裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁榆林能源科技職業(yè)學院

《Photoshop（版式設計）》2023-2024學年第二學期期末試卷院(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20個小題，每小題1分，共20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、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用越來越廣泛。假設要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關于圖像采集設備的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個電路板都清晰成像C.采用高速攝像機，快速采集大量圖像D.選擇價格低廉的圖像采集設備，降低成本2、在計算機視覺的三維重建任務中，需要從多視角的圖像中恢復物體的三維形狀。假設我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運動恢復結(jié)構(gòu)（SFM）D.基于投影的方法3、在計算機視覺的無人駕駛領域，環(huán)境感知是關鍵環(huán)節(jié)。假設要讓無人駕駛汽車準確感知周圍的道路狀況、車輛和行人，同時要應對惡劣天氣和復雜交通場景。以下哪種環(huán)境感知技術在這種高要求的應用中發(fā)揮著重要作用？（）A.激光雷達感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達感知D.以上技術融合感知4、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設要理解一張城市街道的圖像，以下關于場景理解方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務來實現(xiàn)場景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準確性C.深度學習模型能夠?qū)W習場景中的全局特征和關系，實現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下，準確地推斷出場景的語義5、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像6、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的一步。以下關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.特征提取只關注圖像的局部信息，而忽略了全局信息7、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標志識別的魯棒性？（）A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標志分類D.減少訓練數(shù)據(jù)中的交通標志種類8、在計算機視覺的圖像去霧任務中，假設要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復清晰的場景。以下關于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準確估計霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學習的去霧方法能夠自動學習霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發(fā)生嚴重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復雜的霧天條件下取得理想的效果9、計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是10、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個移動的物體，例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋，并且外觀可能會發(fā)生變化。以下哪種目標跟蹤方法在這種復雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預測物體的位置和速度B.基于深度學習的Siamese網(wǎng)絡跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標位置，后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標11、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進行對齊。以下關于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點的配準方法對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性，但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準方法計算簡單，但對光照變化和噪聲敏感C.深度學習中的自監(jiān)督學習方法在圖像配準中無法學習到有效的特征表示D.圖像配準的精度只取決于配準算法的選擇，與圖像的質(zhì)量和特征無關12、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析任務中，假設要檢測醫(yī)學圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學圖像的特殊性？（）A.結(jié)合先驗醫(yī)學知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法，不考慮醫(yī)學背景C.只對圖像的部分區(qū)域進行分析，忽略其他部分D.隨機標記圖像中的區(qū)域為腫瘤區(qū)域13、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進行分類，以下關于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復雜的動作變化，準確率高B.深度學習中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠同時處理空間和時間維度的信息，適用于動作識別任務D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強的通用性14、計算機視覺中的眼底圖像分析對于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關于眼底圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以檢測眼底的病變、血管異常和視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的改變B.深度學習方法在眼底圖像分析中能夠自動提取特征和進行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的醫(yī)學知識標注D.眼底圖像分析技術已經(jīng)非常成熟，能夠替代醫(yī)生的診斷15、在計算機視覺的實際應用中，光照變化會對圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產(chǎn)生較大的影響16、計算機視覺在自動駕駛領域有著至關重要的應用。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17、假設要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進行款式和顏色識別的計算機視覺系統(tǒng)，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是18、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，跟蹤一個移動的物體具有挑戰(zhàn)性。假設要在一段視頻中跟蹤一個快速移動的車輛，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的目標跟蹤算法在處理非線性運動時效果最佳B.深度學習中的相關濾波方法能夠快速適應目標的外觀變化和遮擋情況C.目標跟蹤算法不需要考慮目標的尺度變化和旋轉(zhuǎn)D.目標跟蹤的準確性只取決于初始幀中目標的定位精度19、計算機視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設要在一個高速公路收費站實現(xiàn)準確的車牌識別，以下關于車牌識別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強的適應性B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠直接從車牌圖像中識別出字符，但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運行D.車牌識別的準確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關20、在計算機視覺的應用于工業(yè)檢測中，需要檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋計算機視覺在酒店服務中的應用。2、（本題5分）簡述圖像的色彩空間及其轉(zhuǎn)換的目的。3、（本題5分）解釋計算機視覺中圖像超分辨率重建的方法。4、（本題5分）簡述圖像的色調(diào)調(diào)整方法。5、（本題5分）解釋計算機視覺在造紙業(yè)中的質(zhì)量控制。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）選取一個旅游景區(qū)的官方網(wǎng)站設計，分析其視覺效果、信息傳達和用戶體驗，討論如何提高景區(qū)的知名度和游客的滿意度。2、（本題5分）分析某教育機構(gòu)的教師風采展示頁面設計，研究其如何運用圖片、文字、視頻等展示教師的專業(yè)素養(yǎng)和教學風格，吸引學生和家長選擇該機構(gòu)。3、（本題5分）觀察某慈善晚會的舞臺背景設計，分析其如何通過大氣的畫面、感人的元素、與晚會主題的契合營造出溫馨而莊重的氛圍。4、（本題5分）以某品牌的戶外廣告牌設計為