绥化学院《三维视觉表现》2023-2024学年第一学期期末试卷

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1页，共3页绥化学院

《三维视觉表现》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20个小题，每小题1分，共20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2、计算机视觉中的深度估计是计算场景中物体与相机的距离。假设我们要为一个增强现实应用估计场景的深度信息，以下哪种深度估计方法能够在实时性和准确性之间取得较好的平衡？（）A.基于立体视觉的方法B.基于结构光的方法C.基于深度学习的单目深度估计方法D.基于飞行时间（ToF）原理的方法3、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4、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证图像质量的前提下尽可能减小文件大小。以下关于压缩算法的选择，哪一项是不正确的？（）A.选择基于变换的压缩算法，如离散余弦变换（DCT）B.采用无损压缩算法，确保图像信息完全不丢失C.只考虑压缩比，不关心图像的视觉质量D.根据图像的特点和应用需求选择合适的压缩算法5、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6、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中，计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过实时图像分析，为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息B.能够对手术区域进行精准的分割和标注，帮助医生识别关键结构C.计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟，不存在任何风险和误差D.可以与机器人手术系统结合，实现更精确和稳定的手术操作7、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8、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9、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述，不正确的是（）A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效，对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索10、计算机视觉中的无人驾驶技术是一个综合性的应用领域。以下关于无人驾驶中的计算机视觉的说法，不正确的是（）A.计算机视觉在无人驾驶中用于环境感知、目标检测、路径规划和障碍物避让等任务B.深度学习方法能够实时准确地识别道路标志、车辆和行人等物体C.无人驾驶中的计算机视觉系统已经非常成熟，能够应对各种复杂的交通场景D.恶劣天气条件和光照变化等因素仍然是无人驾驶中计算机视觉面临的挑战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、在计算机视觉中，图像分类是一项基础任务。假设我们有一组包含各种动物的图像数据集，需要训练一个模型来准确区分不同的动物类别。在选择图像分类模型时，以下哪种模型架构通常在处理大规模图像数据集时表现出色？（）A.传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）B.浅层的卷积神经网络（CNN）C.深度卷积神经网络，如ResNetD.循环神经网络（RNN）13、对于视频中的异常检测任务，假设要在一段监控视频中检测出异常事件，如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常？（）A.建立正常行为模型，对比检测异常B.只关注视频中的显著运动区域C.随机判断视频中的帧是否异常D.不进行异常检测，直接忽略异常事件14、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15、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人体动作。假设要对一段监控视频中的人员动作进行分类，以下关于动作识别方法的描述，正确的是：（）A.基于手工特征和传统分类器的方法能够处理复杂的动作变化，准确率高B.深度学习中的循环神经网络（RNN）在动作识别中无法捕捉动作的时空特征C.3D卷积神经网络能够同时处理空间和时间维度的信息，适用于动作识别任务D.动作识别系统对视频的拍摄角度和背景变化不敏感，具有很强的通用性16、当利用计算机视觉进行图像超分辨率重建任务，将低分辨率图像恢复为高分辨率图像，以下哪种深度学习模型可能在重建效果上表现出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是17、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一组不同角度拍摄的二维图像中重建出物体的三维模型。这些图像可能存在噪声和拍摄误差。为了获得准确的三维重建结果，以下哪种技术是重要的？（）A.基于立体视觉的方法，通过匹配不同图像中的对应点B.直接使用二维图像的平均信息来估计三维形状C.忽略图像中的噪声和误差，进行简单的重建D.随机生成三维模型，然后与二维图像进行匹配18、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19、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20、在计算机视觉的图像配准任务中，需要将不同时间或视角拍摄的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行精确配准，图像中存在地形变化和云层遮挡。以下哪种图像配准方法在这种困难情况下能够取得较好的效果？（）A.基于特征的配准B.基于灰度的配准C.基于变换模型的配准D.基于深度学习的配准二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解释计算机视觉中的深度估计概念。2、（本题5分）简述计算机视觉中的图像配准技术。3、（本题5分）解释计算机视觉中的模型量化技术。4、（本题5分）描述计算机视觉在海洋军事中的应用。5、（本题5分）简述计算机视觉在化妆品生产中的质量检测。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以某品牌的宣传海报字体设计为例，说明其如何运用独特的字体和排版，传达品牌的个性和风格，吸引用户的关注。2、（本题5分）观察某电子设备品牌的新品发布会舞台设计，剖析其如何结合灯光、屏幕和产品展示，制造震撼效果，吸引媒体和观众关注。3、（本题5分）研究某化妆品品牌的新品发布会舞台设计，分析其视觉效果、产品展示和时尚氛围营造，讨论如何吸引媒体和消费者的关注。4、（本题5分）解读某体育