西安電子科技大學《計算機視覺》2022-2023學年第一學期期末試卷

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2頁，共2頁西安電子科技大學《計算機視覺》

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、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中，假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡2、計算機視覺中的圖像風格遷移是一項有趣的任務。假設要將一幅油畫的風格應用到一張照片上，以下關(guān)于模型訓練的要點，哪一項是不正確的？（）A.學習油畫和照片的特征表示，找到風格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風格的遷移，不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓練，使生成的圖像在風格和內(nèi)容上達到平衡D.調(diào)整模型參數(shù)，控制風格遷移的強度和效果3、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感4、計算機視覺中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的圖像恢復成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像超分辨率任務中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗知識和深度學習的方法可以改善圖像超分辨率的效果5、在計算機視覺的圖像語義分割任務中，假設要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡可以應對多尺度問題，通過調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進行處理后再融合結(jié)果，能夠有效解決多尺度問題，但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像6、在計算機視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制7、在計算機視覺的全景圖像生成任務中，將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設要生成一個城市景觀的全景圖像，以下關(guān)于全景圖像生成方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.首先需要對局部圖像進行特征提取和匹配，找到它們之間的對應關(guān)系B.可以使用圖像變形和融合技術(shù)來消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機參數(shù)的影響，能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學習的方法能夠自動學習全景圖像的生成規(guī)律，提高拼接效果8、計算機視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學習自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習到圖像的多層次特征，具有很強的表達能力C.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像分類和目標檢測任務沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要9、計算機視覺中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠?qū)W習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致10、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應用。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志和障礙物。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺任務的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進行簡單的圖像分類，就能實現(xiàn)安全的自動駕駛B.準確的目標檢測和語義分割對于理解復雜的道路場景至關(guān)重要C.計算機視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達D.對于交通標志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要11、計算機視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的一步。以下關(guān)于特征提取方法的描述，不準確的是（）A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學習中的自動特征提取能夠?qū)W習到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標檢測等任務的性能D.特征提取只關(guān)注圖像的局部信息，而忽略了全局信息12、在目標檢測中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點是（）A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標檢測D.對遮擋不敏感13、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下，盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無損壓縮方法，如PNGC.不進行任何壓縮，直接存儲原始圖像D.隨機刪除圖像中的部分像素14、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述，不準確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學習方法來實現(xiàn)B.深度學習方法在圖像去霧中能夠有效地恢復圖像的細節(jié)和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析15、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理，保留低光照效果二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述計算機視覺在水文監(jiān)測中的應用。2、（本題5分）計算機視覺中如何實現(xiàn)圖像的邊緣檢測？3、（本題5分）說明計算機視覺中的色彩空間轉(zhuǎn)換。4、（本題5分）計算機視覺中如何實現(xiàn)虛擬角色的動作捕捉？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用深度學習模型，對古代陶瓷的年代和產(chǎn)地進行鑒定。2、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的鞋子品牌和款式進行分類和識別。3、（本題5分）使用圖像分割算法，將一張復雜的自然風景圖像分割為不同的區(qū)域。4、（本題5分）基于計算機視覺的智能工廠物料搬運系統(tǒng)，實現(xiàn)物料的自動識別和搬運。5、（本題5分）利用圖像識別技術(shù)，對不同款式的服裝圖像進行分類和識別。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）探討某餐飲品牌的新品上市宣傳視頻設計，研究其如何通過美食展示、制作過程和食客評價，吸引顧客嘗試新品。2、（本題10分）觀察某家居品牌的社交媒體內(nèi)容設計，分析其如何通過日常分享、教程和案例展