Trắc nghiệm Tin học 11 Cánh diều KHMT bài 4 Làm mịn dần từng bước từ các thuật toán đến chương trình máy tính

A A. Bộ lọc trung vị (Median filter) B B. Bộ lọc Gaussian (Gaussian filter) C C. Bộ lọc Sobel (Sobel filter) D D. Bộ lọc Laplacian (Laplacian filter)

A A. Tăng kích thước ảnh để hiển thị chi tiết tốt hơn. B B. Sử dụng các cấu trúc dữ liệu hiệu quả hoặc song song hóa tính toán. C C. Thay đổi thuật toán làm mịn sang thuật toán làm sắc nét. D D. Giảm độ phân giải của ảnh.

A A. Bộ lọc Gaussian hiệu quả hơn trong việc loại bỏ nhiễu salt-and-pepper. B B. Bộ lọc Gaussian giữ lại các cạnh tốt hơn và làm mờ đều đặn hơn. C C. Bộ lọc Gaussian yêu cầu ít tài nguyên tính toán hơn. D D. Bộ lọc Gaussian không làm thay đổi màu sắc trung bình của vùng ảnh.

A A. Tăng cường chi tiết và độ sắc nét của ảnh. B B. Giảm nhiễu và làm mờ các chi tiết nhỏ, không quan trọng. C C. Thay đổi màu sắc chủ đạo của ảnh. D D. Chuyển đổi ảnh màu sang ảnh đen trắng.

A A. Giảm thời gian xử lý. B B. Làm mờ mạnh hơn và ảnh hưởng đến nhiều pixel lân cận hơn. C C. Tăng cường độ sắc nét của ảnh. D D. Giảm đáng kể lượng bộ nhớ cần sử dụng.

A A. Nhiễu Gaussian. B B. Nhiễu salt-and-pepper. C C. Nhiễu tần số cao. D D. Nhiễu ánh sáng.

A A. Quá trình diễn ra theo từng giai đoạn, mỗi giai đoạn làm mịn ít hơn. B B. Ảnh được làm mịn từ trung tâm ra các cạnh. C C. Quá trình làm mịn diễn ra tuần tự trên từng kênh màu. D D. Việc làm mịn được thực hiện bởi nhiều bộ lọc khác nhau.

A A. Bỏ qua các pixel ở biên. B B. Lặp lại các pixel biên (border replication). C C. Coi các pixel ngoài biên có giá trị bằng 0. D D. Sử dụng giá trị trung bình của toàn bộ ảnh.

A A. Chỉ định màu sắc của ảnh. B B. Xác định trọng số cho từng pixel lân cận khi tính toán giá trị pixel mới. C C. Kiểm soát độ sáng tổng thể của ảnh. D D. Định nghĩa ngưỡng để phân loại pixel.

A A. Sử dụng các giá trị ngẫu nhiên. B B. Dựa trên công thức hàm Gaussian với các tham số nhất định. C C. Lấy giá trị trung bình của các pixel lân cận. D D. Sử dụng thuật toán phân đoạn ảnh.

A A. Giá trị của pixel tương ứng trong ảnh gốc. B B. Giá trị trung bình của tất cả các pixel trong ảnh gốc. C C. Sự kết hợp có trọng số của các pixel lân cận trong ảnh gốc và kernel lọc. D D. Giá trị của pixel gần nhất trong ảnh đầu ra.

A A. Sử dụng kernel lọc lớn hơn. B B. Giảm giá trị sigma của bộ lọc Gaussian. C C. Tăng số lần áp dụng bộ lọc. D D. Sử dụng bộ lọc trung vị thay vì Gaussian.

A A. Viết mã nguồn bằng ngôn ngữ lập trình. B B. Xác định cấu trúc dữ liệu để biểu diễn ảnh. C C. Thiết kế giao diện người dùng. D D. Kiểm thử và gỡ lỗi chương trình.

A A. Tăng khả năng nhận dạng đối tượng có chi tiết nhỏ. B B. Giúp các thuật toán phát hiện đặc trưng (feature detection) hoạt động ổn định hơn. C C. Giảm thời gian xử lý của toàn bộ hệ thống thị giác máy tính. D D. Tăng cường độ phân giải của camera.

A A. Tăng cường độ sắc nét của văn bản. B B. Tạo hiệu ứng làm mờ nền (background blur) cho ảnh chân dung. C C. Phát hiện các đối tượng có hình dạng phức tạp. D D. Chuyển đổi ảnh sang định dạng vector.

A A. Phát hiện cạnh (Edge detection) B B. Nhận dạng ký tự quang học (OCR) C C. Nén ảnh (Image compression) D D. Tạo hiệu ứng ảnh động (Animation)

A A. Xác định cường độ của cạnh cần làm nổi bật. B B. Kiểm soát mức độ làm mịn (độ mờ) của ảnh. C C. Quyết định kích thước của kernel lọc. D D. Định nghĩa ngưỡng để phân đoạn ảnh.

A A. Bộ lọc trung vị (Median filter) B B. Bộ lọc không tuyến tính. C C. Bộ lọc tuyến tính (Linear filter). D D. Bộ lọc thích ứng (Adaptive filter).

A A. Giảm chất lượng ảnh. B B. Giảm yêu cầu về bộ nhớ RAM tại một thời điểm. C C. Tăng cường độ sắc nét. D D. Tăng tốc độ xử lý tổng thể một cách tuyệt đối.

A A. Giá trị của pixel đó trong ảnh gốc. B B. Giá trị trung bình của tất cả các pixel trong cửa sổ đó. C C. Giá trị lớn nhất trong cửa sổ đó. D D. Giá trị nhỏ nhất trong cửa sổ đó.

A A. Tăng cường độ sắc nét của ảnh. B B. Giảm đáng kể kích thước tệp ảnh. C C. Làm mờ ảnh quá mức, mất chi tiết. D D. Thay đổi hoàn toàn màu sắc của ảnh.

A A. output_pixel = pixel_goc B B. output_pixel = f(input_image) C C. output_pixel = f(pixel_goc, các_pixel_lân_cận) D D. output_pixel = f(gradient_cua_anh)

A A. cv2.Laplacian() B B. cv2.Sobel() C C. cv2.GaussianBlur() D D. cv2.Canny()

A A. Tăng cường độ tương phản của ảnh. B B. Mất mát thông tin về kết cấu (texture) và chi tiết nhỏ. C C. Tăng độ phân giải của ảnh. D D. Thay đổi tỷ lệ khung hình của ảnh.

A A. Đảm bảo chương trình có thể biên dịch. B B. Kiểm tra xem kết quả làm mịn có đúng như mong đợi và đáp ứng yêu cầu không. C C. Tăng tốc độ thực thi của chương trình. D D. Thay đổi thuật toán làm mịn.