裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共2頁武漢科技職業(yè)學(xué)院《版面設(shè)計(jì)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域準(zhǔn)確分割出來。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單高效，適用于所有類型的醫(yī)學(xué)圖像分割B.區(qū)域生長(zhǎng)法能夠根據(jù)像素的相似性進(jìn)行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時(shí)表現(xiàn)不佳，難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域2、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容3、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中，實(shí)時(shí)跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個(gè)室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的機(jī)器人并確定其位置，以下關(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確工作B.視覺里程計(jì)方法能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)高精度的長(zhǎng)期跟蹤與定位C.同時(shí)使用多個(gè)相機(jī)進(jìn)行觀測(cè)不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小4、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征5、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)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(fù)雜情況時(shí)可能更具優(yōu)勢(shì)？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割方法，從種子點(diǎn)開始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-NetD.隨機(jī)分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整6、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對(duì)道路場(chǎng)景進(jìn)行理解和預(yù)測(cè)，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的場(chǎng)景理解和預(yù)測(cè)，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.語義分割B.實(shí)例分割C.場(chǎng)景圖生成D.以上都是7、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時(shí)盡可能保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型，如DnCNND.不進(jìn)行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像8、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)我們要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下哪種技術(shù)通常被用于獲取準(zhǔn)確的姿態(tài)信息？（）A.基于視覺標(biāo)記的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)D.基于慣性測(cè)量單元（IMU）的姿態(tài)估計(jì)9、在醫(yī)學(xué)圖像分析中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對(duì)一組肺部CT圖像進(jìn)行分析，以檢測(cè)是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計(jì)算機(jī)視覺的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.計(jì)算機(jī)視覺算法可以自動(dòng)檢測(cè)和定位肺部腫瘤，提高診斷的效率和準(zhǔn)確性B.能夠?qū)D像進(jìn)行增強(qiáng)和預(yù)處理，突出病變區(qū)域，便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和個(gè)體差異，計(jì)算機(jī)視覺的結(jié)果總是完全準(zhǔn)確無誤的D.可以通過大量標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)正常和異常的圖像特征10、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的目標(biāo)檢測(cè)中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會(huì)丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過改進(jìn)分類算法來應(yīng)對(duì)12、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中的人體動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻，識(shí)別其中運(yùn)動(dòng)員的各種動(dòng)作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法13、圖像分割是將圖像細(xì)分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)我們需要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進(jìn)行精確分割，以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。在這種對(duì)精度要求很高的應(yīng)用中，以下哪種圖像分割方法可能更合適？（）A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測(cè)的圖像分割C.基于區(qū)域生長(zhǎng)的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-Net14、對(duì)于圖像的超分辨率重建任務(wù)，假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時(shí)可能表現(xiàn)更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的銳化處理D.不進(jìn)行任何處理，直接使用低分辨率圖像15、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)是計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。以下關(guān)于光流估計(jì)的敘述，不正確的是（）A.光流估計(jì)可以用于視頻中的運(yùn)動(dòng)分析、目標(biāo)跟蹤和動(dòng)作識(shí)別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計(jì)方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計(jì)只對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)的物體有效，對(duì)于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動(dòng)估計(jì)不準(zhǔn)確D.光流估計(jì)的結(jié)果可以為后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)提供重要的運(yùn)動(dòng)線索16、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對(duì)車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤B.車牌識(shí)別C.軌跡預(yù)測(cè)D.以上都是17、在計(jì)算機(jī)視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關(guān)于特征提取方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計(jì)算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測(cè)C.深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)特征提取，例如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征，比手工設(shè)計(jì)的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果18、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動(dòng)作，同時(shí)要考慮動(dòng)作的速度、幅度和風(fēng)格的變化。以下哪種動(dòng)作識(shí)別方法在處理這種復(fù)雜的動(dòng)作模式時(shí)表現(xiàn)更好？（）A.基于手工特征的動(dòng)作識(shí)別B.基于時(shí)空興趣點(diǎn)的動(dòng)作識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動(dòng)作識(shí)別19、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果20、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識(shí)別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動(dòng)作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取，直接使用原始圖像進(jìn)行分類21、對(duì)于視頻中的目標(biāo)跟蹤任務(wù)，假設(shè)目標(biāo)在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴(yán)重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性？（）A.結(jié)合目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型和外觀模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進(jìn)行跟蹤C(jī).當(dāng)出現(xiàn)遮擋時(shí)，停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機(jī)調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)22、計(jì)算機(jī)視覺中的場(chǎng)景文本識(shí)別旨在從圖像中識(shí)別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識(shí)別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場(chǎng)景文本識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)的方法對(duì)字體和排版的變化適應(yīng)性強(qiáng)，識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識(shí)別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對(duì)模糊文本效果不佳C.場(chǎng)景文本識(shí)別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場(chǎng)景文本識(shí)別方法都能夠在復(fù)雜的自然場(chǎng)景中準(zhǔn)確無誤地識(shí)別出各種文字23、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對(duì)于準(zhǔn)確理解場(chǎng)景是至關(guān)重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域進(jìn)行分析24、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)一組動(dòng)物圖片進(jìn)行分類，區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機(jī)（SVM），也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性25、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過程中可能會(huì)發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的色彩融合方法。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在玻璃制造中的缺陷檢測(cè)。3、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在考古中的應(yīng)用。4、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在智能倉儲(chǔ)中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以一個(gè)環(huán)保組織的公益活動(dòng)海報(bào)設(shè)計(jì)為對(duì)象，分析設(shè)計(jì)師如何運(yùn)用視覺語言呼吁人們關(guān)注特定的環(huán)境問題，參與公益活動(dòng)。2、（本題5分）剖析某美發(fā)沙龍的室內(nèi)裝修和價(jià)目表設(shè)計(jì)，探討如何通過時(shí)尚的設(shè)計(jì)和清晰的價(jià)格展示提升顧客的體驗(yàn)和信任度。3、（本題5分）觀察某珠寶品牌的定制服務(wù)宣傳設(shè)