PROCESSAMENTO DE IMAGEM E VISÃO COMPUTACIONAL Questionario 1

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• Pergunta 1 
0,5 em 0,5 pontos 
 
Considere as seguintes asserções: 
I – Uma vez que imagens sejam capturadas por câmeras, scanners, sensores, 
tomógrafos, pode-se dizer que um sistema de processamento de imagens tem como 
dados de entrada e como dados de saída, imagens. 
II – O processamento pode envolver o rearranjo de pixels da imagem original, 
alterando os valores dos tons de acordo com os tons dos pixels vizinhos, ou 
deslocando sua intensidade para novas posições. 
III – A segmentação é um aspecto do processamento de imagens que consiste em 
dividir uma imagem em regiões ou objetos de interesse. Isso pode ser feito com base 
em características como cor, intensidade, textura ou forma. 
São corretas as asserções: 
 
Resposta Selecionada: e. 
II e III, apenas. 
Respostas: a. 
I e II, apenas. 
 
b. 
III, apenas. 
 
c. 
I, II e III. 
 
d. 
I e III, apenas. 
 
e. 
II e III, apenas. 
Comentário 
da resposta: 
Resposta: E 
Comentário: A definição de processamento digital de imagem 
corresponde à asserção I, e as asserções II e III, dizem respeito a 
possíveis processos em um sistema de processamento de imagem. De 
fato, o processamento de imagem é um campo interdisciplinar que se 
concentra na manipulação e análise de imagens digitais com o 
objetivo de melhorar sua qualidade, extrair informações úteis e tomar 
decisões com base nelas. 
 
 
• Pergunta 2 
0,5 em 0,5 pontos 
 
Trata-se de uma máscara ou matriz de convolução que é aplicada a uma imagem para 
realizar operações como suavização (borramento), realce de borda e detecção de 
características. Essa afirmação diz respeito a: 
 
Resposta Selecionada: d. 
Filtros. 
Respostas: a. 
Transformada de Laplace. 
 
b. 
Transformada de Hilbert. 
 
c. 
Erosão Matricial. 
 
d. 
Filtros. 
 
e. 
Superposição Linear. 
Comentário 
da resposta: 
Resposta: D 
Comentário: O termo “filtro” foi emprestado do processamento no 
domínio da frequência; e efetuar a filtragem se refere a aceitar ou 
rejeitar termos de frequência entre os filtros espaciais. O efeito final 
do filtro que aceita baixas frequências pode suavizar uma imagem. 
Por outro lado, existe uma correspondência entre os filtros do 
domínio da frequência e os filtros do domínio espacial. 
 
 
• Pergunta 3 
0,5 em 0,5 pontos 
 
Considere as seguintes asserções: 
I – São componentes individuais que compõem uma imagem colorida ou em tons de 
cinza 
II – Mede a pureza ou intensidade da cor. 
III – A intensidade máxima nos três canais resulta em branco, enquanto nenhuma 
intensidade nos três canais resulta em preto. 
Tais asserções referem-se respectivamente a: 
 
Resposta Selecionada: d. 
Canais de Imagem, Saturação, RGB. 
 
Respostas: a. 
Saturação, Canais de Imagem, CMY. 
 
b. 
CMY, HSV, RGB. 
 
c. 
Canais de Imagem, RGB, CMY. 
 
d. 
Canais de Imagem, Saturação, RGB. 
 
e. 
Canais de Imagem, Saturação, CMYK. 
Comentário 
da resposta: 
Resposta: D 
Comentário: A asserção I corresponde à definição de canais de 
imagem. No espaço de cores HSV, o canal de saturação mede a 
pureza ou a intensidade da cor (asserção ll). O espaço de cor RGB é 
aditivo, ao contrário do CMY que é subtrativo. A asserção III 
corresponde ao espaço de cor RGB. 
 
• Pergunta 4 
0,5 em 0,5 pontos 
 
A suavização de imagens é fundamental no processamento de imagem, ajudando a 
melhorar a qualidade das imagens e torná-las mais adequadas para análises 
posteriores. Concernente a essa técnica, é incorreto afirmar: 
 
Resposta 
Selecionada: 
c. 
A suavização por cálculo da média é uma técnica simples e eficaz 
para a detecção de bordas. 
Respostas: a. 
Para a suavização de uma imagem, pode ser usado o cálculo da 
média. 
 
b. 
A suavização por cálculo da média é uma técnica simples e eficaz 
para reduzir o ruído em imagens, tornando-as mais suaves e 
uniformes. 
 
 
c. 
A suavização por cálculo da média é uma técnica simples e eficaz 
para a detecção de bordas. 
 
d. 
Para suavizar um pixel específico, a média dos valores dos pixels 
dentro da vizinhança é calculada. 
 
e. 
O cálculo da média para o valor de um pixel é feito somando os 
valores dos pixels na vizinhança e dividindo o resultado pelo 
número total de pixels na vizinhança. 
Comentário da 
resposta: 
Resposta: C 
Comentário: A suavização torna a imagem mais “borrada”, 
tornando as bordas dos objetos também mais “borradas” e, 
portanto, é uma técnica inadequada para a detecção de bordas. 
 
• Pergunta 5 
0,5 em 0,5 pontos 
 
A suavização de imagens utilizando o método de suavização com filtro bilateral é uma 
técnica avançada e eficaz para reduzir o ruído em imagens enquanto preserva bordas 
e detalhes importantes. Esse método é particularmente útil quando se deseja manter 
a clareza das bordas e estruturas na imagem, ao mesmo tempo em que se reduz o 
impacto do ruído. O filtro bilateral leva em consideração: 
 
Resposta Selecionada: d. 
Peso espacial e peso de intensidade. 
Respostas: a. 
Chave e valor. 
 
b. 
Janela quadrada e janela retangular. 
 
c. 
Cor e nível de cinza. 
 
d. 
Peso espacial e peso de intensidade. 
 
 
e. 
Saturação e matiz. 
Comentário da 
resposta: 
Resposta: D 
Comentário: O peso espacial é baseado na distância entre os pixels 
na vizinhança e o pixel central, enquanto o peso de intensidade é 
calculado com base na diferença de intensidade entre os pixels. 
 
• Pergunta 6 
0,5 em 0,5 pontos 
 
Considere as seguintes asserções: 
I – O principal objetivo da segmentação é dividir uma imagem em regiões que 
contenham objetos ou características semelhantes. 
II – A segmentação de imagens pode ser uma tarefa desafiadora devido a diversos 
fatores, incluindo a presença de ruído, variações de iluminação, sobreposição de 
objetos e a escolha adequada de parâmetros. 
III– Segmentação semântica: atribui significado semântico aos objetos na imagem. 
São corretas as asserções: 
 
Resposta Selecionada: e. 
I, II, III. 
Respostas: a. 
I, apenas. 
 
b. 
I e II, apenas. 
 
c. 
III, apenas. 
 
d. 
II e III, apenas. 
 
e. 
I, II, III. 
Comentário 
da resposta: 
Resposta: E 
Comentário: O principal objetivo da segmentação é dividir uma 
imagem em regiões que contenham objetos ou características 
semelhantes. Isso pode incluir a detecção de bordas, a identificação 
de objetos, a separação de fundo e primeiro plano, entre outros. 
 
 
• Pergunta 7 
0,5 em 0,5 pontos 
 
Considere as seguintes asserções: 
I – A segmentação de imagens utilizando o operador Laplaciano é uma técnica que 
visa realçar áreas onde ocorrem mudanças abruptas de intensidade, o que muitas 
vezes corresponde a bordas e detalhes significativos na imagem. 
II– O operador Laplaciano é usado para calcular a segunda derivada da intensidade da 
imagem e pode ser aplicado para identificar áreas de interesse na imagem. 
III – O operador Laplaciano faz uso do operador de Sobel. 
São corretas as asserções: 
 
Resposta Selecionada: a. 
I e II, apenas. 
Respostas: a. 
I e II, apenas. 
 
b. 
I, apenas. 
 
c. 
II, apenas. 
 
d. 
I, II e III. 
 
e. 
II e III, apenas. 
Comentário 
da resposta: 
Resposta: A 
Comentário: A máscara do filtro Laplaciano, apresenta valores que 
ponderam os dados dos pixels da imagem e, uma vez que se execute a 
operação de convolução, obtém-se como resultado a segunda 
derivada da função de entrada (a imagem). A segunda derivada da 
imagem identifica transições abruptas que podem ser 
descontinuidades ou bordas do objeto ou objetos presentes na 
imagem. 
 
 
• Pergunta 8 
0,5 em 0,5 pontos 
Não se trata de um filtro de gradiente: 
 
Resposta Selecionada: e. 
Filtro de Média. 
Respostas: a. 
Filtro de Sobel. 
 
b. 
Filtro de Prewitt. 
 
c. 
Filtro de Canny. 
 
d. 
Filtro de Roberts. 
 
e. 
Filtro de Média. 
Comentário da 
resposta: 
Resposta: EComentário: O filtro de média realiza o cálculo da média para o 
valor de um pixel somando os valores dos pixels na vizinhança e 
dividindo o resultado pelo número total de pixels na vizinhança. 
 
 
• Pergunta 9 
0,5 em 0,5 pontos 
 
Assinale a alternativa correta: 
Resposta 
Selecionada: 
b. 
Em aplicações de visão computacional, características como bordas 
e contornos são frequentemente extraídas de imagens em escala de 
cinza. 
Respostas: a. 
A transformação de uma imagem colorida em uma imagem em 
escala de cinza não faz parte das técnicas de processamento, visto 
que informações sobre a imagem são perdidas. 
 
b. 
Em aplicações de visão computacional, características como bordas 
e contornos são frequentemente extraídas de imagens em escala de 
cinza. 
 
 
c. 
A filtragem no domínio da frequência, usando a Transformada de 
Fourier, não pode ser usada para eliminar ruído, visto que se insere 
no contexto espacial. 
 
d. 
O ruído de Poisson causa a ocorrência de pixels extremamente 
brilhantes ou escuros na imagem, resultando em pontos isolados de 
intensidade extrema. 
 
e. 
O espelhamento cria uma imagem espelhada em relação a um eixo. 
Isso é usado para criar assimetrias ou corrigir imagens espelhadas 
incorretamente. 
Comentário da 
resposta: 
Resposta: B 
Comentário: A transformação de uma imagem colorida em uma 
imagem em escala de cinza é uma técnica comum no pré-
processamento de imagem e é útil em várias aplicações. 
 
• Pergunta 10 
0,5 em 0,5 pontos 
 
Considere as seguintes asserções: 
I – Referem-se à aplicação de operações que alteram a geometria da imagem. 
Il – Envolve a mudança da orientação da imagem em torno de um ponto de referência, 
geralmente o centro da imagem. 
Ill – Torna a imagem maior ou menor em escala. Isso é útil para ajustar o tamanho da 
imagem, criar miniaturas ou ampliar detalhes. 
Tais asserções dizem respeito, respectivamente, a: 
 
Resposta Selecionada: a. 
Transformações aritméticas, translação, redimensionamento. 
Respostas: a. 
Transformações aritméticas, translação, redimensionamento. 
 
b. 
Transformações geométricas, translação, escalonamento. 
 
c. 
Transformações geométricas, rotação, redimensionamento. 
 
 
d. 
Transformações geométricas, rotação, escalonamento. 
 
e. 
Transformações aritméticas, rotação, redimensionamento. 
Comentário 
da resposta: 
Resposta: A 
Comentário: Transformação morfológica de gradiente envolve a 
diferença entre uma dilatação e uma erosão da imagem original. Ela 
destaca as bordas dos objetos na imagem. A reconstrução 
morfológica é uma técnica avançada que combina operações de 
dilatação e erosão para segmentar objetos com base em suas regiões 
de interesse. É frequentemente usada em aplicações médicas, como 
segmentação de órgãos em imagens de ressonância magnética.