學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁武漢科技大學《文字與標志設計》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法？（）A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是2、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學習的場景解析網(wǎng)絡D.基于特征匹配和聚類的方法3、在計算機視覺的醫(yī)學影像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割，需要高精度和可靠性。假設我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術能夠有效地輔助醫(yī)生進行準確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的分割網(wǎng)絡，結合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學操作和閾值分割的方法4、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎任務。假設我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓練一個模型來準確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機器學習算法，如支持向量機（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）5、在計算機視覺的三維重建任務中，需要從多視角的圖像中恢復物體的三維形狀。假設我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結構光方法C.運動恢復結構（SFM）D.基于投影的方法6、在進行圖像增強時，我們常常需要在保持圖像細節(jié)的同時改善圖像質量。假設一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲，以下哪種圖像增強方法可能不太適合處理這種情況？（）A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波7、在一個基于計算機視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進行分析。以下哪種技術在車輛分析方面可能發(fā)揮關鍵作用？（）A.目標檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預測D.以上都是8、計算機視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進行處理和理解。假設要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術在處理這種復雜的群體行為時最為有效？（）A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結合軌跡分析D.深度學習的行為識別模型9、計算機視覺中的三維重建技術可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結構光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠學習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致10、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析中，假設要對腫瘤進行檢測和分割。以下關于醫(yī)學圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫(yī)學圖像的特殊性，傳統(tǒng)的計算機視覺方法無法應用于醫(yī)學圖像分析B.深度學習方法在醫(yī)學圖像分析中能夠準確檢測腫瘤，但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復雜，效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學圖像分析的結果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認，可以直接用于診斷11、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數(shù)類進行過采樣或對多數(shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓練C.不考慮類別不平衡，直接訓練模型D.隨機選擇樣本進行訓練12、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細節(jié)和結構。假設我們有一張受到嚴重噪聲污染的醫(yī)學圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法13、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進行診斷和治療。這張醫(yī)學圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復雜情況時可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設定閾值進行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴展區(qū)域C.基于深度學習的語義分割算法，如U-NetD.隨機分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進行調整14、對于圖像的語義理解任務，假設要理解一張圖像所表達的場景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準確性？（）A.構建圖像的語義圖，分析物體之間的關系B.只關注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對圖像進行簡單的分類，不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義15、當進行圖像的風格遷移任務時，假設要將一張照片的風格轉換為著名繪畫的風格，同時保留照片的內容結構。以下哪種方法在實現(xiàn)這一目標時可能更有效？（）A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的風格遷移算法，如Gatys等人提出的方法B.對圖像進行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機改變圖像的像素值來模擬風格遷移D.只對圖像的邊緣進行處理，忽略內部區(qū)域二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺在冰川監(jiān)測中的作用。2、（本題5分）解釋計算機視覺在煙草行業(yè)中的質量檢測。3、（本題5分）描述計算機視覺在虛擬現(xiàn)實中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同風格的室內裝修圖像進行分類。2、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類真菌的計算機視覺應用。3、（本題5分）設計一個基于計算機視覺的視網(wǎng)膜識別系統(tǒng)。4、（本題5分）利用圖像增強技術，提升霧霾天氣下拍攝圖像的清晰度。5、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對馬拉松比賽中的運動員進行實時排名和速度估算。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）以一款游戲的更新公告頁面設計為例，分析其如何運用視覺語言和文字內容傳達游戲更新的內容和亮點，吸引玩家關注和參與