安徽广播影视职业技术学院《机器视觉技术课程设计》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2、在计算机视觉的遥感图像分析中，假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息，以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助？（）A.高光谱分析B.纹理分析C.形状分析D.以上都有可能3、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4、在计算机视觉的目标跟踪任务中，目标可能会被遮挡、变形或快速移动。假设要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种跟踪算法可能更适合应对这种复杂情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于均值漂移的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法5、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设要检测生产线上的零件是否存在缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测，快速发现缺陷B.深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异，实现准确的缺陷检测C.工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性，能够适应不同的生产环境D.计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷，对于零件的内部结构和性能无法进行评估6、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对整个图像场景进行分析和解释。假设我们有一张城市街道的图像，要理解其中的道路、建筑物、车辆和行人之间的关系。以下哪种方法能够提供更全面和深入的场景理解？（）A.基于对象检测和分类的方法B.基于语义分割和图模型的方法C.基于深度学习的场景解析网络D.基于特征匹配和聚类的方法7、假设要开发一个能够对指纹进行识别和认证的计算机视觉系统，以下哪种特征提取和匹配方法可能在指纹识别中具有较高的准确性？（）A.细节点提取B.方向场提取C.纹理特征提取D.以上都是8、在进行图像增强时，我们常常需要在保持图像细节的同时改善图像质量。假设一张低光照条件下拍摄的图像存在大量噪声，以下哪种图像增强方法可能不太适合处理这种情况？（）A.直方图均衡化B.基于小波变换的去噪方法C.中值滤波D.高斯滤波9、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的应用可以提供更沉浸式的体验。假设要在VR环境中实时跟踪用户的头部运动并相应地更新场景，以下关于VR/AR计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的基于传感器的跟踪方法能够满足VR中高精度的头部运动跟踪需求B.计算机视觉在VR/AR中的应用主要关注图像生成，而不是跟踪和定位C.结合视觉特征提取和深度学习的头部运动跟踪算法可以实现低延迟和高精度的跟踪D.VR/AR环境中的光照条件和物体遮挡对计算机视觉算法的性能没有影响10、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11、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法，不正确的是（）A.语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释B.知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系C.语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用D.语义理解已经达到了非常完美的程度，能够准确理解任何复杂的图像或视频内容12、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含众多物体的复杂图像中准确检测出不同类型的车辆，例如轿车、卡车和摩托车。图像中的车辆可能具有不同的颜色、大小和姿态，而且背景也较为复杂。为了实现高精度的车辆检测，以下哪种方法通常被认为是最有效的？（）A.基于传统图像处理技术，如边缘检测和形态学操作B.使用基于深度学习的目标检测算法，如FasterR-CNNC.采用简单的模板匹配方法，根据预先定义的车辆模板进行匹配D.对图像进行全局特征提取，然后基于这些特征进行分类13、在计算机视觉的文本检测和识别任务中，假设要从一张图片中提取并识别其中的文字信息。以下关于文本检测和识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以先通过文本检测算法定位图片中的文本区域，然后进行识别B.深度学习中的卷积神经网络在文本识别中表现出色，能够准确识别各种字体和风格的文字C.文本检测和识别对于弯曲、倾斜和模糊的文字能够轻松应对，没有任何困难D.可以结合光学字符识别（OCR）技术，将图片中的文字转换为可编辑的文本14、在计算机视觉的图像修复任务中，假设要填补图像中缺失或损坏的部分。以下哪种方法可能更有效地恢复图像的完整性和真实性？（）A.基于扩散的修复方法B.基于深度学习的图像修复模型，如ContextEncoderC.用固定的图案或颜色填充缺失部分D.不进行修复，保留图像的缺失部分15、在计算机视觉的图像修复任务中，恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分，以下关于图像修复方法的描述，正确的是：（）A.基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节B.深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示C.图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响D.结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果16、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17、当进行图像的光流估计时，假设要计算图像中像素的运动速度和方向。以下哪种光流估计算法在复杂场景下可能更准确？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.随机估计光流D.不进行光流估计，忽略像素的运动信息18、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19、在计算机视觉的实际应用中，模型的实时性是一个重要的考虑因素。以下关于实时性的描述，不正确的是（）A.对于一些需要实时响应的应用，如自动驾驶和工业检测，模型的处理速度至关重要B.模型的复杂度、计算资源和算法效率都会影响实时性C.可以通过模型压缩、硬件加速和优化算法等方法来提高模型的实时性D.实时性只与模型本身有关，与硬件设备和系统架构无关20、计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的损失函数？（）A.L1损失B.L2损失C.感知损失D.以上都是二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释计算机视觉在数字出版中的作用。2、（本题5分）计算机视觉中如何进行矿井安全监控？3、（本题5分）计算机视觉中如何辅助新闻编辑和内容筛选？三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析某瑜伽馆的会员招募海报和室内软装设计，研究如何通过宁静、舒适的视觉元素吸引潜在会员。2、（本题5分）分析某艺术展览的画册设计，研究其在图片排版、文字说明、色彩运用等方面如何展示艺术作品的魅力和展览的主题，为观众留下深刻印象。3、（本题5分）分析某咖啡店的夏季饮品系列广告设计，分析其清凉口感描述、夏日元素运