哈尔滨工程大学《园林花卉学》2024-2025学年第二学期期末试卷.doc

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哈尔滨工程大学《园林花卉学》
2024-2025学年第二学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

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、计算机视觉中的场景理解是对整个图像场景的语义和结构进行分析和理解。以下关于场景理解的描述，不准确的是（ ）
A. 场景理解需要综合考虑物体、空间关系、上下文信息等多个方面
B. 可以通过构建场景图来表示场景中的实体和关系，辅助场景理解
C. 场景理解在智能导航、虚拟环境构建和图像编辑等领域具有潜在的应用价值
D. 场景理解是一个已经完全解决的问题，不存在任何技术难题

2、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

3、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的边界优化？（ ）
A. 条件随机场 B. 全连接条件随机场 C. 深度学习 D. 以上都是

4、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

5、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，提高低分辨率图像的清晰度。假设要将一张模糊的图像重建为清晰的高分辨率图像，以下关于图像超分辨率重建方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于插值的方法通过在像素之间插入新的值来增加图像的分辨率，但可能会导致图像模糊
B. 基于深度学习的方法能够学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，重建出更清晰的图像
C. 图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率，不受原始图像信息的限制
D. 为了获得更好的重建效果，可以结合多种超分辨率重建方法或使用先验知识

6、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

7、计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用可以帮助监测地球环境和资源。假设要通过卫星图像分析森林的覆盖面积变化。以下关于计算机视觉在卫星遥感中的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以通过图像分类和分割技术区分森林、草地和建筑物等不同地物类型
B. 能够对多时相的卫星图像进行比较，监测森林的生长和砍伐情况
C. 计算机视觉在卫星遥感中的应用不受卫星图像的分辨率和光谱信息的限制
D. 可以结合地理信息系统（GIS）数据，进行更深入的空间分析和决策支持

8、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. SIFT（尺度不变特征变换）和 SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性
B. HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测
C. 深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力
D. 特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果

9、在计算机视觉的车牌识别任务中，需要从车辆图像中准确提取车牌号码。假设车牌存在倾斜、变形和光照不均等问题。以下哪种车牌识别方法在应对这些挑战时表现更为出色？（ ）
A. 基于字符分割的车牌识别
B. 基于模板匹配的车牌识别
C. 基于深度学习的车牌识别
D. 基于特征提取的车牌识别

10、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

11、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

12、在图像配准任务中，需要将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设我们要将一张卫星图像与一张航拍图像进行配准，以下哪个因素对于配准的准确性影响最大？（ ）
A. 图像的分辨率差异
B. 图像的旋转和平移
C. 图像的光照条件
D. 图像中的噪声

13、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像，以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助？（ ）
A. 全局特征表示
B. 局部特征表示
C. 基于深度学习的特征表示
D. 基于颜色直方图的特征表示

14、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

15、计算机视觉中的遥感图像分析用于获取地球表面的信息。假设要从卫星遥感图像中分析土地利用类型和植被覆盖情况，同时要克服图像的大尺度和复杂的地物分布。以下哪种遥感图像分析方法最为有效？（ ）
A. 基于光谱特征的分析
B. 基于纹理特征的分析
C. 基于对象的图像分析
D. 基于深度学习的分析

16、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

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、计算机视觉中的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用需要实时生成逼真的视觉效果。假设要在一个VR游戏中为玩家提供沉浸式的视觉体验，或者在AR应用中准确地将虚拟物体与现实场景融合。以下哪种计算机视觉技术在实现这些效果时至关重要？（ ）
A. 实时渲染技术
B. 空间定位与追踪技术
C. 三维重建与建模技术
D. 以上技术综合应用

19、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

20、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组 X 光片中检测出病变区域，同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效？（ ）
A. 形态学操作
B. 图像分割与分类
C. 特征提取与选择
D. 以上方法综合运用

21、计算机视觉中的三维重建技术可以从多幅图像中恢复物体的三维形状。假设要对一个古老建筑进行三维重建。以下关于三维重建方法的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 可以通过立体视觉的方法，从不同角度拍摄的图像中计算深度信息
B. 基于结构光的方法能够快速获取物体表面的三维点云数据
C. 深度学习在三维重建中也有应用，能够学习从二维图像到三维形状的映射
D. 三维重建的结果总是非常精确，与真实物体的形状完全一致

22、在计算机视觉的视频分析中，假设要对一段监控视频中的异常行为进行检测。以下关于特征提取的方法，哪一项是不太适合的？（ ）
A. 提取每一帧图像的颜色、纹理等低级特征
B. 利用光流信息来捕捉物体的运动特征
C. 仅分析视频的音频信息，忽略图像内容
D. 结合时空特征，同时考虑空间和时间维度的信息

23、假设我们要开发一个计算机视觉系统，用于检测生产线上产品的表面缺陷。由于产品的种类繁多、缺陷类型复杂，以下哪种方法可能需要更多的计算资源和时间来训练模型？（ ）
A. 基于传统机器学习的方法
B. 基于浅层神经网络的方法
C. 基于深度学习的方法
D. 基于模板匹配的方法

24、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更深入的比赛洞察。假设要分析一场足球比赛中球员的跑位和传球模式，以下关于体育赛事计算机视觉应用的描述，正确的是：（ ）
A. 仅依靠球员的位置信息就能全面分析比赛中的战术和策略
B. 球员的速度和加速度等动态信息对比赛分析的价值不大
C. 结合深度学习和轨迹分析技术可以更有效地挖掘比赛中的关键模式和趋势
D. 比赛场地的光照和摄像机视角对计算机视觉分析的结果没有影响

25、在图像分类任务中，深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类，以下关于图像分类模型的描述，正确的是：（ ）
A. 模型的层数越多，分类准确率一定越高
B. 数据增强技术，如旋转、裁剪等，对模型的性能提升没有帮助
C. 结合多种特征提取方法和分类器，可以提高图像分类的准确性和鲁棒性
D. 图像分类模型不需要考虑图像的空间信息，只关注像素值的统计特征

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）简述计算机视觉在智能安防中的应用场景。

2、（本题5分）描述计算机视觉在海洋地质灾害防治中的应用。

3、（本题5分）计算机视觉中如何实现水果品质分级？

4、（本题5分）解释计算机视觉在殡葬行业中的应用。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）研究某电影节的开幕式视觉效果设计，剖析其如何运用多媒体技术、舞台布置和表演元素，打造精彩的开场仪式。

2、（本题5分）分析香奈儿的珠宝广告设计，包括摄影风格、模特造型和品牌标志的运用。阐述其如何传达奢华、优雅的品牌形象。

3、（本题5分）观察某儿童玩具品牌的包装设计，分析其如何通过色彩、图形、开启方式等吸引儿童的注意力，同时保障产品的安全性和易用性。

4、（本题5分）选取某运动品牌的运动装备包装设计，分析其如何在功能性和美观性之间取得平衡。

5、（本题5分）研究某化妆品品牌的社交媒体互动活动设计，剖析其如何通过有趣的视觉内容和互动机制，增加用户参与度和品牌忠诚度。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）运用深度学习，对不同种类的鱼类图像进行分类。

2、（本题10分）开发一个能够识别不同种类龟类的计算机视觉系统。

3、（本题10分）开发一个能够识别不同种类食草动物的程序。

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