四川傳媒學(xué)院《機(jī)器視覺技術(shù)課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁四川傳媒學(xué)院

《機(jī)器視覺技術(shù)課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動信息。假設(shè)我們要分析一個(gè)視頻中物體的運(yùn)動速度和方向，以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場景下能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法2、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點(diǎn)開始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-NetD.隨機(jī)分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整3、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個(gè)圖像場景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法4、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說法，錯誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響5、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標(biāo)檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預(yù)測D.以上都是6、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)一張低對比度、有噪聲的醫(yī)學(xué)圖像需要進(jìn)行增強(qiáng)處理，以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波7、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)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(guān)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?qū)D像中的每個(gè)像素分類為不同的場景元素，但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測結(jié)合語義分割可以實(shí)現(xiàn)對場景的初步理解，但對于復(fù)雜的場景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)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(guān)系，但建模過程復(fù)雜，計(jì)算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進(jìn)行分析，不需要考慮潛在的語義信息8、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機(jī)器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計(jì)的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是9、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運(yùn)動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動物，以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標(biāo)的模型來預(yù)測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C(jī).視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時(shí)仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性10、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)中，統(tǒng)計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一個(gè)果園中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個(gè)蘋果，然后進(jìn)行計(jì)數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測蘋果的數(shù)量C.目標(biāo)計(jì)數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準(zhǔn)確計(jì)數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標(biāo)計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性11、計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪個(gè)任務(wù)通常需要對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標(biāo)檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪12、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取，直接使用原始圖像進(jìn)行分類13、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行地物分類的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于國土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是14、對于視頻中的異常檢測任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測，直接忽略異常事件15、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)的圖像。以下關(guān)于圖像檢索的說法，錯誤的是（）A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容，如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)到更具語義的圖像表示，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索在電子商務(wù)、數(shù)字圖書館和圖像搜索引擎等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取，與數(shù)據(jù)庫的組織和索引無關(guān)16、當(dāng)進(jìn)行圖像的去霧處理時(shí)，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計(jì)大氣光和透射率B.對圖像進(jìn)行簡單的對比度增強(qiáng)C.不進(jìn)行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機(jī)調(diào)整圖像的亮度和飽和度17、在計(jì)算機(jī)視覺中，視頻摘要生成是從長視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒有任何信息丟失18、計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像，對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用19、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動識別水果種類和品質(zhì)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于水果分揀和質(zhì)量評估。在獲取水果圖像時(shí)，可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種圖像預(yù)處理技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.圖像增強(qiáng)B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割20、在計(jì)算機(jī)視覺的車牌識別任務(wù)中，需要從車輛圖像中準(zhǔn)確提取車牌號碼。假設(shè)車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別21、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和環(huán)境感知。假設(shè)一個(gè)UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r(shí)分析圖像，計(jì)算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行端到端的飛行控制，實(shí)現(xiàn)自主飛行22、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，將不同視角或時(shí)間拍攝的圖像進(jìn)行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準(zhǔn)？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換23、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中行走的人，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述，哪一項(xiàng)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(yù)測目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征，提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過程中，目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)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(yōu)勢，提高跟蹤性能24、在計(jì)算機(jī)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(shè)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配，SIFT特征的哪個(gè)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(jì)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25、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)庫，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示26、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動態(tài)信息對比賽分析的價(jià)值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機(jī)視角對計(jì)算機(jī)視覺分析的結(jié)果沒有影響27、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計(jì)算復(fù)雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無噪圖像28、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行器官分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于復(fù)雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級別的分類，效果較好，但計(jì)算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對于彩色圖像無法進(jìn)行有效的分割29、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動信息。假設(shè)要對一段視頻中的物體運(yùn)動進(jìn)行分析，以下關(guān)于光流估計(jì)的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計(jì)只計(jì)算圖像中部分特征點(diǎn)的運(yùn)動，無法反映整體的運(yùn)動趨勢B.稠密光流估計(jì)能夠得到圖像中每個(gè)像素的運(yùn)動向量，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.光流估計(jì)的結(jié)果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準(zhǔn)確性D.光流估計(jì)只能用于分析勻速直線運(yùn)動的物體，對于復(fù)雜的運(yùn)動模式無法處理30、目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復(fù)雜場景的目標(biāo)檢測任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測結(jié)果？（）A.基于滑動窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測方法二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，通過計(jì)算機(jī)視覺識別不同品牌的掃描儀。2、（本題5分）利用圖像分割技術(shù)，從心電圖中分割出異常波形。3、（本題5分）運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的葉片進(jìn)行損傷檢測。4、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同風(fēng)格的珠寶設(shè)計(jì)圖像進(jìn)行分類。5、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)算法，對不同種類的糕點(diǎn)圖像進(jìn)行分類。