學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁山東醫學高等專科學校

《廣告版式設計》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、計算機視覺中的醫學圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關于醫學圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以對X光、CT、MRI等醫學圖像進行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學習技術在醫學圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數據標注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫學圖像分析需要遵循嚴格的醫學標準和倫理規范，確保結果的準確性和可靠性D.醫學圖像分析完全依賴于計算機視覺技術，醫生的經驗和專業知識不再重要2、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一，旨在定位和識別圖像中的多個目標。假設我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復雜場景的目標檢測任務，以下哪種技術通常能提供更準確的檢測結果？（）A.基于滑動窗口的傳統目標檢測方法B.基于區域提議的目標檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標檢測方法3、在計算機視覺的三維重建中，從多幅二維圖像恢復物體的三維結構。假設要對一個古建筑進行三維重建，以下關于三維重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點來計算深度信息，實現三維重建B.運動恢復結構（SfM）算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結構C.激光掃描技術能夠直接獲取物體表面的三維點云數據，是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結果只取決于輸入的圖像質量，與重建算法的選擇無關4、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經能夠在大規模數據集上達到100%的準確率5、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應用。假設我們要在一個大型圖像數據庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學習的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示6、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準確理解場景是至關重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機選擇圖像中的部分區域進行分析7、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現較好？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環神經網絡（RNN）C.生成對抗網絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）8、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計？（）A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法9、計算機視覺中的圖像配準任務是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的城市風景照片進行配準。以下關于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準方法通過比較圖像的像素值來實現配準C.深度學習中的自監督學習方法可以用于圖像配準，自動學習圖像之間的對應關系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差10、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊11、在計算機視覺的行人檢測任務中，假設要在一個擁擠的街道場景中準確檢測出行人，場景中存在光照變化、人群遮擋和復雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性？（）A.基于形狀的特征，如行人的輪廓B.基于顏色的特征，如行人衣服的顏色C.基于深度學習的特征，通過卷積神經網絡自動學習D.不提取任何特征，直接對原始圖像進行檢測12、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復清晰的圖像。假設要處理一張受到嚴重噪聲污染的天文圖像，以下關于去噪算法的選擇，哪一項是需要謹慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學習的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關心圖像細節的保留D.根據噪聲的類型和強度選擇合適的去噪算法13、在計算機視覺中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區域，每個區域具有相似的特征。以下關于圖像分割的敘述，不正確的是（）A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進行B.深度學習方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網絡（FCN）C.圖像分割在醫學影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結果總是完美的，能夠準確地將圖像中的所有物體都分割出來14、計算機視覺中的姿態估計任務，確定物體在空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態，以下關于姿態估計方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態估計方法在復雜環境中總是能夠準確估計姿態B.深度學習中的端到端姿態估計網絡不需要對物體的結構和運動有先驗了解C.姿態估計的結果不受相機參數和拍攝角度的影響D.結合多種傳感器數據和深度學習的方法可以提高姿態估計的精度和魯棒性15、計算機視覺在安防監控領域有廣泛應用。假設要通過監控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下關于實時性和準確性的平衡，哪一項是最為關鍵的？（）A.優先保證實時性，即使準確性略有降低B.優先保證準確性，允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性，只能根據具體情況選擇其一16、對于圖像的超分辨率重建任務，假設要將一張低分辨率的圖像恢復為高分辨率圖像，同時保留圖像的細節和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時可能表現更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學習的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進行簡單的銳化處理D.不進行任何處理，直接使用低分辨率圖像17、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在連續的圖像幀中持續跟蹤一個特定的目標。假設要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標跟蹤算法在這種具有挑戰性的場景下表現更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤18、在計算機視覺中，人臉檢測和識別是重要的應用方向。以下關于人臉檢測和識別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎上，對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學習方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰，如光照變化和姿態變化D.人臉檢測和識別技術已經非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患19、圖像壓縮是為了減少圖像的數據量，同時保持可接受的視覺質量。假設我們需要在網絡上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標準能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP20、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的衛星圖像進行配準，以下關于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于特征的圖像配準方法通過提取圖像中的顯著特征，并進行匹配來實現配準B.基于灰度的圖像配準方法直接比較圖像的灰度值，計算相似性度量來完成配準C.圖像配準的精度主要取決于特征提取的準確性和匹配算法的性能D.圖像配準總是能夠完美地將兩張圖像對齊，不存在任何誤差二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機視覺在照明行業中的應用。2、（本題5分）說明計算機視覺在物流配送優化中的作用。3、（本題5分）簡述圖像的邊緣檢測算法。4、（本題5分）計算機視覺中如何協助地震救援和災害評估？5、（本題5分）描述計算機視覺在電力系統中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以可口可樂的環保行動廣告為例，分析其如何通過設計傳達品牌的環保理念和社會責任。討論廣告中的色彩、圖形和文案的作用。2、（本題5分）研究某超市的自有品牌產品包裝設計，分析其簡潔的設計、突出的品牌標識、合理的價格信息如何吸引顧客購買。3、（本題5分）一家書店的會員卡設計獨特，包含會員權益和個性化元素。請探討會員卡設計在吸引顧客辦卡、增強會員忠誠度、提升品牌形象方面的策略，以及如何通過設計體現會員的專屬感。4、（本題5分）剖析某