Elaborazione di Immagini

I recettori di immagine nell'occhio umani si chiamano. Piramidi e cilindretti. Coni e Cilindretti. Piramidi e bastoncelli. Coni e bastoncelli.

Le bande di mach sono. regioni ad intensità uniforme. regioni a quantizzazione uniforme. nessuna delle altre. regioni a riflettanza uniforme.

Quali quantità sommate sono pari a 1. riflettanza e trasmittanza. riflettanza, assorbanza e trasmittanza. contrasto e illuminazione. assorbanza e trasmittanza.

I colori che percepiamo sono determinati da. la luce riflessa. la luce rifratta. la luce assorbita. nessuna delle altre.

Il colore di ciascun pixel dell'immagine digitale è dato da. colore medio delle regioni adiacenti a quella corrispondente al pixel. colore medio della corrispondente regione. nessuna delle altre. colore medio della corrispondente regione approssimato al livello di grigio più vicino tra quelli disponibili.

La risoluzione di un'immagine determina. numero dei pixel. numero e dimensione dei pixel. nessuna delle altre. dimensione dei pixel.

La scala di grigi di un'immagine è determinata da. contrasto e illuminazione. assorbanza e trasmittanza. riflettanza e illuminazione. riflettanza, assorbanza e trasmittanza.

Le immagini digitali sono. continue e quantizzate. campionate e quantizzate. campionate e non quantizzate. continue e non quantizzate.

I pixel con vicinanza N_8 sono quelli di coordinate. N_4 ? N_D. (x + 1, y + 1), (x ? 1, y + 1), (x + 1, y + 1), (x ? 1, y ? 1);. (x + 1, y + 1), (x , y + 1), (x + 1, y + 1), (x , y ? 1);. (x + 1, y), (x ? 1, y), (x, y + 1), (x, y ? 1).

I pixel con vicinanza N_4 sono quelli di coordinate. (x + 1, y), (x ? 1, y), (x, y + 1), (x, y ? 1). nessuna delle altre. (x + 1, y + 1), (x ? 1, y + 1), (x + 1, y + 1), (x ? 1, y ? 1);. (x + 1, y + 1), (x , y + 1), (x + 1, y + 1), (x , y ? 1);.

I pixel con vicinanza N_D sono quelli di coordinate. (x + 1, y + 1), (x , y + 1), (x + 1, y + 1), (x , y ? 1);. (x + 1, y), (x ? 1, y), (x, y + 1), (x, y ? 1). nessuna delle altre. (x + 1, y + 1), (x ? 1, y + 1), (x + 1, y + 1), (x ? 1, y ? 1);.

L'intervallo dinamico di un immagine è il rapporto tra. valore di riflettanza più alto e quello più basso rappresentato. valore di contrasto più alto e quello più basso rappresentato. valore di intensità più alto e quello più basso rappresentato. valore di luminanza più alto e quello più basso rappresentato.

Il numero di bit, b, necessario per rappresentare una immagine M × N a L livelli di grigio è. ML log(N). MNL. nessuna delle altre. MN.

La risoluzione può essere misurata in. pixel*pixel. nessuna delle altre. punti per pollice. pollici*pollici.

Un path dal pixel p al pixel q di coordinate (x_p, y_p) e (x_q, y_q). è una sequenza di n + 1 pixel aventi coordinate: (x_0, y_0) (x_1, y_1) . . . , (x_n, y_n). è dato dalla distanza di manatthan tra p e q. nessuna delle altre. è dato dalla distanza euclidea tra p e q.

Il rumore è dato da. nessuna delle altre. Errore di misura del sensore. errore della rappresentazione a monitor. Trasmissione simultanee.

Due pixel, p e q, di S sono detti connessi in S. se la loro distanza Euclidea è minore di quella L_8. se esiste un path. se esiste un path a costo minimo. se esiste un path composto da pixel in S.

Una distanza gode della seguente proprietà. nessuna delle altre. D(p, q) ? D(p, z) + D(z, q). D(p, q) = D(p, z) + D(z, q). D(p, q) > D(p, z) + D(z, q).

La distanza norma 2 è. la distanza di manhattan. nessuna delle altre. ||x_p ? x_q| + |y_p ? y_q||. la distanza Euclidea.

Il bordo esterno di una regione. è costituito dai pixel del background adiacenti al bordo interno. non si definisce. equivale al bordo interno. nessuna delle altre.

Il bordo di una regione R é. nessuna delle altre. Il complemento della regione. l'insieme di punti di R adiacenti a punti nel complemento di R. L'insieme dei punti a massimo contrasto in un'immagine.

La trasformazione per ottenere il negativo di un'immagine a L livello di grigio è. s = L - 1 -r. s = L - 1 + r. s = L - r. nessuna delle altre.

Le tecniche di trasformazione spaziale. processano un pixel alla volta. sono più efficienti di quelle nel dominio della frequenza dal punto di vista computazionale. sono equivalenti a quelle nel dominio della frequenza. sono migliori di quelle nel dominio della frequenza.

s = T (r) è una trasformazione di intensità detta. stretching. thresholding. mappatura. negativo.

la trasformazione detta stretching del contrasto. agisce solo sulle immagini binarie. equivale al thresholding. diminuisce l'intensità dei punti chiari e vice versa. nessuna delle altre.

La trasformazione detta thresholding. trasforma un'immagine a colori in una in bianco e nero. diminuisce il contrasto. trasforma l'immagine in un'immagine binaria. nessuna delle altre.

La maschera di filtraggio. è la maschera di contrasto che si applica durante il filtraggio delle immagini. non esiste. è l'operazione del relativo filtraggio spaziale. è una trasformazione di contrasto.

Le trasformazioni di potenza possono essere espresse dall'equazione. nessuna delle altre. s = c (r+e)?. s = c (1+e)?. s = c ? r.

Le trasformazioni di potenza risultano utili per. creare il negativo di un'immagine. migliorare la visualizzazione delle immagini. aumentare la gamma di un'immagine. aumentare le dimensioni di un'immagine.

Le trasformazioni logaritmiche ottengono. hanno la forma s = c (r+e)?. Diminuiscono il contrasto. un effetto di espansione/compressione della gamma di intensità. sono equivalenti alle trasformazioni di potenza.

La selezione mediante piani di bit. si basa sull'identificazione di immagini i cui pixel sono espressi dallo stesso numero di bit. nessuna delle altre. permettono di creare il negativo dell'immagine, selezionando i 3 piani meno significativi. si basa sull'identificazione dei piani dell'immagine a intensità costante.

Per aumentare il contrasto in maniera "selettiva". si possono usare le trasformazioni lineari a tratti. si possono usare le trasformazioni lineari a pixel. nessuna delle altre. si possono usare le trasformazioni di potenza.

Nella selezione mediante piani di bit. ogni piano corrispondente all'immagine originale a cui è applicato un filtro di tipo thresholding con soglia pari al valor medio della gamma di intensità originale. ogni piano mantiene la gamma di intensità dell'immagine originale. la maggior parte del rumore è contenuta nel piano corrispondente al bit più significativo. la maggior parte dell'informazione è contenuta nel piano corrispondente al bit più significativo.

Nella selezione mediante piani di bit. l'immagine originale può essere ricostruita utilizzando un numero minore di bit, ottenendo un risparmio sull'occupazione di memoria. l'immagine originale non può essere ricostruita. nessuna delle altre. l'immagine originale può essere ricostruita utilizzando i tre piani corrispondenti ai bit meno significativi, ottenendo un risparmio sull'occupazione di memoria.

Un'istogramma "concentrato" nella parte destra del range di intensità corrisponde a. un'immagine ad alto contrasto. un'immagine a basso contrasto. un'immagine scura. un'immagine chiara.

L'equalizzazione di un istogramma si ottiene applicando la trasformazione. nessuna delle altre. Scalatura e traslazione dell'istogramma originale. Normalizzazione e traslazione dell'istogramma originale. Normalizzazione e scalatura dell'istogramma originale.

L'equalizzazione di istogrammi mira a. rendere l'istogramma di un'immagine simile a uno dato. rendere l'istogramma di un'immagine uniforme. comprimere l'immagine. nessuna delle altre.

L'equalizzazione di istogrammi si applica. nel dominio frequenziale. solo alle immagini a colori. nel dominio spaziale. nel dominio trasformato.

La trasformazione spaziale relativa all'equalizzazione di un istogramma è. (L-1) integrale tra 0 e r di (pr(w)dw). (L-1) pr(w)/ps(w). MN integrale tra 0 e r di (pr(w)dw). nessuna delle altre.

L 'equalizzazione di istogramma. è il secondo step per la trasformazione specifica di istogramma. è il primo step per la trasformazione specifica di istogramma. nessuna delle altre. non è per niente legata alla specifica di istogramma.

La specifica di istogramma mira a. rendere l'istogramma di un'immagine simile a uno dato. nessuna delle altre. comprimere l'immagine. rendere l'istogramma di un'immagine uniforme.

La specifica di istogramma implica. il calcolo di una trasformazione inversa. il calcolo dell'istogramma dell'immagine di input. tutte le altre. la conoscenza dell'istogramma di output desiderato.

L'elaborazione locale dell'istogramma serve per migliorare. solo una porzione dell'immagine. solo una porzione dell'istogramma. nessuna delle altre. solo alcune componenti frequenziali.

Le tecniche basate su media/varianza richiedono. nessuna delle altre. semplicemente l'immagine. il calcolo dell'istogramma dell'immagine di input. il calcolo dell'istogramma dell'immagine di output.

L'elaborazione tramite le statistiche dell'immagine. si possono usare anche per migliorare il contrasto localmente. si possono usare solo per migliorare il contrasto globalmente. servono per effettuare la specifica dell'istogramma. servono per equalizzare l'istogramma.

Quale tecnica risulta opportuna per migliorare un'immagine con un buon livello di dettaglio nella parte scura e uno scarso livello di dettaglio nella parte chiara. tecniche locali basate sulle statistiche dell'immagine. sharpening. specifica di istogramma. equalizzazione di istogramma.

Nell'operazione di convoluzione. bisogna "ribaltare" il filtro. nessuna delle altre. si applica direttamente il filtro all'immagine. si effettua la moltiplicazione degli elementi diagonali del filtro con i pixe e si lasciano inalterati gli altri.

Il padding. è necessario prima della correlazione. tutte le altre. è necessario anche nel caso 1D. è necessario prima della convoluzione.

Nell'operazione di correlazione. si effettua la moltiplicazione degli elementi diagonali del filtro con i pixe e si lasciano inalterati gli altri. nessuna delle altre. si applica direttamente il filtro all'immagine. bisogna "ribaltare" il filtro.

Per definire un filtro spaziale bisogna necessariamente specificare. nessuna delle altre. solo se si tratta di convoluzione o correlazione. solo l'operazione da effettuare. solo i coefficienti della maschera.

Le operazioni che posso effettuare con un filtro spaziale sono esclusivamente. convoluzione e correlazione. nessuna delle altre. correlazione. convoluzione.

L'operazione di convoluzione e correlazione. nessuna delle altre. sono complementari. sono l'una l'inverso dell'altra. sono equivalenti.

Lo sharpening. si basa sulla media pesata. si basa sull'operazione di derivazione. si basa sull'operazione di convoluzione. si basa sull'operazione di integrazione.

I filtri basati sul laplaciano. nessuna delle altre. evidenziano i dettagli. non sono isotropici. riducono il rumore.

I filtri a media pesata. servono per lo sharpening. sono analoghi al laplaciano. evidenziano il rumore. nessuna delle altre.

Lo smoothing. è l'opposto dello sharpening. equivale al thresholding. si può realizzare con il laplaciano. evidenzia i contorni.

Un filtro è isotropico se. se può essere ribaltato prima dell'applicazione. nessuna delle altre. se è una derivata seconda. ruotare e filtrare è equivalente a filtrare e ruotare.

Il filtraggio highboost. è un caso di unsharp mask. serve per esaltare i livelli chiari. serve per esaltare i livelli scuri. serve per esaltare i colori.

Il fltro unsharp mask. prevede la sfocatura dell'immagine. ottiene la sfocatura dell'immagine. è il contrario dello sharpening dell'immagine. tutte le altre.

ll fltro unsharp mask. si basa sulla media pesata. è il contrario dello sharpening dell'immagine. effettua lo sharpening dell'immagine. nessuna delle altre.

Il gradiente. serve per lo smoothin. nessuna delle altre. è analogo al laplaciano. si basa sulle derivate seconde.

Un metodo basati sul gradiente. si basa sull'operazione di derivazione. si basa sull'operazione di integrazione. si basa sull'operazione di convoluzione. si basa sulla media pesata.

Il fenomeno dell'aliasing. non esiste nel caso 2D. dipende dalle dimensioni dell'immagine originale. nessuna delle altre. dipende dalla dimensione del filtro.

L'impulso nel caso 2D. mantiene la proprietà di sifting. nessuna delle altre. è non nullo sempre. assume valori non nulli in 2 punti.

L'aliasing si può ridurre. aumentando il contrasto dell'immagine. sfocando la scena da acquisire. applicando l'unsharp masking. equalizzando lo spettro.

L'effetto Moirè. dipende dal filtro di sharpening. dipende dal filtro di smoothing. nessuna delle altre. dipende dalla dimensione del pixel.

I jaggy si verificano più facilmente. nelle immagini con contorni ben definiti. nelle immagini sfocate. nelle immagini a colori. nessuna delle altre.

L' aliasing può dipendere da. rimpicciolimento dell'immagine. ingrandimento dell'immagine. tutte le altre. sottocampionamento.

L'aliasing spaziale. non dipende dal campionamento. si verifica quando il "dettaglio" dell'immagine e minore rispetto a un pixel del sistema di acquisizione. è tipico dei casi in cui il numero di frame al secondo è troppo basso. nessuna delle altre.

L'equazione che descrive il filtraggio nel dominio della frequenza. g(x,y) = IDFT(H(u,v)). g(x,y) = IDFT(H(u,v)F(u,v)). g(x,y) = DFT(H(u,v)F(u,v)). nessuna delle altre.

La funzione di trasferimento del filtro in frequenza è normalmente. non simmetrica. simmetrica. dispari. pari.

Per avere un'immagine di output reale (nel filtraggio in frequenza) si deve avere. H reale e simmetrica. H reale e f reale. H simmetrica e reale e f reale. f reale.

Un filtro passa basso. sfoca l'immagine. nessuna delle altre. schiarisce l'immagine. migliora il dettaglio.

Un filtro passa alto. migliora il dettaglio. nessuna delle altre. sfoca l'immagine. schiarisce l'immagine.

Il filtraggio nel dominio della frequenza. agisce sullo spettro dell'immagine di input. agisce solo sulle frequenze diverse da 0. nessuna delle altre. agisce sull'istogramma dell'immagine.

Il fenomeno del ringing si evidenzia. nel dominio spaziale. nel dominio trasformato. nei filtri pari. nei filtri dispari.

Il fenomeno del ringing è dovuto. alle discontinuità introdotte dal padding in frequenza. alle discontinuità dell'immagine. nessuna delle altre. alle discontinuità introdotte dal padding spaziale.

L'errore di wraparound, date due funzioni di A valori ciascuna si può evitare con un padding lungo. 2A-1. A. A-1. 2A.

L'errore di wraparound. è dovuto alla vicinanza dei periodi. tutte le altre. si può evitare con lo zero padding. riguarda la convoluzione circolare di funzioni periodiche.

Lo zero padding introduce. una parte nera. nessuna delle altre. una parte a intensità media. una parte bianca.

La moltiplicazione di un'immagine per 1^(x+y). serve per rendere pari la trasformata. nessuna delle altre. serve per rendere dispari la trasformata. serve per centrare la trasformata.

La moltiplicazione di un'immagine per (-1)^(x+y). serve per centrare la trasformata. serve per rendere dispari la trasformata. nessuna delle altre. serve per rendere pari la trasformata.

I filtri zero-phase shift. lasciano inalterato il rapporto tra parte reale e parte immaginaria. trattano in maniera identica parte reale e parte immaginaria. non hanno effetto sulla fase. tutte le altre.

Un filtro passa alto si può ottenere. con la differenza di filtri gaussiani. con la somma di filtri gaussiani. con un filtro gaussiano. nessuna delle altre.

Il livello di dettaglio quando si usa un filtro low-pass. aumenta all'aumentare della frequenza di cut-off. diminuisce all'aumentare del raggio del cerchio sullo spettro. diminuisce all'aumentare della frequenza di cut-off. nessuna delle altre.

I filtri low-pass ideali. tagliano tutte le frequenze superiori alla frequenza di cut-off. non sono realizzabili. tutte le altre. prevedono una transizione brusca tra H(u,v)=1 e H(u,v)=0.

I filtri low-pass di Butterworth. tagliano tutte le frequenze superiori alla frequenza di cut-off. nessuna delle altre. prevedono una transizione brusca tra H(u,v)=1 e H(u,v)=0. non sono realizzabili.

I filtri low-pass gaussiani. non sono realizzabili. nessuna delle altre. tagliano tutte le frequenze superiori alla frequenza di cut-off. prevedono una transizione brusca tra H(u,v)=1 e H(u,v)=0.

La potenza catturata da un fitro low-pass ideale. nessuna delle altre. aumenta all'aumentare della frequenza di cut-off. diminuisce all'aumentare del raggio del cerchio sullo spettro. diminuisce all'aumentare della frequenza di cut-off.

La sfocatura. diminuisce all'aumentare del raggio del cerchio sullo spettro. nessuna delle altre. diminuisce all'aumentare della frequenza di cut-off. aumenta all'aumentare della frequenza di cut-off.

Il filtro di Butterworth tende al filtro ideale. al diminuire dell'ordine. all'aumentare dell'ordine. all'aumentare della dimensione. al diminuire della dimensione.

L'operazione di thresholding applicata dopo un filtro high-pass. migliora i contorni. tutte le altre. riduce eventuali macchie di acquisizione. crea un'immagine binaria.

I filtri high-pass ideali. tagliano tutte le frequenze inferiori alla frequenza di cut-off. non sono realizzabili. tutte le altre. prevedono una transizione brusca tra H(u,v)=1 e H(u,v)=0.

La distorsione dei contorni, in caso di filtraggio high-pass,. nessuna delle altre. diminuisce all'aumentare del raggio del cerchio sullo spettro. diminuisce all'aumentare della frequenza di cut-off. aumenta all'aumentare della frequenza di cut-off.

I contorni, in caso di filtraggio high-pass, sono maggiormente evidenziati. diminuisce all'aumentare del raggio del cerchio sullo spettro. diminuisce all'aumentare della frequenza di cut-off. aumenta all'aumentare della frequenza di cut-off. nessuna delle altre.

I filtri high-pass gaussiani. nessuna delle altre. non sono realizzabili. prevedono una transizione brusca tra H(u,v)=1 e H(u,v)=0. tagliano tutte le frequenze inferiori alla frequenza di cut-off.

I filtri high-pass di Butterworth. prevedono una transizione brusca tra H(u,v)=1 e H(u,v)=0. tagliano tutte le frequenze inferiori alla frequenza di cut-off. nessuna delle altre. non sono realizzabili.

Il filtraggio low-pass migliora le prestazione nel caso di. riconoscimento delle impronte digitali. foto di precisione. nessuna delle altre. riconoscimento automatico del testo.