1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN

16 209 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 16
Dung lượng 549,43 KB

Nội dung

ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁNXác định chuỗi thang xám được mã hoá, địa chỉ từ (dictionary address) và nội dung từ(dictionary entry) của bộ mã hoá.b) Xác định tỉ số nén giữa ảnh sau khi mã hoá và ảnh gốc.c) Giải mã chuỗi thang xám được mã hoá ở câu a), xác định địa chỉ từ (dictionary address) vànội dung từ (dictionary entry) của bộ giải mã.Câu 2: Phân tích hình thái (2d)Cho ảnh nhị phân như Hình 1. Các hình tròn thuộc về 3 nhóm có 3 kích thước khác nhau.a) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn có kích thước lớn nhất.b) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn tương ứng với 3 nhóm kích thước khácnhau như trong Hình 1.Hình 1CuuDuongThanCong.com https:fb.comtailieudientucnttcuu duong than cong . com2Câu 3: Ma trận cooccurrence (2đ)Cho 2 ảnh nhị phân có kích thước giống nhau gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) như Hình 2. Màu đentrong 2 ảnh là vị trí các điểm ảnh có giá trị thang xám là 0 và màu trắng là vị trí các điểm ảnh có giátrị thang xám là 1.(a) (b)Hình 2Tìm các ma trận cooccurrence P(i, j; d, θ) cho 2 ảnh nhị phân ở Hình 2, với i và j là giá trị thangxám; i = 0, 1; j = 0, 1; d = 1; và θ = 0o.Câu 4: Nhận dạng đối tượng (4đ)Giả sử các vector mẫu 2 chiều (2D pattern vectors) gồm 2 đặc trưng (features) thuộc về 2 lớp mẫu(pattern classes) ω1 và ω2 được cho như sau:• Lớp mẫu ω1 có N1 = 4 vector mẫu: {(3, 2)T, (2, 2)T, (2, 0)T, (1, 0)T}• Lớp mẫu ω2 có N2 = 4 vector mẫu: {(4, 3)T, (6, 3)T, (2, 4)T, (4, 2)T}với ký hiệu T là chuyển vị của vector. Giả sử các vector mẫu có phân bố Gauss, 2 lớp mẫu xảy ra vớixác suất như nhau: P(ω1) = P(ω1) = 12.a) Tìm các vector trung bình (mean vector) mj (j = 1, 2) và ma trận hiệp phương sai (covariancematrix) Cj(j = 1..2) của các vector mẫu của 2 lớp mẫu trên.b) Xác định các hàm quyết định dj (j = 1, 2) cho 2 lớp mẫu trên dùng phương pháp cực tiểukhoảng cách Euclid. Xác định đường biên quyết định theo phương pháp này.c) Xác định các hàm quyết định dj (j = 1, 2) cho 2 lớp mẫu trên dùng phương pháp tối ưu Bayes.Xác định đường biên quyết định Bayes cho 2 lớp mẫu trên.Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trítrung tâm 2x2 (các pixel được đánh dấu g; và các pixel ở biên được xem như giữ nguyên) khi ápdụng các bộ lọc tương ứng sau: Ảnh vào0 80 80 070 70 85 7575 255 75 7070 75 85 70 Ảnh ra0 80 80 070 g g 7575 g g 7070 75 85 70a. Median 1x3 (một hàng 3 cột). b. Max 3x3. c. Midpoint 3x3. d. Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột).e. Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phầntheo hình vẽ sau:x x x xxf. Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và ngõ ra đưa về mứcxám tầm 70:85, thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này.Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốcđộ khung hình là 30 frames, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24bitpixel (3 bytepixel).a. Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình không nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte).b. Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1.c. Tính số TB cần để lưu trữ một video không nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB,1GB=1024MB).d. Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao vớitỉ lệ nén 60 :1.e. Nếu cần truyền một video nén trên bằng H.264 qua kênh truyền theo thời gian thực(không bị dừng) thì băng thông tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?.Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của và .2R R4HR8R R4GR2CuuDuongThanCong.com https:fb.comtailieudientucnttcuu duong than cong . comB A CDD EFDDEFCâu hỏi 4 (2.5 điểm): Cho các tập và thành phần sau. Tìm các kết quả của quá trình hình tháihọc saua. Tìm . b. Tìm . c. Tìm . d. Tìm .e. Tìm thành phần và phép toán cần thiết để kết quả tác động lên có kết quả là tập .Câu hỏi 5 (1.0 điểm): Cho vật thể saua. Với kết nối 4 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .b. Với kết nối 8 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .Câu hỏi 6 (1.0 điểm): Chọn câu trả lời đúng nhất.1. Mã xích (chain code) kết nối 8 có chỉ số hình dạng (shape number) gấp đôi chỉ số hình dạngcủa mã xích kết nối 4 a. đúng b. sai2. Bộ lọc nào sau đây không thích hợp để triệt nhiễu muối. a. trung bình b. max c. median d. alpha trimmed mean3. Phép toán nào sau làm thay đổi histogram a. lấy trung bình b. âm bản (negative) c. lọc median d. cả a, b và c4. Định dạng nào sau đây không phải cho video a. avi b. jpeg c. mpg d. wmv5. Chữ ký (signature) là một miêu tả một‐một, nghĩa là những vật thể khác nhau sẽ có chữ kýkhác nhau a. đúng b. sai

Khoa Điện – Điện Tử    Bộ Môn Viễn Thông                                               Đề Thi Cuối Kỳ I 2013‐2014            Mơn Thi: Xử Lý Ảnh và Xử Lý Tiếng Nói     Ngày thi 30‐12‐2013, 12h30; Thời Gian: 90 phút         ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐    c om Câu hỏi 1 (3.0 điểm): Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trí  trung tâm 2x2 (các pixel được đánh dấu g; và các pixel ở biên được xem như giữ ngun) khi áp          dụng các bộ lọc tương ứng sau:                                       Ảnh vào                           Ảnh ra  0  80  80  0  0  80  80  0  70  70  85  75  70  g  g  75  75  255  75  70  75  g  g  70  70  75  85  70  70  75  85  70          a Median 1x3 (một hàng 3 cột).       b. Max 3x3.   c Midpoint 3x3.          d. Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột).  e Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phần  theo hình vẽ sau:  ng   an co   x    x  x  x    x    f Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và ngõ ra đưa về mức  xám tầm [70:85], thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này.  cu u du o ng th   Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốc  độ khung hình là 30 frame/s, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24  bit/pixel (3 byte/pixel).  a Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình khơng nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte).  b Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1.  c Tính số TB cần để lưu trữ một video khơng nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB,  1GB=1024MB).  d Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao với  tỉ lệ nén 60 :1.  e Nếu  cần  truyền  một  video  nén  trên  bằng  H.264  qua  kênh  truyền  theo  thời  gian  thực  (khơng bị dừng) thì băng thơng tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?.    Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của       và       .  G H     R/8   R/2   H G     2R R/4 R R/4         CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Câu hỏi 4 (2.5 điểm): Cho các tập và thành phần sau. Tìm các kết quả của quá trình hình thái  R học sau  R R/3       R/2   R R   B   R/4       C A     a Tìm                    .      b. Tìm                   .   A B A B c Tìm                    .      d. Tìm                   .  A B A B e Tìm thành phần      và phép tốn cần thiết để kết quả tác động lên     có kết quả là tập     .  B A C   Câu hỏi 5 (1.0 điểm): Cho vật thể         sau  D   F   D   E           a Với kết nối  4 ở hình      , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số  E hình dạng (shape number) của       .  D b Với kết nối  8 ở hình      , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số  F D hình dạng (shape number) của       .    Câu hỏi 6 (1.0 điểm): Chọn câu trả lời đúng nhất.  1. Mã xích (chain code) kết nối 8 có chỉ số hình dạng (shape number) gấp đơi chỉ số hình dạng  của mã xích kết nối 4       a. đúng    b. sai  2. Bộ lọc nào sau đây khơng thích hợp để triệt nhiễu muối.       a. trung bình  b. max        c. median  d. alpha trimmed mean  3. Phép tốn nào sau làm thay đổi histogram  d. cả a, b và c        a. lấy trung bình  b. âm bản (negative)  c. lọc median   4. Định dạng nào sau đây khơng phải cho video        a. avi    b. jpeg   c. mpg   d. wmv  5. Chữ  ký (signature) là một miêu tả một‐một, nghĩa là những vật thể khác nhau sẽ có chữ  ký  khác nhau       a. đúng    b. sai      CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Đán án  cu u du o ng th an co ng c om   Câu hỏi 1 (3.0 điểm): Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trí  trung tâm 2x2 (pixel đánh dấu x, các pixel ở biên được xem như giữ ngun) khi áp dụng các bộ  lọc        Ảnh vào          0  80  80  0  70  70  85  75  75  255  75  70  70  75  85  70                Ảnh ra  0  80  80  0  70  x  x  75  75  x  x  70  70  75  85  70    a Median 1x3 ( một hàng 3 cột).  0  80  80  0  70  70  75  75  75  75  75  70  70  75  85  70    b Max 3x3.  0  80  80  0  70  255  255  75  75  255  255  70  70  75  85  70     c Midpoint 3x3.  0  80  80  0  70  128  128  75  75  163  163  70  70  75  85  70    d Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột).  0  80  80  0  70  75  77  75  75  135  133  70  70  75  85  70        CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt e Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phần  theo hình vẽ sau: 0  70  75  70  80  78  75  75  80  77  82  85  0  75  70  70  cu u du o ng th an co ng c om   f Nếu  mục  tiêu  là  triệt  nhiễu  muối  tại  vị  trí  pixel  có  mức  xám  255,  và  đưa  về  mức  xám  [70,…,85], thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này.  Bộ lọc median 1x3 và bộ lọc alpha trimmed mean    Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốc  độ  khung  hình  30  frame/s,  mỗi  pixel  màu  RGB  với  số  bit  cần  biễu  diễn  một  pixel  màu  là  24  bit/pixel.    a Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình khơng nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte).  3840x2160x24/8/1024/1024=23.73MB  b Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1.  23.73MB/10 = 2.373MB  c Tính số TB cần để lưu trữ một video khơng nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB,  1GB=1024MB).  23.73MB * 30 * 90 *60/1024/1024 = 3.67TB  d Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao với  tỉ lệ nén 60 :1.  3.67TB*1024/60 = 62.57GB  e Nếu  cần  truyền  một  video  nén  trên  bằng  H.264  qua  kênh  truyền  theo  thời  gian  thực  (khơng bị dừng) thì băng thơng tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?.  62.57GB/90/60*8*1024=94.92Mbps                                        CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Trường ĐH Bách Khoa TP HCM Khoa Điện – Điện Tử Bộ môn Viễn Thơng Chương trình PFIEV THI CUỐI HỌC KỲ MƠN XỬ LÝ ẢNH Ngày thi: 26/12/2013 Thời gian: 90 phút (Được sử dụng tài liệu, không sử dụng laptop điện thoại di động) 39 39 39 39 126 126 126 126 126 126 126 126 ng 39 40 40 39 c om Câu 1: Nén tự điển (LZW) (2đ) Cho ảnh gốc có giá trị thang xám sau: ng th an co a) Xác định chuỗi thang xám mã hoá, địa từ (dictionary address) nội dung từ (dictionary entry) mã hoá b) Xác định tỉ số nén ảnh sau mã hoá ảnh gốc c) Giải mã chuỗi thang xám mã hoá câu a), xác định địa từ (dictionary address) nội dung từ (dictionary entry) giải mã cu u du o Câu 2: Phân tích hình thái (2d) Cho ảnh nhị phân Hình Các hình trịn thuộc nhóm có kích thước khác a) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình trịn có kích thước lớn b) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình trịn tương ứng với nhóm kích thước khác Hình Hình 1 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Câu 3: Ma trận co-occurrence (2đ) Cho ảnh nhị phân có kích thước giống gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) Hình Màu đen ảnh vị trí điểm ảnh có giá trị thang xám màu trắng vị trí điểm ảnh có giá trị thang xám Hình c om (b) (a) ng Tìm ma trận co-occurrence P(i, j; d, θ) cho ảnh nhị phân Hình 2, với i j giá trị thang co xám; i = 0, 1; j = 0, 1; d = 1; θ = 0o th an Câu 4: Nhận dạng đối tượng (4đ) Giả sử vector mẫu chiều (2-D pattern vectors) gồm đặc trưng (features) thuộc lớp mẫu (pattern classes) ω1 ω2 cho sau: ng • Lớp mẫu ω1 có N1 = vector mẫu: {(3, 2)T, (2, 2)T, (2, 0)T, (1, 0)T} du o • Lớp mẫu ω2 có N2 = vector mẫu: {(4, 3)T, (6, 3)T, (2, 4)T, (4, 2)T} với ký hiệu T chuyển vị vector Giả sử vector mẫu có phân bố Gauss, lớp mẫu xảy với cu u xác suất nhau: P(ω1) = P(ω1) = 1/2 a) Tìm vector trung bình (mean vector) mj (j = 1, 2) ma trận hiệp phương sai (covariance matrix) Cj (j = 2) vector mẫu lớp mẫu b) Xác định hàm định dj (j = 1, 2) cho lớp mẫu dùng phương pháp cực tiểu khoảng cách Euclid Xác định đường biên định theo phương pháp c) Xác định hàm định dj (j = 1, 2) cho lớp mẫu dùng phương pháp tối ưu Bayes Xác định đường biên định Bayes cho lớp mẫu Hết CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Đán án  cu u du o ng th an co ng c om   Câu hỏi 1 (3.0 điểm): Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trí  trung tâm 2x2 (pixel đánh dấu x, các pixel ở biên được xem như giữ ngun) khi áp dụng các bộ  lọc        Ảnh vào          0  80  80  0  70  70  85  75  75  255  75  70  70  75  85  70                Ảnh ra  0  80  80  0  70  x  x  75  75  x  x  70  70  75  85  70    a Median 1x3 ( một hàng 3 cột).  0  80  80  0  70  70  75  75  75  75  75  70  70  75  85  70    b Max 3x3.  0  80  80  0  70  255  255  75  75  255  255  70  70  75  85  70     c Midpoint 3x3.  0  80  80  0  70  128  128  75  75  163  163  70  70  75  85  70    d Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột).  0  80  80  0  70  75  77  75  75  135  133  70  70  75  85  70        CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt e Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phần  theo hình vẽ sau: 0  70  75  70  80  78  75  75  80  77  82  85  0  75  70  70  cu u du o ng th an co ng c om   f Nếu  mục  tiêu  là  triệt  nhiễu  muối  tại  vị  trí  pixel  có  mức  xám  255,  và  đưa  về  mức  xám  [70,…,85], thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này.  Bộ lọc median 1x3 và bộ lọc alpha trimmed mean    Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốc  độ  khung  hình  30  frame/s,  mỗi  pixel  màu  RGB  với  số  bit  cần  biễu  diễn  một  pixel  màu  là  24  bit/pixel.    a Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình khơng nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte).  3840x2160x24/8/1024/1024=23.73MB  b Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1.  23.73MB/10 = 2.373MB  c Tính số TB cần để lưu trữ một video khơng nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB,  1GB=1024MB).  23.73MB * 30 * 90 *60/1024/1024 = 3.67TB  d Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao với  tỉ lệ nén 60 :1.  3.67TB*1024/60 = 62.57GB  e Nếu  cần  truyền  một  video  nén  trên  bằng  H.264  qua  kênh  truyền  theo  thời  gian  thực  (khơng bị dừng) thì băng thơng tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?.  62.57GB/90/60*8*1024=94.92Mbps                                        CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt .c om   Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của       và       .  G H     R/2 R/2   G G     R R/4 R R/4             R/2 R/4 th an co ng R G R/8 H H 2R R/4 cu u 2R R/4 du o ng R/8 R/8 H 2R R/4   CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om   Câu hỏi 4 (2.5 điểm): Cho các tập và thành phần sau. Tìm các kết quả của quá trình hình thái  học sau  R R   R/3       R/2   R R B     R/4     A C   a Tìm các kết quả của                   .  A B   4R/3               4R/3             A B b Tìm các kết quả của                   .     2R/3               2R/3                     CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt     c Tìm các kết quả của                   .  A B                         R c om R d Tìm các kết quả của                   .  A B                           an co ng R du o ng th R u e Tìm thành phần      và phép tốn cần thiết để kết quả tác động lên tập     để có kết quả là  B A   cu tập       . Có thể chọn đáp án sau:  C R R/4 A R/2 B R/2 R R/4 B B CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt A B co ng c om Câu hỏi 5 (1.5 điểm): Cho vật thể         sau  D   F   D   E           a Với kết nối  4 ở hình      , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số  E hình dạng (shape number) của       .  D   mã xích (chain code): 0012122303  mã vi sai (different code): 1011310113  chỉ số hình dạng (shape number): 0113101131    b Với kết nối  8 ở hình      , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số  E D hình dạng (shape number) của       .  th an mã xích (chain code): 0024244606  mã vi sai (different code): 2022620226  chỉ số hình dạng (shape number): 0226202262  cu u du o ng Câu hỏi 6 (1.0 điểm): Chọn câu trả lời đúng nhất.  1. Mã xích (chain code) kết nối 8 có chỉ số hình dạng (shape number) gấp đơi chỉ số hình dạng  của mã xích kết nối 4       a. đúng    b. sai  2. Bộ lọc nào sau đây khơng thích hợp để triệt nhiễu muối.       a. trung bình  b. max        c. median  d. alpha trimmed mean  3. Phép tốn nào sau làm thay đổi histogram  d. cả a, b và c        a. lấy trung bình  b. âm bản (negative)  c. lọc median   4. Định dạng nào sau đây khơng phải cho video        a. avi    b. jpeg   c. mpg   d. wmv  5. Chữ  ký (signature) là một miêu tả một‐một, nghĩa là những vật thể khác nhau sẽ có chữ  ký  khác nhau       a. đúng    b. sai  CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Trường ĐH Bách Khoa TP HCM Khoa Điện – Điện Tử Bộ môn Viễn Thơng Chương trình PFIEV ĐÁP ÁN THI CUỐI HỌC KỲ MÔN XỬ LÝ ẢNH Ngày thi: 26/12/2013 Thời gian: 90 phút (Được sử dụng tài liệu, không sử dụng laptop điện thoại di động) 39 39 39 39 126 126 126 126 126 126 126 126 ng 39 40 40 39 c om Câu 1: Nén tự điển (LZW) (2đ) Ảnh gốc có giá trị thang xám sau: co a) Xác định chuỗi thang xám mã hố (chuỗi bit sau mã hóa), địa từ (dictionary address) nội dung từ (dictionary entry) mã hoá (0,75đ) Chuỗi thang xám mã hoá (Encoded output) th ng 39 39 126 126 40 257 259 261 256 258 du o u cu 39 39 126 126 40 39 126 126 40 39 126 126 39 39 126 126 an Pixel xử lý (Pixel processed) Địa từ (dictionary Nội dung từ address) (dictionary entry) 256 257 258 259 260 261 262 263 264 - 39-39 39-126 126-126 126-40 40-39 39-126-126 126-40-39 39-126-126-39 39-39-126 - CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt b) Xác định tỉ số nén ảnh sau mã hoá ảnh gốc (0,5đ) Số bit sau mã hóa là: 10 × bits = 90 bits Số bit ảnh gốc là: 16 × bits = 128 bits Tỉ số nén là: 128/90 = 1,42 c) Giải mã chuỗi thang xám mã hoá câu a), xác định địa từ (dictionary address) nội dung từ (dictionary entry) giải mã (0,75đ) Địa từ (dictionary Nội dung từ address) (dictionary entry) 39 39 126 126 40 39-126 126-40 39-126-126 39-39 126-126 256 257 258 259 260 261 262 263 264 an co ng c om Chuỗi thang xám giải mã 39-39 39-126 126-126 126-40 40-39 39-126-126 126-40-39 39-126-126-39 39-39-126 th Chuỗi thang xám mã hoá (Encoded output) 39 39 126 126 40 257 259 261 256 258 du o ng Câu 2: Phân tích hình thái (2đ) Gọi r1, r2 r3 bán kính vịng trịn có kích thước lớn nhất, trung bình nhỏ a) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình trịn có kích thước lớn (1,0đ) cu u • Bước 1: Áp dụng phép tốn erosion lên ảnh gốc I1 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1 Kết nhận ảnh I2 với có điểm pixel có mức xám (màu trắng), pixel cịn lại có mức xám (màu đen) • Bước 2: Qt tồn ảnh I2, để tìm số lượng pixel có mức xám 1, số lượng hình trịn có kích thước lớn Kết nhận số lượng hình trịn có kích thước lớn b) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình trịn tương ứng với nhóm kích thước khác Hình (1,0đ) • Bước 1: Áp dụng phép toán opening lên ảnh gốc I1 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1 Kết nhận ảnh I3 với gồm hình trịn có kích thước lớn Áp dụng phép toán erosion lên ảnh I3 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1, sau áp dụng phương pháp tương tự câu a) để xác định số lượng hình trịn có kích thước lớn • Bước 2: Áp dụng phép tốn trừ ảnh I1 cho ảnh I3 Kết nhận ảnh I4 với gồm hình trịn có kích thước trung bình nhỏ CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt • Bước 3: Áp dụng phép toán opening lên ảnh I4 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r2 Kết nhận ảnh I5 với gồm hình trịn có kích thước trung bình Áp dụng phép tốn erosion lên ảnh I5 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r2, sau áp dụng phương pháp tương tự câu a) để xác định số lượng hình trịn có kích thước trung bình an co Hình ng c om • Bước 4: Áp dụng phép toán trừ ảnh I4 cho ảnh I5 Kết nhận ảnh I6 với gồm hình trịn có kích thước nhỏ Áp dụng phép toán erosion lên ảnh I6 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r3, sau áp dụng phương pháp tương tự câu a) để xác định số lượng hình trịn có kích thước nhỏ cu u du o ng th Câu 3: Ma trận co-occurrence (2đ) (b) (a) Hình Các ma trận co-occurrence P(i, j; d, θ) Hình (với i = 0, 1; j = 0, 1; d = 1; θ = 0o) sau: Hình 2(a): (1,0đ) 59 × × 30 3540 𝑃(𝑖, 𝑗, 1, 0𝑜 ) = � �=� � 59 × × 30 3540 Hình 2(b): (1,0đ) × × 10 × 18 3240 150 �=� 𝑃(𝑖, 𝑗, 1, 0𝑜 ) = � � × × 10 × 18 150 3240 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Câu 4: Nhận dạng đối tượng (4đ) a) Tìm vector trung bình (mean vector) mj (j = 1, 2) ma trận hiệp phương sai (covariance matrix) Cj (j = 2) vector mẫu lớp mẫu (2,0đ) 𝐦1 = � � 𝐦2 = � � 0,5 0,5 −2 � � 𝐂1 = � → 𝐂1−1 = � 0,5 −2 0,667 0,667 −0,5 𝐂2 = � � � → 𝐂2−1 = � 0,667 2,667 −0,5 0,5 c om b) Xác định hàm định dj (j = 1, 2) cho lớp mẫu dùng phương pháp cực tiểu khoảng cách Euclid Xác định đường biên định theo phương pháp (1,0đ) Các hàm định: 𝑑1 (𝐱) = 2𝑥1 + 𝑥2 − 2,5 ng 𝑑2 (𝐱) = 4𝑥1 + 3𝑥2 − 12,5 Đường biên lớp: co 𝑥1 + 𝑥2 = du o ng th an c) Xác định hàm định dj (j = 1, 2) cho lớp mẫu dùng phương pháp tối ưu Bayes Xác định đường biên định Bayes cho lớp mẫu (1,0đ) Các hàm định: 𝑑1 (𝐱) = 6𝑥1 − 2𝑥2 − 5,69 cu u Đường biên lớp: 𝑑2 (𝐱) = 4,67𝑥1 + 10,67𝑥2 − 26,02 1,33𝑥1 − 12,67𝑥2 = −20,33 Hết CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... trịn có bán kính r1 Kết nhận ảnh I2 với có điểm pixel có mức xám (màu trắng), pixel cịn lại có mức xám (màu đen) • Bước 2: Qt tồn ảnh I2, để tìm số lượng pixel có mức xám 1, số lượng hình trịn có. .. trận co-occurrence (2đ) Cho ảnh nhị phân có kích thước giống gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) Hình Màu đen ảnh vị trí điểm ảnh có giá trị thang xám màu trắng vị trí điểm ảnh có giá trị thang xám Hình... phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1 Kết nhận ảnh I3 với gồm hình trịn có kích thước lớn Áp dụng phép toán erosion lên ảnh I3 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1, sau áp dụng phương

Ngày đăng: 07/01/2022, 16:53

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốc  - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
u hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốc  (Trang 1)
theo hình vẽ sau:  - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
theo hình vẽ sau:  (Trang 1)
Câu  hỏi  4 (2.5 điểm):  Cho  các  tập và thành  phần  sau.  Tìm  các  kết quả của  quá  trình hình thái  học sau                        - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
u hỏi  4 (2.5 điểm):  Cho  các  tập và thành  phần  sau.  Tìm  các  kết quả của  quá  trình hình thái  học sau                        (Trang 2)
a. Với  kết  nối   4 ở  hình       ,  tìm  mã xích  (chain  code),  mã  vi  sai  (different code) và chỉ số  hình dạng (shape number) của       .  - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
a. Với  kết  nối   4 ở  hình       ,  tìm  mã xích  (chain  code),  mã  vi  sai  (different code) và chỉ số  hình dạng (shape number) của       .  (Trang 2)
Câu 2: Phân tích hình thái (2d) - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
u 2: Phân tích hình thái (2d) (Trang 5)
Cho 2 ảnh nhị phân có kích thước giống nhau gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) như Hình 2. Màu đen trong 2 ảnh là vị trí các điểm ảnh có giá trị thang xám là 0 và màu trắng là vị trí các điểm ảnh có giá  trị thang xám là 1 - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
ho 2 ảnh nhị phân có kích thước giống nhau gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) như Hình 2. Màu đen trong 2 ảnh là vị trí các điểm ảnh có giá trị thang xám là 0 và màu trắng là vị trí các điểm ảnh có giá trị thang xám là 1 (Trang 6)
Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của       và       .  - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
u hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của       và       .  (Trang 9)
Câu  hỏi  4 (2.5 điểm):  Cho  các  tập và thành  phần  sau.  Tìm  các  kết quả của  quá  trình hình thái  học sau  - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
u hỏi  4 (2.5 điểm):  Cho  các  tập và thành  phần  sau.  Tìm  các  kết quả của  quá  trình hình thái  học sau  (Trang 10)
a. Với  kết  nối   4 ở  hình       ,  tìm  mã xích  (chain  code),  mã  vi  sai  (different code) và chỉ số  hình dạng (shape number) của       .  - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
a. Với  kết  nối   4 ở  hình       ,  tìm  mã xích  (chain  code),  mã  vi  sai  (different code) và chỉ số  hình dạng (shape number) của       .  (Trang 12)
Câu 2: Phân tích hình thái (2đ) - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
u 2: Phân tích hình thái (2đ) (Trang 14)
bán kính r2. Kết quả nhận được ảnh mới I5 với chỉ gồm các hình tròn có kích thước trung bình - ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁN
b án kính r2. Kết quả nhận được ảnh mới I5 với chỉ gồm các hình tròn có kích thước trung bình (Trang 15)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w