Về toán tử Laplace mở rộng: Việc sử dụng nhiều dạng mặt nạ Laplace làm tăng nhiễu trong ảnh.

Về toán tử Laplace mở rộng: 3. Laplace luôn hiệu quả hơn Sobel trong mọi điều kiện ảnh.

Về toán tử Laplace mở rộng: Ma trận Laplace L2 có trọng số cao ở trung tâm giúp làm rõ vùng biên.

Về ngưỡng kép trong Canny: Dùng hai ngưỡng t1 và t2 giúp phân loại điểm ảnh theo mức độ tin cậy.

Về ngưỡng kép trong Canny: Các điểm có gradient lớn hơn t2 chắc chắn thuộc cạnh.

Về ngưỡng kép trong Canny: Các điểm có gradient nhỏ hơn t1 vẫn có thể thuộc cạnh.

Về ngưỡng kép trong Canny: Các điểm nằm giữa t1 và t2 được coi là tiềm năng, tùy thuộc liên kết cạnh.

Góc hướng gradient có thể được xác định bằng arctan(Gx/Gy).

Độ lớn gradient được tính từ Gx và Gy bằng công thức: sqrt(Gx² + Gy²).

Canny sử dụng đạo hàm bậc hai để tính gradient theo hướng ngang và dọc.

Canny sử dụng toán tử Sobel để xấp xỉ gradient ảnh.

Phát biểu đúng về toán tử Laplace: (chọn 3 đáp án đúng)

Mặt nạ Gaussian được dùng để khử nhiễu đầu vào trước khi phát hiện biên.

Kích thước mặt nạ Gaussian phổ biến là 5×5 với σ = 1.4.

Việc sử dụng mặt nạ Gaussian giúp làm sắc nét biên ảnh.

Bộ lọc trung vị được ưu tiên trong bước đầu tiên của thuật toán Canny.

Phương pháp Laplace hoạt động tốt khi mức xám thay đổi chậm và có miền chuyển tiếp rộng. (Laplace phát hiện biên khi thay đổi mạnh)

Phương pháp Laplace nhạy cảm với nhiễu hơn so với phương pháp Sobel.

Ma trận nhân chập của Laplace có tổng các hệ số bằng 0.

Kích thước mặt nạ Gaussian phổ biến là 5x5 với σ=1.4

Bộ lọc trung vị được ưu tiên trong bước đầu tiên của thuật toán Canny.

Mặt nạ Gaussian được dùng để khử nhiễu đầu vào trước khi phát hiện biên.

Việc sử dụng mặt nạ Gaussian giúp làm sắc nét biên ảnh.

Toán tử Laplace là một toán tử đạo hàm bậc hai, được sử dụng để phát hiện các biên nơi mức xám thay đổi mạnh trong xử lý ảnh.

Ma trận nhân chập của Laplace có tổng các hệ số bằng 0.

Phương pháp Laplace hoạt động tốt khi mức xám thay đổi chậm và có miền chuyển tiếp rộng.

Phương pháp Laplace nhạy cảm với nhiễu hơn so với phương pháp Sobel vì nó là một toán tử đạo hàm bậc hai, làm tăng cường các thay đổi đột ngột, bao gồm cả nhiễu.

Có nhiều biến thể của Laplace nhằm tăng cường phát hiện biên trong môi trường nhiễu.

Laplace luôn hiệu quả hơn Sobel trong mọi điều kiện ảnh.

Ma trận Laplace L2 có trọng số cao ở trung tâm giúp làm rõ vùng biên.

Và bước tính gradient trong Canny: 1) Độ lớn gradient được tính từ Gx và Gy bằng công thức: √(Gx² + Gy²).

Và bước tính gradient trong Canny: 2) Góc hướng gradient có thể được xác định bằng arctan(Gx / Gy).

Và bước tính gradient trong Canny: Canny sử dụng toán tử Sobel để xấp xỉ gradient ảnh.

Và bước tính gradient trong Canny: Canny sử dụng đạo hàm bậc hai để tính gradient theo hướng ngang và dọc.

Về ngưỡng kép trong Canny:

Dùng hai ngưỡng T1 và T2 giúp phân loại điểm ảnh theo mức độ tin cậy.

Các điểm nằm giữa T1 và T2 được coi là điểm tiềm năng, tùy thuộc liên kết cạnh.

Các điểm có gradient nhỏ hơn T1 vẫn có thể thuộc cạnh.

Khi thực hiện trích chọn biên ảnh bằng hình thái học: (Hãy chọn đáp án đúng/sai cho các phát biểu sau) 1) Phần tử cấu trúc B luôn cố định không thay đổi.

Khi thực hiện trích chọn biên ảnh bằng hình thái học: (Hãy chọn đáp án đúng/sai cho các phát biểu sau) 2) Biên được xác định bằng phép trừ giữa ảnh gốc và ảnh đã co.

Khi thực hiện trích chọn biên ảnh bằng hình thái học: (Hãy chọn đáp án đúng/sai cho các phát biểu sau) 3) Cần thực hiện phép giãn ảnh với phần tử cấu trúc B.

Công thức E = A - (A⊖B) là dùng trong trích biên.

Liên kết cạnh giúp làm dày đường biên.

Các điểm tiềm năng nếu không liên kết với điểm thuộc cạnh thì bị loại bỏ.

Liên kết điểm tiềm năng giúp tránh mất biên ở vùng nhiễu thấp.

Sau bước này, ảnh biên là ảnh mức xám.

Thuật toán sử dụng phép giao giữa tập A và phần tử cấu trúc.

Nhãn nền trong ảnh nhị phân thường là số 0.

Nhãn được gán giống nhau cho mọi vùng liên thông.

Mỗi đối tượng tách rời được gán nhiều hơn một nhãn.

Hãy chọn đáp án đúng sai với các phát biểu sau 1) Phép giãn làm tăng kích thước của đối tượng trong ảnh nhị phân

Hãy chọn đáp án đúng sai với các phát biểu sau 2) Phép co làm mảnh đối tượng và thường dùng để kết nối các vùng sáng bị ngắt đoạn.

Hãy chọn đáp án đúng sai với các phát biểu sau 1) Phép giãn làm tăng kích thước của đối tượng trong ảnh nhị phân

Hãy chọn đáp án đúng sai với các phát biểu sau 2) Phép co làm mảnh đối tượng và thường dùng để kết nối các vùng sáng bị ngắt đoạn.

Hãy chọn đáp án đúng/sai với các phát biểu sau: 1) Các phép toán hình thái học chỉ áp dụng được với ảnh nhị phân.

Hãy chọn đáp án đúng/sai với các phát biểu sau: 2) Tính đối ngẫu trong hình thái học nói rằng nếu X là đối tượng thì Xc là nền.

Phân ngưỡng thủ công thường cho kết quả chính xác hơn phân ngưỡng tự động.

Phân đoạn ảnh bằng ngưỡng 2) Phân ngưỡng thủ công có chi phí tính toán thấp và phù hợp với ảnh có histogram rõ ràng.

Phương pháp ngưỡng kép chia ảnh thành ba vùng dựa trên hai ngưỡng T1 và T2.

Ngưỡng thích nghi cực bộ có thể dùng chung một giá trị ngưỡng cho toàn ảnh.

Trong phân đoạn ảnh bằng ngưỡng đơn, nếu giá trị ngưỡng không phù hợp, ảnh có thể bị mất chi tiết đối tượng hoặc bị phân mảnh.

Thuật toán MeanShift phân đoạn ảnh dựa trên việc so sánh cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh.

Lọc cực tiểu sẽ giữ lại điểm có mức xám nhỏ nhất trong vùng lân cận.

Mặt nạ càng lớn thì khả năng giữ chi tiết càng cao.

Trong quá trình phân đoạn ảnh, các điểm ảnh trong cùng một vùng thường có đặc điểm gì chung?

Phân đoạn ngưỡng thích nghi cực bộ có đặc điểm nào sau đây?

Chia ảnh thành các vùng nhỏ để chọn ngưỡng riêng cho từng vùng.

Giải quyết được vấn đề chiếu sáng không đồng đều.

Cho ảnh nhị phân, khi phát hiện biên bằng kỹ thuật Gradient, hãy xác định đúng/sai cho từng nhận định sau: 1) Đạo hàm được tính chính xác bằng công thức vi phân giải tích.

Cho ảnh nhị phân, khi phát hiện biên bằng kỹ thuật Gradient, hãy xác định đúng/sai cho từng nhận định sau: 2) Có thể xấp xỉ đạo hàm bằng mặt nạ chập.

Cho ảnh nhị phân, khi phát hiện biên bằng kỹ thuật Gradient, hãy xác định đúng/sai cho từng nhận định sau: 3) Một điểm được xem là biên nếu đạo hàm tại đó đạt cực tiểu.

Cho ảnh nhị phân, khi phát hiện biên bằng kỹ thuật Gradient, hãy xác định đúng/sai cho từng nhận định sau: 4) Trong ảnh số, gradient biểu thị sự thay đổi cường độ theo 2 hướng x và y.

Xét kỹ thuật lọc trung vị trong xử lý ảnh: Lọc trung vị là bộ lọc tuyến tính và tuân theo tính chất giao hoán.

Xét kỹ thuật lọc trung vị trong xử lý ảnh: Lọc trung vị hiệu quả khi loại bỏ nhiễu muối tiêu. Đúng hay Sai?

Kết quả lọc phụ thuộc vào giá trị trung vị trong cửa sổ lân cận.

Trung vị{x+y} luôn bằng trung vị{x} + trung vị{y} với mọi x, y.

Mặt nạ Hx trong Prewitt nhấn mạnh biên theo phương ngang.

Mặt nạ Hy trong Prewitt nhấn mạnh biên theo phương dọc.

Phép lọc Prewitt không cần bước ngưỡng hóa kết quả.

Kết quả I ⊗ Hx + I ⊗ Hy là ảnh gradient tổng hợp.

Khi k = 1, ảnh kết quả thay đổi mạnh mẽ.

Nếu k bằng kích thước cửa sổ, kết quả giống lọc trung bình.

Lọc trung bình theo k giá trị gần nhất phụ thuộc ngưỡng θ.

Kỹ thuật này hiệu quả nhất với nhiễu Gauss.

Hãy chọn đáp án đúng/sai với các phát biểu sau: 1) Mã xích biểu diễn đường biên bằng các hướng từ 0 đến 7, mỗi hướng được mã hóa bằng 1 bit.

Hãy chọn đáp án đúng/sai với các phát biểu sau: 2) Chu tuyến là tập hợp các điểm ảnh liền kề nhau tạo thành một vùng biên có tính liên thông.

Toán tử Sobel nhạy hơn Prewitt trong việc phát hiện cạnh nhờ sử dụng trọng số trung tâm lớn hơn.

Về bước non-maximum suppression: Đây là bước giúp làm mỏng đường biên sau khi tính gradient.

Về bước non-maximum suppression: Sau bước này, ảnh biên là ảnh nhị phân.

Về bước non-maximum suppression: Một điểm được giữ lại nếu là cực đại cục bộ theo hướng gradient.

Về bước non-maximum suppression: Mọi điểm không thuộc cực đại cục bộ sẽ được giữ lại để tăng độ chi tiết.