大同師范高等?？茖W校《商業(yè)美術插圖》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______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、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割。假設醫(yī)學圖像的質量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉2、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內容和語義信息。假設要理解一張城市街道的圖像，以下關于場景理解方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務來實現(xiàn)場景理解B.結合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準確性C.深度學習模型能夠學習場景中的全局特征和關系，實現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下，準確地推斷出場景的語義3、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進行對齊。以下關于特征匹配的方法，哪一項是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進行匹配B.基于像素值的直接比較進行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進行匹配4、在計算機視覺的圖像去霧任務中，假設要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復清晰的場景。以下關于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準確估計霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學習的去霧方法能夠自動學習霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發(fā)生嚴重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復雜的霧天條件下取得理想的效果5、計算機視覺在自動駕駛領域發(fā)揮著重要作用。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志、車輛和行人。以下關于自動駕駛中計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準確識別不同光照和天氣條件下的交通對象，不受任何干擾C.深度學習算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應用，用于目標檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器（如雷達、激光雷達）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性6、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復雜的圖像或視頻內容7、計算機視覺在農業(yè)領域的應用可以幫助實現(xiàn)精準農業(yè)。假設一個農場需要通過計算機視覺監(jiān)測農作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農業(yè)中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農業(yè)中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農田監(jiān)測8、在計算機視覺的應用于工業(yè)檢測中，需要檢測產品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠實現(xiàn)快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產品批次和生產環(huán)境？（）A.基于機器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結合閾值和形態(tài)學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法9、對于圖像的超分辨率重建任務，假設要將一張低分辨率的圖像恢復為高分辨率圖像，同時保留圖像的細節(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.基于深度學習的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進行簡單的銳化處理D.不進行任何處理，直接使用低分辨率圖像10、在計算機視覺的車牌識別任務中，需要從車輛圖像中準確提取車牌號碼。假設車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應對這些挑戰(zhàn)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學習的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別11、在計算機視覺的研究中，數(shù)據(jù)集的質量和規(guī)模對模型的訓練和性能評估至關重要。以下關于數(shù)據(jù)集的描述，不準確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標注準確的數(shù)據(jù)集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數(shù)據(jù)集的構建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數(shù)據(jù)增強技術來減少對原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求12、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13、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張具有一定旋轉和平移差異的圖像進行配準，以下關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用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效14、計算機視覺在文物保護和數(shù)字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數(shù)字化和表面紋理分析，以下關于文物保護計算機視覺應用的描述，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對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結合多種成像技術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用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求15、目標檢測是計算機視覺中的常見任務，例如在監(jiān)控視頻中檢測行人或車輛。假設我們要開發(fā)一個目標檢測系統(tǒng)，以下關于目標檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對其進行分類和定位來實現(xiàn)目標檢測B.一階段目標檢測算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進行目標的分類和定位，速度相對較快C.目標檢測算法的性能通常用準確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標來評估D.目標檢測算法的精度和速度是相互獨立的，提高精度不會影響速度，反之亦然二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在電子制造中的元件檢測和定位。2、（本題5分）簡述計算機視覺在智能家居中的場景理解和設備控制。3、（本題5分）計算機視覺中如何進行石油管道的檢測和維護？三、應用題（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食肉動物的計算機視覺系統(tǒng)。2、（本題5分）利用圖像增強技術，提高夜間拍攝圖像的亮度和清晰度。3、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類飛禽的程序。4、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對游泳比賽中的運動員進行軌跡跟蹤和速度分析。5、（本題5分）利用目標檢測算法，在農業(yè)圖像中檢測病蟲害。四、分析題