Font size
Worksheetsđề ôn tập XLA
Total questions: 94
Worksheet time: 47mins
Đâu không phải là một phương pháp nội suy láng giềng gần nhất
Đạo hàm
Song tuyến tính
Song lập phương
Phản hồi
Ảnh tối là ảnh
Độ tương phản cao 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
Độ tương phản thấp và các mức xám gần với 0
Nội suy ảnh cho phép:
Tính các giá trị khi nén 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.
Tính các giá trị khi phóng to 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
cân bằng
histogram
tách ngưỡng
Cho ảnh số kích thước 3x3: [10 8 1; 13 7 5; 2 8 13], độ tương phản của ảnh là:
12
0
13
1
Thành phần nào có thể không thấy được 1 cách tường minh trong các chương trình xử lý ảnh?
Thiết bị lưu trữ
Thiết bị xử lý
Thu nhận ảnh
Thiết bị xuất/in ấn kết quả
Một hệ màu gồm có mấy thành phần cơ bản
2
3
5
4
Lọc trung vị không có tính chất nào:
Làm mịn ảnh.
Loại bỏ nhiễu muối tiêu
Loại bỏ nhiễu định kỳ.
Chậm.
Phép lọc ảnh quan trọng và phổ biến nhất trong miền không gian là:
Lọc Gaussian.
Lọc trung vị.
Lọc trung bình.
Cần bằng histogram.
Phép lọc trung vị có đặc điểm nổi bật nhất là:
Khả năng làm mịn tốt
Hiệu quả với nhiễu muối tiêu
.
Tạo ra các giá trị điểm ảnh thật.
Chậm
Tại sao các bức ảnh thường có các độ phân giải là 800x600, 900x600 hay 1240x800?
Vì tiện cho việc sản xuất
Vì theo các số đo đã có từ trước
Vì tiết kiệm chi phí sản xuất.
Vì khi đó tỉ lệ chiều ngang chia chiều dọc sẽ cho cảm nhận thẩm mỹ tốt nhất.
Histogram của ảnh cho biết:
Tính chất của ảnh
Độ sáng của ảnh
Phân bố (toàn cục) các màu sắc của ảnh
Các nhiễu của ảnh
Cho ảnh số kích thước 3x3: [0 4 5; 9 8 15; 10 2 13], độ tương phản của ảnh là:
13
15
1
2
Mục tiêu chính của lọc ảnh nói chung là:
Lọc nhiễu.
Làm giảm các chi tiết thừa.
Làm ảnh đẹp hơn.
Giảm kích thước ảnh.
Thư viện xử lý ảnh OpenCV sẽ coi 1 ảnh số là:
Một mảng
Một ma trận
Một cấu trúc cây tối ưu
Một cấu trúc rời rạc
Một chương trình xử lý ảnh viết bằng ngôn ngữ nào sẽ chạy nhanh nhất?
Python
JavaScript
C
C++
Tăng cường độ tương phản của ảnh là thao tác:
Loại bỏ các chi tiết khó quan sát.
Ánh xạ vùng giá trị hẹp của các điểm ảnh vào vùng giá trị chuẩn.
Điều chỉnh các giá trị cực đại của ảnh.
Thay đổi các màu sắc của ảnh cho dễ nhìn hơn.
Quan hệ láng giềng đề cập tới:
Các vùng ảnh có liên quan về màu sắc.
Các điểm ảnh ở gần nhau.
Các điểm ảnh xung quanh 1 vị trí điểm ảnh cụ thể.
Các vùng trong ảnh
Cho lân cận ảnh số kích thước 3x3: [0 4 5; 9 8 15; 10 2 13], phần tử trung vị của lân cận là:
9
10
5
8
Ảnh xám có thể biểu diễn bao nhiêu màu khác nhau?
16
16777216
256
2
Đâu không phải là định dạng ảnh phổ biến để xử lý
JPEG Sai
GIF
BMP
PNG
Phép lọc làm sắc nét ảnh sẽ sử dụng các nhân lọc:
Có kích thước là một ma trận vuông
Tổng các trọng số bằng 1.
Có các trọng số âm.
Các trọng số phân bố theo hàm quy luật.
Đâu không phải là một cơ chế bù điểm ảnh trong nhân chập:
Valid
Giữ nguyên kích thước.
Đối xứng.
Full
Lọc ảnh trong miền không gian là:
Thực hiện một hàm tính toán để đưa ra ảnh mới.
Nội suy các giá trị của ảnh.
Áp dụng một thao tác trong một miền lân cận tại tất cả các điểm ảnh.
Thực hiện nhân chập.
Nhân chập là:
Thực hiện nhân điểm – điểm giữa một nhân với 1 ảnh số.
Thao tác lấy tổng các phép nhân giữa các hệ số của một ma trận gọi là nhân với các điểm ảnh được bao bởi nhân đó.
Phép nhân như nhân 2 ma trận.
Áp dụng chọn 1 giá trị trong các điểm ảnh nằm bao bởi 1 nhân lọc.
Ảnh màu là:
Ảnh có 3 kênh màu cơ bản, mỗi kênh màu là 1 ảnh xám
Ảnh có 3 kênh màu cơ bản, mỗi kênh màu là 1 ảnh nhị phân
Ảnh có 4 kênh màu cơ bản, mỗi kênh màu là 1 ảnh xám
Ảnh có 1 kênh màu cơ bản là 1 ảnh xám
Biến đổi Fourier dựa trên nguyên lý:
Bất cứ 1 hàm tuần hoàn nào cũng có thể biểu diễn dưới dạng 1 tổng có trọng số của các hàm tan/cosin có tần số và biên độ khác nhau
Bất cứ 1 hàm tuần hoàn nào cũng có thể biểu diễn dưới dạng 1 tổng có trọng số của các hàm sin/cosin có tần số và biên độ khác nhau
Bất cứ 1 hàm nào cũng có thể biểu diễn dưới dạng 1 tổng có trọng số của các hàm sin/cosin có tần số và biên độ khác nhau
Biến đổi tín hiệu ảnh thành tín hiều trong miền tần số
Đối với phép giãn ảnh nhị phân, giá trị output của mỗi điểm ảnh áp dụng phần tử cấu trúc sẽ là
Giá trị trung bình nhất trong số các điểm lân cận
Giá trị phần tử trung vị trong số các điểm lân cận
Giá trị nhỏ nhất trong số các điểm lân cận
Giá trị lớn nhất trong số các điểm lân cận
Lọc thông cao là phép lọc:
Chỉ giữ lại các tín hiệu có tần số thấp
Chỉ loại bỏ các tín hiệu có tần số thấp
Chỉ loại bỏ các tín hiệu có tần số cao
Chỉ giữ lại các tín hiệu có tần số cao
Ảnh nhị phân là ảnh:
Ảnh đen trắng vs 1 điểm ảnh được biểu diễn tối đa 2 bit
Ảnh đen trắng vs 1 điểm ảnh có cường độ sáng là 0 với 1
Có mỗi điểm ảnh có thể nhận giá trị là 1 và 2
Có mỗi điểm ảnh được biểu diễn bằng 1 xâu bit
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
Phép lọc nào cho hình ảnh mịn nhất :
Lọc Gaussian
Lọc song phương
Lọc trung vị
Lọc trung bình
Mục đích của xử lý ánh là:
Biến đổi hình ảnh trong thế giới thức thành ảnh 3 chiều trên máy tính
Hiểu được nội dung của hình ảnh
Biển diễn ảnh đẹp hơn
thực hiện các thuật toán biển đổi các thông tin của ảnh để thu được ảnh có chất lượng tốt hơn cho 1 mục đích nào đó ví dụ như biểu diễn đặc trưng của ảnh
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
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.
Việc tìm ngưỡng trong thuật toán tách ngưỡng toàn cục cần:
Một làn 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
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
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
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
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
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 trúc
Nội suy ảnh (image interpolation) là thao tác:
Tính các giá trị màu của các điểm ảnh của một ảnh mới dựa trên các giá trị màu của ảnh gốc
Nhân ảnh gốc với một nhân
Nhân ảnh gốc với chính nó
Sinh các giá trị màu của mỗi điểm ảnh mới bằng một hàm tuyến tính của điểm ảnh tương ứng trong ảnh gốc
Trong khôi phục ảnh, giá trị SNR (Signal to Noise Ratio):
Càng nhỏ càng tốt
k có đáp án đúng
càng lớn càng tốt
Nên nằm trong 1 khoảng cố định
Phép lọc nào không thể thực hiện bằng một phép nhân chập:
Lọc song phương
Lọc trung vị
lọc Gaussian
Lọc trung bình
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
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
Công thức tính giá trị ảnh âm bản Ineg từ ảnh gốc I là:
Ineg = 127 - I
Ineg = 128 - I
Ineg = 255 - I
Ineg = 256 - I
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
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
Với mỗi phép lọc, có 3 bộ lọc tần số phổ biến có thể sử dụng là:
Butterworth,Gaussian và median
Ideal, Butterworth và median
Ideal, Butterworth và Gaussian
Ideal, Gaussian và median
Với mỗi phép lọc, có 3 bộ lọc tần số phổ biến có thể sử dụng là:
Butterworth,Gaussian và median
.Ideal, Butterworth và median
Ideal, Butterworth và Gaussian
Ideal,Gaussian và median
Hình ảnh sau là một bộ lọc:
Thông thấp Butterworth
Thông cao Butterworth
Thông cao Ideal
Thông thấp Ideal
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 nhân và số hàng của ảnh
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
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
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
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)
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
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
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
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
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
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.
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
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.
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.
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.
Hình ảnh sau là một bộ lọc:
Thông thấp Butterworth
Thông cao Butterworth
Thông cao Ideal
Thông thấp Ideal
Ảnh nhị phân là ảnh có:
Mỗi điểm ảnh chỉ có giá trị màu sắc là 0 hoặc 1
Mỗi điểm ảnh được biểu diễn bằng 1 xâu bit
Mỗi điểm ảnh được biểu diễn bằng 2 bit
Mỗi điểm ảnh có 0 hoặc 1 giá trị
Phân đoạn ảnh thường được thực hiện với:
Ảnh nhị phân
Ảnh xám
Ảnh xám và ảnh nhị phân
Ảnh màu
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
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
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
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
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
Hình ảnh sau là một bộ lọc:
Thông cao Ideal
Thông thấp Gaussian
Thông thấp Ideal
Thông thấp Butterworth
Ảnh nhị phân, ảnh xám và ảnh màu lần lượt có giá trị bits per pixel là:
2, 8, 24
1, 8, 32
1, 8, 24
1, 16, 24
Phép lọc nào hiệu quả với các nhiễu muối tiêu
Lọc trung vị
Lọc trung bình
Lọc song phương
Lọc Gaussian
Đâu không phải là một kiểu phần tử cấu trúc có thể sử dụng với biến đổi hình thái (Đâu không phải là một kiểu phần tử cấu trúc có thể sử dụng với các phép biến đổi hình thái)
Hình sao
Hình kim cương
Hình vuông
Hình cái đĩa
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.
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.
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
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
Ảnh xám là ảnh có giá trị bits per pixel là
1
8
4
2
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 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
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.
Một trong các mô hình khôi phục ảnh là dựa vào
Dựa vào việc phất triển nhiễu trong ảnh
Dựa vào phép lọc thông thấp
Dựa vào biến đổi Fourier
Dựa vào mô hình nhiễu dự đoán trước
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
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
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
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
Kỹ thuật nào trong đây không được sử dụng cho phân đoạn ảnh
Dựa trên vùng
Phân cụm dữ liệu
Tách ngưỡng
Lọc nhiễu
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
