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頁桂林信息科技學院

《色彩（2）》2023-2024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批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在計算機視覺的應用于農業領域，例如作物監測和病蟲害檢測，需要對大量的田間圖像進行分析。假設我們要檢測農作物葉片上的病蟲害癥狀，以下哪種技術能夠實現快速、準確的檢測，并且適應不同的生長階段和環境條件？（）A.基于傳統圖像分割和特征提取的方法B.基于深度學習的目標檢測和分類算法，針對病蟲害特征訓練C.基于光譜分析和顏色特征的方法D.基于機器視覺和模式識別的方法2、在計算機視覺的行人重識別任務中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人，假設行人的姿態和服裝發生了較大變化，以下哪種特征可能具有更強的魯棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述3、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，需要在減少數據量的同時盡量保持圖像的質量。假設要對一組高清圖像進行壓縮，以節省存儲空間和傳輸帶寬，同時要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法4、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要對一個快速運動的物體進行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準確和穩定的結果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法5、在計算機視覺中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區域，每個區域具有相似的特征。以下關于圖像分割的敘述，不正確的是（）A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進行B.深度學習方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網絡（FCN）C.圖像分割在醫學影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結果總是完美的，能夠準確地將圖像中的所有物體都分割出來6、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續跟蹤特定目標。假設要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準確預測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數據，并且在目標被遮擋時容易丟失D.目標跟蹤算法只要在初始幀中準確檢測到目標，就能夠在后續幀中一直保持跟蹤的準確性7、當進行圖像的目標計數任務時，假設要統計一張圖像中某種物體的數量，例如統計羊群中的羊的數量。以下哪種方法可能更準確地完成計數任務？（）A.基于深度學習的目標計數模型B.手動逐個計數C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數量D.隨機猜測物體的數量8、在計算機視覺的圖像分割任務中，需要將圖像中的不同物體或區域準確地劃分出來。假設要對一張包含多個水果的圖像進行精確分割，每個水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰性的情況時表現更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學習的語義分割9、當利用計算機視覺進行圖像超分辨率重建任務，將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種深度學習模型可能在重建效果上表現出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是10、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設我們要開發一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統。如果圖像中的車輛存在多種姿態、大小和光照條件的變化，以下哪種目標檢測算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于傳統特征的檢測算法，如HOG特征結合SVM分類器B.基于深度學習的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法11、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息，以下關于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠區分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低12、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節。假設要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于學習字典的方法13、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，跟蹤一個移動的物體具有挑戰性。假設要在一段視頻中跟蹤一個快速移動的車輛，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的目標跟蹤算法在處理非線性運動時效果最佳B.深度學習中的相關濾波方法能夠快速適應目標的外觀變化和遮擋情況C.目標跟蹤算法不需要考慮目標的尺度變化和旋轉D.目標跟蹤的準確性只取決于初始幀中目標的定位精度14、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要填補圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復圖像的完整性和真實性？（）A.基于擴散的修復方法B.基于深度學習的圖像修復模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進行修復，保留圖像的缺失部分15、計算機視覺在文物保護和數字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數字化和表面紋理分析，以下關于文物保護計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.傳統的攝影測量方法在文物數字化中比基于深度學習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質對數字化和分析過程沒有挑戰C.結合多種成像技術和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行圖像預處理？2、（本題5分）計算機視覺中如何進行拍賣行業中的物品鑒定？3、（本題5分）簡述圖像的伽馬校正方法。4、（本題5分）說明計算機視覺在文化遺產數字化中的作用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用圖像增強技術，改善霧天交通監控圖像的可視性。2、（本題5分）對一批水果圖像進行分類，區分不同種類的水果。3、（本題5分）對電影特效制作中的綠幕圖像進行精確摳像處理。4、（本題5分）開發一個能夠識別不同種類嚙齒動物的程序。5、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的肉松圖像進行分類。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某咖啡店的室內設計為例，闡述其如何運用色彩、燈光和家具布置，營造舒適的環境，吸引顧客光顧。2、（本題10