Font size
WorksheetsXử lý ảnh
Total questions: 221
Worksheet time: 55hrs 15mins
Phép lọc không gian được gọi là lọc không gian vì:
Biến đổi ảnh sang một không gian mới
Thay đổi không gian giá trị của các điểm ảnh
Biến đổi không gian hình ảnh của ảnh
Nó thực hiện trên toàn bộ miền không gian của ảnh
Bits per pixel là đại lượng đo của thuộc tính nào của ảnh :
Độ phân giải
Độ sâu màu
Tỉ lệ ảnh
Kích thước của ảnh
Phép xử lý nhằm tăng cường các chi tiết ảnh trong vùng khó quan sát
Sử dụng hàm mũ
Cân bằng histogram
Cân bằng sáng
Lấy âm bản
Phép lọc Bilateral có nhược điểm
Cải thiện ảnh kém so với phép lọc box filter
Cải thiện ảnh kém so với phép lọc trung vị
Hiệu quả giảm nhiễu thấp
Thực hiện số lượng lớn phép tính
Các bộ lọc làm sắc nét ảnh có đặc điểm
Tổng các phần tử của nhân bằng 0
Các phần tử của nhân đều âm
Các phần tử của nhân đều không âm
Tổng các phần tử của nhân bằng 1
Tách ngưỡng nhị phân nghĩa là :
Chuyển ảnh thành ảnh nhị phân
Chọn một ngưỡng T, nếu giá trị các điểm ảnh lớn hơn T thì gần bằng 1, ngược lại gần bằng 0
Chọn một ngưỡng T và loại bỏ các điểm ảnh lớn hơn T
Chuyển ảnh thành ảnh xám
Phân đoạn ảnh nhằm mục đích:
Không có đáp án đúng
Tách đối tượng cần quan tâm khỏi vùng ảnh nền.
Chỉ lấy vùng đối tượng cần quan tâm để nhận dạng.
Chia tách ảnh thành các vùng gồm các điểm ảnh hoặc đối tượng ảnh có liên quan chặt chẽ với nhau theo một tiêu chí nào đó.
Cho một ảnh có số các giá trị điểm ảnh nằm trong vùng từ 0-9 và có kích thước 4x4 như sau :
[0 1 7 6 ; 8 6 2 0 ; 9 8 7 4 ; 0 6 3 2]
Vector histogram của ảnh sẽ là :
[3 1 2 3 1 0 3 2 2 1]
[3 1 2 1 1 0 3 2 2 1]
[3 1 2 4 1 0 3 2 2 1]
[3 1 2 2 1 0 3 2 2 1]
Nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụng trong đời sống :
Nhận dạng vân tay
Nhận dạng mã vạch
Tất cả đều đúng
Nhận dạng ký tự
Nhận dạng mặt người
Cho ảnh với mẫu nhân chập T như sau khi đó kết quả nhân chập cho vùng xanh đậm có giá trị bằng :
(Gợi ý : Nhân từng mức xám của ảnh tương ứng với nhân, sau đó cộng hết lại)
1
5
3
Các nhân dùng để lấy đạo hàm ảnh là:
Các bộ lọc làm mịn ảnh
Các bộ lọc làm sắc nét ảnh theo một hướng xác định
Các bộ lọc thông cao
Các bộ lọc thông thấp
Đâu không phải là định dạng ảnh phổ biến để thực hiện các thao tác xử lý ảnh trong học phần này
PNG
BMP
TIFF
JPEG
Xử lý ảnh chuyên nghiên cứu về
Biến đổi và cải thiện thông tin ảnh
Chuyên nghiên cứu lưu trữ ảnh
Tất cả đều đúng
Chuyên nghiên cứu số hóa ảnh
Mã chạy loạt (Run length code) là mã dùng để
Nén ảnh
Biểu diễn ảnh
Chỉnh sửa ảnh
Nhận dạng ảnh
Đâu không phải là một kiểu phần tử cấu trúc có thể sử dụng với biến đổi hình thái
Hình sao
Hình kim cương
Hình vuông
Hình cái đĩa
Mục đích của xử lý ảnh là :
Thực hiện các thuật toán biến đổi các thông tin của ảnh để thu được ảnh có chất lượng tốt hơn cho một mục đích nào đó ví dụ như biểu diễn đặc trưng của ảnh
Hiểu được nội dung của hình ảnh
Biểu diễn ảnh đẹp hơn
Biến đổi từ hình ảnh trong thế giới thực thành hình ảnh ba chiều trên máy tính
Cho ảnh xám kích thước 3x3 :
I = [100 180 11 ; 167 8 24 ; 43 70 210]
Ảnh âm bản tương ứng là :
[155 75 242 ; 88 247 231 ; 212 185 45]
[115 75 244 ; 88 247 231 ; 212 185 45]
[155 75 244 ; 88 247 231 ; 212 165 45]
[155 75 244 ; 88 247 231 ; 212 185 45]
Biến đổi Fourier có thể dùng để :
Biểu diễn ảnh bởi các sóng sin và cosin
Tách ảnh số thành nhiều thành phần ở các hướng và tỉ lệ khác nhau.
Cài đặt thuật toán nhân chập hiệu quả.
Nén ảnh.
Đối với phép giãn ảnh nhị phân, giá trị output của mỗi điểm ảnh áp dụng phần tử cấu trúc sẽ là :
Giá trị lớn nhất trong số các điểm lân cận
Giá trị nhỏ nhất trong số các điểm lân cận
Giá trị trung bình nhất trong số các điểm lân cận
Giá trị phần tử trung vị trong số các điểm lân cận
Trong một ảnh mức xám là gì?
Là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với màu nhất định trong ảnh raster (ảnh bitmap)
Là số bit của điểm ảnh
Là độ phân giải của ảnh
Là kết quả của sự biến đổi tương ứng 1 giá trị độ sáng của 1 điểm ảnh với 1 giá trị nguyên dương ( * )
Các đặc điểm nổi bật của thuật toán K-Mean:
Luôn cho kết quả tối ưu nhất
Đơn giản và cho kết quả tốt nhất.
Nhanh, luôn hội tụ, đơn giản.
Nhanh và cho kết quả tối ưu nhất.
Ảnh màu 24 bit là ảnh
Ảnh sử dụng ba kênh màu mỗi kênh 8bit
Tất cả đều đúng
Tất cả đều sai
Sử dụng ba kênh màu: R(red), G(Green), B(Blue)
Cho ảnh I có vùng giá trị như trên ảnh
Trung vị của vùng ảnh này là :
(Gợi ý: Sắp xếp các múc xám theo thứ tự tăng hoặc giảm dần, sau đó lấy giá trị nằm chính giữa)
0
3
1
2
Việc tìm ngưỡng trong thuật toán tách ngưỡng toàn cục cần:
Một lần duy nhất trước khi thuật toán bắt đâu
Không có đáp án đúng
Chọn dựa vào phân tích biểu diễn histogram của ảnh
Thực hiện qua một số lần lặp
Một số nhược điểm của thuật toán K-Mean:
Không có đáp án đúng.
Chậm và không phải lúc nào cũng hội tụ.
Chỉ cho giá trị tối ưu cục bộ và nghiệm không là duy nhất.
Chỉ cho giá trị tối ưu cục bộ và chậm.
Lọc chặn dải thông là phép lọc :
Chỉ giữ lại các tín hiệu có tần số cao
Chỉ giữ lại các tín hiệu nằm trong một miền tần số xác định
Chỉ loại bỏ các tần số nằm trong một miền tần số xác định
Chỉ giữ lại các tín hiệu có tần số thấp
Một chương trình xử lý ảnh viết bằng ngôn ngữ nào sẽ nhanh nhất
Python
C
Java
C++
Một hệ màu gồm mấy thành phần cơ bản ?
2
4
5
3
Mục đích của phép Close?
Để loại bỏ các cầu nối, các cành hoặc phần nhô ra của đối tượng trong ảnh.
Để co đối tượng nhỏ hơn gấp đôi đối tượng so với phép co
Để lấp đầy các lỗ hổng, các khe hở nhỏ của đối tượng trong ảnh
Để mở rộng vùng đối tượng gấp đôi đối tượng so với phép Giãn
Tại sao các bức ảnh thường có các độ phân giải là 800x600, 900x600 hay 1240x800?
Vì tiện cho việc sản xuất
Vì tiết kiệm chi phí sản xuất
Vì theo các số đo đã có từ trước
Vì khi đó tỉ lệ chiều ngang chia chiều dọc sẽ cho cảm nhận thẩm mỹ tốt nhất.
Một mảng có các phần tử là : [0 4 5 ; 9 8 15 ; 10 2 13]
Phần tử trung vị là :
8
9
10
5
Công thức tính giá trị ảnh âm bản I_neg từ ảnh gốc I là
I_neg = 255 - I
I_neg = 128 - I
I_neg = 127 - I
I_neg = 256 - I
Hình ảnh sau là một bộ lọc :
Thông cao Ideal
Thông thấp Gaussian
Thông thấp Butterworth
Thông thấp Ideal
Các bộ lọc làm mịn ảnh có đặc điểm
Làm giảm nhiễu và tăng cường độ sắc nét của ảnh
Loại bỏ nhiễu nhưng cũng làm mất đi các đặc điểm sắc nét của ảnh
Tăng cường độ sắc nét của ảnh
Làm giảm độ sắc nét của ảnh
Để lấy đường bao của một đối tượng trong ảnh
Ta lấy tổng của ảnh với kết quả của phép giãn ảnh
Ta lấy hiệu của ảnh với kết quả của phép co ảnh
Ta lấy tổng của ảnh với kết quả của phép co ảnh
Ta lấy hiệu của ảnh với kết quả của phép giãn ảnh
Biên là gì ?
Tập hợp các điểm biên là đường biên bao quanh đối tượng
Nếu là ảnh đen trắng thì điểm biên là điểm đen có ít nhất 1 điểm trắng bên cạnh
Thay đổi đột ngột trong mức xám
Tất cả đều đúng
Cho ảnh xám kích thước 3x3 :
I = [202 9 123 ; 245 217 193 ; 167 239 190]
Ảnh âm bản tương ứng là :
[53 246 82 ; 10 38 62 ; 88 19 65]
[53 246 82 ; 10 38 66 ; 88 16 65]
[53 246 132 ; 10 38 62 ; 88 16 65]
[53 264 82 ; 10 38 62 ; 88 16 65]
Bộ lọc NonLocalMean nhằm
Làm ảnh sắc nét hơn
Không có đáp án đúng
Loại bỏ các nhiễu nhưng vẫn giữ lại các đặc trưng sắc nét của ảnh
Loại bỏ hoàn toàn nhiễu trong ảnh
Phép lọc làm sắc nét ảnh sẽ sử dụng các nhân lọc
Có kích thước là một ma trận vuông
Có các trọng số âm
Các trọng số phân bố theo hàm quy luật
Tổng các trọng số bằng 1
Với mỗi phép lọc, có ba bộ lọc tần số phổ biến có thể sử dụng là :
Butterworth, Gaussian và Median
Ideal, Butterworth và Gaussian
Ideal, Gaussian và Median
Ideal, Butterworth và Median
Ảnh xám là
Ảnh một kênh màu với độ sâu màu 8 bit
Ảnh một kênh màu với độ sâu màu 2 bit
Ảnh một kênh màu với độ sâu màu 16 bit
Ảnh một kênh màu với độ sâu màu 4bit
Cho một nhị phân được biểu diễn bởi ma trận 5x5 sau: [1 0 0 1 0;0 1 1 1 0;0 0 1 0 0;0 0 1 1 0;1 0 0 0 0]. Kết quả của phép giãn ảnh với phần tử cấu trúc Diamond là:
[1 1 1 0 1;1 1 1 1 1;0 1 0 1 0;1 1 1 1 1;1 1 1 1 0]
[1 1 1 1 1;1 0 1 1 1;0 1 1 1 0;1 1 1 0 1;1 1 1 1 0]
[1 1 1 1 1;1 1 1 1 1;0 1 1 0 0;1 1 0 1 1;1 1 0 1 0]
[1 1 1 1 1;1 1 1 1 1;0 1 1 1 0;1 1 1 1 1;1 1 1 1 0]
Nội suy láng giềng gần nhất là phương pháp:
Giá trị điểm ảnh mới được gán bằng giá trị nhỏ nhất trong lân cận của nó trong ảnh gốc
Gán giá trị màu của điểm ảnh mới bằng với giá trị điểm ảnh gần nó trong ảnh gốc.
Giá trị điểm ảnh mới được gán bằng tổ hợp tuyến tính của 4 điểm lân cận với nó trong ảnh gốc.
Giá trị điểm ảnh mới được gán bằng tổ hợp tuyến tính của 16 điểm lân cận với nó trong ảnh gốc.
Ảnh xám là ảnh có giá trị bit per pixel
2
8
1
4
Trong các mẫu nhân chập sau đâu là mẫu nhân chập của kỹ thuật PREWITT
Đâu không phải là một cơ chế bù điểm ảnh trong nhân chập :
Đối xứng
Full
Giữ nguyên kích thước
Valid
Phép Open là phép biến đổi dựa trên?
Giãn ảnh rồi co ảnh
Giãn ảnh liên tiếp
Co ảnh liên tiếp
Co ảnh rồi giãn ảnh
Thao tác nào sẽ giúp phân biệt vùng đối tượng cần quan tâm với các vùng khác trong ảnh :
Cân bằng sáng
Lấy ảnh âm bản
Tách ngưỡng
Cân bằng histogram
Phép lọc làm mịn ảnh nhưng vẫn không làm mất đi các chi tiết sắc nét :
Trung bình
Trung vị
Gaussian
Song phương
Một ảnh xám có độ phân giải 800x600 sẽ cần vùng nhớ có dung lượng là bao nhiêu để lưu trữ dữ liệu ảnh ở dạng không nén?
480 KB
0.46 MB
800 KB
0.45 MB
Công thức tính độ tương phản của một ảnh I là:
max(I) – min(I)
mean(I) – min(I)
2max(I) – min(I)
max(I) – mean(I)
Để tính histogram của một ảnh màu ta cần :
Tính histogram trên một kênh là đủ
Tính histogram của giá trị trung bình của ba kênh màu
Không tính được
Thực hiện việc tính histogram của ba kênh màu
Trong các mẫu nhân chập sau đâu là mẫu nhân chập của kỹ thuật GRADIENT
Ảnh sáng là ảnh :
Độ tương phản cao và mức xám gần với 0
Độ tương phản thấp và các mức xám gần với 0
Độ tương phản thấp và các mức xám gần với 255
Độ tương phản cao và các mức xám gần với 255
So với lọc ảnh trong miền không gian, lọc ảnh trong miền tần số có ưu điểm
Tốn ít bộ nhớ hơn
Nhanh hơn và hiệu quả hơn khi các nhiễu thể hiện không rõ
Dễ hơn
Hiệu quả hơn
Một ảnh xám có độ phân giải 800x600 sẽ có kích thước là:
0.469 Mb
468.8 Kb
0.469 MB
468.8 KB
Lọc chặn dải thông là phương pháp hiệu quả để
Khôi phục các ảnh bị nhiễu xung
Khôi phục các ảnh bị nhiễu định kỳ
Phép điều chỉnh Gamma :
Đối với ảnh mờ
Sử dụng cho hiển thị hình ảnh thiết bị
Sử dụng cho tăng cường độ nét ảnh
Dựa trên biến đổi âm bản
Có mấy cơ chế áp dụng phép nhân chập?
2
1
3
4
Cho ảnh số kích thước 3x3 : [10 8 1 ; 13 7 5 ; 2 8 13]. Độ tương phản của ảnh là :
(Gợi ý : Độ tương phản = mức xám cao nhất - mức xám thấp nhất)
12
1
0
13
Ảnh I được gọi là cân bằng “lý tưởng” nếu với mọi mức xám g, g’ ta có:
h(g) < h(g’)
h(g) > h(g’)
h(g) = h(g’)
h(g) <> h(g’)
Cho một ảnh số có các giá trị điểm ảnh nằm trong vùng 0-9 và có kích thước 4x4 như sau :
[8 1 4 6 ; 7 6 3 0 ; 5 8 9 4 ; 2 1 7 5]
Vector histogram của ảnh là :
[1 2 2 1 2 2 2 2 2 1]
[1 2 1 1 2 2 2 2 1 1]
[1 2 1 1 2 2 3 2 2 1]
[1 2 1 1 2 2 2 2 2 1]
Mục đích của phép Open?
Để co đối tượng nhỏ hơn gấp đôi đối tượng so với phép co
Để mở rộng vùng đối tượng gấp đôi đối tượng so với phép Giãn
Để loại bỏ các cầu nối, các cành hoặc phần nhô ra của đối tượng trong ảnh.
Để lấp đầy các lỗ hổng, các khe hở nhỏ của đối tượng trong ảnh
Toán tử Laplacian :
Giảm nhiễu ảnh
Gây mờ ảnh
Tăng cường chi tiết ảnh
Cho tốc độ tính toán chậm
Nếu giá trị ảnh quá lớn thì để biểu diễn sẽ cần biến đổi :
Tăng độ tương phản
Cân bằng histogram
Hàm mũ
Hàm Logarit
Các phép toán logic thực hiện trên ảnh nhằm :
Lấy một phần của ảnh hoặc để tạo các hiệu ứng
Tăng độ tương phản
Lọc nhiễu trong ảnh
Tăng cường độ sáng
Quan hệ láng giềng đề cập tới :
Các điểm ảnh xung quanh 1 vị trí điểm ảnh cụ thể
Các điểm ảnh ở gần nhau
Các vùng trong ảnh
Các vùng ảnh có liên quan về màu sắc
Cho ảnh xám kích thước 4x4
I = [208 161 245 245 ; 231 24 247 124 ; 32 71 40 204 ; 233 140 248 36]
Kết quả của phép lọc trung bình với nhân kích thước 3x3 sẽ là :
[0 0 0 0 ; 0 140 151 0 ; 0 141 116 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 140 151 0 ; 0 141 126 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 138 151 0 ; 0 141 126 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 140 131 0 ; 0 141 126 0 ; 0 0 0 0]
Đây là tín hiệu gốc và tín hiệu lọc
Thông giải
Thông chặn
Thông thấp
Thông cao
Dò biên sử dụng quy hoạch động, có thuật toán như thế nào?
2 bước: 1.Dự báo và xác định điểm biên tiếp theo 2.Lặp bước 2 cho đến khi gặp điểm xuất phát
2 bước: 1.Xác định điểm xuất phát 2.Dự báo và xác định điểm biên tiếp theo
3 bước: 1.Xác định điểm xuất phát 2.Dự báo và xác định điểm biên tiếp theo 3.Lặp bước 2 cho đến khi gặp điểm xuất phát
3 bước: 1.Xác định điểm kết thúc 2.Dự báo và xác định điểm biên tiếp theo 3.Lặp bước 2 cho đến khi không thể xác định điểm biên tiếp theo
Hiện tượng Ringing Effect
Không xuất hiện ở lọc thông thấp
Không xuất hiện ở lọc thông cao
Xuất hiện ở cả lọc thông cao và lọc thông thấp
Xuất hiện nhưng không đáng kể ở lọc thông cao
Cho ảnh xám kích thước 3x3 :
I = [177 8 195 ; 81 112 203 ; 243 97 47]
Ảnh âm bản tương ứng là
[78 247 60 ; 174 143 52 ; 12 158 218]
[78 247 60 ; 164 143 52 ; 12 158 208]
[79 247 60 ; 174 143 52 ; 12 158 208]
[78 247 60 ; 174 143 52 ; 12 158 208]
Phép loc nào có thể thực hiện bằng một phép nhân chập :
Lọc trung bình
Lọc thông thấp
Lọc thông cao
Lọc trung vị
Ảnh nhị phân có thể biểu diễn được bao nhiêu màu khác nhau?
256
1
2
16777
Một chương trình xử lý ảnh viết bằng ngôn ngữ nào sẽ chạy chậm nhất?
C++
C
Python
JavaScript
Trong khôi phục ảnh, giá trị SNR
Nên nằm trong một dải cố định
Càng nhỏ thì càng tốt
Càng lớn thì càng tốt
Không có đáp án đúng
Ảnh màu là :
Ảnh có 3 kênh màu cơ bản, mỗi kênh màu là một ảnh nhị phân
Ảnh có 4 kênh màu, mỗi kênh màu là một ảnh xám
Ảnh có 1 kênh màu cơ bản là một ảnh xám
Ảnh có 3 kênh màu cơ bản, mỗi kênh màu là một ảnh xám
Một chương trình xử lý ảnh viết bằng ngôn ngữ nào sẽ chạy nhanh nhất?
C++
JavaScript
C
Python
Ý nghĩa của kỹ thuật bó cụm:
Nhằm giảm bớt độ tối của ảnh
Nhằm giảm bớt độ sáng của ảnh
Nhằm giảm bớt số bước tính toán trong quá trình xử lý
Nhằm giảm bớt số mức xám của ảnh bằng cách nhóm lại số mức xám gần nhau thành 1 nhóm
Độ phân giải của ảnh là :
Đại lượng cho biết khả năng hiển thị số màu sắc của ảnh
Đại lượng cho biết tần số của thông tin ảnh
Đại lượng cho biết sự phân bố các giá trị màu sắc trong ảnh
Đại lượng tính bằng số cột và số hàng của ảnh
Trong các mẫu nhân chập sau đâu là mẫu nhân chập của kỹ thuật LAPLACE
Phép lọc ảnh trong miền tần số :
Rất hiệu quả khi lọc các nhiễu định kỳ
Rất hiệu quả khi lọc các nhiễu muối tiêu
Không có đáp án đúng
Rất hiệu quả khi lọc các nhiễu xung
(**)Subimage trong phép lọc không gian sử dụng tích chập (convolution) được gọi là?
Biến đổi tần suất
Thống kê tần suất
Filter (bộ lọc) hay mẫu chập
Một ảnh nhỏ cắt ra từ phép tích chập
Cho ảnh I có giá trị như sau : [1 2 0 ; 1 0 0 ; 2 2 1]
Mẫu nhân chập T là : [1 0 0 ; 0 1 1 ; 1 0 1]
Kết quả nhân chập sẽ bằng :
4
5
3
9
Lọc thông cao là phép lọc :
Chỉ loại bỏ các tín hiểu ở tần số thấp
Chỉ giữ lại các tín hiệu ở tần số thấp
Chỉ loại bỏ các tín hiểu ở tần số cao
Chỉ giữ lại các tín hiệu ở tần số cao
Hiện tượng Ringing Effect trong lọc tần số là
Hiện tượng ảnh bị tạo thành hình tròn
Hiện tượng xuất hiện các vùng ảnh có tần số gắn với tần số bị loại bỏ
Xuất hiện các vòng tròn
Xuất hiện các vùng ảnh mới
Ứng dụng chủ yếu của phép lọc thông thấp là
Làm sắc nét ảnh
Khôi phục ảnh
Không có đáp án đúng
Lọc nhiễu
Đâu là khái niệm cho biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad - Tree Code)?
Vùng ảnh đầu tiên được chia làm bốn phần thường là bằng nhau. Nếu mỗi vùng đã đồng nhất (chứa toàn điểm đen (1) hay trắng (0)), thì gán cho vùng đó một mã và không chia tiếp. Các vùng không đồng nhất được chia tiếp làm bốn phần theo thủ tục trên cho đến khi tất cả các vùng đều đồng nhất (*)
Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnh nhị phân. Một vùng ảnh R có thể mã hoá đơn giản nhờ một ma trận nhị phân: - U(m ,n ) = 1 nếu (m, n) thuộc R - U( m,n) = 0 nếu (m, n) không thuộc R Trong đó: U(m, n) là hàm mô tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n)
Phương pháp này thường dùng để biểu diễn đường biên ảnh. Một đường bất kỳ được chia thành các đoạn nhỏ. Nối các điểm chia, ta có các đoạn thẳng kế tiếp được gán hướng cho đoạn thẳng đó tạo thành một dây xích gồm các đoạn. Các hướng có thể chọn 4, 8, 12, 24,... mỗi hướng được mã hoá theo số thập phân hoặc số nhị phân thành mã của hướng.
Ảnh 32 bit màu là ảnh
Sử dụng 4 kênh màu
Sử dụng 3 kênh màu
Không có ảnh màu như vậy
Có giá trị màu tương ứng là 32
Phép Close là phép biến đổi dựa trên?
Co ảnh rồi giãn ảnh
Giãn ảnh rồi co ảnh
Co ảnh liên tiếp
Giãn ảnh liên tiếp
(**)Trong quá trình phát hiện biên sau thì làm nổi biên có vai trò gì
Làm mịn các vùng biên
Làm nổi các biên của ảnh
Làm nổi các trơn vùng biên
Làm nổi các vùng biên
Phép lọc trung bình có thể được thực hiện bằng
Phép nhân chập ảnh gốc với nhân có các phần tử bằng nhau và bằng 1/(M-N) với M*N là kích thước của nhân
Phép nhân chập ảnh gốc với nhân có các phần tử bằng nhau và bằng 1/(M*N) với M*N là kích thước của nhân
Phép nhân chập ảnh gốc với nhân có các phần tử bằng nhau và bằng 1/(M+N) với M*N là kích thước của nhân
Phép nhân chập ảnh gốc với nhân có các phần tử bằng nhau và bằng N/M với M*N là kích thước của nhân
Bộ lọc nào cần thực hiện sắp xếp
Bộ lọc Gaussian
Bộ lọc trung vị
Bộ lọc trung bình
Ảnh một kenh màu với độ sâu màu 4 bit
Lọc ảnh trong miền tần số dựa trên
Biến đổi Fourier rời rạc
Sắp xếp
Tìm cực trị
Phép nhân chập
Cho ảnh số và ảnh sau biến đổi :
Phép biến đổi trên có thể là :
Tách ngưỡng
Biến đổi Power-law
Biến đổi logarit
Tăng tương phản
Nội suy ảnh cho phép :
Tính các giá trị khi nén ảnh
Tính các giá trị khi phóng to ảnh
Tính các giá trị màu sắc của các vị trí mới dựa trên các giá trị đã biết có liên quan
Suy ra các ảnh mới giống ảnh cũ nhất
Đâu là ký hiệu của phép đóng ảnh (Close)?
A = B
A ⊕ B
A B
A ⊖ B
Trong ảnh I người ta tính được h(4)=5 có ý nghĩa gì?
Số điểm ảnh có giá trị 5 là 4
Điểm ảnh ở cột 4 có giá trị là 5
Không có ý nghĩa gì
Số điểm ảnh có giá trị 4 là 5
So với các bộ lọc thông thường, bộ lọc NonLocalMean :
Nhanh hơn
Có chi phí tính toán cao hơn đáng kể
Phân đoạn ảnh thường được thực hiện với:
Ảnh nhị phân
Ảnh xám
Ảnh xám và ảnh nhị phân
Ảnh màu
Ứng dụng chủ yếu của phép lọc thông cao là
Không có đáp án đúng
Làm sắc nét ảnh
Khôi phục ảnh
Loại bỏ nhiễu muối tiêu
Biến dổi logarit là thao tác nhằm
Tăng độ tương phản của ảnh
Tách đối tượng cần quan tâm khỏi phần còn lại của ảnh
Giảm giá trị của các điểm ảnh nằm trong vùng giá trị rất cao về miền giá trị thấp để biểu diễn ảnh
Làm nổi bật các chi tiết của ảnh
Số hóa là tiến trình :
Biến đổi tín hiệu liên tục thành tín hiệu rời rạc
Biến đổi ảnh đen trắng thành ảnh màu
Biến đổi tín hiệu rời rạc thành tín hiệu liên tục
Biến đổi ảnh đơn mức xám thành ảnh đa mức xám
ND(P) là ký hiệu chỉ
Bốn điểm cách đều một điểm ảnh
Bốn điểm thẳng hàng với một điểm ảnh
Bốn điểm lân cận theo hai đường chéo chính của một điểm ảnh
Bốn điểm lân cận theo chiều dọc và ngang của một điểm ảnh
Trong các mẫu nhân chập sau đâu là mẫu nhân chập của kỹ thuật SOBEL
Đâu là ký hiệu của phép giãn ảnh (Dilation)?
A ⊖ B
A B
A ⊕ B
A = B
Lọc ảnh trong miền không gian là :
Áp dụng một thao tác trong một miền lân cận tại tất cả các điểm ảnh
Thực hiện nhân chập
Thực hiện một hàm tính toán để đưa ra ảnh mới
Nội suy các giá trị của ảnh
Kết luận nào sau đây là sai :
Phép lọc Bilateral có tốc độ tính chậm
Bilateral là phép lọc phi tuyến
Phép lọc Average cho kết quả tốt hơn phép lọc trung vị
Phép lọc Average là làm trơn ảnh
Cho một ảnh số có các giá trị điểm ảnh nằm trong vùng 0-9 và có kích thước 4x4 như sau :
[5 8 1 3 ; 8 0 9 2; 6 3 5 1 ; 8 7 9 0]
Vector histogram của ảnh sẽ là :
[2 2 0 3 0 2 1 1 3 2]
[2 2 1 2 0 2 1 1 3 2]
[2 1 2 2 0 2 1 1 3 2]
[2 2 1 2 0 2 1 1 2 3]
Phép toán không phụ thuộc vị trí điểm ảnh?
Thống kê tần suất
Biến đổi tần suất
Tăng giảm độ sáng
Nén ảnh
Một ảnh xám có độ phân giải 900 x 600 sẽ có độ lớn là :
527.3 KB
0.198 MB
197.8 Kb
0.198 Mb
Thư viện xử lý ảnh OpenCV sẽ coi 1 ảnh số là:
Một cấu trúc rời rạc
Một ma trận
Một cấu trúc cây tối ưu
Một mảng
Bộ lọc Box Filter cho ảnh số
Rõ các biên
Sắc nét
Là phép lọc trung vị
Tương ứng phép lọc thông thấp
Mục đích cân bằng histogram là để:
Nhằm giảm độ nhiễu của ảnh
Nhằm tăng cường độ sáng của ảnh chụp kém chất lượng
Đưa ra một ảnh có mức xám được phân bố đồng đều
Nhằm giảm bớt độ tối của ảnh
Mục tiêu của phép xử lý hình thái là :
Làm cho ảnh đẹp hơn
Khôi phục ảnh về nguyên trạng ban đầu
Xác định, biểu diễn và xử lý hình dạng của các đối tượng trong ảnh
Loại bỏ nhiễu trong ảnh
Tốc độ của bộ lọc nào là nhanh nhất (cùng ảnh và kích thước nhân)
Cả ba bộ lọc có cùng tốc độ
Bộ lọc trung vị
Bộ lọc Gaussian
Bộ lọc trung bình
Phép giãn ảnh nhằm :
Làm kích thước ảnh to hơn
Mở rộng các vùng tách biệt của ảnh
Làm kích thước các đối tượng trong ảnh nhỏ đi
Mở rộng một đối tượng dựa vào một phần tử cấu trúc
Phép xử lý hình thái ảnh thường tiến hành trên
Ảnh xám và ảnh màu
Ảnh màu
Ảnh nhị phân và ảnh xám
Ảnh màu và ảnh nhị phân
Giả sử ảnh I có giá trị :
Lọc trung bình với cửa sổ lọc kích thước 3x3 thì giá trị lọc sẽ là:
6.1 ... 7.2 5.8 ... 6.4
55 ... 65 52...58
31 ... 1 5 ... 5
Hình ảnh sau là một bộ lọc :
Thông cao Ideal
Thông thấp Gaussian
Thông thấp Ideal
Thông thấp Butterworth
Hình ảnh sau là một bộ lọc:
Thông thấp Butterworth
Thông thấp Ideal
Thông cao Gaussian
Thông cao Ideal
Kỹ thuật nào sau đây không thuộc lĩnh vực xử lý ảnh:
Làm mịn ảnh
Loại bỏ nhiễu
Làm sắc nét ảnh
Mã hóa thông tin
Biến đổi Fourier dựa trên nguyên lý :
Biến đổi tín hiệu ảnh thành tín hiệu trong miền tần số
Bất cứ một hàm tuần hoàn nào cũng có thể biểu diễn dưới dạng một tổng có trọng số của các hàm tan/cosin có tần số và biên độ khác nhau
Bất cứ một hàm nào cũng có thể biểu diễn dưới dạng một tổng có trọng số của các hàm sin/cosin có tần số và biên độ khác nhau
Bất cứ một hàm tuần hoàn nào cũng có thể biểu diễn dưới dạng một tổng có trọng số của các hàm sin/cosin có tần số và biên độ khác nhau
Histogram của ảnh đóng vai trò quan trọng gì trong các ứng dụng xử lý ảnh và nhận dạng?
Phân đoạn ảnh
Tất cả đều đúng
Nhận dạng
Đối sánh ảnh
Ý nghĩa của bộ lọc trung bình:
Loại bỏ những pixel biến đổi lớn so với lân cận
Tất cả đều đúng
Tất cả đều sai
Làm mờ vùng nhiễu
Cho ảnh I có giá trị sau :
i = [41 9 3 ; 186 29 21 ; 43 56 1]
Giá trị trung bình với cửa số lọc 3x3 là :
Không xác định
439
79
43.2
Trong quá trình phát hiện biên sau thì lọc nhiễu có vai trò gì
Do ảnh khi thu nhận thường có nhiều biên phụ vì vậy cần xóa bỏ để làm nổi bật vùng biên (*)
Lọc nhiễu là quá trình biến đổi cấp xám cho ảnh
Do ảnh khi thu nhận thường không mịn vùng ảnh, vì vậy cần làm trơn vùng ảnh
Lọc nhiễu là quá trình lượng tử hóa vùng ảnh
Hình ảnh sau là một bộ lọc :
Thông thấp Butterworth
Thông thấp Gaussian
Thông thấp Ideal
Thông cao Ideal
Đây là tín hiệu gốc và tín hiệu lọc
Thông giải
Thông chặn
Thông cao
Thông thấp
Một mảng có các phần tử là : [2,4,7,2,34,19,28,19,20]
Phần tử trung vị là :
7
19
20
34
Mẫu tích chập sau đây là
Là xấp xỉ đạo hàm bậc hai trong tín hiệu rời rạc điểm ảnh
Là xấp xỉ đạo hàm bậc một trong tín hiệu rời rạc điểm ảnh
Phép lọc nào cho hình ảnh mịn nhất :
Lọc Gaussian
Lọc song phương
Lọc trung vị
Lọc trung bình
Phép lọc sử dụng bộ lọc Gauss có tác dụng gì?
Làm sắc nét ảnh
Làm mịn ảnh tự nhiên nhất
Làm mờ ảnh
Thực hiện histogram trên ảnh số :
Tăng độ tương phản
Đối sánh
Tách ngưỡng
Tăng độ tương phản, đối sánh
Phép lọc nào hiệu quả với nhiễu muối tiêu :
Lọc song phương
Lọc trung bình
Lọc trung vị
Lọc Gaussian
Histogram của ảnh cho biết
Tính chất của ảnh
Các nhiễu của ảnh
Phân bố (toàn cục) các màu sắc của ảnh
Độ sáng của ảnh
Lọc ảnh là nhằm
Biến đổi ảnh cho việc lưu trữ hiệu quả hơn
Làm cho ảnh đẹp hơn
Loại bỏ nhiễu hoặc tăng cường một tính chất nào đó của ảnh hoặc kết hợp cả hai
Làm cho ảnh có độ tương phản cao hơn
Cho một ảnh xám được biểu diễn bởi ma trận 4x4 sau: [17 152 145 78 ;45 78 27 152 ;18 108 152 167 ;17 80 153 27]. Ảnh sau khi cân bằng histogram là:
[31 222 174 125 ;95 125 79 222 ;47 158 222 254 ;31 142 238 79]
[31 223 175 127 ;95 127 79 223 ;47 159 223 255 ;31 143 240 79]
[31 223 175 127 ;95 127 79 223 ;47 159 223 255 ;31 143 239 79]
[31 222 170 127 ;95 127 79 222 ;47 158 222 254 ;31 142 238 79]
Hình ảnh sau là một bộ lọc :
Thông thấp Butterworth
Thông cao Ideal
Thông thấp Gaussian
Thông thấp Ideal
Độ phân giải của ảnh là :
Là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thi
Là số bit của điểm ảnh
Là mức độ xám của ảnh so với một giá trị nguyên dương
Là cường độ sáng của ảnh so với nền
Cho ảnh xám kích thước 4x4
I = [208 161 245 245 ; 231 24 247 124 ; 32 71 40 204 ; 233 140 248 36]
Kết quả của phép lọc trung vị với nhân kích thước 3x3 sẽ là :
[0 0 0 0 ; 0 161 247 0 ; 0 140 124 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 208 161 0 ; 0 140 124 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 161 161 0 ; 0 140 124 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 161 161 0 ; 0 204 124 0 ; 0 0 0 0]
Trong số các bộ lọc thông thấp, bộ lọc nào loại bỏ hiện tượng Ringing Effect triệt để nhất
Không có đáp án đúng
Trung bình
Trung vị
Gaussian
Ảnh tối là ảnh :
Độ tương phản thấp và các mức xám gần với 255
Độ tương phản cao và các mức xám gần với 255
Độ tương phản thấp và các mức xám gần với 0
Độ tương phản cao và mức xám gần với 0
Mục tiêu chính của lọc ảnh nói chung là :
Giảm kích thước ảnh
Lọc nhiễu
Làm giảm các chi tiết thừa
Làm ảnh đẹp hơn
Thuật toán MeanShift có các đặc điểm sau:
Rất nhanh hội tụ và có kết quả duy nhất.
Một trong các thuật toán hiệu quả nhất hiện nay cho bài toán phân đoạn ảnh.
Nhanh hơn thuật toán K-Mean với số vùng trong ảnh cần phân đoạn là lớn.
Chậm và không có kết quả duy nhất
Trong lọc ảnh bằng phương pháp NonLocalMean
Các đường nét của ảnh bị mờ đi nhưng ít hơn so với lọc Gaussian
Ảnh bị mờ đi đáng kể
Độ tương phản của ảnh được tăng lên
Ảnh trở nên sắc nết hơn
Phép lọc trung vị có đặc điểm nổi bật nhất là :
Hiệu quả với nhiễu muối tiêu
Tạo ra các giá trị điểm ảnh thật
Chậm
Khả năng làm mịn tốt
Trong thuật toán K –mean thì K nghĩa là gì
K cụm giá trị ngưỡng
K cấp độ sáng
K láng giềng
K cụm màu
Trong khôi phục ảnh, giá trị MSE (Mean Square Error)
Nên nằm trong một dải cố định
Không có đáp án đúng
Càng lớn thì càng tốt
Càng nhỏ thì càng tốt
Thành phần nào có thể không thấy được 1 cách tường minh trong các chương trình xử lý ảnh?
Thiết bị xử lý
Thu nhận ảnh
Thiết bị lưu trữ
Thiết bị xuất, in kết quả
Các phép toán sử dụng toán tử không gian để ?
Làm trơn hoặc mờ ảnh
Phát hiện biên
Làm nét ảnh
Tất cả đều đúng
N4(P) là ký hiệu chỉ :
Bốn điểm thẳng hàng với một điểm ảnh
Bốn điểm lân cận theo chiều dọc và ngang của một điểm ảnh
Bốn điểm lân cận theo hai đường chéo chính của một điểm ảnh
Bốn điểm cách đều một điểm ảnh
Kỹ thuật phát hiện biên la bàn sử dụng mấy SOBEL
4
6
8
2
Tìm output của phép lọc trung vị đối với input là giá trị tại hàng thứ ba, cột thứ ba của ảnh số :
2
3
6
4
Để làm mượt ảnh
Thực hiện co ảnh, sau đó giãn ảnh
Thực hiện giãn ảnh, sau đó đóng ảnh
Hai lần giãn ảnh, sau đó co ảnh
Hai lần đóng ảnh, sau đó giãn ảnh
Cho ảnh xám kích thước 4x4
I = [107 167 173 167 ; 234 9 193 43 ; 202 217 190 180 ; 245 239 100 8]
Kết quả của phép lọc trung bình với nhân kích thước 3x3 sẽ là :
[0 0 0 0 ; 0 166 149 0 ; 0 111 131 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 166 149 0 ; 0 181 131 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 166 144 0 ; 0 181 131 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0; 0 156 149 0 ; 0 181 131 0 ; 0 0 0 0]
(**)Việc xác định một điểm có thuộc về một vùng ảnh hay không có thể thực hiện dựa vào các giá trị
Tổng sai khác về màu sắc và khoảng cách
Trung bình hoặc phương sai của màu sắc
Khoảng cách từ điểm đó tới các điểm trong vùng đang xét
Độ sai biệt về màu sắc
Cho một ảnh có số các giá trị điểm ảnh nằm trong vùng từ 0-9 và có kích thước 4x4 như sau :
[0 1 8 6 ; 8 6 2 0 ; 9 8 7 4 ; 0 6 3 2]
Vector histogram của ảnh sẽ là :
[3 1 2 1 1 0 3 1 3 1 1]
[3 1 2 1 1 0 3 1 3 1]
[3 1 2 1 1 0 3 1 3]
[3 1 2 1 1 0 2 1 3 1]
Đâu là ký hiệu của phép mở ảnh Hit or miss ?
A ⊛ B
A ⊕ B
A = B
A B
Phát hiện biên nhằm :
Làm nổi bật các điểm ảnh tạo thành biên (EDGE) của ảnh
Tăng cường độ tương phản của ảnh
Làm ảnh mịn đi
Lọc nhiễu
Histogram của ảnh là :
Một biểu đồ thống kê tần suất xuất hiện của các giá trị cường độ sáng (hoặc màu sắc) của các điểm ảnh
Biểu đò thống kê các điểm ảnh có cường đố sáng lớn hơn một ngưỡng T
Một biểu diễn trong hệ trục tọa độ 2 chiều của ảnh
Biểu đồ thống kê thông tin tần số của ảnh
Ảnh màu là :
Ảnh được biểu diễn bằng ba ma trận các số nguyên với các phần tử nằm trong khoảng từ 0 tới 1
Ảnh được biểu diễn bằng một ma trận các số nguyên
Ảnh có 3 kênh màu, mỗi kênh là một ma trận các số nguyên có giá trị các phần tử nằm trong khoảng từ 0 đến 255
Ảnh được biểu diễn bằng ba ma trận các số nguyên
Có mấy bước cơ bản của một hệ thống xử lý ảnh:
5 bước: Thu nhận ảnh, tiền xử lý, phân đoạn, nén ảnh, nhận dạng và nội suy
4 bước: Thu nhận ảnh, tiền xử lý, phân đoạn, nhận dạng và nội suy
5 bước: Thu nhận ảnh, tiền xử lý, phân đoạn, biểu diễn và mô tả, nhận dạng và nội suy
4 bước: Thu nhận ảnh, phân đoạn, biểu diễn và mô tả, nhận dạng và nội suy
Khôi phục ảnh nhằm
Làm cho ảnh đẹp hơn
Khôi phục một ảnh bị suy thoái về nội dung và chất lượng ban đầu của nó
Loại bỏ các chi tiết thừa của ảnh
Loại bỏ nhiễu
Trong phép lọc trung bình :
Mỗi điểm ảnh kết quả sẽ bằng trung bình cộng của hai điểm lân cận của nó
Mỗi điểm ảnh trong ảnh kết quả sẽ có cường độ sáng bằng trung bình nhân của các điểm ảnh lân cận với nó (xác định bằng kích thước của nhân)
Mỗi điểm ảnh trong ảnh kết quả sẽ có cường độ sáng bằng trung bình cộng của các điểm ảnh lân cận với nó (xác định bằng kích thước của nhân)
Mỗi điểm ảnh kết quả sẽ bằng trung bình cộng của bốn điểm lân cận của nó
Các bộ lọc có thể thực hiện bằng phép nhân chập là :
Bộ lọc trung vị và bộ lọc Gaussian
Bộ lọc trung bình và bộ lọc trung vị
Bộ lọc trung bình và bộ lọc Gaussian
Bộ lọc Gaussian và lọc thông cao
Ý nghĩa của histogram:
Đối với bức ảnh sáng thì histogram tập trung vào phía phải của lược đồ
Tất cả đều đúng
Đối với bức ảnh tối thì histogram tập trung vào phía trái của lược đồ
Đối với ảnh có độ tương phản thấp thì đỉnh và phần histogram chính tập trung vào một vùng hẹp trên histogram
Lọc trung vị linh hoạt có thể dùng để
Khôi phục ảnh bị nhiễu xung
Khôi phục các ảnh bị nhiễu định kì
Khôi phục các ảnh bị nhiễu theo mô hình hàm mũ
Khôi phục các ảnh bị nhiễu Gaussian
Ảnh xám có thể biểu diễn bao nhiêu màu khác nhau ?
16777216
16
256
2
Để lọc nhiễu của một ảnh chụp từ vệ tinh có kích thước lớn, phải sử dụng bộ lọc:
Lọc thông thấp
Lọc trung bình
Lọc trung vị
Lọc thông cao
Tách ngưỡng là phương pháp nhằm :
Tăng độ tương phản của ảnh
Tách các đối tượng cần quan tâm trong ảnh với phần còn lại của ảnh
Loại bỏ nhiễu của ảnh
Làm nổi bật các đường biên của ảnh
Phép lọc nào hiệu quả với các nhiễu muối tiêu
Lọc trung vị
Lọc trung bình
Lọc song phương
Lọc Gaussian
(**)Kỹ thuật nào sau đây thuộc lĩnh vực xử lý ảnh
Tách biên, tách cạnh
Lưu trữ bảng mã
Phá mã thông tin
Số hóa thông tin
Một bộ lọc thông cao có thể thu được bằng cách :
Lấy thương của 1 và bộ lọc thông thấp tương ứng
Lấy tích của 1 và bộ lọc thông thấp tương ứng
Lấy hiệu của 1 và bộ lọc thông thấp tương ứng
Lấy tổng của 1 và bộ lọc thông thấp tương ứng
Cho ảnh I có giá trị như sau : [2 4 3 ; 5 7 2 ; 7 6 2]
Mẫu nhân chập T là : [1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 9]
Kết quả nhân chập sẽ bằng :
201
Không xác định
22
102
. (**)Cho ảnh số và ảnh biến đổi sau đây :
Cho biết phép biến đổi trên :
Tách ngưỡng
Logarithm
Âm bản
Tương phản
Cho ảnh xám kích thước 4x4
I = [107 167 173 167 ; 234 9 193 43 ; 202 217 190 180 ; 245 239 100 8]
Kết quả của phép lọc trung vị với nhân kích thước 3x3 sẽ là :
[0 0 0 0 ; 0 193 173 0 ; 0 216 180 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 190 173 0 ; 0 202 180 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 194 173 0 ; 0 217 180 0 ; 0 0 0 0]
[0 0 0 0 ; 0 193 173 0 ; 0 217 181 0 ; 0 0 0 0]
Tăng cường độ tương phản của ảnh là thao tác :
Ánh xạ vùng giá trị hẹp của các điểm ảnh vào vùng giá trị chuẩn
Thay đổi các màu sắc của ảnh cho đễ nhìn hơn
Điều chỉnh các giá trị cực đại của ảnh
Loại bỏ các chi tiết khó quan sát
Ảnh nhị phân là :
Ảnh đen trắng có ba kênh màu
Ảnh màu có một kênh màu
Ảnh màu với mỗi kênh màu có giá trị màu của từng điểm ảnh tối đa là 1
Ảnh xám có mỗi điểm ảnh có cường độ sáng là 0 hoặc 1
Phát biểu nào sau đây đúng với tách ngưỡng toàn cục cơ bản để phân đoạn ảnh:
Khá phức tạp khi cài đặt thực tế.
Phương pháp cơ bản dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu
Cho kết quả tốt trong đa số các trường hợp
Tốt hơn so với phương pháp Otsu.
Đây là tín hiệu gốc và tín hiệu lọc
Thông thấp
Thông giải
Thông cao
Thông chặn
Kỹ thuật phân đoạn dựa vào tách ngưỡng không được sử dụng vì:
Không có đáp án đúng
Không có hiệu quả tốt
Chạy quá chậm
Quá đơn giản
Đâu là ký hiệu của phép co ảnh (Erosion)?
A ⊕ B
A = B
A B
A ⊖ B
Cho một nhị phân được biểu diễn bởi ma trận 5x5 sau: [[1 0 1 0 0;1 1 1 0 1;0 1 1 1 1;1 0 1 0 1;0 1 1 0 0]]. Kết quả của phép mở ảnh là:
[0 0 0 0 0;0 1 1 0 1;0 1 1 1 1;0 1 1 0 1;0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0;0 0 1 0 1;0 1 1 1 1;0 0 1 0 1;0 0 0 0 0]
[0 0 1 0 0;0 0 1 0 1;0 1 1 1 1;0 1 1 0 1;0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0;0 0 1 0 1;0 1 0 1 1;0 1 1 0 1;0 0 0 0 0]
Hình ảnh sau là một bộ lọc :
Thông thấp Butterworth
Thông cao Butterworth
Thông cao Ideal
Thông thấp Ideal
Cho ảnh xám kích thước 4x4 I = [181 167 245 192;193 41 87 65;70 30 149 129;174 127 57 178], kết quả của phép lọc trung vị với nhân 3x3 của ảnh trên sẽ là:
[0 0 0 0;0 129 129 0;0 87 87 0;0 0 0 0]
[0 0 0 0;0 149 119 0;0 87 87 0;0 0 0 0]
[0 0 0 0;0 149 129 0;0 87 87 0;0 0 0 0]
[0 0 0 0;0 149 129 0;0 77 87 0;0 0 0 0]
Trong trường hợp tăng cường độ sáng/tối của ảnh ta có biểu thức:
I(x,y)=I(x,y) +c
Với c>0 thì ảnh sẽ
Tăng độ sáng
Tăng độ tối
Không thay đổi
Ảnh xám 8 bit thì mỗi điểm ảnh có giá trị là:
8
32
256
128
Cho một ảnh xám được biểu diễn bởi ma trận 4x4 sau: [27 152 45 178 ;45 108 27 13 ;152 108 24 167 ;178 80 153 24]. Độ tương phản của ảnh là:
160
155
170
165
Một bộ lọc thông thấp có thể thu được bằng cách :
Lấy hiệu của 1 và bộ lọc thông cao tương ứng
Lấy tổng của 1 và bộ lọc thông cao tương ứng
Lấy tích của 1 và bộ lọc thông thấp tương ứng
Lấy thương của 1 và bộ lọc thông thấp tương ứng
Ảnh xám là
Một ma trận các số nguyên với giá trị của các phần tử nằm trong khoảng từ 0 tới 255
Một ma trận số nguyên trong khoảng từ 0 đến 2^8
Một ma trận số nguyên với giá trị các phần tử nằm trong khoảng từ 0 tới 8^2
Một ma trận số nguyên kích thước là 800*600
Phép lọc ảnh quan trọng và phổ biến nhất trong miền không gian là :
Lọc trung vị
Cân bằng histogram
Lọc trung bình
Lọc Gaussian
Đâu không phải là một phương pháp nội suy
Song lập phương
Song tuyến tính
Đạo hàm
Láng giềng gần nhất
Đây là tín hiệu gốc và tín hiệu lọc
Thông cao
Thông chặn
Thông giải
Thông thấp
Lọc trung bình không có tính năng :
Làm mịn ảnh
Loại bỏ nhiễu
Không có đáp án đúng
Loại bỏ nhiễu muối tiêu
Cho ảnh gốc sau đây. Hãy cho biết đâu là kết quả của phép OPEN ảnh ?
Nhân chập là :
Áp dụng chọn một giá trị trong các điểm ảnh nằm bao bởi một nhân lọc
Phép nhân như nhân 2 ma trận
Thao tác lấy tổng các phép nhân giữa các hệ số của một ma trận gọi là nhân với các điểm ảnh được bao bọc bởi nhân đó
Thực hiện nhân điểm - điểm giữa một nhân với một ảnh số
Phép loc nào không thể thực hiện bằng một phép nhân chập :
Lọc trung bình
Lọc trung vị
Lọc thông thấp
Lọc thông cao
Lọc trung vị không có tính chất nào :
Loại bỏ nhiễu định kỳ
Làm mịn ảnh
Chậm
Loại bỏ nhiễu muối tiêu
Giả sử ảnh I có giá trị :
Lọc trung vị với cửa sổ lọc kích thước 3x3 thì giá trị lọc sẽ là:
4 5 ; 2 4
31 1 ; 5 5
4 5 ; 5 4
4 5 ; 4 2
Cho ảnh I có giá trị như sau : [2 4 3 ; 5 7 2 ; 7 6 2]
Mẫu nhân chập T là : [1 0 0 ; 0 1 1 ; 1 0 1]
Kết quả nhân chập sẽ bằng :
11
20
38
19
Ảnh nhị phân, ảnh xám và ảnh màu lần lượt có giá trị bit per pixel là :
1 8 32
2 8 24
1 16 24
1 8 24
Nội suy bicubic là phương pháp:
Gán giá trị màu cho điểm ảnh mới bằng tổ hợp phi tuyến của 4 giá trị điểm ảnh trong ảnh gốc
Gán giá trị màu của điểm ảnh mới bằng với giá trị điểm ảnh gần nó trong ảnh gốc
Gán giá trị của điểm ảnh mới dựa trên 16 giá trị bao gồm các điểm ảnh cũ và các giá trị đạo hàm liên quan.
Gán giá trị điểm ảnh mới bằng với tổ hợp tuyến tính của 16 điểm lân cận với nó trong ảnh gốc
Phép co ảnh nhằm :
Tăng kích thước các đối tượng tách biệt trong ảnh
Không có đáp án đúng
Giảm kích thước ảnh
Thu hẹp một đối tượng dựa vào một phần tử cấu trú
Một bộ lọc thông thấp có thể thu được bằng cách :
Lấy hiệu của 1 và bộ lọc thông cao tương ứng
Lấy thương của 1 và bộ lọc thông thấp tương ứng
Lấy tích của 1 và bộ lọc thông thấp tương ứng
Lấy tổng của 1 và bộ lọc thông cao tương ứng
Ảnh xám là
Ảnh nhị phân đặc biệt
Ảnh màu đặc biệt với mỗi điểm ảnh có độ sâu màu 16 bit
Ảnh có giá trị cường độ sáng của mỗi điểm ảnh nằm từ 0 tới 8
Ảnh có một kênh màu với mỗi điểm có cường độ sáng có miền giá trị từ 0 với 255
Một ảnh nhị phân có độ phân giải 900x600 sẽ có độ lớn tương ứng là :
0.659 Mb
65.9 KB
65.9 kb
0.659 MB
Các kỹ thuật xử lý ảnh nhằm ?
Tất cả đều đúng
Tăng giảm độ sắc nét của ảnh
Nâng cao chất lượng ảnh
Nén ảnh
Có mấy cơ chế áp dụng phép nhân chập?
2
1
4
3
Tăng cường độ tương phản nhằm:
Ánh xạ miền giá trị cường độ sáng của ảnh vào một dải rộng hơn cho trước.
Cân bằng màu sắc của ảnh.
Nén các giá trị điểm ảnh vào một vùng hẹp hơn.
Giãn miền giá trị cường độ sáng của các điểm ảnh nhằm làm nổi rõ các chi tiết của ảnh.
Tốc độ của bộ lọc nào là chậm nhất (cùng ảnh và kích thước nhân)
Bộ lọc trung bình
Bộ lọc trung vị
Cả ba bộ lọc có cùng tốc độ
Bộ lọc Gaussian
Phân đoạn hay phân vùng ảnh là bước cơ bản trong
Hệ thống nén thông tin
Hệ thống tiếng nói số
Hệ thống mã hóa thông tin
Hệ thống xử lý ảnh
Lọc thông thấp là phép lọc
Chỉ loại bỏ các tín hiệu có tần số cao
Chỉ giữ lại các tín hiệu có tần số thấp
Chỉ giữ lại các tín hiệu có tần số cao
Chỉ loại bỏ các tín hiệu có tần số thấp
Phương pháp lấy ảnh âm bản được dùng để :
Trong các ảnh y tế, ví dụ như ảnh X-Quang, để làm nổi rõ các chi tiết của ảnh
Tăng cường độ tương phản của ảnh
Làm nổi bật các đường biên của ảnh
Loại bỏ nhiễu trong ảnh
Độ sâu màu của ảnh là :
Đại lượng đặc trưng cho tần số của thông tin ảnh
Đại lượng mô tả kích thước của ảnh
Đại lượng mô tả khả năng biểu diễn số lượng giá trị màu sắc của các điểm ảnh có trong ảnh
Đại lượng mô tả kích thước lưu trữ của ảnh
Lọc dải thông là phép lọc :
Chỉ loại bỏ các tần số nằm trong một miền tần số xác định
Chỉ giữ lại các tín hiệu có tần số thấp
Chỉ giữ lại các tín hiệu nằm trong một miền tần số xác định
Chỉ giữ lại các tín hiệu có tần số cao
Khi ảnh bị ảnh hưởng của ánh sáng, thuật toán nào sẽ cho kết quả tốt nhất
Các phương pháp đều cho kết quả như nhau
Tách ngưỡng biến thiên
Tách ngưỡng toàn cục
Tách ngưỡng tối ưu Ostu
Một trong các mô hình khôi phục ảnh là dựa vào
Dựa vào việc phất triển nhiễu trong ảnh
Dụa vào phép lọc thông thấp
Dựa vào biến đổi Fourier
Dựa vào mô hình nhiễu dự đoán trước
Biểu đồ tần suất (histogram) là gì
Thống kê số điểm ảnh của I với ngưỡng cho phép
Để tính tần suất xuất hiện của vùng ảnh
Thống kê tần suất (số giá trị) của mức xám g của ảnh I
Thống kê mức xám của ảnh trong một khoảng ngưỡng nào đó
Kỹ thuật nào trong đây không được sử dụng cho phân đoạn ảnh
Dựa trên vùng
Phân cụm dữ liệu
Tách ngưỡng
Lọc nhiễu
Phép nhân chập giữa một ảnh xám và một nhân được thực hiện bằng cách
Đặt nhân vào vị trí từng điểm ảnh và tính tổng của các tích giữa các điểm ảnh trong ảnh gốc với phần tử tương ứng trong nhân
Thực hiện phép nhân ma trận giữa ảnh và nhân
Thực hiện tính tổng của các điểm lân cận nằm trong nhân
Thực hiện tính tổng của các điểm lân cận nằm trong nhân với tổng các phần tử của nhân
