四川轻化工大学《计算机视觉》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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四川轻化工大学《计算机视觉》2024-2025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

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、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中有着重要的应用。假设要在 VR 游戏中实现真实的场景交互。以下关于计算机视觉在 VR/AR 中的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过对用户的动作和姿态进行识别，实现自然的交互操作
B. 能够将虚拟物体与真实场景进行准确的融合和匹配
C. 计算机视觉技术可以提高 VR/AR 体验的沉浸感和真实感
D. VR/AR 中的计算机视觉应用不存在任何技术挑战和限制

2、在计算机视觉中，目标检测是一项关键任务。假设要开发一个能够在复杂的城市交通场景中准确检测出各种车辆类型的系统，需要考虑车辆的不同尺寸、形状和姿态，以及光照、阴影和遮挡等因素的影响。以下哪种目标检测算法在处理这种复杂场景时具有较好的性能和鲁棒性？（ ）
A. R-CNN
B. Fast R-CNN
C. Faster R-CNN
D. YOLO

3、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

4、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，同时尽可能保留图像的细节和边缘信息。以下哪种去噪方法可能更适合？（ ）
A. 中值滤波，用邻域中值代替像素值
B. 均值滤波，用邻域平均值代替像素值
C. 基于深度学习的图像去噪模型，如 DnCNN
D. 不进行任何去噪处理，保留原始噪声图像

5、当进行图像的显著性检测时，假设要从一张复杂的图像中突出显示出人们视觉上最关注的区域，例如在一张风景图像中突出显示出一座显眼的山峰。以下哪种方法在计算图像的显著性时可能更准确？（ ）
A. 基于频率域分析的方法，计算图像的频谱特征
B. 基于对比度的方法，比较区域与周围的差异

C. 随机选择图像中的部分区域作为显著性区域
D. 不进行任何计算，主观判断显著性区域

6、在计算机视觉中，图像检索是根据用户的需求从图像数据库中查找相关的图像。以下关于图像检索的说法，错误的是（ ）
A. 图像检索可以基于图像的内容，如颜色、形状和纹理等特征
B. 深度学习方法可以学习到更具语义的图像表示，提高图像检索的准确性
C. 图像检索在电子商务、数字图书馆和图像搜索引擎等领域有广泛的应用
D. 图像检索的性能只取决于图像特征的提取，与数据库的组织和索引无关

7、在计算机视觉领域中，当需要对监控视频中的行人进行实时检测和跟踪，以实现智能安防系统的功能时，以下哪种方法在处理复杂场景和多目标跟踪方面可能表现更为出色？（ ）
A. 基于传统图像处理的方法
B. 基于深度学习的目标检测算法
C. 基于特征匹配的跟踪算法
D. 基于光流法的跟踪算法

8、在计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法？（ ）
A. 反卷积 B. 亚像素卷积 C. 最近邻插值 D. 以上都是

9、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，恢复清晰的图像。假设要处理一张受到严重噪声污染的天文图像，以下关于去噪算法的选择，哪一项是需要谨慎考虑的？（ ）
A. 选择基于滤波的去噪算法，如中值滤波
B. 采用基于深度学习的去噪算法，如自编码器
C. 只考虑去噪效果，不关心图像细节的保留
D. 根据噪声的类型和强度选择合适的去噪算法

10、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

11、在计算机视觉的图像风格迁移任务中，将一张图像的风格应用到另一张图像上。假设要将一幅油画的风格迁移到一张照片上，以下关于图像风格迁移方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于手工特征提取和风格转换的方法能够实现自然逼真的风格迁移
B. 深度学习中的生成对抗网络（GAN）在风格迁移中无法生成多样化的风格效果
C. 图像的内容和风格可以完全独立地进行处理，互不影响
D. 考虑图像的局部和全局特征以及语义信息能够提升风格迁移的质量

12、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对整个图像场景进行分析和解释。假设我们有一张城市街道的图像，要理解其中的道路、建筑物、车辆和行人之间的关系。以下哪种方法能够提供更全面和深入的场景理解？（ ）
A. 基于对象检测和分类的方法
B. 基于语义分割和图模型的方法
C. 基于深度学习的场景解析网络
D. 基于特征匹配和聚类的方法

13、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张不同视角拍摄的同一物体的图像进行对齐。以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于特征点的配准方法对图像的旋转、缩放和平移具有不变性，但特征点的提取容易出错
B. 基于灰度的配准方法计算简单，但对光照变化和噪声敏感
C. 深度学习中的自监督学习方法在图像配准中无法学习到有效的特征表示
D. 图像配准的精度只取决于配准算法的选择，与图像的质量和特征无关

14、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述，不正确的是（ ）
A. 光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务
B. 基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升
C. 光流估计只对匀速运动的物体有效，对于复杂的非匀速运动估计不准确
D. 光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索

15、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上，以下关于模型训练的要点，哪一项是不正确的？（ ）
A. 学习油画和照片的特征表示，找到风格和内容的分离方式
B. 只关注风格的迁移，不考虑照片原始内容的保留
C. 采用对抗训练，使生成的图像在风格和内容上达到平衡
D. 调整模型参数，控制风格迁移的强度和效果

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）简述计算机视觉在智能家居中的场景理解和设备控制。

2、（本题5分）简述计算机视觉中的图像分割技术。

3、（本题5分）说明计算机视觉在物流领域的应用。

三、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）开发一个能够识别不同种类贝类的程序。

2、（本题5分）使用目标检测技术，从气象卫星图像中检测出雷电活动区域。

3、（本题5分）使用计算机视觉方法，检测景区出入口的人流量。

4、（本题5分）通过图像分类算法，对不同风格的珠宝设计图像进行分类。

5、（本题5分）通过图像分割技术，将细胞图像中的不同细胞类型进行分离和计数。

四、分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）以某餐厅的菜单设计为例，分析其排版布局、图片选择、文字描述如何展示菜品特色，引导顾客点餐。

2、（本题10分）分析某珠宝品牌的线上广告设计，研究其如何运用视觉语言展示珠宝的品质和设计，吸引消费者购买。

3、（本题10分）以某饮料品牌的广告设计为例，分析其清凉的画面、诱人的口感描述、活力的色彩如何吸引消费者购买饮料。

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