计算机视觉期末考试试卷

由于无法直接提供具体的期末考试试卷，可以根据计算机视觉这门学科的核心知识点来构建一份模拟试题卷。这份模拟试题旨在测试学生对于计算机视觉基本概念、算法和技术的理解程度。

### 计算机视觉期末考试模拟试题

#### 一、单项选择题 (每题2分,共10分)

1. 下列哪项不是计算机视觉的主要应用领域？
A. 图像分类
B. 物体检测
C. 数据库管理
D. 场景重建

2. 关于SIFT特征描述子的说法不正确的是？( )
A. 对光照变化具有鲁棒性
B. 可以抵抗一定程度的角度旋转
C. 完全不受尺度缩放影响
D. 能够提取局部不变量特性

3. 基础矩阵(Fundamental Matrix)用于表示两个视图之间的什么关系?( )
A. 颜色转换
B. 几何投影映射
C. 时间序列对应
D. 照明条件差异

4. RANSAC算法主要用于解决哪种问题?( )
A. 提高神经网络训练速度
B. 实现图像超分辨率放大
C. 处理数据中的异常值(outliers)
D. 加密传输图片文件

5. 在傅里叶变换中，频率越高的成分代表了图像的哪些方面?( )
A. 整体形状轮廓
B. 细节纹理信息
C. 平均亮度水平
D. 主要颜色分布

#### 二、填空题 (每空格2分,共20分)

6. 计算机视觉的目标是从二维或多维影像中恢复出物体的真实三维结构以及它们所处环境的信息[^1]。

7. HSV色彩空间由三个参数组成：色调(Hue)，饱和度(Saturation), 和______.

8. HOG（直方图方向梯度）是一种用来描述区域内的边缘方向密度分布的方法，在行人检测等领域有着广泛应用。

9. 当前最流行的深度学习框架之一TensorFlow是由________公司开发维护的开源软件包。

10. 使用Canny算子进行边缘检测时，通常会涉及到Gaussian滤波器平滑噪声和平移阈值的选择过程。

11. OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，支持多种编程语言接口，如Python,C++等，并提供了丰富的图像处理函数集合。

12. 视觉SLAM是指利用相机作为传感器来进行同步定位与建图的技术，它能够帮助机器人或无人驾驶车辆感知周围世界并建立地图。

13. SSD(Object Detection Algorithm)即单次多框探测器，相比传统的两阶段方法Faster RCNN而言，其优势在于推理速度快得多。

14. YOLOv3采用了Darknet-53骨干网架构，该模型在PASCAL VOC和MS COCO数据集上都取得了优异的成绩。

15. Deep Learning依赖大量标注的数据集来进行监督式学习；而弱监督/自监督则试图减少对人工标签的需求。

#### 三、简答题 (每题10分,共30分)

16. 解释什么是透视变换(Perspective Transformation)?给出一个实际应用场景的例子说明如何运用此技术解决问题。

17. 描述RANSAC随机抽样一致性算法的工作原理及其为何适用于估计基础矩阵?讨论当存在较多误匹配点时,RANSAC的表现情况。

18. 如何理解“图像金字塔”?列举至少两种不同类型的图像金字塔形式，并阐述各自的特点及用途。

#### 四、综合分析题 (每题20分,共40分)

19. 结合具体实例探讨基于深度学习的目标跟踪算法相较于传统模板匹配法有哪些改进之处？

20. 设计一套完整的流程方案，针对给定的一组街景照片，完成从预处理到最终生成全景拼接效果图的过程。请详细列出各步骤涉及的关键技术和工具选用理由。