黄山学院《版面设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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黄山学院
《版面设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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、在进行图像增强时，我们常常需要在保持图像细节的同时改善图像质量。假设一张低光照条件下拍摄的图像存在大量噪声，以下哪种图像增强方法可能不太适合处理这种情况？（
A. 直方图均衡化
B. 基于小波变换的去噪方法
C. 中值滤波
D. 高斯滤波

2、计算机视觉在自动驾驶领域有广泛的应用。假设一辆自动驾驶汽车需要识别道路上的交通标志，以下关于自动驾驶中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 多摄像头融合可以提供更全面的道路信息，提高交通标志识别的准确性
B. 深度学习模型可以实时处理摄像头采集的图像，快速准确地识别交通标志
C. 除了交通标志识别，计算机视觉还可以用于车道检测、行人检测和障碍物检测等任务
D. 自动驾驶中的计算机视觉系统完全不需要其他传感器（如雷达、激光雷达）的辅助，仅依靠图像信息就能实现安全可靠的驾驶

3、当进行图像的去雾处理时，假设要去除图像中由于雾气导致的模糊和低对比度。以下哪种方法可能更有效？（ ）
A. 基于物理模型的去雾方法，估计大气光和透射率
B. 对图像进行简单的对比度增强
C. 不进行去雾处理，保留有雾的效果
D. 随机调整图像的亮度和饱和度

4、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

5、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

6、在计算机视觉的文本检测和识别任务中，假设要从一张图片中提取并识别其中的文字信息。以下关于文本检测和识别的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以先通过文本检测算法定位图片中的文本区域，然后进行识别
B. 深度学习中的卷积神经网络在文本识别中表现出色，能够准确识别各种字体和风格的文字
C. 文本检测和识别对于弯曲、倾斜和模糊的文字能够轻松应对，没有任何困难
D. 可以结合光学字符识别（OCR）技术，将图片中的文字转换为可编辑的文本

7、计算机视觉中的行人重识别是指在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别，以下关于行人重识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于颜色和纹理特征的方法对行人的姿态和光照变化不敏感，识别准确率高
B. 深度学习中的度量学习方法能够学习到行人的判别性特征，但容易受到背景干扰
C. 行人重识别系统只需要关注行人的外观特征，不需要考虑行人的行为特征
D. 行人重识别在不同场景和摄像头视角下的性能始终保持稳定，不受影响

8、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

9、在计算机视觉的动作识别任务中，区分不同的人体动作。假设要从一段视频中识别出一个人是在跑步还是走路，以下关于动作识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于骨架信息的动作识别方法对人体姿态的微小变化不敏感
B. 只考虑动作的空间特征就能准确识别不同的动作
C. 融合时空特征和深度学习模型能够提升动作识别的准确率
D. 动作识别的结果不受视频拍摄角度和背景干扰的影响

10、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要对周围环境进行快速准确的感知。假设车辆要在复杂的城市道路环境中行驶，以下哪种传感器的数据融合可能对提高环境感知的可靠性至关重要？（ ）
A. 摄像头与激光雷达
B. 摄像头与毫米波雷达
C. 激光雷达与超声波传感器
D. 以上都有可能

11、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

12、在计算机视觉的图像修复任务中，恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分，以下关于图像修复方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节
B. 深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示
C. 图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响
D. 结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果

13、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

14、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统，用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广，以下哪种处理方式可能是必要的？（ ）
A. 图像分块处理 B. 多尺度分析 C. 特征选择和降维 D. 以上都是

15、在计算机视觉的无人驾驶领域，环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人，同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用？（ ）
A. 激光雷达感知
B. 摄像头视觉感知
C. 毫米波雷达感知
D. 以上技术融合感知

16、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一系列二维图像重建出物体的三维模型。以下关于相机参数校准的重要性，哪一项是不正确的？（
A. 准确的相机参数有助于提高三维重建的精度
B. 相机参数校准可以减少重建过程中的误差累积
C. 即使相机参数不准确，也能通过后续处理得到精确的三维模型
D. 不同相机的参数差异会影响三维重建的结果

17、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

18、当进行视频中的动作识别时，假设要分析一段运动员训练的视频，识别出其中的各种动作，如跑步、跳跃和举重等。视频中的动作可能存在速度变化、遮挡和视角变化等问题。为了准确识别这些动作，以下哪种技术是关键的？（ ）
A. 对每一帧图像进行独立的动作分类，然后综合结果
B. 利用光流信息来捕捉视频中的运动模式
C. 只关注视频中的关键帧，忽略其他帧
D. 不考虑视频的时序信息，将其视为一系列独立的图像

19、计算机视觉中的视频理解任务包括对视频内容的分析和解释。假设要理解一段新闻视频的主要内容和事件发展。以下关于视频理解的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过对视频中的帧进行分类、目标检测和跟踪来实现视频理解
B. 深度学习中的注意力机制可以帮助聚焦视频中的关键信息，提高理解的准确性
C. 视频理解只需要关注视觉信息，不需要考虑音频和文字等其他模态的信息
D. 可以结合知识图谱和语义理解技术，对视频中的内容进行更深入的分析和解释

20、计算机视觉中的场景理解需要从图像中推断出物体之间的关系和场景的语义信息。假设要理解一张室内办公室场景的图像，包括家具的布局、人员的活动等。以下哪种方法在进行场景理解时最为有效？（ ）
A. 基于对象检测和分类的方法
B. 基于图模型的场景表示
C. 基于深度学习的场景解析
D. 基于规则推理的方法

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）说明计算机视觉在照明行业中的应用。

2、（本题5分解释计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用。

3、（本题5分）简述计算机视觉在军事中的目标识别和战场态势感知。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）以某品牌的宣传海报图形设计为例，说明其如何运用独特的图形和创意，传达品牌的个性和风格，吸引用户的关注。

2、（本题5分）以某健身俱乐部的会员卡设计为例，分析其独特的设计、会员权益展示、品牌标识如何吸引人们办理会员卡。

3、（本题5分）观察某电子产品品牌的宣传手册设计，阐述其如何通过图片和文字展示产品特点和优势。

4、（本题5分）以某幼儿园的六一儿童节活动海报设计为例，分析其欢乐的氛围、活动内容介绍、奖品设置如何吸引孩子和家长参与。

5、（本题5分）研究一款热门手机应用的界面设计，剖析其布局、图标设计、交互流程等如何提供良好的用户体验，提高用户满意度和忠诚度。

四、应用题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）设计一个系统，利用计算机视觉检测公园内的垃圾是否及时清理。

2、（本题10分）基于计算机视觉，开发一个可以检测道路上车辆类型的系统。

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