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

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

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

Số câu25
Quiz ID20412
Câu 1
1. Quá trình làm mịn dần (progressive smoothing) trong xử lý ảnh kỹ thuật số thường bắt đầu bằng việc áp dụng một bộ lọc nào sau đây để giảm nhiễu?
Câu 2
2. Trong quá trình chuyển đổi thuật toán sang chương trình, bước Tối ưu hóa (Optimization) cho phép làm mịn ảnh có thể bao gồm hoạt động nào?
Câu 3
3. Khi so sánh bộ lọc Gaussian với bộ lọc trung vị (Median filter) trong việc làm mịn ảnh, ưu điểm chính của bộ lọc Gaussian là gì?
Câu 4
4. Mục tiêu chính của việc làm mịn dần từng bước trong xử lý ảnh là gì?
Câu 5
5. Để làm mịn ảnh một cách hiệu quả trong chương trình máy tính, việc lựa chọn kích thước của kernel lọc là quan trọng. Kích thước kernel lớn hơn sẽ dẫn đến:
Câu 6
6. Loại nhiễu nào mà bộ lọc trung vị (Median filter) thường xử lý hiệu quả hơn bộ lọc Gaussian?
Câu 7
7. Khi nói về làm mịn dần từng bước, thuật ngữ dần (progressive) ám chỉ điều gì?
Câu 8
8. Khi chuyển đổi thuật toán làm mịn sang chương trình, việc xử lý các pixel ở biên ảnh (image borders) thường đòi hỏi một chiến lược đặc biệt. Chiến lược phổ biến nhất là gì?
Câu 9
9. Trong quá trình chuyển đổi thuật toán làm mịn sang chương trình, việc biểu diễn kernel lọc dưới dạng mảng hai chiều (2D array) là phổ biến. Kernel này có vai trò gì trong phép tích chập?
Câu 10
10. Khi triển khai bộ lọc Gaussian trong chương trình máy tính, kernel của bộ lọc được tạo ra như thế nào?
Câu 11
11. Trong lập trình, khi thực hiện phép tích chập (convolution) cho bộ lọc làm mịn, mỗi pixel trong ảnh đầu ra được tính toán dựa trên:
Câu 12
12. Khi thực hiện làm mịn dần từng bước, nếu ta muốn giữ lại các cạnh của đối tượng trong ảnh tốt hơn, ta nên:
Câu 13
13. Trong quá trình chuyển đổi từ thuật toán sang chương trình máy tính cho việc làm mịn ảnh, bước đầu tiên thường là gì?
Câu 14
14. Một lợi ích của việc sử dụng làm mịn dần từng bước trong các ứng dụng thị giác máy tính là gì?
Câu 15
15. Một ứng dụng của làm mịn dần từng bước ngoài giảm nhiễu là gì?
Câu 16
16. Kỹ thuật làm mịn dần từng bước thường được sử dụng như một bước tiền xử lý cho các thuật toán nào khác?
Câu 17
17. Trong ngữ cảnh làm mịn dần từng bước, khi áp dụng bộ lọc Gaussian, tham số sigma (σ) có vai trò gì?
Câu 18
18. Nếu một thuật toán làm mịn được mô tả bằng cách sử dụng một ma trận trọng số cố định, đây thường là dấu hiệu của bộ lọc nào?
Câu 19
19. Trong quá trình lập trình, khi xử lý ảnh lớn, để làm mịn hiệu quả, người ta có thể áp dụng kỹ thuật chia nhỏ ảnh thành các khối (blocks) và xử lý từng khối. Ưu điểm của phương pháp này là gì?
Câu 20
20. Khi xem xét thuật toán làm mịn, pixel trung tâm của một cửa sổ lọc (filter window) sẽ được thay thế bằng giá trị nào?
Câu 21
21. Việc áp dụng bộ lọc làm mịn nhiều lần liên tiếp (ví dụ: làm mịn 3x3, rồi làm mịn kết quả đó) có thể dẫn đến hiệu ứng gì?
Câu 22
22. Một thuật toán làm mịn có thể được mô tả như một hàm f(pixel_lân_cận). Khi chuyển đổi sang chương trình, mỗi pixel trong ảnh đầu ra (output_pixel) thường được tính bằng công thức nào sau đây?
Câu 23
23. Trong thực tế lập trình xử lý ảnh, các thư viện phổ biến như OpenCV thường cung cấp các hàm dựng sẵn cho bộ lọc Gaussian. Tên hàm thường gặp nhất là gì?
Câu 24
24. Một vấn đề có thể phát sinh khi áp dụng phép làm mịn liên tục là gì?
Câu 25
25. Trong các bước chuyển đổi từ thuật toán đến chương trình, bước Kiểm thử (Testing) cho chức năng làm mịn ảnh nhằm mục đích gì?

Để lại một bình luận