北京中医药大学《信息图形设计》2026-2027学年第一学期期末试卷含解析

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页北京中医药大学《信息图形设计》2026-2027学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，提高低分辨率图像的清晰度。假设要将一张模糊的图像重建为清晰的高分辨率图像，以下关于图像超分辨率重建方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于插值的方法通过在像素之间插入新的值来增加图像的分辨率，但可能会导致图像模糊B.基于深度学习的方法能够学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，重建出更清晰的图像C.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率，不受原始图像信息的限制D.为了获得更好的重建效果，可以结合多种超分辨率重建方法或使用先验知识2、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从海量的图像库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像特征表示的选择，哪一项是需要重点考虑的？（）A.选择具有高维度的特征向量，包含丰富的图像信息B.采用低维度但具有区分性的特征表示，提高检索效率C.忽略特征的维度和区分性，随机选择一种特征表示D.只使用图像的颜色特征，忽略形状和纹理等特征3、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要分析一段视频中物体的运动速度和方向。以下关于光流计算的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过比较连续帧之间的像素差异来计算光流B.光流计算能够为视频中的目标跟踪和行为分析提供重要信息C.无论视频的帧率和分辨率如何，光流计算都能准确地估计像素运动D.深度学习方法也被应用于光流计算，提高了计算的准确性和效率4、计算机视觉中的目标重识别任务旨在在不同的摄像头视角中识别出同一目标。假设要在一个大型商场的多个摄像头中寻找一个特定的人物。以下关于目标重识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过提取目标的特征，如颜色、形状和纹理，来进行重识别B.深度学习中的特征学习方法能够提高目标重识别的准确率C.目标重识别不受摄像头视角、光照和人物姿态变化的影响D.可以通过建立目标的特征库，快速在多个摄像头中进行匹配和搜索5、在计算机视觉的医学影像分析中，例如对肿瘤的检测和分割，需要高精度和可靠性。假设我们有一组磁共振成像（MRI）数据，以下哪种技术能够有效地辅助医生进行准确的诊断和治疗规划？（）A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的分割网络，结合多模态数据C.基于聚类和分类的方法D.基于形态学操作和阈值分割的方法6、在计算机视觉的医学图像分析中，例如对肿瘤的检测和分割。假设医学图像的质量较差，存在噪声和伪影，以下哪种预处理方法可能有助于提高后续分析的准确性？（）A.图像平滑B.图像锐化C.图像二值化D.图像翻转7、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证图像质量的前提下尽可能减小文件大小。以下关于压缩算法的选择，哪一项是不正确的？（）A.选择基于变换的压缩算法，如离散余弦变换（DCT）B.采用无损压缩算法，确保图像信息完全不丢失C.只考虑压缩比，不关心图像的视觉质量D.根据图像的特点和应用需求选择合适的压缩算法8、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别，以下哪种特征提取方法可能更具优势？（）A.基于几何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度学习的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法9、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法，不正确的是（）A.语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释B.知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系C.语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用D.语义理解已经达到了非常完美的程度，能够准确理解任何复杂的图像或视频内容10、在计算机视觉的图像超分辨率任务中，假设要将一张低分辨率图像恢复为高分辨率图像。以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（）A.基于插值的方法简单快速，但恢复出的图像细节不够清晰B.基于深度学习的方法能够生成逼真的高分辨率图像，但需要大量的训练数据和计算资源C.图像超分辨率技术可以无限制地提高图像的分辨率，不受硬件限制D.所有的图像超分辨率方法都能够完全恢复出原始高分辨率图像的所有信息11、计算机视觉中的人脸识别技术应用广泛。假设要在一个门禁系统中实现准确的人脸识别，以下关于人脸识别方法的描述，正确的是：（）A.基于几何特征的人脸识别方法对姿态和光照变化具有很强的鲁棒性B.基于模板匹配的方法能够处理大规模的人脸数据库，并且识别速度快C.深度学习中的卷积神经网络在人脸识别中能够学习到更具判别性的特征，但容易受到数据偏差的影响D.人脸识别系统一旦训练完成，就不需要更新和优化，能够一直保持高准确率12、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别，以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助？（）A.基于光流的特征B.基于图像直方图的特征C.基于像素值的原始特征D.基于图像边缘的特征13、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对一组动物图片进行分类，区分猫、狗、兔子等。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM），也可以用于图像分类任务B.深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像分类中取得了显著的效果C.图像分类只需要考虑图像的内容，不需要考虑图像的拍摄角度和背景等因素D.可以通过数据增强技术，如旋转、裁剪、翻转等，增加训练数据的多样性14、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和识别。以下关于动作识别的描述，不准确的是（）A.动作识别需要分析视频中的时空特征来理解动作的模式和类别B.双流卷积网络在动作识别任务中被广泛应用，分别处理空间和时间信息C.动作识别在体育分析、视频监控和智能安防等领域具有重要的应用价值D.动作识别技术已经非常成熟，能够准确识别各种复杂和细微的动作15、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二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明计算机视觉在畜牧业中的动物行为分析。2、（本题5分）解释计算机视觉在烟草行业中的质量检测。3、（本题5分）解释计算机视觉中的姿态估计任务。4、（本题5分）简述计算机视觉在手势识别中的挑战和解决方案。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）开发一个能够识别不同种类两栖动物的计算机视觉系统。2、（本题5分）在物流仓储中，使用计算机视觉优化货物的存储布局和拣选路径。3、（本题5分）利用目标检测算法，在海洋生态图像中检测珊瑚白化区域。4、（本题5分）基于深度学习，实现对田径比赛中运动员起跑反应时间的检测。5、（本题5分）对电影特效制作中的绿幕图像进行精确抠像处理。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）以某城市的环保宣传海报为例，分析其如何运用视觉元素传达环保理念，激发市民的环保意识和行动。2、（本题10分）分