郑州黄河护理职业学院《广告版式设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《广告版式设计》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15个小题，每小题2分，共30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、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片，想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘？（）A.基于插值的方法，如双线性插值B.基于重建的方法，如基于字典学习的方法C.基于深度学习的方法，如SRCNND.基于小波变换的方法2、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强，以下关于颜色恢复的挑战，哪一项是最为显著的？（）A.由于年代久远，原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致，难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解，难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差，影响修复效果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、计算机视觉中的特征提取是非常关键的一步。以下关于特征提取方法的描述，不准确的是（）A.传统的特征提取方法如SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）在特定场景下仍然有效B.深度学习中的自动特征提取能够学习到更具代表性和鲁棒性的特征C.特征提取的好坏直接影响后续的图像分类、目标检测等任务的性能D.特征提取只关注图像的局部信息，而忽略了全局信息5、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。假设要在一张城市街道的图像中检测出所有的行人和车辆，以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（）A.基于传统的图像处理方法的目标检测算法在复杂场景中表现优于深度学习算法B.深度学习中的单阶段目标检测算法比两阶段算法速度快，但精度较低C.目标检测算法只需要关注目标的位置，不需要考虑目标的类别D.目标检测的准确率不受图像质量、光照条件和目标大小变化的影响6、计算机视觉中的人脸识别技术应用广泛。假设要在一个门禁系统中实现准确的人脸识别，以下关于人脸识别方法的描述，正确的是：（）A.基于几何特征的人脸识别方法对姿态和光照变化具有很强的鲁棒性B.基于模板匹配的方法能够处理大规模的人脸数据库，并且识别速度快C.深度学习中的卷积神经网络在人脸识别中能够学习到更具判别性的特征，但容易受到数据偏差的影响D.人脸识别系统一旦训练完成，就不需要更新和优化，能够一直保持高准确率7、在计算机视觉中，图像检索是根据用户的需求从图像数据库中查找相关的图像。以下关于图像检索的说法，错误的是（）A.图像检索可以基于图像的内容，如颜色、形状和纹理等特征B.深度学习方法可以学习到更具语义的图像表示，提高图像检索的准确性C.图像检索在电子商务、数字图书馆和图像搜索引擎等领域有广泛的应用D.图像检索的性能只取决于图像特征的提取，与数据库的组织和索引无关8、计算机视觉中的图像修复是填补图像中的缺失或损坏部分。假设我们有一张老照片，其中部分区域被损坏，需要进行修复。以下哪种图像修复方法能够生成自然、合理的内容，与周围区域融合良好？（）A.基于纹理合成的修复方法B.基于插值和填充的修复方法C.基于深度学习的图像修复网络，如ContextEncoderD.基于图像分解和重构的修复方法9、在计算机视觉的无人驾驶领域，环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人，同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用？（）A.激光雷达感知B.摄像头视觉感知C.毫米波雷达感知D.以上技术融合感知10、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库，以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性？（）A.基于全局特征的图像表示B.基于局部特征的图像表示C.基于深度学习的图像嵌入表示D.基于颜色直方图的图像表示11、在进行计算机视觉的三维重建时，需要从多个视角的图像中恢复物体的三维形状和结构。假设要对一个复杂的古建筑进行三维重建，图像采集存在视角偏差和部分遮挡。以下哪种三维重建方法在处理这种不完整和有噪声的数据时效果较好？（）A.基于立体视觉的重建B.基于运动恢复结构（SfM）的重建C.基于激光扫描的重建D.基于深度学习的重建12、在计算机视觉中，视频摘要生成是从长视频中提取关键内容并生成简洁的摘要。以下关于视频摘要生成的叙述，不正确的是（）A.视频摘要生成可以基于关键帧提取、内容分析和故事线构建等方法B.深度学习方法能够学习视频的语义信息，生成更有代表性的摘要C.视频摘要生成在视频浏览、检索和存储等方面具有实用价值D.视频摘要生成能够完全准确地反映视频的所有重要内容，没有任何信息丢失13、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14、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高生产效率和质量。假设要检测生产线上产品的表面缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉技术的描述，正确的是：（）A.传统的机器视觉方法在检测复杂的表面缺陷时比深度学习方法更可靠B.深度学习模型需要大量的有缺陷和无缺陷样本进行训练，才能准确检测出各种缺陷C.工业检测中的计算机视觉系统不需要考虑实时性和准确性的平衡D.产品的颜色和材质对表面缺陷检测的结果没有影响15、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二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述图像的色彩量化方法。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）简述图像的几何变换有哪些及用途。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用图像识别技术，对不同品牌的手机充电器图像进行识别和分类。2、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的指纹静脉识别系统。3、（本题5分）利用图像分割技术，从超声波图像中分割出结石区域。4、（本题5分）使用目标跟踪算法，对田径比赛中的运动员进行实时位置和速度跟踪。5、（本题5分）开发一个基于计算机视觉的手写数字识别系统。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）分析某品牌的线下活动海报设计，讨论其如何运用视觉元素吸引参与者，传达活动的主题和氛围，