廊坊燕京职业技术学院《计算机视觉基础》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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廊坊燕京职业技术学院《计算机视觉基础》2024-2025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、在计算机视觉的实际应用中，光照变化会对图像的处理和分析产生影响。以下关于光照变化的描述，不正确的是（ ）
A. 光照变化可能导致图像的亮度、对比度和颜色发生改变，增加了图像处理的难度
B. 一些预处理技术，如直方图均衡化，可以在一定程度上减轻光照变化的影响
C. 深度学习模型能够自动适应各种光照变化，无需进行额外的处理
D. 光照变化对于目标检测和跟踪等任务的准确性可能会产生较大的影响

2、在医学图像分析中，计算机视觉技术有助于疾病的诊断和治疗。假设医生需要对一组肺部 CT 图像进行分析，以检测是否存在肿瘤。以下关于医学图像分析中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 计算机视觉算法可以自动检测和定位肺部肿瘤，提高诊断的效率和准确性
B. 能够对图像进行增强和预处理，突出病变区域，便于医生观察和判断
C. 由于医学图像的复杂性和个体差异，计算机视觉的结果总是完全准确无误的
D. 可以通过大量标注的医学图像数据进行训练，学习正常和异常的图像特征

3、计算机视觉中的视频目标跟踪中，假设目标在跟踪过程中发生了严重的形变。以下关于处理目标形变的方法描述，正确的是：（ ）
A. 基于模板匹配的跟踪方法能够自适应地处理目标形变，保持跟踪的准确性
B. 特征点跟踪方法对目标形变不敏感，在这种情况下仍然能够可靠跟踪
C. 深度学习中的孪生网络在目标形变时容易丢失目标，无法继续跟踪
D. 结合多种特征和模型更新策略可以提高对目标形变的跟踪鲁棒性

4、计算机视觉中的医学图像分析中，假设要对肿瘤进行检测和分割。以下关于医学图像分析方法的描述，正确的是：（ ）
A. 由于医学图像的特殊性，传统的计算机视觉方法无法应用于医学图像分析
B. 深度学习方法在医学图像分析中能够准确检测肿瘤，但对小肿瘤容易漏检
C. 多模态医学图像融合可以提供更丰富的信息，但融合算法复杂，效果不稳定
D. 医学图像分析的结果不需要经过医生的审核和确认，可以直接用于诊断

5、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

6、对于图像的语义理解任务，假设要理解一张图像所表达的场景和事件，例如判断一张图像是在举行婚礼还是在举办音乐会。图像中的信息可能比较隐晦和复杂。以下哪种方法可能有助于提高语义理解的准确性？（ ）
A. 构建图像的语义图，分析物体之间的关系
B. 只关注图像中的主要物体，忽略背景信息
C. 对图像进行简单的分类，不进行深入的语义分析
D. 随机猜测图像的语义

7、在计算机视觉的发展中，模型的可解释性是一个重要的研究方向。以下关于模型可解释性的描述，不准确的是（ ）
A. 模型可解释性旨在理解模型是如何做出决策和生成输出的
B. 可解释性对于建立用户对模型的信任和确保模型的公正性具有重要意义
C. 一些可视化技术，如特征图可视化和类激活映射，可以帮助解释模型的决策过程
D. 目前的计算机视觉模型都具有良好的可解释性，能够清晰地解释其决策依据

8、在计算机视觉的三维重建任务中，需要从多视角的图像中恢复物体的三维形状。假设我们有一组从不同角度拍摄的建筑物图像，以下哪种方法常用于从这些图像中重建建筑物的三维模型？（ ）
A. 立体匹配方法
B. 结构光方法
C. 运动恢复结构（SFM）
D. 基于投影的方法

9、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行配准，以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于特征的图像配准方法通过提取图像中的显著特征，并进行匹配来实现配准
B. 基于灰度的图像配准方法直接比较图像的灰度值，计算相似性度量来完成配准
C. 图像配准的精度主要取决于特征提取的准确性和匹配算法的性能
D. 图像配准总是能够完美地将两张图像对齐，不存在任何误差

10、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像，以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时，最大程度地保留图像的边缘和纹理信息？（ ）
A. 均值滤波
B. 中值滤波
C. 高斯滤波
D. 基于小波变换的去噪方法

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

12、在目标检测中，YOLO（You Only Look Once）算法的特点是（ ）
A. 检测速度快 B. 检测精度高 C. 适用于小目标检测 D. 对遮挡不敏感

13、当进行图像的目标计数任务时，假设要统计一张图像中某种物体的数量，例如统计羊群中的羊的数量。以下哪种方法可能更准确地完成计数任务？（ ）
A. 基于深度学习的目标计数模型
B. 手动逐个计数
C. 估计图像中物体的平均大小，然后计算总面积来推算数量
D. 随机猜测物体的数量

14、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

15、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

16、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别，以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助？（ ）
A. 基于光流的特征
B. 基于图像直方图的特征
C. 基于像素值的原始特征
D. 基于图像边缘的特征

17、在计算机视觉的立体视觉中，需要通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。假设要为一个自动驾驶汽车构建立体视觉系统，以测量与前方障碍物的距离，同时要考虑实时性和准确性的要求。以下哪种立体匹配算法在这种应用场景中表现最优？（ ）
A. 基于区域的匹配
B. 基于特征的匹配
C. 基于深度学习的匹配
D. 全局优化匹配

18、图像去模糊是计算机视觉中的一个难题。假设一张图像由于相机抖动而产生模糊，以下哪种去模糊方法可能需要对模糊核有较为准确的估计？（ ）
A. 基于深度学习的去模糊方法
B. 盲去卷积方法
C. 维纳滤波去模糊方法
D. 均值滤波去模糊方法

19、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（ ）
A. 对每一帧图像单独进行分析
B. 基于光流的方法跟踪对象运动
C. 利用深度学习模型直接对视频进行分析
D. 采用传统的图像处理方法，如背景减除

20、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。假设要估计一段视频中物体的运动速度和方向，以下关于光流估计方法的描述，正确的是：（ ）
A. 传统的基于梯度的光流估计方法在复杂场景中能够准确计算光流
B. 深度学习中的光流估计网络不需要大量的标注数据进行训练
C. 光流估计的结果不受图像噪声和模糊的影响
D. 结合时空信息的深度学习光流估计方法能够提高估计的准确性和鲁棒性

21、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

22、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

23、图像分割是将图像细分为不同的区域或对象。假设我们需要对医学图像中的肿瘤进行精确分割，以辅助医生进行诊断和治疗。在这种对精度要求很高的应用中，以下哪种图像分割方法可能更合适？（ ）
A. 基于阈值的图像分割
B. 基于边缘检测的图像分割
C. 基于区域生长的图像分割
D. 基于深度学习的语义分割算法，如 U-Net

24、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（ ）
A. 手工设计的特征，如 SIFT 和 HOG ，在任何情况下都比深度学习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图像的多层次特征，具有很强的表达能力
C. 特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响
D. 特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要

25、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别
B. 深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示，提高重识别的准确率
C. 行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响
D. 可以通过构建大规模的行人数据集进行训练，提升模型的泛化能力

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）解释计算机视觉中的强化学习在机器人视觉中的应用。

2、（本题5分）简述计算机视觉在餐饮行业中的食品质量检测和服务优化。

3、（本题5分）计算机视觉中如何进行文具生产中的质量控制？

4、（本题5分）解释计算机视觉中的图像压缩算法。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）选取某博物馆的展览海报设计，探讨其如何运用视觉元素传达展览主题和吸引观众。

2、（本题5分）某音乐节的周边产品设计独特，融合音乐节元素和创意。请分析周边产品设计在增加音乐节收入、传播音乐节文化、满足粉丝需求方面的效果，以及如何根据音乐节的品牌形象和粉丝喜好进行创新。

3、（本题5分）探讨某艺术展览的画册设计，研究其如何通过高质量的图片印刷、文字解读、页面编排等展现艺术作品的魅力和展览的主题。

4、（本题5分）选取一个电商网站的首页设计，分析其布局设计、商品推荐方式和促销活动展示，讨论如何提高用户的点击率和购买转化率。

5、（本题5分）观察某艺术培训机构的宣传海报和教室内部设计，思考如何通过视觉元素激发学员的艺术兴趣和创造力。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）使用目标检测技术，从地质勘探图像中检测出潜在的矿产资源开采区域。

2、（本题10分）通过计算机视觉，对不同类型的糖画作品进行分类。

3、（本题10分）运用深度学习模型，对古代书画作品的修复方案进行评估和建议。

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