江西工业工程职业技术学院《品牌形象识别设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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江西工业工程职业技术学院《品牌形象识别设计》
2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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

2、图像压缩是为了减少图像的数据量，同时保持可接受的视觉质量。假设我们需要在网络上传输大量的图像，以下哪种图像压缩标准能够在保证较高压缩比的同时，提供较好的图像质量？（ ）
A. JPEG
B. PNG
C. GIF
D. BMP

3、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中有重要作用。假设要在 VR 环境中实现真实感的物体交互，以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要？（ ）
A. 立体视觉
B. 光场成像
C. 结构光
D. 运动捕捉

4、图像分类是计算机视觉的基本任务之一。假设要对大量的动物图像进行分类，将其分为猫、狗、兔子等类别。在进行图像分类时，以下关于特征提取的描述，正确的是：（ ）
A. 手工设计的特征，如颜色直方图、纹理特征等，总是比自动学习的特征更有效
B. 深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到具有判别性的图像特征，无需人工干预
C. 特征提取的好坏对图像分类的结果影响不大，主要取决于分类器的性能
D. 为了提高分类准确率，应该尽可能多地提取图像的各种特征，而不考虑特征的冗余性

5、当利用计算机视觉进行图像分类任务，例如区分不同种类的动物图片，为了提高模型的泛化能力和防止过拟合，以下哪种技术可能是有效的？（ ）
A. 数据增强 B. 正则化 C. 模型融合 D. 以上都是

6、计算机视觉在自动驾驶领域有着至关重要的应用。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，需要识别各种交通标志和障碍物。以下关于自动驾驶中计算机视觉任务的描述，正确的是：（ ）
A. 只需对前方物体进行简单的图像分类，就能实现安全的自动驾驶
B. 准确的目标检测和语义分割对于理解复杂的道路场景至关重要
C. 计算机视觉在自动驾驶中作用不大，主要依靠其他传感器如雷达
D. 对于交通标志的识别，颜色信息比形状和图案信息更重要

7、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要在连续的图像帧中持续跟踪一个特定的目标。假设要跟踪一个在运动场上快速移动且形状变化的运动员，同时存在其他相似物体的干扰。以下哪种目标跟踪算法在这种具有挑战性的场景下表现更佳？（ ）
A. 基于卡尔曼滤波的跟踪
B. 基于粒子滤波的跟踪
C. 基于深度学习的跟踪
D. 基于均值漂移的跟踪

8、计算机视觉在医学图像分析中有着重要作用。假设要通过眼底图像检测糖尿病性视网膜病变，以下关于模型训练中数据标注的难度，哪一项是最为显著的？（ ）
A. 病变区域的边界模糊，难以精确标注
B. 眼底图像的质量参差不齐，影响标注准确性
C. 标注人员的医学知识不足，导致标注错误
D. 数据量过大，标注工作耗时费力

9、在计算机视觉的图像生成任务中，除了生成新的图像，还可以对已有图像进行风格转换。假设我们要将一张照片转换为油画风格，以下哪种方法能够实现逼真的风格转换效果？（ ）
A. 基于图像滤波和变换的方法
B. 基于深度学习的风格迁移算法，如 CycleGAN
C. 基于图像融合和合成的方法
D. 基于颜色映射和纹理合成的方法

10、在计算机视觉的图像去模糊任务中，需要恢复由于相机抖动或物体运动导致的模糊图像。假设一张夜景照片由于长时间曝光而模糊，同时存在噪声和低光照条件。以下哪种图像去模糊算法在处理这种情况时效果较好？（ ）
A. 盲去卷积算法
B. 基于正则化的去模糊算法
C. 深度学习的去模糊模型
D. 频域去模糊方法

11、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于光学字符识别（OCR）技术的方法对字体和排版的变化适应性强，识别准确率高
B. 深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本，但对模糊文本效果不佳
C. 场景文本识别只需要关注文本的内容，不需要考虑文本的位置和上下文信息
D. 所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字

12、在计算机视觉的行人重识别任务中，即在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人，假设行人的姿态和服装发生了较大变化，以下哪种特征可能具有更强的鲁棒性？（ ）
A. 基于全局特征的描述
B. 基于局部特征的描述
C. 基于颜色特征的描述
D. 基于形状特征的描述

13、在计算机视觉的图像特征提取中，假设要提取对光照、旋转和缩放具有不变性的特征。以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（ ）
A. SIFT 特征具有良好的不变性，但计算复杂度高，实时性差
B. HOG 特征对光照变化适应性强，但对旋转和缩放较敏感
C. LBP 特征能够快速提取，但特征表达能力有限
D. 没有一种特征提取方法能够同时满足对光照、旋转和缩放的不变性要求

14、在计算机视觉的场景理解任务中，需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系，以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（ ）
A. 单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解
B. 忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响
C. 利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系
D. 场景理解只适用于简单的室内场景，对于复杂的户外场景无法处理

15、在计算机视觉的图像语义分割任务中，假设要处理具有多尺度特征的图像，例如同时包含大物体和小物体的场景。以下关于处理多尺度特征的方法描述，正确的是：（ ）
A. 使用单一尺度的特征提取网络可以应对多尺度问题，通过调整网络参数即可
B. 采用多尺度输入图像，分别进行处理后再融合结果，能够有效解决多尺度问题，但计算量大
C. 空洞卷积在处理多尺度特征时会引入大量的噪声，降低分割精度
D. 图像语义分割中多尺度问题无法解决，只能尽量避免处理这类图像

16、在计算机视觉的医学图像分析任务中，假设要检测医学图像中的肿瘤区域。以下哪种方法可能更适合处理医学图像的特殊性？（ ）
A. 结合先验医学知识和图像特征
B. 使用通用的图像检测算法，不考虑医学背景
C. 只对图像的部分区域进行分析，忽略其他部分
D. 随机标记图像中的区域为肿瘤区域

17、在计算机视觉的行人检测任务中，假设要在一个拥挤的街道场景中准确检测出行人，场景中存在光照变化、人群遮挡和复杂背景。以下哪种特征表示方法在这种情况下可能更具鲁棒性？（ ）
A. 基于形状的特征，如行人的轮廓
B. 基于颜色的特征，如行人衣服的颜色
C. 基于深度学习的特征，通过卷积神经网络自动学习
D. 不提取任何特征，直接对原始图像进行检测

18、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要对一个快速运动的物体进行光流估计，同时场景中存在光照变化和噪声干扰。在这种情况下，以下哪种光流计算方法能够提供更准确和稳定的结果？（ ）
A. Lucas-Kanade 方法
B. Horn-Schunck 方法
C. Farneback 方法
D. DeepFlow 方法

19、计算机视觉在文物保护和修复中具有潜在应用。假设要对一件受损的古代书画进行数字化修复，以下关于计算机视觉在文物保护中的作用的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过图像增强和去噪技术改善书画的视觉效果
B. 利用图像匹配和拼接技术还原残缺的部分
C. 计算机视觉技术能够完全恢复文物的原始状态，使其与未受损时一模一样
D. 为文物修复专家提供辅助决策和参考依据

20、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

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）解释计算机视觉中的表情识别技术。

2、（本题5分）描述计算机视觉在水文监测中的应用。

3、（本题5分）说明计算机视觉在航空航天领域的应用。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）以一个时尚品牌的时尚博客页面设计为例，分析其视觉效果、时尚内容展示和互动功能，讨论如何吸引读者的关注和提高品牌的影响力。

2、（本题5分）分析某博物馆的展览海报设计，探讨其如何运用视觉元素吸引观众参观展览，传达展览的主题和文化内涵。

3、（本题5分）以一款游戏的场景设计为例，分析其如何通过地形、建筑、色彩等营造游戏氛围，提升玩家的沉浸感。

4、（本题5分）分析某大学的校庆活动海报设计，探讨其如何通过色彩、图形、文字等元素传达校庆的主题和学校的历史文化底蕴，吸引校友和师生参加。

5、（本题5分）以某音乐节的摇滚音乐专场宣传海报设计为例，分析其摇滚元素、乐队阵容介绍、现场激情氛围如何吸引摇滚音乐爱好者参加。

四、应用题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）通过图像分割技术，将卫星图像中的云层和陆地进行分离。

2、（本题10分）利用深度学习算法，对不同种类的水果干图像进行分类。

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