Listagem de Questões Concurso INT
Considerando-se os desenhos abaixo, que mostram 6 partículas, já segmentadas, de uma imagem, bem como
F1(A) > F1(B); F2(C) F2(D); F3(F) < F3(D)
F1(A) F1(B); F2(C) F2(D); F3(E) < F3(C)
F1(A) < F1(B); F2(C) >> F2(D); F3(E) < F3(C)
F1(A) < F1(B); F2(C) F2(D); F3(E) > F3(C)
Considerando-se o tópico de medidas sobre imagens digitais, podemos dizer que
medidas de tamanho de partículas podem ser obtidas de forma semi-automática sobre uma imagem não segmentada. Para isso, é preciso calibrar a imagem e delinear as partículas com o “mouse”. No entanto, é impossível obter, desta maneira, medidas de forma.
uma vez adquirida uma imagem digital, é possível medir imediatamente tamanho e forma de partículas, de forma automática (sem interferência do operador). Para isso, basta calibrar a imagem.
das de tamanho e forma de partículas podem ser obtidas de forma automática (sem interferência do operador), mas é indispensável gerar primeiro uma imagem de máscara binária, através de um procedimento de segmentação.
medidas de tamanho de grão podem ser obtidas através do método dos interceptos. No entanto, estas medidas não podem ser automatizadas, exigindo sempre a participação do operador na identificação das fronteiras dos grãos.
é possível obter, de forma automática (sem interferência do operador), medidas de fração de área de uma dada fase em uma imagem. No entanto, esta medida não tem relação com a verdadeira fração volumétrica da fase no material.
Considere os gráficos abaixo, numerados de 1 a 4, que mostram o histograma de intensidades de uma imagem em tons de cinza. Em cada gráfico, aparece também uma curva de controle de brilho e contraste (“look-up table”). A curva 1 corresponde à curva original. Logo, a curva 2 representa um (a)
aumento de brilho. A curva 3 representa um aumento de contraste sem saturação. A curva 4 representa a aplicação de um fator gama, que realça o contraste nas regiões escuras sem saturar as regiões claras.
redução de brilho e contraste. A curva 3 representa um aumento de contraste. A curva 4 representa a aplicação de um fator gama, que realça o contraste nas regiões claras sem saturar as regiões escuras.
aumento de brilho sem mudança de contraste. A curva 3 representa um aumento de contraste com saturação em tons altos. A curva 4 representa a aplicação de um fator gama, que realça o contraste nas regiões escuras sem saturar as regiões claras.
aumento de brilho e uma redução de contraste. A curva 3 representa um aumento de contraste com saturação. A curva 4 representa a aplicação de um fator gama, que realça o contraste nas regiões escuras sem saturar as regiões claras.
Aumento de brilho e uma redução de contraste. A curva 3 representa um aumento de contraste com saturação. A curva 4 representa a aplicação de um fator gama, que realça o contraste nas regiões escuras sem saturar as regiões claras.
Assinale a afirmativa correta:
Após a segmentação, é muitas vezes necessário utilizar operações de pós-processamento tais como erosão, dilatação, abertura e fechamento. Essas operações são definidas e aplicadas exclusivamente em imagens binárias.
A segmentação de imagens é a etapa na qual os objetos contidos na imagem são discriminados uns dos outros e do fundo, permitindo que sejam medidos. Uma das técnicas mais comuns de segmentação é a limiarização.
Em imagens de microscopia óptica é muito comum ocorrer algum problema de iluminação irregular. A técnica de segmentação por limiarização pode ser aplicada diretamente sobre este tipo de imagem para separar as fases de interesse.
O histograma de intensidades de uma imagem de uma amostra multifásica apresenta diversos picos. A segmentação de cada fase é obtida escolhendo tons de corte (limiares) posicionados no máximo de cada pico.
É possível segmentar uma imagem a partir da detecção das bordas dos objetos nela contidos. Para isso, utiliza-se um detector de bordas, como o Sobel, e o resultado é limiarizado. As fronteiras obtidas formam sempre contornos fechados.
Considerando-se o tema de filtros locais (ou de vizinhança) para melhoramento de imagens, pode-se afirmar que
um filtro passa-baixas borra a imagem porque deixa passar somente os pixels que possuem intensidade mais baixa. Um filtro passa-altas realça as bordas de objetos da imagem, também aumentando o ruído, porque amplifica as intensidades dos pixels de maior intensidade.
um filtro passa-baixas possui uma matriz de operação (“kernel”) composta por pesos todos positivos, enquanto um filtro passa-altas tem seu “kernel” composto por pesos positivos e negativos. O filtro passa-baixas reduz a presença de freqüências espaciais altas na imagem. O filtro passa-altas reduz a presença de freqüências espaciais baixas na imagem.
tanto um filtro mediana, como um filtro passa-baixas contribuem para reduzir ruído em imagens. Mas o filtro mediana borra menos as bordas dos objetos da imagem porque tem pesos menores em sua matriz de operação (“kernel”).
os filtros locais são operações que têm uma imagem de entrada e uma imagem de saída. A imagem de entrada é varrida pelo matriz de operação (“kernel”) do filtro, coluna por coluna e linha por linha. Cada pixel da imagem de saída é calculado a partir apenas do pixel na coordenada correspondente na imagem de entrada.
os filtros locais utilizam sempre matrizes de operação (“kernels”) com o mesmo tamanho. O que muda entre os filtros são apenas os valores dos elementos das matrizes. Quanto maiores estes valores, mais intenso é o efeito do filtro.
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