越快要求精度越低

29、在计算机视觉的应用中，人脸识别技术受到广泛关注。假设一个人脸识别系统正在进行身份验证，以下关于人脸识别的描述，正确的是：（ ）
A. 只依靠面部的几何形状信息就能实现准确的人脸识别
B. 光照变化和面部表情对人脸识别的准确率没有影响
C. 结合深度学习模型和多模态信息，如红外图像，可以提高人脸识别的性能和可靠性
D. 人脸识别系统不需要考虑数据的隐私和安全问题

30、在一个基于计算机视觉的智能零售系统中，需要对顾客的购物行为进行分析，如拿起商品、放回商品等动作的识别。以下哪种技术在动作识别方面可能发挥重要作用？（ ）
A. 光流分析 B. 目标跟踪 C. 动作捕捉 D. 以上都是

二、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）基于计算机视觉的智能工厂生产流程监控系统，及时发现生产异常。

2、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测商场电梯的运行安全。

3、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的步态识别系统。

4、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的指静脉识别系统。

5、（本题5分）开发一个能够识别不同种类毒蛇的程序。

三、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）描述计算机视觉在旱灾监测中的应用。

2、（本题5分）计算机视觉中如何检测产品表面缺陷？

3、（本题5分）描述计算机视觉在海洋经济发展中的应用。

4、（本题5分）解释计算机视觉在钟表制造中的精度检测。

5、（本题5分）简述计算机视觉在市场营销中的消费者行为分析。

四、分析题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）解读某体育赛事的官方网站设计，分析其在用户体验、赛事信息传达和视觉风格方面的表现。

2、（本题10分）剖析某艺术展览的画册设计，讨论其如何运用图片排版和文字说明展示展览作品和艺术理念。

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