宁波幼儿师范高等专科学校《设计综合表现》2023-2024学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页宁波幼儿师范高等专科学校

《设计综合表现》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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、当利用计算机视觉技术对医学影像（如X光、CT等）进行分析，辅助医生进行疾病诊断时，需要从大量的图像数据中提取有价值的特征。以下哪种特征提取方法在医学影像分析中可能具有较高的应用价值？（）A.基于形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.基于深度学习的自动特征学习D.基于颜色的特征提取2、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个UAV需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在UAV中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，包括地形、建筑物和其他障碍物B.能够实时分析图像，计算与障碍物的距离和相对速度，为飞行决策提供依据C.计算机视觉在UAV中的应用完全不需要与其他传感器（如惯性测量单元）的数据融合D.可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制，实现自主飞行3、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互，以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要？（）A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉4、计算机视觉中的无人驾驶技术是一个综合性的应用领域。以下关于无人驾驶中的计算机视觉的说法，不正确的是（）A.计算机视觉在无人驾驶中用于环境感知、目标检测、路径规划和障碍物避让等任务B.深度学习方法能够实时准确地识别道路标志、车辆和行人等物体C.无人驾驶中的计算机视觉系统已经非常成熟，能够应对各种复杂的交通场景D.恶劣天气条件和光照变化等因素仍然是无人驾驶中计算机视觉面临的挑战5、在计算机视觉的立体视觉中，需要通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。假设要为一个自动驾驶汽车构建立体视觉系统，以测量与前方障碍物的距离，同时要考虑实时性和准确性的要求。以下哪种立体匹配算法在这种应用场景中表现最优？（）A.基于区域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度学习的匹配D.全局优化匹配6、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理，以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）A.均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节B.中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳C.基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征D.图像去噪不会引入任何新的失真或模糊7、对于图像的纹理分析任务，假设要描述和区分不同类型的纹理，例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征？（）A.基于统计的方法，计算纹理的灰度共生矩阵B.基于模型的方法，如马尔可夫随机场C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理D.不进行任何纹理分析，直接忽略纹理信息8、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要处理一张被噪声严重污染的天文图像，以下关于图像去噪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值滤波和中值滤波等传统方法可以在一定程度上去除噪声，但可能会模糊图像细节B.基于小波变换的方法能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘和细节C.深度学习方法通过学习噪声和干净图像之间的映射关系，实现有效的去噪D.图像去噪可以完全恢复被噪声破坏的原始图像信息，没有任何损失9、图像去模糊是计算机视觉中的一个难题。假设一张图像由于相机抖动而产生模糊，以下哪种去模糊方法可能需要对模糊核有较为准确的估计？（）A.基于深度学习的去模糊方法B.盲去卷积方法C.维纳滤波去模糊方法D.均值滤波去模糊方法10、在计算机视觉的目标跟踪任务中，目标可能会被遮挡、变形或快速移动。假设要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种跟踪算法可能更适合应对这种复杂情况？（）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.基于均值漂移的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法11、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气，以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解？（）A.基于深度学习的去雾方法B.基于物理模型的去雾方法C.基于图像增强的去雾方法D.基于滤波的去雾方法12、当进行图像的去雾处理时，假设要去除图像中由于雾气导致的模糊和低对比度。以下哪种方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去雾方法，估计大气光和透射率B.对图像进行简单的对比度增强C.不进行去雾处理，保留有雾的效果D.随机调整图像的亮度和饱和度13、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，假设我们要将低分辨率的图像重建为高分辨率图像，同时保持图像的细节和纹理。以下哪种深度学习架构可能在这方面表现较好？（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.生成对抗网络（GAN）D.自动编码器（Autoencoder）14、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，包括山脉、森林、海滩等不同类型，同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类，以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效？（）A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯15、计算机视觉中，以下哪个任务通常需要对图像中的目标进行定位和分类？（）A.图像生成B.目标检测C.图像超分辨率D.图像去噪二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释计算机视觉中的联邦学习在分布式数据处理中的应用。2、（本题5分）计算机视觉中如何检测产品表面缺陷？3、（本题5分）说明计算机视觉在沙漠化监测中的应用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用图像分割算法，将卫星图像中的农田和城市区域进行划分。2、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测超市顾客是否有未结账商品。3、（本题5分）开发一个可以识别不同种类灵长类动物的计算机视觉应用。4、（本题5分）运用计算机视觉技术，对飞机发动机的零部件进行缺陷检测。5、（本题5分）使用目标跟踪算法，跟踪赛车场上赛车的速度变化。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本