浙江工业大学之江学院《Photoshop与SketchUp》2022-2023学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页浙江工业大学之江学院《Photoshop与SketchUp》

2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域准确分割出来。以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的分割方法简单高效，适用于所有类型的医学图像分割B.区域生长法能够根据像素的相似性进行分割，但容易受到噪声的影响C.图割算法在处理复杂的图像结构时表现不佳，难以得到准确的分割结果D.深度学习中的全卷积网络（FCN）在图像分割中无法处理不同大小的病变区域2、在计算机视觉的实际应用中，光照变化会对图像的处理和分析产生影响。以下关于光照变化的描述，不正确的是（）A.光照变化可能导致图像的亮度、对比度和颜色发生改变，增加了图像处理的难度B.一些预处理技术，如直方图均衡化，可以在一定程度上减轻光照变化的影响C.深度学习模型能够自动适应各种光照变化，无需进行额外的处理D.光照变化对于目标检测和跟踪等任务的准确性可能会产生较大的影响3、在计算机视觉的目标跟踪任务中，持续跟踪视频中的特定目标。假设要跟踪一个在人群中行走的人，以下关于目标跟踪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于滤波的方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波，可以预测目标的位置和状态B.基于深度学习的方法能够学习目标的外观特征，提高跟踪的准确性和鲁棒性C.目标跟踪过程中，目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素不会对跟踪结果产生影响D.结合多种特征和算法的融合跟踪方法，可以综合利用不同方法的优势，提高跟踪性能4、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别B.深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示，提高重识别的准确率C.行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响D.可以通过构建大规模的行人数据集进行训练，提升模型的泛化能力5、在计算机视觉的图像生成任务中，除了生成新的图像，还可以对已有图像进行风格转换。假设我们要将一张照片转换为油画风格，以下哪种方法能够实现逼真的风格转换效果？（）A.基于图像滤波和变换的方法B.基于深度学习的风格迁移算法，如CycleGANC.基于图像融合和合成的方法D.基于颜色映射和纹理合成的方法6、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别，以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助？（）A.基于光流的特征B.基于图像直方图的特征C.基于像素值的原始特征D.基于图像边缘的特征7、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8、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理，以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）A.均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节B.中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳C.基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征D.图像去噪不会引入任何新的失真或模糊9、在计算机视觉的姿态估计任务中，需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以实现精确的控制和操作。以下哪种姿态估计方法在处理这种机械结构时准确性更高？（）A.基于模型的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于视觉惯性里程计的姿态估计D.基于几何约束的姿态估计10、计算机视觉在农业中的应用可以帮助监测农作物的生长状况。假设要通过图像分析判断农作物的病虫害程度，以下关于农业计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.仅依靠农作物的颜色特征就能准确判断病虫害的程度B.不同农作物品种和生长阶段对病虫害判断的影响不大C.结合图像的纹理、形状和颜色等多特征，可以更准确地评估农作物的健康状况D.农业环境的复杂性对计算机视觉的应用没有挑战11、计算机视觉中的场景理解是一项具有挑战性的任务。假设要理解一个城市街道的场景图像，包括道路、建筑物、车辆和行人等元素。以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（）A.基于语义分割的方法能够将图像中的每个像素分类为不同的场景元素，但无法提供元素之间的关系B.目标检测结合语义分割可以实现对场景的初步理解，但对于复杂的场景结构难以准确描述C.基于图模型的方法能够很好地表示场景元素之间的关系，但建模过程复杂，计算量大D.场景理解只需要对图像中的可见元素进行分析，不需要考虑潜在的语义信息12、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13、在计算机视觉的图像分类任务中，假设要处理类别不均衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于处理类别不均衡的方法描述，正确的是：（）A.直接使用传统的分类算法，类别不均衡不会对结果产生明显影响B.过采样少数类别的样本可以增加其数量，但可能导致过拟合C.欠采样多数类别的样本能够平衡数据集，但会丢失部分有用信息D.类别不均衡问题无法通过数据处理方法解决，只能通过改进分类算法来应对14、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要在连续的图像帧中持续跟踪一个特定的目标。假设要跟踪一个在运动场上快速移动且形状变化的运动员，同时存在其他相似物体的干扰。以下哪种目标跟踪算法在这种具有挑战性的场景下表现更佳？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪B.基于粒子滤波的跟踪C.基于深度学习的跟踪D.基于均值漂移的跟踪15、在计算机视觉的图像检索任务中，根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像，以下关于图像检索方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于图像的内容特征，如颜色、形状和纹理等，进行相似性度量和检索B.深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征，提高图像检索的准确性C.图像检索的结果只取决于图像的特征表示，与检索算法的效率无关D.可以结合用户的反馈和交互，不断优化图像检索的结果16、计算机视觉中的医学图像分析中，假设要对肿瘤进行检测和分割。以下关于医学图像分析方法的描述，正确的是：（）A.由于医学图像的特殊性，传统的计算机视觉方法无法应用于医学图像分析B.深度学习方法在医学图像分析中能够准确检测肿瘤，但对小肿瘤容易漏检C.多模态医学图像融合可以提供更丰富的信息，但融合算法复杂，效果不稳定D.医学图像分析的结果不需要经过医生的审核和确认，可以直接用于诊断17、计算机视觉中的姿态估计是指确定物体在三维空间中的位置和方向。以下关于姿态估计的说法，错误的是（）A.姿态估计可以通过单目相机、双目相机或深度相机来实现B.基于深度学习的方法在姿态估计任务中表现出了较高的精度C.姿态估计在机器人操作、增强现实等领域有着重要的应用价值D.姿态估计的结果总是非常精确，不受物体形状和遮挡的影响18、在计算机视觉的立体视觉任务中，通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好？（）A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是19、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设要对一段视频中的物体运动进行分析，以下关于光流估计的描述，正确的是：（）A.稀疏光流估计只计算图像中部分特征点的运动，无法反映整体的运动趋势B.稠密光流估计能够得到图像中每个像素的运动向量，但计算复杂度较高C.光流估计的结果不受光照变化和噪声的影响，具有很高的准确性D.光流估计只能用于分析匀速直线运动的物体，对于复杂的运动模式无法处理20、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.基于帧差法的方法二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）计算机视觉中如何进行木材加工中的缺陷检测？2、（本题5分）简述图像的显著性检测的目的。3、（本题5分）描述计算机视觉在水文监测中的应用。4、（本题5分）说明计算机视觉在火山活动监测中的应用。5、（本题5分）解释计算机视觉中的图像压缩算法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究某服装品牌的线上购物平台用户界面设计，剖析其如何优化导航、搜索和商品展示功能，提高用户购物体验。2、（本题5分）分析某酒店的品牌标志设计，研究其图形、色彩、字体等如何传达酒店的定位和服务理念，提高品牌识别度。3、（本题5分）观察某摄影展的海报和展厅布置设计，思考如何通过视觉元素突出摄影作品的主题和风格，引导观众欣赏。4、（本题5分）解析某电商平台的首页设计，探讨其在商品