伊犁师范大学《插画绘制》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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伊犁师范大学《插画绘制》
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15个小题，每小题2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、在计算机视觉中，图像增强技术用于改善图像的质量。以下关于图像增强的描述，不正确的是（ ）
A. 图像增强可以包括对比度增强、锐化、去噪等操作
B. 图像增强的目的是使图像更适合人类视觉观察或后续的处理任务
C. 过度的图像增强可能会导致图像失真或引入噪声
D. 图像增强只对低质量的图像有效果，对于高质量的图像没有必要进行增强

2、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

3、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为，以下哪种方法可能需要大量的标注数据进行训练？（ ）
A. 基于规则的方法
B. 基于深度学习的方法
C. 基于背景减除的方法
D. 基于帧差法的方法

4、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

5、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

6、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

7、对于图像的纹理分析任务，假设要描述和区分不同类型的纹理，例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征？（ ）
A. 基于统计的方法，计算纹理的灰度共生矩阵
B. 基于模型的方法，如马尔可夫随机场
C. 仅通过肉眼观察和主观描述纹理
D. 不进行任何纹理分析，直接忽略纹理信息

8、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

9、计算机视觉在智能零售中的应用可以改善购物体验和提高运营效率。假设一个超市需要通过计算机视觉实现自动结账和库存管理。以下关于计算机视觉在智能零售中的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以通过商品识别技术自动识别顾客购买的商品，实现快速结账
B. 能够实时监测货架上商品的库存水平，及时提醒补货
C. 计算机视觉系统能够准确识别所有商品的包装和标签，不受商品摆放方式和遮挡的影响
D. 可以分析顾客在店内的行为和偏好，为营销策略提供数据支持

10、计算机视觉中的动作识别用于分析视频中的人体动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作类别。以下关于动作识别方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以基于时空特征提取的方法，捕捉动作在时间和空间上的变化
B. 深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）适用于动作序列的分析
C. 动作识别只需要关注人体的关节位置，不需要考虑人体的整体形态
D. 多模态数据融合，如结合音频和视频信息，可以提高动作识别的准确率

11、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，旨在定位和识别图像中的多个目标。假设我们要在城市街道的图像中检测行人和车辆。对于处理这种复杂场景的目标检测任务，以下哪种技术通常能提供更准确的检测结果？（ ）
A. 基于滑动窗口的传统目标检测方法
B. 基于区域提议的目标检测算法，如 R-CNN 系列
C. 基于回归的一阶段目标检测算法，如 YOLO 系列
D. 基于聚类的目标检测方法

12、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

13、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷，以下哪种图像采集设备可能提供更高的分辨率和精度？（ ）
A. 普通数码相机
B. 工业线阵相机
C. 手机摄像头
D. 监控摄像头

14、计算机视觉中的目标计数任务，例如统计图像中物体的数量。假设要计算一张果园图片中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于传统的图像分割和对象识别方法可以准确快速地完成目标计数
B. 深度学习中的回归模型不适合用于目标计数任务
C. 目标的大小、形状和分布对计数结果没有影响
D. 结合深度学习的密度估计方法能够有效地实现目标计数

15、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强，以下关于颜色恢复的挑战，哪一项是最为显著的？（ ）
A. 由于年代久远，原画作的颜色信息缺失严重
B. 不同区域的颜色褪色程度不一致，难以统一恢复
C. 缺乏对原画作创作时所用颜料的了解，难以准确还原颜色
D. 修复过程中可能引入新的颜色偏差，影响修复效果

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）计算机视觉中如何实现水果品质分级？

2、（本题5分）说明计算机视觉中的色彩空间转换。

3、（本题5分）简述计算机视觉在纺织业中的应用。

三、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）设计一个程序，通过计算机视觉技术识别不同品牌的汽车标志。

2、（本题5分）利用图像分割技术，从超声波图像中分割出结石区域。

3、（本题5分）开发一个能够识别不同种类哺乳动物的计算机视觉系统。

4、（本题5分）使用特征提取算法，从大量的图像中筛选出相似的图像。

5、（本题5分）基于计算机视觉，设计一个车牌识别系统，能够准确提取车牌信息。

四、分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）解析某科技公司的企业宣传册设计，探讨其如何通过视觉元素展示企业的实力、创新和发展前景，吸引客户和投资者。

2、（本题10分）以某城市的历史文化街区标识系统设计为例，分析其在图形设计、色彩搭配、信息传达等方面如何引导游客游览，展示街区的历史文化特色。

3、（本题10分）分析某宠物美容店的店面标识和宠物用品陈列设计，研究如何通过可爱、温馨的视觉元素吸引宠物主人。

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