Phương pháp nào được sử dụng để thể hiện màu sắc trong ảnh số?

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các kỹ thuật xử lý ảnh và thị giác máy tính, đặc biệt là các phương pháp phát hiện và nhận dạng vật thể. Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần xem xét từng đáp án:

• A. Phát hiện đường viền: Kỹ thuật này tập trung vào việc tìm kiếm và kết nối các điểm ảnh có sự thay đổi đáng kể về cường độ (ví dụ: độ sáng, màu sắc) để tạo thành các đường viền bao quanh vật thể. Đường viền thể hiện hình dạng tổng thể của vật thể.
• B. Phân tích kết cấu: Kỹ thuật này tập trung vào việc phân tích các mẫu lặp lại và sự sắp xếp của các điểm ảnh để xác định kết cấu bề mặt của vật thể. Nó không trực tiếp liên quan đến việc nhận biết hình dạng hình học.
• C. Phát hiện đốm màu: Kỹ thuật này tập trung vào việc tìm kiếm các vùng ảnh có màu sắc đồng nhất. Nó không trực tiếp liên quan đến việc nhận biết hình dạng hình học.
• D. Phát hiện cạnh: Kỹ thuật này tìm kiếm các điểm ảnh có sự thay đổi đáng kể về cường độ, nhưng không kết nối chúng thành các đường viền liên tục như phát hiện đường viền. Các cạnh có thể là một phần của hình dạng, nhưng không đại diện đầy đủ cho hình dạng hình học.

Như vậy, đáp án chính xác nhất là phát hiện đường viền (A), vì nó trực tiếp liên quan đến việc xác định và mô tả hình dạng của vật thể dựa trên các đường bao quanh chúng. Phát hiện đường viền cho phép chúng ta nhận biết hình dạng hình học của vật thể.

Đăng ký hình ảnh (image registration) là quá trình biến đổi các tập dữ liệu khác nhau thành một hệ tọa độ. Quá trình này được sử dụng để căn chỉnh hai hoặc nhiều hình ảnh. SURF (Speeded Up Robust Features) là một thuật toán dò tìm đặc trưng cục bộ và mô tả được sử dụng trong thị giác máy tính. Nó được sử dụng để đăng ký hình ảnh, khớp các phần của hình ảnh hoặc nhận dạng đối tượng trong ảnh. Do đó, đáp án đúng là C.

Phân cụm K-means là một thuật toán phân cụm, dòng quang là một phương pháp ước tính chuyển động, và RANSAC là một thuật toán ước tính tham số.

A. Truy xuất hình ảnh là kỹ thuật tìm kiếm và truy xuất các hình ảnh tương tự từ một cơ sở dữ liệu hình ảnh lớn dựa trên sự tương đồng về nội dung hình ảnh (ví dụ: màu sắc, hình dạng, kết cấu). Do đó, đáp án A là đáp án chính xác.

B. Phân đoạn theo ngữ nghĩa là quá trình gán nhãn ngữ nghĩa cho từng pixel trong một hình ảnh, phân chia hình ảnh thành các vùng có ý nghĩa. Kỹ thuật này không trực tiếp liên quan đến việc phân loại hình ảnh dựa trên sự tương đồng tổng thể.

C. Chú thích hình ảnh là quá trình gán các nhãn hoặc mô tả bằng văn bản cho hình ảnh, giúp mô tả nội dung của hình ảnh. Nó không trực tiếp liên quan đến việc phân loại hình ảnh dựa trên sự tương đồng về hình ảnh.

D. Tổng hợp hình ảnh là quá trình tạo ra hình ảnh mới từ các hình ảnh hiện có hoặc từ các mô tả. Nó không liên quan trực tiếp đến việc phân loại hình ảnh dựa trên sự tương đồng.

Cân bằng biểu đồ (Histogram Equalization) là một kỹ thuật xử lý ảnh được sử dụng để cải thiện độ tương phản của một hình ảnh bằng cách trải đều các mức độ sáng. Điều này đặc biệt hữu ích trong các hình ảnh mà cả độ sáng và độ tương phản đều thấp, hoặc khi có sự biến đổi đáng kể về độ sáng (ví dụ: một số vùng quá tối, một số vùng quá sáng). Cân bằng biểu đồ giúp làm nổi bật các chi tiết trong ảnh bằng cách phân phối lại các giá trị pixel. Các lựa chọn khác không trực tiếp giải quyết vấn đề biến thể độ sáng:

• Làm sắc nét hình ảnh (Image sharpening): Tăng cường các cạnh và chi tiết, nhưng không loại bỏ các biến thể độ sáng tổng thể.
• So khớp biểu đồ (Histogram matching): Thay đổi biểu đồ của một ảnh để khớp với biểu đồ của một ảnh khác, nhưng không nhất thiết loại bỏ các biến thể độ sáng.
• Khử nhiễu hình ảnh (Image denoising): Loại bỏ nhiễu, chứ không phải là các biến thể độ sáng.