江西中医药大学《设计构成》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效

密
封
线

江西中医药大学《设计构成》2024-2025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、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的显著目标检测中的高层语义信息利用？（ ）
A. 深度学习 B. 图模型 C. 注意力机制 D. 以上都是

2、在计算机视觉的视频理解任务中，例如理解一段体育比赛视频中的精彩瞬间和战术，需要对视频中的时空信息进行有效建模。以下哪种方法在时空建模方面可能具有优势？（ ）
A. 3D 卷积神经网络 B. 长短时记忆网络 C. 注意力机制 D. 以上都是

3、在一个基于计算机视觉的智能交通监控系统中，需要对车辆的类型、速度和行驶轨迹进行分析。以下哪种技术在车辆分析方面可能发挥关键作用？（ ）
A. 目标检测和跟踪 B. 车牌识别 C. 轨迹预测 D. 以上都是

4、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含众多物体的复杂图像中准确检测出不同类型的车辆，例如轿车、卡车和摩托车。图像中的车辆可能具有不同的颜色、大小和姿态，而且背景也较为复杂。为了实现高精度的车辆检测，以下哪种方法通常被认为是最有效的？（ ）
A. 基于传统图像处理技术，如边缘检测和形态学操作
B. 使用基于深度学习的目标检测算法，如 Faster R-CNN
C. 采用简单的模板匹配方法，根据预先定义的车辆模板进行匹配
D. 对图像进行全局特征提取，然后基于这些特征进行分类

5、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法，不正确的是（ ）
A. 语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释
B. 知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系
C. 语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用
D. 语义理解已经达到了非常完美的程度，能够准确理解任何复杂的图像或视频内容

6、计算机视觉在自动驾驶领域有广泛的应用。假设一辆自动驾驶汽车需要识别道路上的交通标志，以下关于自动驾驶中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 多摄像头融合可以提供更全面的道路信息，提高交通标志识别的准确性
B. 深度学习模型可以实时处理摄像头采集的图像，快速准确地识别交通标志
C. 除了交通标志识别，计算机视觉还可以用于车道检测、行人检测和障碍物检测等任务
D. 自动驾驶中的计算机视觉系统完全不需要其他传感器（如雷达、激光雷达）的辅助，仅依靠图像信息就能实现安全可靠的驾驶

7、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数，对密集场景效果好
B. 基于回归的计数方法直接预测目标数量，计算速度快但精度较低
C. 深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用，不能提高计数准确性
D. 目标计数只需要考虑目标的外观特征，不需要考虑图像的上下文信息

8、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的卫星图像重建为高分辨率图像，以下关于模型训练的挑战，哪一项是最为突出的？（ ）
A. 缺乏足够的高分辨率卫星图像数据用于训练
B. 模型的训练时间过长，难以在短时间内得到结果
C. 难以评估重建后的图像质量，没有明确的标准
D. 计算资源需求过大，普通计算机难以承受

9、计算机视觉中的视觉跟踪在监控、机器人导航等领域有广泛应用。假设一个机器人需要跟踪一个移动的物体，同时适应物体的外观变化和环境干扰。以下哪种视觉跟踪方法能够提供较好的长期跟踪性能和鲁棒性？（ ）
A. 基于核相关滤波的跟踪方法
B. 基于深度学习的孪生网络跟踪方法
C. 基于粒子滤波和特征匹配的跟踪方法
D. 基于背景减除和运动估计的跟踪方法

10、在计算机视觉的图像去噪任务中，假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声。以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（ ）
A. 中值滤波能够有效地去除椒盐噪声，但会使图像变得模糊
B. 均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息
C. 小波变换去噪方法计算复杂度高，不适合处理大规模图像
D. 所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像

11、在计算机视觉的姿态估计任务中，需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以实现精确的控制和操作。以下哪种姿态估计方法在处理这种机械结构时准确性更高？（ ）
A. 基于模型的姿态估计
B. 基于深度学习的姿态估计
C. 基于视觉惯性里程计的姿态估计
D. 基于几何约束的姿态估计

12、计算机视觉中的场景理解是一项具有挑战性的任务。假设要理解一个城市街道的场景图像，包括道路、建筑物、车辆和行人等元素。以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于语义分割的方法能够将图像中的每个像素分类为不同的场景元素，但无法提供元素之间的关系
B. 目标检测结合语义分割可以实现对场景的初步理解，但对于复杂的场景结构难以准确描述
C. 基于图模型的方法能够很好地表示场景元素之间的关系，但建模过程复杂，计算量大
D. 场景理解只需要对图像中的可见元素进行分析，不需要考虑潜在的语义信息

13、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理，以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（ ）
A. 均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节
B. 中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳
C. 基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征
D. 图像去噪不会引入任何新的失真或模糊

14、在计算机视觉的图像增强处理中，目的是改善图像的质量和可读性。假设我们要对一张低光照条件下拍摄的图像进行增强，以下关于图像增强方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 直方图均衡化可以通过调整图像的灰度分布，增强图像的对比度
B. 基于Retinex理论的方法可以分离图像的光照和反射成分，从而改善图像的视觉效果
C. 图像增强算法可以在不增加噪声的情况下，显著提高图像的亮度和清晰度
D. 不同的图像增强方法适用于不同类型的图像，需要根据具体情况选择合适的方法

15、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域精确地分割出来，以便医生进行诊断和治疗。这张医学图像可能存在噪声、模糊和不均匀的灰度分布。以下哪种图像分割方法在处理这种复杂情况时可能更具优势？（ ）
A. 基于阈值的分割方法，根据像素值设定阈值进行分割
B. 基于区域生长的分割方法，从种子点开始逐渐扩展区域
C. 基于深度学习的语义分割算法，如 U-Net
D. 随机分割图像，然后根据后续分析进行调整

16、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设一个工厂需要检测生产线上的零件是否存在缺陷。以下关于工业检测中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 能够快速准确地检测出零件的表面缺陷、尺寸偏差等问题
B. 可以通过机器视觉系统对零件进行自动分类和筛选
C. 工业检测中的计算机视觉系统需要高度的稳定性和可靠性，对环境变化不敏感
D. 计算机视觉在工业检测中的应用已经非常成熟，不需要人工干预和校验

17、计算机视觉中的无人驾驶技术是一个综合性的应用领域。以下关于无人驾驶中的计算机视觉的说法，不正确的是（ ）
A. 计算机视觉在无人驾驶中用于环境感知、目标检测、路径规划和障碍物避让等任务
B. 深度学习方法能够实时准确地识别道路标志、车辆和行人等物体
C. 无人驾驶中的计算机视觉系统已经非常成熟，能够应对各种复杂的交通场景
D. 恶劣天气条件和光照变化等因素仍然是无人驾驶中计算机视觉面临的挑战

18、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述，正确的是：（ ）
A. 生成对抗网络（GAN）能够生成逼真的图像，但训练过程不稳定，容易模式崩溃
B. 变分自编码器（VAE）生成的图像多样性好，但真实感不如 GAN 生成的图像
C. 自回归模型在图像生成中效率高，能够快速生成高质量的图像
D. 所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像

19、计算机视觉中的图像语义分割需要为图像中的每个像素分配类别标签。假设要对一张城市街景图像进行语义分割，包括道路、建筑物、车辆和行人等。以下哪种图像语义分割方法在处理这种复杂场景时能够提供更精细的分割结果？（ ）
A. 全卷积网络（FCN）
B. U-Net
C. SegNet
D. DeepLab

20、在计算机视觉的特征提取中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配，SIFT 特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色？（ ）
A. 对旋转和尺度变化具有不变性
B. 计算速度快，效率高
C. 特征维度低，易于存储和处理
D. 对光照变化不敏感

21、计算机视觉中的图像增强技术可以改善图像质量。假设要对一张低光照条件下拍摄的图像进行增强，以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（ ）
A. 简单地增加图像的亮度就能有效改善低光照图像的质量
B. 直方图均衡化方法总是能够在不引入噪声的情况下增强图像对比度
C. 基于深度学习的图像增强方法能够自适应地学习到适合的增强策略
D. 图像增强不会改变图像的原始信息和内容

22、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要持续跟踪一个或多个运动目标。假设要跟踪一个在操场上跑步的人。以下关于目标跟踪算法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以基于特征匹配的方法，在连续的帧中找到目标的相似特征来实现跟踪
B. 深度学习中的相关滤波算法能够快速准确地跟踪目标，适应目标的外观变化
C. 目标跟踪算法能够在目标被遮挡或短暂消失后，仍然准确地恢复跟踪
D. 无论目标的运动速度和轨迹如何复杂，目标跟踪算法都能完美地跟踪

23、在计算机视觉的图像检索任务中，根据用户提供的图像或特征在数据库中查找相似的图像。假设要从一个大型图像库中找到与给定图像相似的图片，以下关于图像检索方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于图像的颜色和纹理特征进行检索能够满足所有的检索需求
B. 深度学习中的卷积神经网络提取的特征在图像检索中不如手工设计的特征有效
C. 考虑图像的语义信息和高层特征可以提高图像检索的准确性和相关性
D. 图像检索的速度和效率不受数据库大小和特征维度的影响

24、在计算机视觉的立体视觉任务中，通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好？（ ）
A. 基于区域的匹配算法
B. 基于特征的匹配算法
C. 基于深度学习的匹配算法
D. 以上都是

25、计算机视觉中的姿态估计任务是估计人体或物体在三维空间中的姿态。假设要估计一个人体模特的姿态。以下关于姿态估计的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过关键点检测和关节角度计算来估计人体姿态
B. 深度学习中的卷积神经网络可以直接预测人体姿态的参数
C. 姿态估计在虚拟现实和增强现实等应用中具有重要作用
D. 姿态估计的结果总是非常准确，不受人体遮挡和复杂动作的影响

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）解释计算机视觉中纹理分析的意义和方法。

2、（本题5分）说明计算机视觉在海洋监测中的应用。

3、（本题5分）简述图像压缩的基本原理。

4、（本题5分）说明计算机视觉在环境监测中的作用。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）以一个电子产品品牌的平板电脑保护套设计为例，分析其如何运用视觉元素展示保护套的功能和美观性。

2、（本题5分）分析某时尚家居展会的展示空间设计，研究如何通过家具陈列和装饰搭配展示最新的家居潮流和设计理念。

3、（本题5分）分析某品牌的电商平台节日促销活动页面设计，研究其在色彩、排版、商品推荐等方面如何营造节日氛围，提高销售额。

4、（本题5分）研究一款热门手机的包装设计，剖析其如何通过材质选择、结构设计和视觉元素的组合，突出产品特点，吸引消费者，并在货架上脱颖而出。

5、（本题5分）分析某手工制品品牌的网店页面设计，研究如何通过图片拍摄、文字描述和页面布局展示产品的独特工艺和价值。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）开发一个可以识别不同种类昆虫蛹的计算机视觉应用。

2、（本题10分）设计一个系统，利用计算机视觉检测学校操场的使用情况。

3、（本题10分）使用目标检测技术，从海洋监测图像中检测出海洋垃圾的分布区域。

第7页，共7页