Gabarito Multimídia e Hipermídia ATIVIDADE PARA AVALIAÇÃO - SEMANA 5 2021

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ATIVIDADE PARA AVALIAÇÃO - SEMANA 5
A resposta correta da questão está identificada com a cor Vermelha.
1. (1 ponto) No processamento digital de imagens, qual o termo que se refere ao processo de reduzir o volume de dados necessários para representar dada quantidade de informações?
1. Representação com bits.
2. Compressão de dados.
3. Redução de volume.
4. Informação necessária.
5. Redundância relativa de dados.
A resposta correta é: “Compressão de dados.”
JUSTIFICATIVA
O termo compressão de dados se refere ao processo de reduzir o volume de dados necessários para representar dada quantidade de informações. Nessa definição, dados são diferentes de informações; dados são os meios pelos quais as informações são transmitidas. Os demais itens das alternativas não correspondem ao volume de dados necessários para representar dada quantidade de informações.
2. (1 ponto)​No processamento digital de imagens, qual a forma mais simples de compressão de dados no contexto da compressão digital de imagens?
1. Eliminando informações irrelevantes, ou seja, ignoradas pelo sistema visual humano.
2. Pela digitalização.
3. Pela quantização de pixels.
4. Simplificando a representação.
5. Pelo scaneamento.
A resposta correta é: “Eliminando informações irrelevantes, ou seja, ignoradas pelo sistema visual humano.”
JUSTIFICATIVA
​Uma das formas mais simples de comprimir um conjunto de dados é remover dados supérfluos do conjunto. No contexto da compressão digital de imagens digitais, as informações ignoradas pelo sistema visual humano e/ou irrelevantes para a utilização pretendida da imagem são candidatas óbvias para a omissão.As demais alternativas não correspondem à compressão de dados no contexto da compressão digital de imagens.
3. (1 ponto)​Para a compressão de dados, considere as seguintes fontes:
I. Fonte de Markov.
II. Run-lengths.
III. Teorema de Shannon.
IV. Fonte de memória finita.
Quando a saída de uma fonte de informações depende de um número finito de saídas precedentes, a fonte é chamada:
1. I e II
2. II e III
3. IV e I
4. III e IV
A resposta correta é: “IV e I”
JUSTIFICATIVA
Quando a saída de uma fonte de informações depende de um número finito de saídas precedentes, a fonte é chamada de fonte de Markov ou fonte de memória finita.Todas as alternativas dependem de um número finito de saídas precedentes.
4. (1 ponto)Para a compressão de dados, qual é o dispositivo ou programa capaz de realizar tanto a codificação quanto a decodificação?
1. Codec.
2. Codificador/decodificador.
3. Firmware.
4. Windows.
5. Java.
A resposta correta é: “Codec.
JUSTIFICATIVA
Um codec é um dispositivo ou programa capaz de realizar tanto a codificação quanto a decodificação.As demais alternativas não correspondem ou programa capaz de realizar tanto a codificação quanto a decodificação.
5. (1 ponto)​No processamento digital de imagens, como são definidos os procedimentos para a compressão e a descompressão de imagens?
1. Pelos contêinerese compressão.
2. Pelos padrões de compressão de imagens.
3. Pelos padrões de formatos de imagem.
4. Contêineres de imagem.
5. Pelo quantizador.
A resposta correta é: “Pelos padrões de compressão de imagens."
JUSTIFICATIVA
Padrões de compressão de imagens, por outro lado, definem procedimentos para a compressão e a descompressão de imagens, isto é, para reduzir o volume de dados necessários para representar uma imagem.As demais alternativas não definem os procedimentos para a compressão e a descompressão de imagens.
6. (1 ponto)No processamento digital de imagens, uma das técnicas mais populares para remover a redundância de codificação e que tem o nome de seu elaborador é:
1. Codificação de Ted Nelson.
2. Codificação de Huffman.
3. Codificação de Markov.
4. Codificação de Shannon.
5. Codificação de Engelbart.
A resposta correta é: “Codificação de Huffman."
JUSTIFICATIVA
Uma das técnicas mais populares para remover a redundância de codificação foi elaborada por Huffman. Por codificar individualmente os símbolos de uma fonte de informações, a codificação de Huffman resulta no menor número possível de símbolos-código por símbolo fonte.Osdemais nomes não estão relacionados à redundância de codificação.
7. (1 ponto)​A técnica, chamada codificação run-length(RLE, run-length encoding), foi desenvolvida nos anos 1950 e se tornou, com suas extensões 2D, o método-padrão de compressão na codificação do:
1. Sistema/360 IBM.
2. Fac-símile (fax).
3. IBM 305 RAMAC.
4. IBM 1311.
5. Circuito SLT.
A resposta correta é: “Fac-símile (fax)."
JUSTIFICATIVA
A técnica, chamada codificação run-length(RLE, run-length encoding), foi desenvolvida nos anos 1950 e se tornou, com suas extensões 2D, o método-padrão de compressão na codificação de Fac-símile (fax). A compressão é realizada eliminando-se uma forma simples de redundância espacial ––grupos de intensidades idênticas.As demais alternativas não estão relacionadas à técnica, chamada codificação run-length.
8. (1 ponto)Processamento digital de imagens, por que a codificação run-lengthé particularmente eficaz ao comprimir imagens binárias?
1. Cada pixel preto equivale ao pixel branco.
2. Apresentam apenas duas intensidades possíveis (preto e branco) de pixels.
3. Os pixels têm as mesmas cores.
4. Todos os pixels podem ser comprimidos.
5. Entre os pixels preto e branco, todos os tons de cinza são eliminados.
A resposta correta é: “Apresentam apenas duas intensidades possíveis (preto e branco) de pixels."
JUSTIFICATIVA
A codificação run-lengthé particularmente eficaz ao comprimir imagens binárias. Por haver apenas duas intensidades possíveis (preto e branco), os pixels adjacentes têm mais chances de serem idênticos.As demais alternativas não são capazes de oferecer codificação run-lengthe comprimir imagens binárias.
9. (1 ponto)Processamento digital de imagens, quais os dois padrões de compressão de imagens mais antigos e mais amplamente utilizados?
1. Os padrões run-lengths.
2. Os padrões CCITT Grupos 3 e 4 para compressão de imagens binárias.
3. Lempel-ZivWelch (LZW).
4. Hufman.
5. Golomb-Rice.
A resposta correta é: “Os padrões CCITT Grupos 3 e 4 para compressão de imagens binárias."
JUSTIFICATIVA
Os dois padrões de compressão de imagens mais antigos e mais amplamente utilizados são os padrões CCITT Grupos 3 e 4 para compressão de imagens binárias. Apesar de serem utilizados em uma série de aplicações computacionais, eles foram originalmente projetados como métodos de codificação de fac-símile (fax) para a transmissão de documentos através de redes telefônicas.As demais alternativas não são padrões de compressão.
10. (1 ponto)Processamento digital de imagens, qual a codificação que foi proposta pela primeira vez para a representação run-lenghtnão negativa?
1. Codificação aritmética.
2. Codificação de Golomb.
3. Codificação Huffman.
4. Codificação LZW.
5. Codificação run-length.
A resposta correta é: “Codificação de Golomb."
JUSTIFICATIVA
​Os códigos de Golombforam propostos pela primeira vez para a representação run-lenghtnão negativa. Trata-se de uma codificação de entradas de números inteiro não negativas com distribuição de probabilidade exponencialmente decrescente. Entradas desse tipo podem ser codificadas de forma otimizada (no contexto do primeiro teorema de Shannon) utilizando uma família de códigos computacionalmente mais simples do que os códigos de Huffman. As demais propostas não correspondem à codificação de imagens.