NEW
Font size
WorksheetsXử lý ảnh - 2
Total questions: 65
Worksheet time: 33mins
Quan hệ láng giềng đề cập tới :
Quan hệ láng giềng đề cập tới :
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 vòng tròn
Ứng dụng chủ yếu của phép lọc thông thấp là (Phép lọc thông thấp được ứng dụng chủ yếu 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 (Trong miền tần số lọc ảnh 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 (Phép lọc thông cao được ứng dụng chủ yếu)
Không có đáp án đúng
Làm sắc nét ảnh
Khôi phục ảnh
Loại bỏ nhiễu muối tiêu
Biến đổi 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
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 nhị phân và ảnh xám
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
Tát 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
