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《三維影像設計Ⅲ》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30個小題，每小題1分，共30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、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關于相機參數校準的重要性，哪一項是不正確的？（）A.準確的相機參數有助于提高三維重建的精度B.相機參數校準可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數不準確，也能通過后續處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數差異會影響三維重建的結果2、計算機視覺中的圖像修復旨在恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設一張珍貴的老照片有部分區域損壞，需要進行修復以還原其完整的內容。以下哪種圖像修復方法在處理這種情況時能夠生成更自然和逼真的結果？（）A.基于擴散的圖像修復B.基于紋理合成的圖像修復C.基于深度學習的圖像修復D.基于樣例的圖像修復3、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件4、計算機視覺中的目標計數任務，例如統計圖像中物體的數量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數任務C.目標的大小、形狀和分布對計數結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現目標計數5、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.BMP6、當利用計算機視覺進行圖像分類任務，例如區分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術可能是有效的？（）A.數據增強B.正則化C.模型融合D.以上都是7、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要的任務。假設要開發一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統。以下關于目標檢測算法的選擇，哪一項是需要重點考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實時性要求B.算法在小目標檢測上的性能，因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復雜度，越復雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用8、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對圖像中的物體、關系和上下文進行綜合分析。假設要理解一個室內場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度9、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息10、在計算機視覺的姿態估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設要估計一個機器人手臂的姿態，以實現精確的控制和操作。以下哪種姿態估計方法在處理這種機械結構時準確性更高？（）A.基于模型的姿態估計B.基于深度學習的姿態估計C.基于視覺慣性里程計的姿態估計D.基于幾何約束的姿態估計11、在計算機視覺的立體視覺中，需要通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。假設要為一個自動駕駛汽車構建立體視覺系統，以測量與前方障礙物的距離，同時要考慮實時性和準確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應用場景中表現最優？（）A.基于區域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學習的匹配D.全局優化匹配12、計算機視覺在醫療手術中的應用可以為醫生提供輔助和支持。假設在一個微創手術中，計算機視覺用于引導手術器械。以下關于計算機視覺在醫療手術中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過實時圖像分析，為醫生提供器械與組織的相對位置和姿態信息B.能夠對手術區域進行精準的分割和標注，幫助醫生識別關鍵結構C.計算機視覺在醫療手術中的應用已經非常成熟，不存在任何風險和誤差D.可以與機器人手術系統結合，實現更精確和穩定的手術操作13、在計算機視覺的圖像檢索任務中，根據用戶的需求從圖像數據庫中查找相關圖像。假設要從一個大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像，以下關于圖像檢索方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像的內容特征，如顏色、形狀和紋理等，進行相似性度量和檢索B.深度學習模型能夠提取更具語義和判別力的特征，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索的結果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無關D.可以結合用戶的反饋和交互，不斷優化圖像檢索的結果14、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設要在保證一定圖像質量的前提下，盡可能減少圖像的數據量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無損壓縮方法，如PNGC.不進行任何壓縮，直接存儲原始圖像D.隨機刪除圖像中的部分像素15、計算機視覺中的姿態估計是確定物體在三維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，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態B.可以結合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態估計的精度和魯棒性C.姿態估計通常需要先對物體進行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態D.姿態估計的結果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響16、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17、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節。假設要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于學習字典的方法18、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息，以下關于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠區分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低19、計算機視覺中的視頻理解任務包括對視頻內容的分析和解釋。假設要理解一段新聞視頻的主要內容和事件發展。以下關于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現視頻理解B.深度學習中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關鍵信息，提高理解的準確性C.視頻理解只需要關注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態的信息D.可以結合知識圖譜和語義理解技術，對視頻中的內容進行更深入的分析和解釋20、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21、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的衛星圖像進行精確配準，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準B.基于灰度的配準C.基于變換模型的配準D.基于深度學習的配準22、計算機視覺在農業中的應用可以幫助監測農作物的生長狀況。假設要通過圖像分析判斷農作物的病蟲害程度，以下關于農業計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農作物的顏色特征就能準確判斷病蟲害的程度B.不同農作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準確地評估農作物的健康狀況D.農業環境的復雜性對計算機視覺的應用沒有挑戰23、圖像分類是計算機視覺的常見應用之一。考慮一個需要對大量自然風景圖片進行分類的任務，這些圖片包含了不同的季節、地理位置和天氣條件。為了提高分類準確率，以下哪種預處理操作可能最為有效？（）A.對圖像進行裁剪和縮放，使其具有統一的尺寸B.對圖像進行直方圖均衡化，增強對比度C.將圖像轉換為灰度圖像，減少顏色信息的干擾D.對圖像進行隨機旋轉和翻轉，增加數據多樣性24、在計算機視覺的姿態估計任務中，假設要估計一個物體在三維空間中的姿態，例如估計一個機器人手臂的關節角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態參數C.僅根據物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態25、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫學影像中的腫瘤區域進行語義分割，以下關于模型評估指標的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.準確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分數，綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結果與真實標簽的重合程度26、在計算機視覺的行人重識別任務中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人，假設行人的姿態和服裝發生了較大變化，以下哪種特征可能具有更強的魯棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述27、計算機視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機的距離。假設我們要為一個增強現實應用估計場景的深度信息，以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結構光的方法C.基于深度學習的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法28、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29、在計算機視覺的實際應用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應的應用，如自動駕駛和工業檢測，模型的處理速度至關重要B.模型的復雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關，與硬件設備和系統架構無關30、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.減少訓練數據中的交通標志種類二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用圖像識別技術，設計一個能夠識別不同種類水果的程序。2、（本題5分）使用目標跟蹤算法，跟蹤舞臺上演員的動作。3、（本題5分）基于深度學習的圖像風格遷移技術，將一張照片轉換為指定的藝術風格。4、（本題5分）運用圖像識別技術，對圖書館的書籍封面進行快速檢索和分類。5、（本題5分）基于計算機視覺的智能安防監控系統，實時檢測異常人員和行為。三