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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁山東海事職業(yè)學院《設(shè)計圖文表達》2024-2025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1分，共15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、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析任務(wù)中，假設(shè)要檢測醫(yī)學圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學圖像的特殊性？（）A.結(jié)合先驗醫(yī)學知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法，不考慮醫(yī)學背景C.只對圖像的部分區(qū)域進行分析，忽略其他部分D.隨機標記圖像中的區(qū)域為腫瘤區(qū)域2、在計算機視覺中，三維重建是從二維圖像恢復物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學習方法進行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實、文物保護和工業(yè)設(shè)計等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會對三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響3、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統(tǒng)的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，性能通常不如深度學習方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴充數(shù)據(jù)集4、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中，將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換5、計算機視覺在文物保護和數(shù)字化中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物信息。假設(shè)要對一件古老的雕塑進行三維數(shù)字化和表面紋理分析，以下關(guān)于文物保護計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質(zhì)對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應(yīng)用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求6、在計算機視覺的目標識別任務(wù)中，假設(shè)要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對類內(nèi)差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性，依靠模型的自動適應(yīng)能力7、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)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(gòu)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(luò)（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）8、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域準確分割出來。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單高效，適用于所有類型的醫(yī)學圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據(jù)像素的相似性進行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復雜的圖像結(jié)構(gòu)時表現(xiàn)不佳，難以得到準確的分割結(jié)果D.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域9、圖像分類是計算機視覺中的常見任務(wù)之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數(shù)據(jù)來學習不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類10、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中，需要將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進行配準，以下關(guān)于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點匹配的圖像配準方法對圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實現(xiàn)準確的圖像配準C.圖像配準不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學習在圖像配準中的應(yīng)用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效11、在計算機視覺的行人重識別任務(wù)中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人，假設(shè)行人的姿態(tài)和服裝發(fā)生了較大變化，以下哪種特征可能具有更強的魯棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述12、在進行圖像配準（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設(shè)我們要將不同時間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進行配準，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標信息的準確性13、在計算機視覺的圖像風格遷移任務(wù)中，將一張圖像的風格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關(guān)于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內(nèi)容和風格可以完全獨立地進行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風格遷移的質(zhì)量14、計算機視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個像素分配類別標簽。假設(shè)要對一張城市街景圖像進行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復雜場景時能夠提供更精細的分割結(jié)果？（）A.全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab15、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學習的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強的去霧方法D.基于濾波的去霧方法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述圖像的色彩模型轉(zhuǎn)換方法。2、（本題5分）說明計算機視覺在醫(yī)療器械制造中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的作物監(jiān)測和病蟲害檢測。4、（本題5分）簡述計算機視覺在新聞報道中的圖像和視頻分析。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用圖像配準技術(shù)，將兩張有偏差的醫(yī)學圖像進行精確對齊。2、（本題5分）設(shè)計一個基于計算機視覺的掌形識別系統(tǒng)。3、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類昆蟲的計算機視覺系統(tǒng)。4、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測公交車內(nèi)乘客是否佩戴口罩。5、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類反芻動物的計算機視覺系統(tǒng)。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某游戲公司的游戲角色設(shè)計，討論其如何運用造型、色彩、性格等元素吸引玩家。2、（本題10分