淮北理工学院《视觉传达设计与制作》2023-2024学年第一学期期末试卷

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2023-2024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批阅人一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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2、计算机视觉中的图像修复旨在恢复图像中缺失或损坏的部分。假设一张珍贵的老照片有部分区域损坏，需要进行修复以还原其完整的内容。以下哪种图像修复方法在处理这种情况时能够生成更自然和逼真的结果？（）A.基于扩散的图像修复B.基于纹理合成的图像修复C.基于深度学习的图像修复D.基于样例的图像修复3、在计算机视觉的行人重识别任务中，即在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人，假设行人的姿态和服装发生了较大变化，以下哪种特征可能具有更强的鲁棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于颜色特征的描述D.基于形状特征的描述4、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，包括山脉、森林、海滩等不同类型，同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类，以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效？（）A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯5、在计算机视觉的三维重建任务中，例如从多视角图像恢复物体的三维形状，需要解决相机位姿估计、特征匹配等问题。以下哪种方法在相机位姿估计方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接线性变换的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征点的方法D.基于深度学习的方法6、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能，以下哪种信息可能是最关键的？（）A.物体的形状和颜色B.物体之间的空间位置关系C.图像的亮度和对比度D.图像的拍摄角度7、在一个基于计算机视觉的无人驾驶系统中，需要对道路场景进行理解和预测，例如判断前方是否有行人横穿马路。为了实现准确的场景理解和预测，以下哪种技术可能是关键？（）A.语义分割B.实例分割C.场景图生成D.以上都是8、在进行图像配准（ImageRegistration）时，即对齐两幅或多幅图像，假设我们要将不同时间拍摄的同一地区的卫星图像进行配准，由于地形变化和拍摄角度的差异，以下哪个因素可能对配准精度产生最大影响？（）A.图像的分辨率B.选择的特征点数量C.图像的灰度值D.地理坐标信息的准确性9、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10、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11、计算机视觉中的行人重识别是在不同摄像头拍摄的图像或视频中识别出特定的行人。以下关于行人重识别的叙述，不正确的是（）A.行人重识别需要提取具有判别性的行人特征，克服视角、光照和姿态的变化B.深度学习方法在行人重识别任务中取得了显著的性能提升C.行人重识别在智能安防、视频监控和人员追踪等领域有重要的应用D.行人重识别技术已经能够在大规模数据集上达到100%的准确率12、计算机视觉中的视频理解不仅包括对单个帧的分析，还需要考虑帧之间的关系。假设我们要理解一个电影片段的情节和情感，以下哪种方法能够有效地捕捉视频中的时空动态信息和语义信息？（）A.基于帧级特征和分类器的方法B.基于深度学习的视频理解模型，结合注意力机制C.基于光流和运动轨迹的方法D.基于音频和视频融合的方法13、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，旨在定位和识别图像中的多个目标。假设我们要在城市街道的图像中检测行人和车辆。对于处理这种复杂场景的目标检测任务，以下哪种技术通常能提供更准确的检测结果？（）A.基于滑动窗口的传统目标检测方法B.基于区域提议的目标检测算法，如R-CNN系列C.基于回归的一阶段目标检测算法，如YOLO系列D.基于聚类的目标检测方法14、计算机视觉中的眼底图像分析对于眼科疾病的诊断具有重要意义。以下关于眼底图像分析的描述，不准确的是（）A.可以检测眼底的病变、血管异常和视网膜结构的改变B.深度学习方法在眼底图像分析中能够自动提取特征和进行疾病分类C.眼底图像分析需要高质量的图像数据和专业的医学知识标注D.眼底图像分析技术已经非常成熟，能够替代医生的诊断15、在计算机视觉的目标跟踪任务中，跟踪一个移动的物体具有挑战性。假设要在一段视频中跟踪一个快速移动的车辆，以下关于目标跟踪算法的描述，正确的是：（）A.基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法在处理非线性运动时效果最佳B.深度学习中的相关滤波方法能够快速适应目标的外观变化和遮挡情况C.目标跟踪算法不需要考虑目标的尺度变化和旋转D.目标跟踪的准确性只取决于初始帧中目标的定位精度16、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17、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数，对密集场景效果好B.基于回归的计数方法直接预测目标数量，计算速度快但精度较低C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用，不能提高计数准确性D.目标计数只需要考虑目标的外观特征，不需要考虑图像的上下文信息18、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一系列二维图像重建出物体的三维模型。以下关于相机参数校准的重要性，哪一项是不正确的？（）A.准确的相机参数有助于提高三维重建的精度B.相机参数校准可以减少重建过程中的误差累积C.即使相机参数不准确，也能通过后续处理得到精确的三维模型D.不同相机的参数差异会影响三维重建的结果19、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20、计算机视觉中的语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行语义分割，以下关于模型评估指标的选择，哪一项是最为关键的？（）A.准确率，即正确分类的像素比例B.召回率，即正确分割出肿瘤像素的比例C.F1分数，综合考虑准确率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割结果与真实标签的重合程度21、在计算机视觉的医学影像分析中，例如对肿瘤的检测和分割，需要高精度和可靠性。假设我们有一组磁共振成像（MRI）数据，以下哪种技术能够有效地辅助医生进行准确的诊断和治疗规划？（）A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的分割网络，结合多模态数据C.基于聚类和分类的方法D.基于形态学操作和阈值分割的方法22、对于图像分类任务，假设需要对大量的自然风景图像进行分类，包括山脉、森林、海滩和沙漠等场景。这些图像在光照、拍摄角度和季节等方面存在较大差异。为了提高图像分类的准确性和泛化能力，以下哪种策略是至关重要的？（）A.增加数据增强操作，如旋转、翻转和颜色变换B.只使用少量具有代表性的图像进行训练C.选择简单的分类模型，避免过拟合D.不进行任何预处理，直接使用原始图像训练模型23、当利用计算机视觉进行图像去模糊任务，恢复清晰的图像，以下哪种先验知识或约束可能有助于解决这个问题？（）A.自然图像的梯度稀疏性B.图像的低频成分C.图像的边缘信息D.以上都是24、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25、计算机视觉中的纹理分析用于描述图像中重复出现的模式和结构。假设要对一块布料的纹理进行分析，以判断其材质和质量，同时布料可能存在褶皱和变形。以下哪种纹理分析方法在处理这种复杂情况时更为准确？（）A.统计纹理分析B.结构纹理分析C.基于模型的纹理分析D.基于深度学习的纹理分析二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述图像压缩的基本原理。2、（本题5分）解释计算机视觉中的动作识别任务。3、（本题5分）解释计算机视觉在烟草行业中的质量检测。4、（本题5分）解释计算机视觉在健身行业中的动作指导和训练评估。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）剖析某电视剧的粉丝见面会活动海报设计，讨论其如何通过视觉元素吸引粉丝参加见面会。2、（本题5分）某化妆品品牌的户外广告设计以巨大的产品形象和明星代言人为主要元素。请解析该广告设计如何在户外环境中吸引目光，如何提升品牌知名度和产品销量，以及在广告创意和执行方面的考量。3、（本题5分）以一个时尚品牌的品牌故事视频设计为例，分析其视觉效果、故事叙述和情感表达，讨论如何塑造品牌的形象和吸引消费者的共鸣。4、（本题5分）分析某手