河北石油职业技术大学《三维设计基础》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《三维设计基础》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、计算机视觉中的姿态估计是确定物体在三维空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以下关于姿态估计方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于视觉的姿态估计可以通过分析物体在图像中的特征点来计算其姿态B.可以结合多个摄像头的图像信息，提高姿态估计的精度和鲁棒性C.姿态估计通常需要先对物体进行建模，然后通过匹配图像和模型来确定姿态D.姿态估计的结果总是非常准确，不受图像噪声、遮挡和物体形状变化的影响2、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况？（）A.基于特征点匹配的方法，如SIFT特征B.直接将两张图像叠加，不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法，计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配3、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4、当利用计算机视觉进行视频监控中的异常行为检测，例如打架、盗窃等，以下哪种方法可能有助于准确识别异常行为？（）A.建立正常行为模型B.运动轨迹分析C.人群密度估计D.以上都是5、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精确地分割出来，以便医生进行诊断和治疗。这张医学图像可能存在噪声、模糊和不均匀的灰度分布。以下哪种图像分割方法在处理这种复杂情况时可能更具优势？（）A.基于阈值的分割方法，根据像素值设定阈值进行分割B.基于区域生长的分割方法，从种子点开始逐渐扩展区域C.基于深度学习的语义分割算法，如U-NetD.随机分割图像，然后根据后续分析进行调整6、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志，并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性？（）A.使用多个不同类型的摄像头获取图像B.仅依赖颜色特征进行识别C.采用简单的线性分类器进行标志分类D.减少训练数据中的交通标志种类7、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匹配和对齐。以下关于图像配准的叙述，不正确的是（）A.图像配准需要找到图像之间的对应点或特征，然后进行变换和对齐B.图像配准在医学图像分析、遥感图像处理和三维重建等领域有着广泛的应用C.图像配准的精度和鲁棒性受到图像质量、噪声和几何变形等因素的影响D.图像配准是一个简单的过程，不需要复杂的算法和优化8、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9、在计算机视觉中，图像去雾是提高有雾图像质量的技术。以下关于图像去雾的描述，不准确的是（）A.图像去雾可以基于物理模型或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像去雾中能够有效地恢复图像的细节和颜色C.图像去雾只对轻度有雾的图像有效，对于浓雾图像效果不佳D.图像去雾可以提高图像的清晰度和可视性，有助于后续的处理和分析10、在计算机视觉的图像压缩任务中，需要在减少数据量的同时尽量保持图像的质量。假设要对一组高清图像进行压缩，以节省存储空间和传输带宽，同时要求解压后的图像能够满足一定的视觉要求。以下哪种图像压缩算法在这种情况下效果较好？（）A.JPEG压缩算法B.PNG压缩算法C.WebP压缩算法D.BPG压缩算法11、在计算机视觉的行人重识别任务中，假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法，哪一项是不太合理的？（）A.将行人的外观特征和步态特征进行融合B.简单地将不同特征进行拼接，不考虑权重分配C.根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合D.利用深度学习模型自动学习特征的融合方式12、在图像分类任务中，深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类，以下关于图像分类模型的描述，正确的是：（）A.模型的层数越多，分类准确率一定越高B.数据增强技术，如旋转、裁剪等，对模型的性能提升没有帮助C.结合多种特征提取方法和分类器，可以提高图像分类的准确性和鲁棒性D.图像分类模型不需要考虑图像的空间信息，只关注像素值的统计特征13、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要持续跟踪一个或多个运动目标。假设要跟踪一个在操场上跑步的人。以下关于目标跟踪算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在连续的帧中找到目标的相似特征来实现跟踪B.深度学习中的相关滤波算法能够快速准确地跟踪目标，适应目标的外观变化C.目标跟踪算法能够在目标被遮挡或短暂消失后，仍然准确地恢复跟踪D.无论目标的运动速度和轨迹如何复杂，目标跟踪算法都能完美地跟踪14、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。以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）A.中值滤波能够有效地去除椒盐噪声，但会使图像变得模糊B.均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息C.小波变换去噪方法计算复杂度高，不适合处理大规模图像D.所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像15、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，保留原始噪声图像二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）计算机视觉中如何进行桥梁健康监测？2、（本题5分）简述计算机视觉中目标跟踪的方法和挑战。3、（本题5分）说明计算机视觉在橡胶制品检测中的应用。4、（本题5分）简述图像的傅里叶变换的用途。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测游乐场设施的安全状况。2、（本题5分）设计一个程序，通过计算机视觉识别不同品牌的电脑。3、（本题5分）通过图像分类算法，对不同风格的珠宝设计图像进行分类。4、（本题5分）利用深度学习算法，对不同种类的零食图像进行分类。5、（本题5分）通过图像分割技术，将医学图像中的血管和神经组织进行分离。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）观察某城市的公共交通导向标识系统设计，探讨其在图形符号、色彩搭配和文字信息传达上的合理性，分析如何有效地引导市民和游