武汉传媒学院《视觉传达设计创意思维》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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武汉传媒学院《视觉传达设计创意思维》
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、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

2、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为，以下关于安防计算机视觉应用的描述，正确的是：（ ）
A. 简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为
B. 不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响
C. 结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性
D. 安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题

3、计算机视觉中的行人重识别是在不同摄像头拍摄的图像或视频中识别出特定的行人。以下关于行人重识别的叙述，不正确的是（ ）
A. 行人重识别需要提取具有判别性的行人特征，克服视角、光照和姿态的变化
B. 深度学习方法在行人重识别任务中取得了显著的性能提升
C. 行人重识别在智能安防、视频监控和人员追踪等领域有重要的应用
D. 行人重识别技术已经能够在大规模数据集上达到 100%的准确率

4、计算机视觉在安防监控领域有重要应用。假设要通过摄像头监控一个公共场所，以下关于计算机视觉在安防监控中的应用描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以实时检测异常行为，如人群聚集、奔跑等
B. 能够对人员进行身份识别和认证
C. 计算机视觉系统可以独立完成所有的安防监控任务，不需要人工干预
D. 与其他安防设备和系统集成，提高整体的安全性和防范能力

5、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况？（ ）
A. 基于特征点匹配的方法，如 SIFT 特征
B. 直接将两张图像叠加，不进行任何配准操作
C. 基于图像灰度值的配准方法，计算灰度差异
D. 随机选择图像中的点进行匹配

6、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的目标检测中的遮挡处理？（ ）
A. 上下文信息 B. 跟踪历史 C. 多视角融合 D. 以上都是

7、在进行计算机视觉的三维重建时，需要从多个视角的图像中恢复物体的三维形状和结构。假设要对一个复杂的古建筑进行三维重建，图像采集存在视角偏差和部分遮挡。以下哪种三维重建方法在处理这种不完整和有噪声的数据时效果较好？（ ）
A. 基于立体视觉的重建
B. 基于运动恢复结构（SfM）的重建
C. 基于激光扫描的重建
D. 基于深度学习的重建

8、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志，并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性？（ ）
A. 使用多个不同类型的摄像头获取图像
B. 仅依赖颜色特征进行识别
C. 采用简单的线性分类器进行标志分类
D. 减少训练数据中的交通标志种类

9、对于图像的边缘检测任务，假设要准确检测出图像中物体的边缘，同时抑制噪声的影响。以下哪种边缘检测算子可能表现更好？（ ）
A. Sobel 算子
B. Roberts 算子
C. Prewitt 算子
D. 随机生成边缘检测结果

10、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线，以下关于应对复杂环境变化的策略，哪一项是不正确的？（ ）
A. 利用多模态数据融合，如结合摄像头和激光雷达的信息
B. 定期更新模型，适应新出现的交通标志和标线
C. 只依靠单一摄像头的图像信息，不考虑其他传感器
D. 对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练

11、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。假设要对一段视频中的物体运动进行分析，以下关于光流估计的描述，正确的是：（ ）
A. 稀疏光流估计只计算图像中部分特征点的运动，无法反映整体的运动趋势
B. 稠密光流估计能够得到图像中每个像素的运动向量，但计算复杂度较高
C. 光流估计的结果不受光照变化和噪声的影响，具有很高的准确性
D. 光流估计只能用于分析匀速直线运动的物体，对于复杂的运动模式无法处理

12、在计算机视觉的三维重建中，从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建，以下关于三维重建方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息，实现三维重建
B. 运动恢复结构（SfM）算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构
C. 激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据，是一种高精度的三维重建方法
D. 三维重建的结果只取决于输入的图像质量，与重建算法的选择无关

13、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

14、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

15、在计算机视觉的图像修复任务中，假设要填补图像中缺失或损坏的部分。以下哪种方法可能更有效地恢复图像的完整性和真实性？（ ）
A. 基于扩散的修复方法
B. 基于深度学习的图像修复模型，如 Context Encoder
C. 用固定的图案或颜色填充缺失部分
D. 不进行修复，保留图像的缺失部分

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应用的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测，快速发现缺陷
B. 深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异，实现准确的缺陷检测
C. 工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性，能够适应不同的生产环境
D. 计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷，对于零件的内部结构和性能无法进行评估

17、计算机视觉中的视频压缩是为了减少视频数据的存储空间和传输带宽。假设要对一段高清视频进行压缩，同时保持较好的视觉质量。以下关于视频压缩方法的描述，正确的是：（ ）
A. 帧内压缩通过去除图像内部的冗余信息实现压缩，对图像质量影响较小
B. 帧间压缩利用相邻帧之间的相似性进行压缩，但会引入明显的失真
C. 运动估计在帧间压缩中不重要，对压缩效率提升作用不大
D. 视频压缩的码率越低，压缩效果越好，视觉质量也越高

18、计算机视觉中的动作识别是一个具有挑战性的任务。假设要识别一段体育比赛视频中的运动员动作，以下关于特征选择的方法，哪一项是不太可行的？（ ）
A. 提取运动员的身体轮廓和关节位置作为特征
B. 仅使用视频的音频信息来判断运动员的动作
C. 计算视频帧之间的光流变化作为动作特征
D. 结合空间和时间维度的特征来描述动作

19、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

20、计算机视觉中的显著性检测旨在找出图像中引人注目的区域。假设要在一张复杂的自然风景图像中检测显著性区域，以下关于显著性检测方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于对比度的方法通过计算图像区域与周围区域的差异来确定显著性
B. 基于频域分析的方法可以从图像的频谱中提取显著性信息
C. 深度学习方法能够学习图像的全局和局部特征，实现更准确的显著性检测
D. 显著性检测的结果总是与人类的视觉注意力机制完全一致，没有偏差

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）简述图像的色彩空间及其转换的目的。

2、（本题5分）解释计算机视觉中的实时性要求及解决方案。

3、（本题5分）简述计算机视觉在水利工程中的应用。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）某音乐节的志愿者 T 恤设计以音乐节的标志和独特的图案为主要元素。请分析该 T 恤设计如何增强志愿者的团队归属感，如何在音乐节现场形成统一的视觉形象，以及在志愿者招募和管理方面的作用。

2、（本题5分）分析某运动品牌的广告宣传片设计，思考其如何通过动态影像、音乐、运动员形象等元素激发消费者的运动热情和购买欲望。

3、（本题5分）观察某音乐专辑的封面设计，剖析其如何通过图像、色彩和字体来传达音乐的风格、情感和主题，吸引听众购买和欣赏。

4、（本题5分）分析香奈儿的香水广告设计，包括摄影风格、模特造型和品牌标志的运用。阐述其如何传达优雅、迷人的品牌形象。

5、（本题5分）观察某医院的科室指示牌设计，分析其如何通过清晰的文字、图形和色彩引导患者快速找到就诊科室，缓解就医焦虑。

四、应用题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）基于深度学习，实现对篮球比赛中犯规动作的检测。

2、（本题10分）基于深度学习，实现对举重比赛中运动员动作的标准性检测。

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