南阳农业职业学院《商业插画》2023-2024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页南阳农业职业学院《商业插画》

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、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、对于图像的语义理解任务，假设要理解一张图像所表达的场景和事件，例如判断一张图像是在举行婚礼还是在举办音乐会。图像中的信息可能比较隐晦和复杂。以下哪种方法可能有助于提高语义理解的准确性？（）A.构建图像的语义图，分析物体之间的关系B.只关注图像中的主要物体，忽略背景信息C.对图像进行简单的分类，不进行深入的语义分析D.随机猜测图像的语义3、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个UAV需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在UAV中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，包括地形、建筑物和其他障碍物B.能够实时分析图像，计算与障碍物的距离和相对速度，为飞行决策提供依据C.计算机视觉在UAV中的应用完全不需要与其他传感器（如惯性测量单元）的数据融合D.可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制，实现自主飞行4、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5、在计算机视觉的图像融合任务中，将多幅图像合成为一幅更完整、更有信息的图像。假设要将一张白天拍摄的风景图像和一张夜晚拍摄的同一地点的图像进行融合，以下关于图像融合方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于像素级的融合策略，将两幅图像的像素值进行加权或组合B.特征级融合方法先提取图像的特征，然后进行融合，能够更好地保留图像的语义信息C.图像融合的效果只取决于融合算法的选择，与输入图像的质量和内容无关D.多模态图像融合需要考虑不同图像的特点和互补性，以获得更理想的融合结果6、当进行图像的目标计数任务时，假设要统计一张图像中某种物体的数量，例如统计羊群中的羊的数量。以下哪种方法可能更准确地完成计数任务？（）A.基于深度学习的目标计数模型B.手动逐个计数C.估计图像中物体的平均大小，然后计算总面积来推算数量D.随机猜测物体的数量7、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8、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9、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行配准，以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于特征的图像配准方法通过提取图像中的显著特征，并进行匹配来实现配准B.基于灰度的图像配准方法直接比较图像的灰度值，计算相似性度量来完成配准C.图像配准的精度主要取决于特征提取的准确性和匹配算法的性能D.图像配准总是能够完美地将两张图像对齐，不存在任何误差10、在计算机视觉的图像配准任务中，需要将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐。假设要将两张具有一定旋转和平移差异的图像进行配准，以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（）A.基于特征点匹配的图像配准方法对图像的变形和光照变化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能实现准确的图像配准C.图像配准不需要考虑图像的分辨率和比例尺差异D.深度学习在图像配准中的应用还不成熟，不如传统方法有效11、在计算机视觉的场景理解任务中，需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系，以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（）A.单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解B.忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响C.利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系D.场景理解只适用于简单的室内场景，对于复杂的户外场景无法处理12、计算机视觉中的遥感图像分析用于获取地球表面的信息。假设要从卫星遥感图像中分析土地利用类型和植被覆盖情况，同时要克服图像的大尺度和复杂的地物分布。以下哪种遥感图像分析方法最为有效？（）A.基于光谱特征的分析B.基于纹理特征的分析C.基于对象的图像分析D.基于深度学习的分析13、当进行图像的风格迁移任务时，假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格，同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效？（）A.使用基于卷积神经网络的风格迁移算法，如Gatys等人提出的方法B.对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理C.随机改变图像的像素值来模拟风格迁移D.只对图像的边缘进行处理，忽略内部区域14、在计算机视觉的图像超分辨率任务中，假设要将一张低分辨率图像恢复为高分辨率图像。以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（）A.基于插值的方法简单快速，但恢复出的图像细节不够清晰B.基于深度学习的方法能够生成逼真的高分辨率图像，但需要大量的训练数据和计算资源C.图像超分辨率技术可以无限制地提高图像的分辨率，不受硬件限制D.所有的图像超分辨率方法都能够完全恢复出原始高分辨率图像的所有信息15、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16、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17、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18、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设我们要开发一个能够在交通场景中检测车辆的系统。如果图像中的车辆存在多种姿态、大小和光照条件的变化，以下哪种目标检测算法可能更适合应对这种复杂情况？（）A.基于传统特征的检测算法，如HOG特征结合SVM分类器B.基于深度学习的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的检测算法D.基于颜色特征的检测算法19、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（）A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法，如背景减除20、在计算机视觉的三维重建中，从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建，以下关于三维重建方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息，实现三维重建B.运动恢复结构（SfM）算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构C.激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据，是一种高精度的三维重建方法D.三维重建的结果只取决于输入的图像质量，与重建算法的选择无关二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）计算机视觉中如何进行矿产资源勘查？2、（本题5分）解释计算机视觉中的无监督学习在图像分割中的应用。3、（本题5分）计算机视觉中如何进行文具生产中的质量控制？三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解读某酒店的会议室设计，分析其如何通过视觉元素和设施配置满足商务会议需求。2、（本题5分）解析某科技公司的产品说明书设计，探讨其在信息传达、排版设计、用户友好性方面的表现，以及如何更好地帮助用户了解产品。3、（本题5分）以耐克的运动内衣广告为例，分析其如何通过视觉传达展现产品的舒适、支撑和时尚感。讨论广告中的色彩、图形和文案的作用。4