自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共2頁四川輕化工大學(xué)《計算機(jī)視覺》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、計算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在VR/AR中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進(jìn)行識別，實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實場景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計算機(jī)視覺技術(shù)可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機(jī)視覺應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制2、在計算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準(zhǔn)確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標(biāo)檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO3、計算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標(biāo)志，以下關(guān)于自動駕駛中的計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標(biāo)志識別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實時處理攝像頭采集的圖像，快速準(zhǔn)確地識別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識別，計算機(jī)視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務(wù)D.自動駕駛中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)）的輔助，僅依靠圖像信息就能實現(xiàn)安全可靠的駕駛4、在計算機(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5、當(dāng)進(jìn)行圖像的顯著性檢測時，假設(shè)要從一張復(fù)雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關(guān)注的區(qū)域，例如在一張風(fēng)景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計算圖像的顯著性時可能更準(zhǔn)確？（）A.基于頻率域分析的方法，計算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法，比較區(qū)域與周圍的差異C.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域作為顯著性區(qū)域D.不進(jìn)行任何計算，主觀判斷顯著性區(qū)域6、在計算機(jī)視覺中，圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)的圖像。以下關(guān)于圖像檢索的說法，錯誤的是（）A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容，如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)到更具語義的圖像表示，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索在電子商務(wù)、數(shù)字圖書館和圖像搜索引擎等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取，與數(shù)據(jù)庫的組織和索引無關(guān)7、在計算機(jī)視覺領(lǐng)域中，當(dāng)需要對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實時檢測和跟蹤，以實現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時，以下哪種方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法8、在計算機(jī)視覺中，以下哪種技術(shù)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9、計算機(jī)視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復(fù)清晰的圖像。假設(shè)要處理一張受到嚴(yán)重噪聲污染的天文圖像，以下關(guān)于去噪算法的選擇，哪一項是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學(xué)習(xí)的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關(guān)心圖像細(xì)節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類型和強(qiáng)度選擇合適的去噪算法10、在計算機(jī)視覺的實際應(yīng)用中，光照變化會對圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導(dǎo)致圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù)，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動適應(yīng)各種光照變化，無需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對于目標(biāo)檢測和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會產(chǎn)生較大的影響11、在計算機(jī)視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格遷移到一張照片上，以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在風(fēng)格遷移中無法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨立地進(jìn)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(fēng)格遷移的質(zhì)量12、在計算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個圖像場景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)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(guān)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(xué)習(xí)的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法13、在計算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進(jìn)行對齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點的配準(zhǔn)方法對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性，但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計算簡單，但對光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇，與圖像的質(zhì)量和特征無關(guān)14、計算機(jī)視覺中的光流估計是計算圖像中像素的運(yùn)動信息。以下關(guān)于光流估計的敘述，不正確的是（）A.光流估計可以用于視頻中的運(yùn)動分析、目標(biāo)跟蹤和動作識別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計只對勻速運(yùn)動的物體有效，對于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動估計不準(zhǔn)確D.光流估計的結(jié)果可以為后續(xù)的計算機(jī)視覺任務(wù)提供重要的運(yùn)動線索15、計算機(jī)視覺中的圖像風(fēng)格遷移是一項有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點，哪一項是不正確的？（）A.學(xué)習(xí)油畫和照片的特征表示，找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移，不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓(xùn)練，使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù)，控制風(fēng)格遷移的強(qiáng)度和效果二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機(jī)視覺在智能家居中的場景理解和設(shè)備控制。2、（本題5分）簡述計算機(jī)視覺中的圖像分割技術(shù)。3、（本題5分）說明計算機(jī)視覺在物流領(lǐng)域的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類貝類的程序。2、（本題5分）使用目標(biāo)檢測技術(shù)，從氣象衛(wèi)星圖像中檢測出雷電活動區(qū)域。3、（本題5分）使用計算機(jī)視覺方法，檢測景區(qū)出入口的人流量。4、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同風(fēng)格的珠寶設(shè)計圖像進(jìn)行分類。5、（本題5分）通過圖像分割技術(shù)，將細(xì)胞圖像中的不同細(xì)胞類型進(jìn)行分離和計數(shù)。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)