四川工业科技学院《设计色彩》2023-2024学年第二学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页四川工业科技学院《设计色彩》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、在计算机视觉的无人驾驶领域，环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人，同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用？（）A.激光雷达感知B.摄像头视觉感知C.毫米波雷达感知D.以上技术融合感知2、计算机视觉中的全景图像拼接是将多个视角的图像组合成一个全景图像。假设我们有一组用普通相机拍摄的场景照片，要拼接成一个无缝的全景图，以下哪个步骤对于拼接的质量影响最大？（）A.特征点提取和匹配B.图像融合和过渡处理C.相机参数估计和校正D.图像的裁剪和缩放3、在计算机视觉的图像分割任务中，需要将图像中的不同物体或区域准确地划分出来。假设要对一张包含多个水果的图像进行精确分割，每个水果的边界可能不清晰，且存在部分重叠和阴影。以下哪种图像分割算法在处理这种具有挑战性的情况时表现更为出色？（）A.基于阈值的分割B.基于区域的分割C.基于边缘检测的分割D.基于深度学习的语义分割4、在计算机视觉的图像去雾任务中，假设要去除一张有雾图像中的雾气，恢复清晰的场景。以下关于图像去雾方法的描述，正确的是：（）A.基于物理模型的去雾方法需要准确估计雾的浓度和传播参数，否则效果不佳B.基于深度学习的去雾方法能够自动学习雾的特征，但对浓雾的处理能力有限C.图像去雾后，颜色和对比度会发生严重失真，影响视觉效果D.所有的图像去雾方法都能够在各种复杂的雾天条件下取得理想的效果5、计算机视觉中的动作识别用于分析视频中的人体动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作类别。以下关于动作识别方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以基于时空特征提取的方法，捕捉动作在时间和空间上的变化B.深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）适用于动作序列的分析C.动作识别只需要关注人体的关节位置，不需要考虑人体的整体形态D.多模态数据融合，如结合音频和视频信息，可以提高动作识别的准确率6、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要对周围环境进行快速准确的感知。假设车辆要在复杂的城市道路环境中行驶，以下哪种传感器的数据融合可能对提高环境感知的可靠性至关重要？（）A.摄像头与激光雷达B.摄像头与毫米波雷达C.激光雷达与超声波传感器D.以上都有可能7、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像，以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度学习的特征表示D.基于颜色直方图的特征表示8、在一个基于计算机视觉的农业监测系统中，需要对农作物的生长状况进行评估，例如判断叶片的颜色、形状和病虫害情况。以下哪种图像分析方法可能对农作物监测较为有效？（）A.颜色空间转换B.形态学分析C.纹理分析D.以上都是9、在目标检测中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特点是（）A.检测速度快B.检测精度高C.适用于小目标检测D.对遮挡不敏感10、在计算机视觉的图像分类任务中，假设要处理类别不均衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于处理类别不均衡的方法描述，正确的是：（）A.直接使用传统的分类算法，类别不均衡不会对结果产生明显影响B.过采样少数类别的样本可以增加其数量，但可能导致过拟合C.欠采样多数类别的样本能够平衡数据集，但会丢失部分有用信息D.类别不均衡问题无法通过数据处理方法解决，只能通过改进分类算法来应对11、图像分类是计算机视觉的基本任务之一。假设要对大量的动物图像进行分类，将其分为猫、狗、兔子等类别。在进行图像分类时，以下关于特征提取的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如颜色直方图、纹理特征等，总是比自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到具有判别性的图像特征，无需人工干预C.特征提取的好坏对图像分类的结果影响不大，主要取决于分类器的性能D.为了提高分类准确率，应该尽可能多地提取图像的各种特征，而不考虑特征的冗余性12、计算机视觉中的图像配准任务是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的城市风景照片进行配准。以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于特征点匹配的方法，找到两张图像中的对应点，然后计算变换矩阵B.基于灰度信息的配准方法通过比较图像的像素值来实现配准C.深度学习中的自监督学习方法可以用于图像配准，自动学习图像之间的对应关系D.图像配准总是能够达到像素级别的精确对齐，不存在任何误差13、在计算机视觉的图像增强处理中，目的是改善图像的质量和可读性。假设我们要对一张低光照条件下拍摄的图像进行增强，以下关于图像增强方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.直方图均衡化可以通过调整图像的灰度分布，增强图像的对比度B.基于Retinex理论的方法可以分离图像的光照和反射成分，从而改善图像的视觉效果C.图像增强算法可以在不增加噪声的情况下，显著提高图像的亮度和清晰度D.不同的图像增强方法适用于不同类型的图像，需要根据具体情况选择合适的方法14、图像分类是计算机视觉的常见应用之一。考虑一个需要对大量自然风景图片进行分类的任务，这些图片包含了不同的季节、地理位置和天气条件。为了提高分类准确率，以下哪种预处理操作可能最为有效？（）A.对图像进行裁剪和缩放，使其具有统一的尺寸B.对图像进行直方图均衡化，增强对比度C.将图像转换为灰度图像，减少颜色信息的干扰D.对图像进行随机旋转和翻转，增加数据多样性15、在计算机视觉的场景理解任务中，假设要理解一个室内场景的布局和功能，例如判断是办公室还是客厅。以下哪种信息对于准确理解场景是至关重要的？（）A.物体的类别和位置B.图像的颜色分布C.图像的拍摄角度D.随机选择图像中的部分区域进行分析16、在计算机视觉中，图像检索是根据用户的需求从图像数据库中查找相关的图像。以下关于图像检索的说法，错误的是（）A.图像检索可以基于图像的内容，如颜色、形状和纹理等特征B.深度学习方法可以学习到更具语义的图像表示，提高图像检索的准确性C.图像检索在电子商务、数字图书馆和图像搜索引擎等领域有广泛的应用D.图像检索的性能只取决于图像特征的提取，与数据库的组织和索引无关17、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别B.深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示，提高重识别的准确率C.行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响D.可以通过构建大规模的行人数据集进行训练，提升模型的泛化能力18、在计算机视觉的场景理解任务中，假设要理解一个室内场景的布局和物体关系。以下关于利用深度学习模型的方法，哪一项是不太恰当的？（）A.使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征B.运用循环神经网络（RNN）处理场景的序列信息C.直接使用未经训练的神经网络，期望其自动学习场景理解D.结合CNN和RNN，构建端到端的场景理解模型19、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行匹配和对齐。以下关于图像配准的叙述，不正确的是（）A.图像配准需要找到图像之间的对应点或特征，然后进行变换和对齐B.图像配准在医学图像分析、遥感图像处理和三维重建等领域有着广泛的应用C.图像配准的精度和鲁棒性受到图像质量、噪声和几何变形等因素的影响D.图像配准是一个简单的过程，不需要复杂的算法和优化20、在计算机视觉的图像风格迁移任务中，将一张图像的风格应用到另一张图像上。假设要将一幅油画的风格迁移到一张照片上，以下关于图像风格迁移方法的描述，正确的是：（）A.基于手工特征提取和风格转换的方法能够实现自然逼真的风格迁移B.深度学习中的生成对抗网络（GAN）在风格迁移中无法生成多样化的风格效果C.图像的内容和风格可以完全独立地进行处理，互不影响D.考虑图像的局部和全局特征以及语义信息能够提升风格迁移的质量21、当进行视频中的动作识别时，假设要分析一段运动员训练的视频，识别出其中的各种动作，如跑步、跳跃和举重等。视频中的动作可能存在速度变化、遮挡和视角变化等问题。为了准确识别这些动作，以下哪种技术是关键的？（）A.对每一帧图像进行独立的动作分类，然后综合结果B.利用光流信息来捕捉视频中的运动模式C.只关注视频中的关键帧，忽略其他帧D.不考虑视频的时序信息，将其视为一系列独立的图像22、计算机视觉中的视频压缩是为了减少视频数据的存储空间和传输带宽。假设要对一段高清视频进行压缩，同时保持较好的视觉质量。以下关于视频压缩方法的描述，正确的是：（）A.帧内压缩通过去除图像内部的冗余信息实现压缩，对图像质量影响较小B.帧间压缩利用相邻帧之间的相似性进行压缩，但会引入明显的失真C.运动估计在帧间压缩中不重要，对压缩效率提升作用不大D.视频压缩的码率越低，压缩效果越好，视觉质量也越高23、计算机视觉中的图像分割任务旨在将图像分割成不同的区域。假设要对一张风景图片进行分割，区分天空、陆地和水面。以下关于图像分割方法的描述，哪一项是错误的？（）A.基于阈值的分割方法简单快速，但对于复杂图像效果不佳B.区域生长法从种子点开始，逐步合并相似的区域C.深度学习中的全卷积网络（FCN）在图像分割中表现出色，能够生成精确的分割结果D.图像分割的结果总是清晰明确，不存在模糊或错误的边界24、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述，不正确的是（）A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效，对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索25、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线，以下关于应对复杂环境变化的策略，哪一项是不正确的？（）A.利用多模态数据融合，如结合摄像头和激光雷达的信息B.定期更新模型，适应新出现的交通标志和标线C.只依靠单一摄像头的图像信息，不考虑其他传感器D.对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练26、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设要对一段监控视频中的行为进行分析和理解，以下关于视频分析方法的描述，正确的是：（）A.直接将视频中的每一帧图像作为独立的图像进行处理，就能准确分析视频中的行为B.考虑视频的时序信息和帧间的相关性对于理解复杂的行为非常重要C.视频分析只适用于简单的动作识别，对于复杂的多人物交互行为无法处理D.视频的分辨率和帧率对视频分析的结果没有影响27、计算机视觉中的图像语义分割需要为图像中的每个像素分配类别标签。假设要对一张城市街景图像进行语义分割，包括道路、建筑物、车辆和行人等。以下哪种图像语义分割方法在处理这种复杂场景时能够提供更精细的分割结果？（）A.全卷积网络（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab28、计算机视觉中的视觉跟踪在监控、机器人导航等领域有广泛应用。假设一个机器人需要跟踪一个移动的物体，同时适应物体的外观变化和环境干扰。以下哪种视觉跟踪方法能够提供较好的长期跟踪性能和鲁棒性？（）A.基于核相关滤波的跟踪方法B.基于深度学习的孪生网络跟踪方法C.基于粒子滤波和特征匹配的跟踪方法D.基于背景减除和运动估计的跟踪方法29、计算机视觉中的显著性检测旨在找出图像中引人注目的区域。假设要在一张复杂的自然风景图像中检测显著性区域，以下关于显著性检测方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于对比度的方法通过计算图像区域与周围区域的差异来确定显著性B.基于频域分析的方法可以从图像的频谱中提取显著性信息C.深度学习方法能够学习图像的全局和局部特征，实现更准确的显著性检测D.显著性检测的结果总是与人类的视觉注意力机制完全一致，没有偏差30、在计算机视觉的图像修复任务中，恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分，以下关于图像修