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文档简介
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2页,共2页玉林师范学院《机器视觉与图像处理实验》
2023-2024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15个小题,每小题1分,共15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、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声,同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像,以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时,最大程度地保留图像的边缘和纹理信息?()A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.基于小波变换的去噪方法2、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定目标。假设要跟踪一个在复杂场景中运动的人物,以下关于目标跟踪算法的描述,正确的是:()A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法能够准确预测目标的运动轨迹,但对目标外观变化适应性差B.基于粒子滤波的跟踪算法计算复杂度低,适用于实时跟踪要求高的场景C.基于深度学习的跟踪算法需要大量的训练数据,并且在目标被遮挡时容易丢失D.目标跟踪算法只要在初始帧中准确检测到目标,就能够在后续帧中一直保持跟踪的准确性3、在计算机视觉的图像检索任务中,需要根据用户提供的示例图像从大规模图像数据库中找到相似的图像。假设要构建一个高效的图像搜索引擎,能够快速准确地返回相关图像。以下哪种图像检索方法在处理大规模数据时性能更优?()A.基于内容的图像检索B.基于文本标注的图像检索C.基于哈希编码的图像检索D.基于深度学习特征的图像检索4、在计算机视觉中,特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征,用于后续的处理和分析,以下关于特征提取方法的描述,哪一项是不正确的?()A.SIFT(尺度不变特征变换)和SURF(加速稳健特征)是常用的局部特征描述子,对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性B.HOG(方向梯度直方图)特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像,常用于行人检测C.深度学习中的自动特征提取,例如通过卷积神经网络学习到的特征,比手工设计的特征更具有代表性和判别力D.特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大,不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果5、图像分割是将图像分成不同的区域或对象。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行精确分割,以下关于图像分割方法的描述,正确的是:()A.手动分割是最准确的方法,不需要借助计算机算法B.基于阈值的图像分割方法能够适用于所有类型的医学影像分割问题C.深度学习中的全卷积网络(FCN)及其变体在医学图像分割中具有很大的潜力D.图像分割的结果只取决于所使用的分割算法,与图像的预处理无关6、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7、计算机视觉在无人驾驶飞行器(UAV)中的应用可以辅助飞行和导航。假设一架UAV需要依靠视觉信息避开障碍物,以下关于UAV计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠单目视觉就能准确估计障碍物的距离和速度B.视觉信息在UAV飞行中的作用有限,主要依靠其他传感器如GPSC.多目视觉和深度学习算法的结合可以为UAV提供更准确的环境感知和障碍物避让能力D.UAV的飞行速度和姿态对视觉系统的性能没有影响8、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9、在计算机视觉的图像增强处理中,目的是改善图像的质量和可读性。假设我们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,哪一项是不正确的?()A.直方图均衡化可以通过调整图像的灰度分布,增强图像的对比度B.基于Retinex理论的方法可以分离图像的光照和反射成分,从而改善图像的视觉效果C.图像增强算法可以在不增加噪声的情况下,显著提高图像的亮度和清晰度D.不同的图像增强方法适用于不同类型的图像,需要根据具体情况选择合适的方法10、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11、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12、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多尺度特征融合?()A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是13、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14、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气,以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解?()A.基于深度学习的去雾方法B.基于物理模型的去雾方法C.基于图像增强的去雾方法D.基于滤波的去雾方法15、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声,恢复清晰的图像。假设要处理一张受到严重噪声污染的天文图像,以下关于去噪算法的选择,哪一项是需要谨慎考虑的?()A.选择基于滤波的去噪算法,如中值滤波B.采用基于深度学习的去噪算法,如自编码器C.只考虑去噪效果,不关心图像细节的保留D.根据噪声的类型和强度选择合适的去噪算法二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述计算机视觉中图像预处理的常见方法及作用。2、(本题5分)解释计算机视觉在标准化服务中的应用。3、(本题5分)计算机视觉中如何进行服装尺码测量和款式设计?4、(本题5分)解释计算机视觉中的光照变化处理方法。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)基于计算机视觉的智能商场导航系统,通过实时图像识别为顾客提供导航。2、(本题5分)运用计算机视觉技术,对船舶表面的锈蚀和损伤进行检测。3、(本题5分)使用目标检测技术,从气象卫星图像中检测出恶劣天气区域。4、(本题5分)对地质勘探图像中的矿物质分布进行分析和提取。5、(本题5分)利用图像识别技术,对不同品牌的空调外机图像进行识别和分类。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)某博物馆的展览展示设计通过巧妙的空间规划、灯光效果和展品陈列,营造出了独特的参观氛围。请研究其在空间利用、视觉引导、多媒体融合等方面的设计策略,以及如何增强观众的参观体验和对展品的理解。2、(本题10分)以某运动品牌的广告视频为例,分析其在画面剪辑、音乐搭配、特效运
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