吉首大学《导视系统设计》2021-2022学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页吉首大学《导视系统设计》

2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如SIFT和HOG，在任何情况下都比深度学习自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到图像的多层次特征，具有很强的表达能力C.特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响D.特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要2、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像。这些图像可能在内容、风格和主题上存在差异。为了提高检索的效率和准确性，以下哪种方法通常被采用？（）A.基于全局特征的图像表示和相似性度量B.只对图像的标签进行文本匹配，忽略图像内容C.随机选择数据库中的图像作为检索结果D.不进行任何预处理，直接在原始图像上进行检索3、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统，用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广，以下哪种处理方式可能是必要的？（）A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是4、计算机视觉在安防监控领域有重要应用。假设要通过摄像头监控一个公共场所，以下关于计算机视觉在安防监控中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以实时检测异常行为，如人群聚集、奔跑等B.能够对人员进行身份识别和认证C.计算机视觉系统可以独立完成所有的安防监控任务，不需要人工干预D.与其他安防设备和系统集成，提高整体的安全性和防范能力5、在计算机视觉的图像去噪任务中，假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声，同时尽可能保留图像的细节和边缘信息。以下哪种去噪方法可能更适合？（）A.中值滤波，用邻域中值代替像素值B.均值滤波，用邻域平均值代替像素值C.基于深度学习的图像去噪模型，如DnCNND.不进行任何去噪处理，保留原始噪声图像6、计算机视觉中的医学图像分析对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。以下关于医学图像分析的描述，不准确的是（）A.可以对X光、CT、MRI等医学图像进行病灶检测、器官分割和疾病分类B.深度学习技术在医学图像分析中取得了显著的成果，但也面临数据标注困难和模型泛化能力不足的问题C.医学图像分析需要遵循严格的医学标准和伦理规范，确保结果的准确性和可靠性D.医学图像分析完全依赖于计算机视觉技术，医生的经验和专业知识不再重要7、在计算机视觉的视频分析中，需要处理连续的图像帧。假设要分析一段监控视频中的人员行为，以下关于视频分析方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.光流法可以用于计算相邻帧之间的像素运动，从而跟踪物体的运动轨迹B.可以通过对视频帧进行分类和检测，来识别和分析人员的行为模式C.视频分析需要考虑时间维度上的信息，不仅仅是单个图像帧的特征D.视频分析只适用于简单的场景和行为，对于复杂的多人交互场景无法进行有效的分析8、计算机视觉中的行人重识别是指在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别，以下关于行人重识别方法的描述，正确的是：（）A.基于颜色和纹理特征的方法对行人的姿态和光照变化不敏感，识别准确率高B.深度学习中的度量学习方法能够学习到行人的判别性特征，但容易受到背景干扰C.行人重识别系统只需要关注行人的外观特征，不需要考虑行人的行为特征D.行人重识别在不同场景和摄像头视角下的性能始终保持稳定，不受影响9、在计算机视觉的图像增强任务中，假设要提高一张低光照图像的质量。以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（）A.直方图均衡化能够均匀分布图像的灰度级，但可能会导致细节丢失B.基于滤波的方法可以有效地去除噪声，但同时也会模糊图像的边缘C.伽马校正只适用于校正过亮的图像，对于低光照图像效果不佳D.所有的图像增强方法都能够在不引入任何失真的情况下提高图像质量10、计算机视觉在农业领域的应用可以帮助实现精准农业。假设一个农场需要通过计算机视觉监测农作物的生长状况。以下关于计算机视觉在农业中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以检测农作物的病虫害，及时采取防治措施B.能够评估农作物的生长阶段和成熟度，指导收获时间C.计算机视觉在农业中的应用完全不受天气和光照条件的影响D.可以通过无人机搭载摄像头进行大面积的农田监测11、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述，正确的是：（）A.基于光学字符识别（OCR）技术的方法对字体和排版的变化适应性强，识别准确率高B.深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本，但对模糊文本效果不佳C.场景文本识别只需要关注文本的内容，不需要考虑文本的位置和上下文信息D.所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字12、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为，以下哪种方法可能需要大量的标注数据进行训练？（）A.基于规则的方法B.基于深度学习的方法C.基于背景减除的方法D.基于帧差法的方法13、计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用可以帮助监测地球环境和资源。假设要通过卫星图像分析森林的覆盖面积变化。以下关于计算机视觉在卫星遥感中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过图像分类和分割技术区分森林、草地和建筑物等不同地物类型B.能够对多时相的卫星图像进行比较，监测森林的生长和砍伐情况C.计算机视觉在卫星遥感中的应用不受卫星图像的分辨率和光谱信息的限制D.可以结合地理信息系统（GIS）数据，进行更深入的空间分析和决策支持14、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的边界优化？（）A.条件随机场B.全连接条件随机场C.深度学习D.以上都是15、计算机视觉在文物保护和修复中的应用可以帮助记录和分析文物的状态。假设要对一件古老的雕塑进行数字化保存和修复建议。以下关于计算机视觉在文物保护中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过三维扫描技术获取文物的精确形状和表面细节B.能够对文物的颜色和纹理进行分析，为修复提供参考C.计算机视觉可以完全替代人工的文物修复工作，保证修复的质量和效果D.可以建立文物的数字档案，方便后续的研究和展示16、在计算机视觉的医学图像分析中，辅助医生进行疾病诊断。假设要通过分析CT图像检测肿瘤的位置和大小，以下关于医学图像计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.计算机视觉算法可以完全替代医生的诊断，不需要医生的进一步判断B.不同患者的个体差异和扫描参数的变化对肿瘤检测结果没有影响C.结合医生的先验知识和计算机视觉技术能够提高肿瘤检测的准确性和可靠性D.医学图像中的噪声和伪影对计算机视觉算法的性能没有影响17、图像分割是将图像细分为不同的区域或对象。假设我们需要对医学图像中的肿瘤进行精确分割，以辅助医生进行诊断和治疗。在这种对精度要求很高的应用中，以下哪种图像分割方法可能更合适？（）A.基于阈值的图像分割B.基于边缘检测的图像分割C.基于区域生长的图像分割D.基于深度学习的语义分割算法，如U-Net18、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像检索方法的描述，正确的是：（）A.基于文本标注的图像检索方法依赖于人工标注的准确性和完整性，检索效果不稳定B.基于内容的图像检索通过提取图像的特征进行相似性比较，但特征的选择对检索结果影响不大C.哈希方法能够将高维的图像特征映射为低维的哈希码，大大提高检索效率，但会损失一定的准确性D.所有的图像检索方法都能够在大规模数据库中实现实时、准确的检索19、当利用计算机视觉进行图像超分辨率重建任务，将低分辨率图像恢复为高分辨率图像，以下哪种深度学习模型可能在重建效果上表现出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是20、计算机视觉中的三维重建技术可以从多幅图像中恢复物体的三维形状。假设要对一个古老建筑进行三维重建。以下关于三维重建方法的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过立体视觉的方法，从不同角度拍摄的图像中计算深度信息B.基于结构光的方法能够快速获取物体表面的三维点云数据C.深度学习在三维重建中也有应用，能够学习从二维图像到三维形状的映射D.三维重建的结果总是非常精确，与真实物体的形状完全一致21、在计算机视觉的人脸识别任务中，假设要实现一个能够在不同光照和表情下准确识别的系统。以下关于数据预处理的步骤，哪一项是最重要的？（）A.对人脸图像进行归一化处理，统一大小和亮度B.对图像进行锐化处理，增强面部特征C.给图像添加艺术效果，提高美观度D.随机裁剪图像，增加数据多样性22、对于图像的纹理分析任务，假设要描述和区分不同类型的纹理，例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征？（）A.基于统计的方法，计算纹理的灰度共生矩阵B.基于模型的方法，如马尔可夫随机场C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理D.不进行任何纹理分析，直接忽略纹理信息23、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统，用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时，可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性，以下哪种图像预处理技术可能是关键？（）A.图像增强B.图像去噪C.图像归一化D.图像分割24、当利用计算机视觉进行视频监控中的异常行为检测，例如打架、盗窃等，以下哪种方法可能有助于准确识别异常行为？（）A.建立正常行为模型B.运动轨迹分析C.人群密度估计D.以上都是25、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的应用可以提供更沉浸式的体验。假设要在VR环境中实时跟踪用户的头部运动并相应地更新场景，以下关于VR/AR计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的基于传感器的跟踪方法能够满足VR中高精度的头部运动跟踪需求B.计算机视觉在VR/AR中的应用主要关注图像生成，而不是跟踪和定位C.结合视觉特征提取和深度学习的头部运动跟踪算法可以实现低延迟和高精度的跟踪D.VR/AR环境中的光照条件和物体遮挡对计算机视觉算法的性能没有影响26、计算机视觉在医学影像分析中的应用有助于辅助医生进行诊断和治疗。假设要分析一张脑部CT图像，以下关于医学影像分析中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分割脑组织、检测病变区域等方法，为医生提供定量的分析结果B.深度学习模型能够自动学习医学影像中的特征，辅助医生发现潜在的疾病C.计算机视觉在医学影像分析中的应用需要遵循严格的医学伦理和法规D.计算机视觉系统可以完全替代医生的诊断，不需要医生的进一步审查和判断27、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组X光片中检测出病变区域，同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效？（）A.形态学操作B.图像分割与分类C.特征提取与选择D.以上方法综合运用28、对于图像的超分辨率重建任务，假设要将一张低分辨率的图像恢复为高分辨率图像，同时保留图像的细节和清晰度。这张低分辨率图像可能存在模糊和失真。以下哪种方法在处理这种情况时可能表现更好？（）A.基于插值的方法，如双线性插值和双三次插值B.基于深度学习的超分辨率重建模型，如SRCNNC.对低分辨率图像进行简单的锐化处理D.不进行任何处理，直接使用低分辨率图像29、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设要开发一个能够识别道路标志的系统，以下关于应对不同光照条件的策略，哪一项是最为有效的？（）A.使用固定的阈值对图像进行二值化处理B.采用自适应的图像增强算法，根据光照情况调整图像C.忽略光照变化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照条件下收集训练数据30、当利用计算机视觉技术对医学影像（如X光、CT等）进行分析，辅助医