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Em processamento de imagens digitais temos uma série de conceitos para a correta definição da matéria. Eles estão presentes em todo o escopo e é preciso conhecê-los com precisão. Sobre os conceitos básicos apresentados abaixo, associe as colunas: Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas colunas:

I – A; II – C; III – B.
I – B; II – A; III – C.
I – B; II – C; III – A.
I – A; II – B; III – C.
I – C; II – B; III – A.

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Respostas

Ed

há 2 anos

Com base nas opções fornecidas, a alternativa correta é: I - A; II - B; III - C.

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A Aplicação de filtros convolucionais em imagens é uma técnica elementar utilizada para atingir diversos objetivos em processamento de imagens.
Sobre a aplicação de filtros em uma imagem analise as assertivas a seguir e identifique as corretas:
I. Não é possível detectar bordas utilizando somente filtros convolucionais.
II. Existem filtros convolucionais que exploram a derivada.
III. É possível que o filtro tenha direção, portanto, é necessário adequar o filtro ao objeto de cena da imagem.
São verdadeiras:
Alternativas:
I e III, apenas.
I, II e III.
III, apenas.
II e III, apenas.
I, apenas.
São corretas II e III. A afirmativa I é incorreta, pois existe uma infinidade de filtros para detecção de bordas, é uma grande aplicação desse tipo de filtro.
Código da questão: 62651

I e III, apenas.
I, II e III.
III, apenas.
II e III, apenas.
I, apenas.

Em relação à segmentação de imagem, temos um método clássico chamado de limiarização, que consiste em binarizar a imagem através de um limiar. O que é esse limiar? Assinale a alternativa correta.

Valores são extraídos do limiar para serem utilizados como entrada em modelos e inteligência artificial.
O limiar é uma técnica de Machine Learning que aponta qual a melhor técnica para binarizar uma imagem.
É um valor que é utilizado como referência, a imagem é separada em valores acima e abaixo do limiar.
O limiar é um método de treinamento para redes neurais.
O limiar é um algoritmo para segmentação de imagens.

Sobre a aplicação de filtros convolucionais, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso):
( ) Tem somente uma dimensão, 3x3.
( ) Podem ser direcionais e devem ser aplicados quando a cena tiver elementos que satisfaçam a direção.
( ) Podem ser usados para a dilatação e erosão de objetos na imagem.
( ) São utilizados para o pré-processamento da imagem, podendo atenuar ruídos e imperfeições.
( ) Não podem ser aplicados em imagens coloridas.
Assinale a alternativa que contenha a sequência correta.

F – V – F – V – F.
V – F – F – V – V.
V – V – F – V – V.
V – V – F – F – F.
V – F – F – V – F.

Sobre a morfologia digital, mais especificamente sobre dilatação e erosão de uma imagem, podemos afirmar que:
Assinale a alternativa correta.

Não fazem nenhuma operação, podendo ser comparadas à matriz identidade.
Utilizam o kernel para executar operações condicionais.
São pouco utilizadas no processamento digital de imagens.
Fazem convolução com um kernel.
São filtros para detecção de bordas.

O histograma indica a _ (número de ) com que cada nível de cinza aparece na imagem, podendo, por isso, ser visto como uma de frequências, ou distribuição de probabilidade. A observação dos _do histograma para todos esses ____ de cinza, providenciam uma descrição global da imagem. Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:

Gama; colunas; descrição; valores; valores.
Frequência; pixels; distribuição; gráficos; níveis.
Qualidade; dpi; impressão; pixels; grupos.
Resolução; cores; coleção; pixels; funcionais.
Variação; resoluções; característica; tipos; números.

Dentre os métodos de Soft Computing existe uma categoria que é chamada de Machine Learning, da qual a Artificial Neural Networks (ANN) faz parte. O que é uma ANN? Assinale a alternativa correta.

São algoritmos discricionários para apoio a tomada de decisões.
É o modelamento matemático estatístico específico para processamento imagens.
É o conjunto de documentação das bibliotecas de processamento inteligente de imagens.
São modelos que buscam aprender padrões através de amostras.
É um algoritmo de reconhecimento e identificação facial.

Durante a digitalização de uma imagem, dois processos acontecem, a amostragem e a quantização de pixels. A amostragem é a subdivisão do espaço em intervalos regulares nos quais podemos atribuir valores (pixels), esses valores são relativos à quantidade de pixels na largura e na altura e sua densidade em relação ao espaço. O nome dessa característica é:

Qualificação.
Definição.
Contraste.
Amostragem.
Resolução.

A detecção e extração de características de imagens é utilizada para analisar uma imagem e gerar métricas que possam ser estudadas e armazenadas. Sobre extração de características de imagens, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas: I. Keypoints são o único método de se obter features de imagens digitais. II. Features Matching é uma técnica que localiza objetos entre imagens diferentes, independentes de rotação, escala e ângulo de observação. III. Um vetor de características (feature vectors) busca representar uma imagem segundo suas características. São verdadeiras:

I, apenas.
III, apenas.
II e III, apenas.
I e III, apenas.
I, II e III.