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頁石家莊科技信息職業學院

《字體與版式設計》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區分性，隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征2、計算機視覺在文物保護和數字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數字化和表面紋理分析，以下關于文物保護計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.傳統的攝影測量方法在文物數字化中比基于深度學習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質對數字化和分析過程沒有挑戰C.結合多種成像技術和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求3、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中有重要作用。假設要在VR環境中實現真實感的物體交互，以下哪種技術可能對準確感知物體的位置和姿態至關重要？（）A.立體視覺B.光場成像C.結構光D.運動捕捉4、在計算機視覺的目標計數任務中，統計圖像或視頻中目標的數量。假設要統計一個果園中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數B.利用深度學習中的回歸模型直接預測蘋果的數量C.目標計數不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數D.結合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數的準確性5、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復出現的模式和結構。假設要對一塊布料的紋理進行分析，以判斷其材質和質量，同時布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復雜情況時更為準確？（）A.統計紋理分析B.結構紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學習的紋理分析6、當利用計算機視覺進行視頻監控中的異常行為檢測，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準確識別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是7、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要修復一張有部分缺失的圖像。以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于擴散的圖像修復方法能夠自然地填充缺失區域，但修復速度慢B.基于樣本的圖像修復方法可以快速生成修復結果，但容易出現重復紋理C.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在圖像修復中無法保證修復內容與周圍區域的一致性D.所有的圖像修復方法都能夠完美地恢復出圖像缺失部分的真實內容8、當進行圖像的光流估計時，假設要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息9、在計算機視覺的圖像增強處理中，目的是改善圖像的質量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過調整圖像的灰度分布，增強圖像的對比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分，從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強算法可以在不增加噪聲的情況下，顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強方法適用于不同類型的圖像，需要根據具體情況選擇合適的方法10、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）11、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，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12、在計算機視覺的醫學圖像分析中，輔助醫生進行疾病診斷。假設要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小，以下關于醫學圖像計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.計算機視覺算法可以完全替代醫生的診斷，不需要醫生的進一步判斷B.不同患者的個體差異和掃描參數的變化對腫瘤檢測結果沒有影響C.結合醫生的先驗知識和計算機視覺技術能夠提高腫瘤檢測的準確性和可靠性D.醫學圖像中的噪聲和偽影對計算機視覺算法的性能沒有影響13、計算機視覺在智能交通系統中的應用可以優化交通流量和提高安全性。假設要通過計算機視覺監測道路上的車輛擁堵情況。以下關于計算機視覺在智能交通中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過車輛檢測和計數來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數據支持C.計算機視覺在智能交通中的應用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統聯動，實現自適應的交通信號配時14、圖像分割是將圖像分成不同的區域，每個區域具有相似的特征。假設要對醫學圖像進行器官分割，以下關于圖像分割方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于復雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學習的語義分割方法能夠實現像素級別的分類，效果較好，但計算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對于彩色圖像無法進行有效的分割15、圖像分類是計算機視覺中的常見任務之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數據來學習不同類別的特征B.卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中表現出色C.模型的訓練過程是不斷調整參數以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類16、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和理解。假設要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復雜的動作模式時表現更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學習的時空卷積網絡D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別17、在計算機視覺的應用于農業領域，例如作物監測和病蟲害檢測，需要對大量的田間圖像進行分析。假設我們要檢測農作物葉片上的病蟲害癥狀，以下哪種技術能夠實現快速、準確的檢測，并且適應不同的生長階段和環境條件？（）A.基于傳統圖像分割和特征提取的方法B.基于深度學習的目標檢測和分類算法，針對病蟲害特征訓練C.基于光譜分析和顏色特征的方法D.基于機器視覺和模式識別的方法18、在計算機視覺的圖像質量評估任務中，假設要評估一張經過處理后的圖像的質量。以下關于圖像質量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質量，結果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復雜度低C.無參考圖像質量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質量D.所有的圖像質量評估方法都能夠完全反映人對圖像質量的主觀感受19、計算機視覺中的目標計數是估計圖像或視頻中目標的數量。假設要在一張人群圖像中準確計數人數，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數方法通過檢測每個個體來實現計數，對密集場景效果好B.基于回歸的計數方法直接預測目標數量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數中沒有作用，不能提高計數準確性D.目標計數只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息20、計算機視覺中的視覺跟蹤在監控、機器人導航等領域有廣泛應用。假設一個機器人需要跟蹤一個移動的物體，同時適應物體的外觀變化和環境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關濾波的跟蹤方法B.基于深度學習的孿生網絡跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運動估計的跟蹤方法二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述圖像的色彩模型轉換方法。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的運動模糊恢復方法。3、（本題5分）簡述計算機視覺在遠程教育中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某校園文化節的海報和活動現場布置設計，研究如何通過視覺元素體現校園文化特色，營造歡樂的節日氛圍。2、（本題5分）研究某電子產品的界面設計，從用戶體驗、色彩搭配和交互設計等方面，分析其如何提高產品的易用性和用戶滿意度。3、（本題5分）研究某城市的公交站臺廣告設計，分析其視覺效果、信息傳達和與城市環境的融合度，討論如何提高廣告的效果和城市的形象。4、（本題5分）分析某家居品牌的產品目錄設計，