processamento de imagens

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1) Entre as várias técnicas de processamento de imagens, encontra-se o processo digital, que 
tem como objetivo melhorar os aspectos de visualização da imagem, possibilitando, assim, uma 
interpretação melhor. 
Todas as técnicas relacionadas a seguir referem-se a processamento de imagem, EXCETO o(a) 
(1,0) 
 
a) realce de imagens 
b) retificação e restauração de imagens 
c) classificação de imagens 
d) modelagem digital do terreno 
e) combinação de dados (data merging) 
 
 
2) Supondo que se deseja transmitir à distância uma imagem, utilizando um protocolo de 
comunicação em que a imagem é dividida em pacotes, onde cada pacote contém 3 bit de 
início (start bit), um byte (128 bits) de informação e 5 bit de término (stop bit), responder: 
a) Qual o tempo necessário para se transmitir uma imagem de 1024 x 768 pixels, com 1024 
níveis de cinza, à velocidade de 9600 Bytes por segundo? (1,0) 
 
a) 108,80 s 
b) 870,40 s 
c) 609,28 s 
d) 11141,12 s 
e) Nda 
 
 
3) Analise as afirmativas abaixo: 
 
( ) A forma mais simples de implementar um filtro da média para suavização de imagem é 
construir uma máscara 3 x 3 com todos seus coeficientes iguais a 1, dividindo o resultado da 
convolução por um fator de normalização. 
 
( ) Na escolha do tamanho da máscara para o filtro passa média deve-se ter em mente que 
quanto menor a máscara, maior o grau de borramento da imagem resultante. 
 
( ) Este método não-linear apresenta desempenho particularmente bom em situações nas quais 
a imagem é contaminada por ruído impulsivo (sal-e-pimenta). Já para situações em que o ruído 
é do tipo gaussiano seu desempenho é apenas satisfatório, comparável ao do filtro pela média, 
estamos nos referindo ao filtro pela mediana. 
 
( ) Uma das principais limitações do filtro da média em situações onde o objetivo é remoção de 
ruídos em imagens está na sua incapacidade de preservar bordas e detalhes finos da imagem. 
 
FACULDADE DE TALENTOS HUMANOS – FACTHUS 
Curso: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Disciplina: PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS 
Período: 7º Turma: _________________ Prof.(a): ROGERIO BERNARDES ANDRADE 
ALUNO(A): ______________________________________________________________ Data: 17/04/2015 
Valor: 10 pontos Nota: __________________________________ (também por extenso) 
 
________________________________________ ______________________________________ 
Assinatura do Aluno(a) Assinatura do Professor(a) 
( ) Os filtros de suavização de imagens digitais denominados filtro pela média e pela mediana 
são exemplos de filtros passa alta. 
 
Assinale a alternativa correta: (1,0) 
a) V F V V F 
b) V F V F V 
c) F V F V F 
d) V V V V V 
e) Nda 
 
4) A vizinhança normalmente definida ao redor de (x,y) é a 8-vizinhança do pixel de referência, 
o que equivale a uma região 3 x 3 na qual o pixel central é o de referência, conforme 
representado na figura abaixo, podemos afirmar que trata-se de uma técnica de filtragem, 
realce e suavização denominada: (1,0) 
 
a) filtragem no domínio espacial 
b) filtragem no domínio da freqüência 
c) filtro Butterworth passa-baixas 
d) Todas estão corretas 
e) Nda 
 
5) São filtros que atenuam ou eliminam as componentes de alta freqüência no domínio das 
transformadas de Fourier. Como as componentes de alta freqüência correspondem a regiões de 
bordas e/ou detalhes finos na imagem, o efeito desta filtragem é a suavização da imagem, 
provocando um leve borramento na mesma. Trata-se de um filtro do tipo: (1,0) 
 
a) Filtro da média (passa alta) 
b) Filtro da media (passa baixa) 
c) filtros adaptativos 
d) filtro de limiarização do espectro de freqüência 
e) Nda 
 
6) Considerando as declarações abaixo, é incorreto afirmar: (1,0) 
(a) Filtros passa-altas são utilizados para detecção de bordas em imagens 
(b) A transformada discreta de Fourier nos permite obter uma representação de uma imagem no 
domínio frequência 
(c) Filtragem no domínio espacial é realizada por meio de uma operação chamada “convolução” 
(d) Os filtros Gaussiano e Laplaciano são exemplos de filtro passa-baixas 
(e) O filtro da mediana pode ser utilizado para redução de ruído em uma imagem 
 
 
 
7) Considere que um colega seu tenha ganhado uma máquina fotográfica digital e tenha tirado a 
foto identificada por I ao lado. Na sequência, a partir da imagem I, considere que ele tenha 
gerado a imagem II ao lado. Nessa situação, o processamento realizado sobre a imagem I que 
melhor explica a geração da imagem II envolve a aplicação de: (1,0) 
(a) filtro passa-baixas. 
(b) quantizador. 
(c) reamostragem. 
(d) filtro passa-altas. 
(e) compressão. 
 
 
8) Considerando o trecho de código abaixo onde se implementa o filtro passa alto, qual função 
do trecho em destaque: (2,0) 
 
private void passaAltasToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) 
 { 
 
 try 
 { 
 if (openFileDialog1.ShowDialog() == System.Windows.Forms.DialogResult.OK) 
 { 
 int i = 0; 
 int u = 0; 
 double colorR = 0; 
 double colorG = 0; 
 double colorB = 0; 
 pictureBox1.Image = Image.FromFile(openFileDialog1.FileName); 
 imagem = new Bitmap(Image.FromFile(openFileDialog1.FileName)); 
 nome = openFileDialog1.FileName; 
 int h = imagem.Width; 
 int v = imagem.Height; 
 nova_imagem = new Bitmap(h, v); 
 
 
 while (i < v) 
 { 
 while (u < h) 
 { 
 if (u == 0 || i == 0 || u == h - 1 || i == v - 1) 
 { 
 nova_imagem.SetPixel(u, i, imagem.GetPixel(u, i)); 
 } 
 else 
 { 
 colorR = (imagem.GetPixel(u - 1, i - 1).R * -1 + 
 imagem.GetPixel(u, i - 1).R * -1 + 
 imagem.GetPixel(u + 1, i - 1).R * -1 + 
 imagem.GetPixel(u - 1, i).R * -1 + 
 imagem.GetPixel(u, i).R * 8 + 
 imagem.GetPixel(u + 1, i).R * -1 + 
 imagem.GetPixel(u - 1, i + 1).R * -1 + 
 imagem.GetPixel(u, i + 1).R * -1 + 
 imagem.GetPixel(u + 1, i + 1).R * -1); 
 
 colorG = (imagem.GetPixel(u - 1, i - 1).G * -1 + 
 imagem.GetPixel(u, i - 1).G * -1 + 
 imagem.GetPixel(u + 1, i - 1).G * -1 + 
 imagem.GetPixel(u - 1, i).G * -1 + 
 imagem.GetPixel(u, i).G * 8 + 
 imagem.GetPixel(u + 1, i).G * -1 + 
 imagem.GetPixel(u - 1, i + 1).G * -1 + 
 imagem.GetPixel(u, i + 1).G * -1 + 
 imagem.GetPixel(u + 1, i + 1).G * -1); 
 
 colorB = (imagem.GetPixel(u - 1, i - 1).B * -1 + 
 imagem.GetPixel(u, i - 1).B * -1 + 
 imagem.GetPixel(u + 1, i - 1).B * -1 + 
 imagem.GetPixel(u - 1, i).B * -1 + 
 imagem.GetPixel(u,i).B * 8 + 
 imagem.GetPixel(u + 1, i).B * -1 + 
 imagem.GetPixel(u - 1, i + 1).B * -1 + 
 imagem.GetPixel(u, i + 1).B * -1 + 
 imagem.GetPixel(u + 1, i + 1).B * -1); 
 
 if (colorB > 255) 
 colorB = 255; 
 else if (colorB < 0) 
 colorB = 0; 
 
 
 if (colorR > 255) 
 colorR = 255; 
 else if (colorR < 0) 
 colorR = 0; 
 
 if (colorG > 255) 
 colorG = 255; 
 else if (colorG < 0) 
 colorG = 0; 
 
 
 
 
Boa sorte!