自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁浙江工業大學之江學院《Photoshop與SketchUp》

2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫學圖像中的病變區域準確分割出來。以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡單高效，適用于所有類型的醫學圖像分割B.區域生長法能夠根據像素的相似性進行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復雜的圖像結構時表現不佳，難以得到準確的分割結果D.深度學習中的全卷積網絡（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區域2、在計算機視覺的實際應用中，光照變化會對圖像的處理和分析產生影響。以下關于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產生較大的影響3、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，持續跟蹤視頻中的特定目標。假設要跟蹤一個在人群中行走的人，以下關于目標跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預測目標的位置和狀態B.基于深度學習的方法能夠學習目標的外觀特征，提高跟蹤的準確性和魯棒性C.目標跟蹤過程中，目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結果產生影響D.結合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優勢，提高跟蹤性能4、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構建大規模的行人數據集進行訓練，提升模型的泛化能力5、在計算機視覺的圖像生成任務中，除了生成新的圖像，還可以對已有圖像進行風格轉換。假設我們要將一張照片轉換為油畫風格，以下哪種方法能夠實現逼真的風格轉換效果？（）A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學習的風格遷移算法，如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法6、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設我們要對一段包含復雜背景和多人交互的視頻進行動作識別，以下哪種特征表示可能對提高識別準確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征7、在計算機視覺的圖像增強任務中，假設要提高一張低光照圖像的質量。以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導致細節丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質量8、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊9、在計算機視覺的姿態估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設要估計一個機器人手臂的姿態，以實現精確的控制和操作。以下哪種姿態估計方法在處理這種機械結構時準確性更高？（）A.基于模型的姿態估計B.基于深度學習的姿態估計C.基于視覺慣性里程計的姿態估計D.基于幾何約束的姿態估計10、計算機視覺在農業中的應用可以幫助監測農作物的生長狀況。假設要通過圖像分析判斷農作物的病蟲害程度，以下關于農業計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農作物的顏色特征就能準確判斷病蟲害的程度B.不同農作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準確地評估農作物的健康狀況D.農業環境的復雜性對計算機視覺的應用沒有挑戰11、計算機視覺中的場景理解是一項具有挑戰性的任務。假設要理解一個城市街道的場景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語義分割的方法能夠將圖像中的每個像素分類為不同的場景元素，但無法提供元素之間的關系B.目標檢測結合語義分割可以實現對場景的初步理解，但對于復雜的場景結構難以準確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關系，但建模過程復雜，計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進行分析，不需要考慮潛在的語義信息12、對于圖像的紋理分析任務，假設要描述和區分不同類型的紋理，例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準確分析紋理特征？（）A.基于統計的方法，計算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法，如馬爾可夫隨機場C.僅通過肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進行任何紋理分析，直接忽略紋理信息13、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設要處理類別不均衡的數據集，即某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下關于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統的分類算法，類別不均衡不會對結果產生明顯影響B.過采樣少數類別的樣本可以增加其數量，但可能導致過擬合C.欠采樣多數類別的樣本能夠平衡數據集，但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數據處理方法解決，只能通過改進分類算法來應對14、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在連續的圖像幀中持續跟蹤一個特定的目標。假設要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標跟蹤算法在這種具有挑戰性的場景下表現更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤15、在計算機視覺的圖像檢索任務中，根據用戶的需求從圖像數據庫中查找相關圖像。假設要從一個大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像，以下關于圖像檢索方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像的內容特征，如顏色、形狀和紋理等，進行相似性度量和檢索B.深度學習模型能夠提取更具語義和判別力的特征，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索的結果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無關D.可以結合用戶的反饋和交互，不斷優化圖像檢索的結果16、計算機視覺中的醫學圖像分析中，假設要對腫瘤進行檢測和分割。以下關于醫學圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫學圖像的特殊性，傳統的計算機視覺方法無法應用于醫學圖像分析B.深度學習方法在醫學圖像分析中能夠準確檢測腫瘤，但對小腫瘤容易漏檢C.多模態醫學圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復雜，效果不穩定D.醫學圖像分析的結果不需要經過醫生的審核和確認，可以直接用于診斷17、計算機視覺中的姿態估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關于姿態估計的說法，錯誤的是（）A.姿態估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現B.基于深度學習的方法在姿態估計任務中表現出了較高的精度C.姿態估計在機器人操作、增強現實等領域有著重要的應用價值D.姿態估計的結果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響18、在計算機視覺的立體視覺任務中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現較好？（）A.基于區域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學習的匹配算法D.以上都是19、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設要對一段視頻中的物體運動進行分析，以下關于光流估計的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計只計算圖像中部分特征點的運動，無法反映整體的運動趨勢B.稠密光流估計能夠得到圖像中每個像素的運動向量，但計算復雜度較高C.光流估計的結果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準確性D.光流估計只能用于分析勻速直線運動的物體，對于復雜的運動模式無法處理20、計算機視覺在安防監控領域有廣泛應用。假設要通過監控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下哪種方法可能需要大量的標注數據進行訓練？（）A.基于規則的方法B.基于深度學習的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行木材加工中的缺陷檢測？2、（本題5分）簡述圖像的顯著性檢測的目的。3、（本題5分）描述計算機視覺在水文監測中的應用。4、（本題5分）說明計算機視覺在火山活動監測中的應用。5、（本題5分）解釋計算機視覺中的圖像壓縮算法。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某服裝品牌的線上購物平臺用戶界面設計，剖析其如何優化導航、搜索和商品展示功能，提高用戶購物體驗。2、（本題5分）分析某酒店的品牌標志設計，研究其圖形、色彩、字體等如何傳達酒店的定位和服務理念，提高品牌識別度。3、（本題5分）觀察某攝影展的海報和展廳布置設計，思考如何通過視覺元素突出攝影作品的主題和風格，引導觀眾欣賞。4、（本題5分）解析某電商平臺的首頁設計，探討其在商品