华东理工大学《机器视觉与图像处理》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2页，共2页华东理工大学《机器视觉与图像处理》

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2分，共40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2、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要分析一段视频中物体的运动速度和方向。以下关于光流计算的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过比较连续帧之间的像素差异来计算光流B.光流计算能够为视频中的目标跟踪和行为分析提供重要信息C.无论视频的帧率和分辨率如何，光流计算都能准确地估计像素运动D.深度学习方法也被应用于光流计算，提高了计算的准确性和效率3、在计算机视觉中，目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择，哪一项是需要重点考虑的因素？（）A.算法的检测速度，以满足实时性要求B.算法在小目标检测上的性能，因为车辆和行人在图像中可能较小C.算法的模型复杂度，越复杂的模型效果越好D.算法是否开源，开源的算法更易于使用4、在计算机视觉的应用于工业检测中，需要检测产品表面的缺陷和瑕疵。假设我们要检测手机屏幕上的划痕和亮点，以下哪种方法能够实现快速、准确的缺陷检测，并且适应不同的产品批次和生产环境？（）A.基于机器视觉的传统检测方法，结合阈值和形态学操作B.基于深度学习的目标检测算法，针对缺陷进行训练C.基于纹理分析和模式识别的方法D.基于光学原理和物理模型的检测方法5、在计算机视觉的图像特征提取中，假设要提取对光照、旋转和缩放具有不变性的特征。以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.SIFT特征具有良好的不变性，但计算复杂度高，实时性差B.HOG特征对光照变化适应性强，但对旋转和缩放较敏感C.LBP特征能够快速提取，但特征表达能力有限D.没有一种特征提取方法能够同时满足对光照、旋转和缩放的不变性要求6、在计算机视觉中，图像分割旨在将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的特征。以下关于图像分割的叙述，不正确的是（）A.图像分割可以基于像素的颜色、纹理等特征进行B.深度学习方法在图像分割中取得了显著的成果，如全卷积网络（FCN）C.图像分割在医学影像分析、自动驾驶场景理解等方面具有重要作用D.图像分割的结果总是完美的，能够准确地将图像中的所有物体都分割出来7、在计算机视觉的姿态估计任务中，假设要估计一个物体在三维空间中的姿态，例如估计一个机器人手臂的关节角度。以下哪种技术或方法可能被用于实现这一目标？（）A.基于立体视觉的方法，通过多个相机的观测B.利用深度学习模型直接预测姿态参数C.仅根据物体的外观形状进行估计D.随机猜测物体的姿态8、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要应对各种复杂的环境和情况。假设无人驾驶汽车要在恶劣天气下行驶，以下关于计算机视觉在无人驾驶中的挑战的描述，哪一项是不正确的？（）A.恶劣天气会影响图像的质量和清晰度，增加目标检测和识别的难度B.计算机视觉系统需要与其他传感器（如雷达和超声波传感器）融合，以提高在恶劣天气下的感知能力C.深度学习模型在恶劣天气条件下的性能会显著下降，无法正常工作D.针对恶劣天气，可以通过数据增强和模型优化等方法提高计算机视觉系统的鲁棒性9、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（）A.选择传统的多层感知机（MLP）架构B.采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像C.运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层D.构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息10、在计算机视觉的图像去模糊任务中，需要恢复由于相机抖动或物体运动导致的模糊图像。假设一张夜景照片由于长时间曝光而模糊，同时存在噪声和低光照条件。以下哪种图像去模糊算法在处理这种情况时效果较好？（）A.盲去卷积算法B.基于正则化的去模糊算法C.深度学习的去模糊模型D.频域去模糊方法11、在计算机视觉的视频分析中，假设要对一段监控视频中的异常行为进行检测。以下关于特征提取的方法，哪一项是不太适合的？（）A.提取每一帧图像的颜色、纹理等低级特征B.利用光流信息来捕捉物体的运动特征C.仅分析视频的音频信息，忽略图像内容D.结合时空特征，同时考虑空间和时间维度的信息12、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13、计算机视觉中的图像增强技术可以改善图像质量。假设要对一张低光照条件下拍摄的图像进行增强，以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（）A.简单地增加图像的亮度就能有效改善低光照图像的质量B.直方图均衡化方法总是能够在不引入噪声的情况下增强图像对比度C.基于深度学习的图像增强方法能够自适应地学习到适合的增强策略D.图像增强不会改变图像的原始信息和内容14、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强，以下关于颜色恢复的挑战，哪一项是最为显著的？（）A.由于年代久远，原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致，难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解，难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差，影响修复效果15、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的卫星图像重建为高分辨率图像，以下关于模型训练的挑战，哪一项是最为突出的？（）A.缺乏足够的高分辨率卫星图像数据用于训练B.模型的训练时间过长，难以在短时间内得到结果C.难以评估重建后的图像质量，没有明确的标准D.计算资源需求过大，普通计算机难以承受16、在计算机视觉的视觉跟踪任务中，目标在运动过程中可能会发生形变、遮挡和光照变化等情况。为了提高跟踪的稳定性和准确性，以下哪种策略可能是有效的？（）A.模型更新机制B.多特征融合C.抗遮挡处理D.以上都是17、在医学图像分析中，计算机视觉技术有助于疾病的诊断和治疗。假设医生需要对一组肺部CT图像进行分析，以检测是否存在肿瘤。以下关于医学图像分析中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（）A.计算机视觉算法可以自动检测和定位肺部肿瘤，提高诊断的效率和准确性B.能够对图像进行增强和预处理，突出病变区域，便于医生观察和判断C.由于医学图像的复杂性和个体差异，计算机视觉的结果总是完全准确无误的D.可以通过大量标注的医学图像数据进行训练，学习正常和异常的图像特征18、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高生产效率和质量。假设要检测生产线上产品的表面缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉技术的描述，正确的是：（）A.传统的机器视觉方法在检测复杂的表面缺陷时比深度学习方法更可靠B.深度学习模型需要大量的有缺陷和无缺陷样本进行训练，才能准确检测出各种缺陷C.工业检测中的计算机视觉系统不需要考虑实时性和准确性的平衡D.产品的颜色和材质对表面缺陷检测的结果没有影响19、当利用计算机视觉技术对医学影像（如X光、CT等）进行分析，辅助医生进行疾病诊断时，需要从大量的图像数据中提取有价值的特征。以下哪种特征提取方法在医学影像分析中可能具有较高的应用价值？（）A.基于形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.基于深度学习的自动特征学习D.基于颜色的特征提取20、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-Net二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述图像的霍夫变换的应用场景。2、（本题5分）解释计算机视觉在停车场管理中的技术。3、（本题5分）简述图像的角点检测算法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以某企业的年度报告为例，讨论其在设计上如何运用图表、数据可视化、文字说明等手段清晰地传达企业的业绩和发展情况。2、（本题5分）以某化妆品品牌的包装设计为例，分析其外观造型、材质选择、色彩搭配如何吸引消费者，体现品牌的高端定位。3、（本题5分）分析某健身品牌的社交媒体宣传图片设计，观察其如何通过有吸引力的视觉内容激励用户参与健身，传播品牌价值观。4、（本题5分）分析苹果手机的照片编辑功能广告设计，从编辑效果展示、便捷操作到品牌形