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文档简介
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页景德镇陶瓷大学
《仪器分析(实验)》2023-2024学年第二学期期末试卷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、在计算机视觉的实际应用中,光照变化会对图像的处理和分析产生影响。以下关于光照变化的描述,不正确的是()A.光照变化可能导致图像的亮度、对比度和颜色发生改变,增加了图像处理的难度B.一些预处理技术,如直方图均衡化,可以在一定程度上减轻光照变化的影响C.深度学习模型能够自动适应各种光照变化,无需进行额外的处理D.光照变化对于目标检测和跟踪等任务的准确性可能会产生较大的影响2、计算机视觉在医学影像分析中的应用有助于辅助医生进行诊断和治疗。假设要分析一张脑部CT图像,以下关于医学影像分析中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分割脑组织、检测病变区域等方法,为医生提供定量的分析结果B.深度学习模型能够自动学习医学影像中的特征,辅助医生发现潜在的疾病C.计算机视觉在医学影像分析中的应用需要遵循严格的医学伦理和法规D.计算机视觉系统可以完全替代医生的诊断,不需要医生的进一步审查和判断3、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4、在计算机视觉的目标计数任务中,统计图像或视频中目标的数量。假设要统计一个果园中苹果的数量,以下关于目标计数方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像分割和对象识别的方法,先分割出每个苹果,然后进行计数B.利用深度学习中的回归模型直接预测苹果的数量C.目标计数不受苹果的大小、形状和分布的影响,任何情况下都能准确计数D.结合多视角图像或视频序列可以提高目标计数的准确性5、计算机视觉中的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用需要实时生成逼真的视觉效果。假设要在一个VR游戏中为玩家提供沉浸式的视觉体验,或者在AR应用中准确地将虚拟物体与现实场景融合。以下哪种计算机视觉技术在实现这些效果时至关重要?()A.实时渲染技术B.空间定位与追踪技术C.三维重建与建模技术D.以上技术综合应用6、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率和细节。假设要将一张低分辨率的老照片重建为高分辨率的清晰图像,同时要保持图像的自然度和真实性。以下哪种图像超分辨率重建方法最为适合?()A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度学习的方法D.基于学习字典的方法7、计算机视觉中的表情识别用于分析人脸的表情状态。假设要在一个在线教育平台中检测学生的学习状态。以下关于表情识别的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过提取面部肌肉的运动特征来判断表情B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习表情的特征表示C.表情识别能够准确区分细微的表情变化,如困惑和专注D.表情识别不受面部遮挡和光照变化的影响,始终能够准确判断8、计算机视觉中的图像修复旨在恢复图像中缺失或损坏的部分。假设一张珍贵的老照片有部分区域损坏,需要进行修复以还原其完整的内容。以下哪种图像修复方法在处理这种情况时能够生成更自然和逼真的结果?()A.基于扩散的图像修复B.基于纹理合成的图像修复C.基于深度学习的图像修复D.基于样例的图像修复9、计算机视觉中的显著性检测旨在找出图像中引人注目的区域。假设要在一张复杂的自然风景图像中检测显著性区域,以下关于显著性检测方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于对比度的方法通过计算图像区域与周围区域的差异来确定显著性B.基于频域分析的方法可以从图像的频谱中提取显著性信息C.深度学习方法能够学习图像的全局和局部特征,实现更准确的显著性检测D.显著性检测的结果总是与人类的视觉注意力机制完全一致,没有偏差10、在计算机视觉中,目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择,哪一项是需要重点考虑的因素?()A.算法的检测速度,以满足实时性要求B.算法在小目标检测上的性能,因为车辆和行人在图像中可能较小C.算法的模型复杂度,越复杂的模型效果越好D.算法是否开源,开源的算法更易于使用11、在计算机视觉的目标跟踪任务中,需要在视频序列中持续跟踪特定的目标。假设我们要跟踪一个在人群中快速移动的人物,以下哪种目标跟踪算法能够更好地处理目标的外观变化和遮挡情况?()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.基于深度学习的跟踪算法,如Siamese网络D.基于均值漂移的跟踪算法12、在计算机视觉的三维重建任务中,需要从多视角的图像中恢复物体的三维形状。假设我们有一组从不同角度拍摄的建筑物图像,以下哪种方法常用于从这些图像中重建建筑物的三维模型?()A.立体匹配方法B.结构光方法C.运动恢复结构(SFM)D.基于投影的方法13、计算机视觉中的场景理解是对整个图像场景的语义和结构进行分析和理解。以下关于场景理解的描述,不准确的是()A.场景理解需要综合考虑物体、空间关系、上下文信息等多个方面B.可以通过构建场景图来表示场景中的实体和关系,辅助场景理解C.场景理解在智能导航、虚拟环境构建和图像编辑等领域具有潜在的应用价值D.场景理解是一个已经完全解决的问题,不存在任何技术难题14、在计算机视觉的三维重建任务中,假设要从一系列二维图像重建出物体的三维模型。以下关于相机参数校准的重要性,哪一项是不正确的?()A.准确的相机参数有助于提高三维重建的精度B.相机参数校准可以减少重建过程中的误差累积C.即使相机参数不准确,也能通过后续处理得到精确的三维模型D.不同相机的参数差异会影响三维重建的结果15、计算机视觉中的场景理解任务旨在理解图像或视频中的整体场景信息。假设要理解一张城市街道的图片中的场景。以下关于场景理解的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过对物体、人物和环境的分析来理解场景的语义信息B.深度学习中的语义分割技术可以帮助区分场景中的不同区域和物体类别C.场景理解只需要考虑图像中的视觉元素,不需要考虑上下文和先验知识D.可以结合地理信息和时间信息,进一步丰富对场景的理解16、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17、在计算机视觉领域中,当需要对监控视频中的行人进行实时检测和跟踪,以实现智能安防系统的功能时,以下哪种方法在处理复杂场景和多目标跟踪方面可能表现更为出色?()A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的目标检测算法C.基于特征匹配的跟踪算法D.基于光流法的跟踪算法18、计算机视觉在医学图像分析中有着重要作用。假设要通过眼底图像检测糖尿病性视网膜病变,以下关于模型训练中数据标注的难度,哪一项是最为显著的?()A.病变区域的边界模糊,难以精确标注B.眼底图像的质量参差不齐,影响标注准确性C.标注人员的医学知识不足,导致标注错误D.数据量过大,标注工作耗时费力19、在一个基于计算机视觉的智能交通监控系统中,需要对车辆的类型、速度和行驶轨迹进行分析。以下哪种技术在车辆分析方面可能发挥关键作用?()A.目标检测和跟踪B.车牌识别C.轨迹预测D.以上都是20、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)简述图像的傅里叶变换的用途。2、(本题5分)解释计算机视觉中的模型剪枝技术。3、(本题5分)说明计算机视觉在智能图书馆中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)选取某大学的学术研讨会宣传册设计,分析其如何运用视觉元素传达研讨会主题和吸引学者参加。2、(本题5分)某游戏公司的品牌标识设计简洁易记,具有独特的视觉形象。请分析该标识在建立品牌认知度、塑造品牌个性、拓展品牌影响力方面的作用,以及如何在不同的宣传渠道中保持一致性和识别性。3、(本题5分)探讨某文具店的促销海报设计,研究其如何通过优惠信息、产品推荐、色彩搭配等吸引学生和办
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