Trắc nghiệm Tin học 11 Cánh diều KHMT bài 4 Làm mịn dần từng bước từ các thuật toán đến chương trình máy tính
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?
A. Bộ lọc trung vị (Median filter)
B. Bộ lọc Gaussian (Gaussian filter)
C. Bộ lọc Sobel (Sobel filter)
D. Bộ lọc Laplacian (Laplacian filter)
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?
A. Tăng kích thước ảnh để hiển thị chi tiết tốt hơn.
B. Sử dụng các cấu trúc dữ liệu hiệu quả hoặc song song hóa tính toán.
C. Thay đổi thuật toán làm mịn sang thuật toán làm sắc nét.
D. Giảm độ phân giải của ảnh.
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?
A. Bộ lọc Gaussian hiệu quả hơn trong việc loại bỏ nhiễu "salt-and-pepper".
B. Bộ lọc Gaussian giữ lại các cạnh tốt hơn và làm mờ đều đặn hơn.
C. Bộ lọc Gaussian yêu cầu ít tài nguyên tính toán hơn.
D. Bộ lọc Gaussian không làm thay đổi màu sắc trung bình của vùng ảnh.
4. Mục tiêu chính của việc "làm mịn dần từng bước" trong xử lý ảnh là gì?
A. Tăng cường chi tiết và độ sắc nét của ảnh.
B. Giảm nhiễu và làm mờ các chi tiết nhỏ, không quan trọng.
C. Thay đổi màu sắc chủ đạo của ảnh.
D. Chuyển đổi ảnh màu sang ảnh đen trắng.
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:
A. Giảm thời gian xử lý.
B. Làm mờ mạnh hơn và ảnh hưởng đến nhiều pixel lân cận hơn.
C. Tăng cường độ sắc nét của ảnh.
D. Giảm đáng kể lượng bộ nhớ cần sử dụng.
6. Loại nhiễu nào mà bộ lọc trung vị (Median filter) thường xử lý hiệu quả hơn bộ lọc Gaussian?
A. Nhiễu Gaussian.
B. Nhiễu "salt-and-pepper".
C. Nhiễu tần số cao.
D. Nhiễu ánh sáng.
7. Khi nói về "làm mịn dần từng bước", thuật ngữ "dần" (progressive) ám chỉ điều gì?
A. Quá trình diễn ra theo từng giai đoạn, mỗi giai đoạn làm mịn ít hơn.
B. Ảnh được làm mịn từ trung tâm ra các cạnh.
C. Quá trình làm mịn diễn ra tuần tự trên từng kênh màu.
D. Việc làm mịn được thực hiện bởi nhiều bộ lọc khác nhau.
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?
A. Bỏ qua các pixel ở biên.
B. Lặp lại các pixel biên (border replication).
C. Coi các pixel ngoài biên có giá trị bằng 0.
D. Sử dụng giá trị trung bình của toàn bộ ảnh.
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?
A. Chỉ định màu sắc của ảnh.
B. Xác định trọng số cho từng pixel lân cận khi tính toán giá trị pixel mới.
C. Kiểm soát độ sáng tổng thể của ảnh.
D. Định nghĩa ngưỡng để phân loại pixel.
10. Khi triển khai bộ lọc Gaussian trong chương trình máy tính, kernel của bộ lọc được tạo ra như thế nào?
A. Sử dụng các giá trị ngẫu nhiên.
B. Dựa trên công thức hàm Gaussian với các tham số nhất định.
C. Lấy giá trị trung bình của các pixel lân cận.
D. Sử dụng thuật toán phân đoạn ảnh.
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:
A. Giá trị của pixel tương ứng trong ảnh gốc.
B. Giá trị trung bình của tất cả các pixel trong ảnh gốc.
C. Sự kết hợp có trọng số của các pixel lân cận trong ảnh gốc và kernel lọc.
D. Giá trị của pixel gần nhất trong ảnh đầu ra.
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:
A. Sử dụng kernel lọc lớn hơn.
B. Giảm giá trị sigma của bộ lọc Gaussian.
C. Tăng số lần áp dụng bộ lọc.
D. Sử dụng bộ lọc trung vị thay vì Gaussian.
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?
A. Viết mã nguồn bằng ngôn ngữ lập trình.
B. Xác định cấu trúc dữ liệu để biểu diễn ảnh.
C. Thiết kế giao diện người dùng.
D. Kiểm thử và gỡ lỗi chương trình.
14. Một lợi ích của việc sử dụng làm mịn dần từng bước trong các ứng dụng thị giác máy tính là gì?
A. Tăng khả năng nhận dạng đối tượng có chi tiết nhỏ.
B. Giúp các thuật toán phát hiện đặc trưng (feature detection) hoạt động ổn định hơn.
C. Giảm thời gian xử lý của toàn bộ hệ thống thị giác máy tính.
D. Tăng cường độ phân giải của camera.
15. Một ứng dụng của làm mịn dần từng bước ngoài giảm nhiễu là gì?
A. Tăng cường độ sắc nét của văn bản.
B. Tạo hiệu ứng làm mờ nền (background blur) cho ảnh chân dung.
C. Phát hiện các đối tượng có hình dạng phức tạp.
D. Chuyển đổi ảnh sang định dạng vector.
16. Kỹ thuật làm mịn dần từng bước thường được sử dụng như một bước tiền xử lý cho các thuật toán nào khác?
A. Phát hiện cạnh (Edge detection)
B. Nhận dạng ký tự quang học (OCR)
C. Nén ảnh (Image compression)
D. Tạo hiệu ứng ảnh động (Animation)
17. Trong ngữ cảnh làm mịn dần từng bước, khi áp dụng bộ lọc Gaussian, tham số "sigma" (σ) có vai trò gì?
A. Xác định cường độ của cạnh cần làm nổi bật.
B. Kiểm soát mức độ làm mịn (độ mờ) của ảnh.
C. Quyết định kích thước của kernel lọc.
D. Định nghĩa ngưỡng để phân đoạn ảnh.
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?
A. Bộ lọc trung vị (Median filter)
B. Bộ lọc không tuyến tính.
C. Bộ lọc tuyến tính (Linear filter).
D. Bộ lọc thích ứng (Adaptive filter).
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?
A. Giảm chất lượng ảnh.
B. Giảm yêu cầu về bộ nhớ RAM tại một thời điểm.
C. Tăng cường độ sắc nét.
D. Tăng tốc độ xử lý tổng thể một cách tuyệt đối.
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?
A. Giá trị của pixel đó trong ảnh gốc.
B. Giá trị trung bình của tất cả các pixel trong cửa sổ đó.
C. Giá trị lớn nhất trong cửa sổ đó.
D. Giá trị nhỏ nhất trong cửa sổ đó.
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?
A. Tăng cường độ sắc nét của ảnh.
B. Giảm đáng kể kích thước tệp ảnh.
C. Làm mờ ảnh quá mức, mất chi tiết.
D. Thay đổi hoàn toàn màu sắc của ảnh.
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?
A. output_pixel = pixel_goc
B. output_pixel = f(input_image)
C. output_pixel = f(pixel_goc, các_pixel_lân_cận)
D. output_pixel = f(gradient_cua_anh)
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?
A. cv2.Laplacian()
B. cv2.Sobel()
C. cv2.GaussianBlur()
D. cv2.Canny()
24. Một vấn đề có thể phát sinh khi áp dụng phép làm mịn liên tục là gì?
A. Tăng cường độ tương phản của ảnh.
B. Mất mát thông tin về kết cấu (texture) và chi tiết nhỏ.
C. Tăng độ phân giải của ảnh.
D. Thay đổi tỷ lệ khung hình của ảnh.
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?
A. Đảm bảo chương trình có thể biên dịch.
B. Kiểm tra xem kết quả làm mịn có đúng như mong đợi và đáp ứng yêu cầu không.
C. Tăng tốc độ thực thi của chương trình.
D. Thay đổi thuật toán làm mịn.
