Questões de Concursos Processamento Digital de Imagens

A transformação de componentes principais (PCA, na sigla em inglês) é uma técnica de segmentação espacial utilizada para separar objetos distintos com base em suas formas geométricas e relações espaciais.

Durante o realce de contraste por equalização de histograma, os valores digitais dos pixels são redistribuídos de modo a ocupar toda a faixa dinâmica disponível, o que melhora a visualização de detalhes em áreas homogêneas.

A técnica de subtração do pixel escuro (dark object subtraction), utilizada para correção de distorções geométricas, baseia-se no mapeamento de áreas que deveriam conter pixels com valores próximos ou iguais a zero, como áreas de sombras de relevo e corpos d’água.

Classificação supervisionada é um exemplo de classificação pixel a pixel, utilizada quando os usuários dispõem de informações que possibilitam a identificação de uma classe de interesse, permitindo o treinamento de um algoritmo de classificação.

Classificadores pixel a pixel utilizam apenas a informação espectral de cada pixel para o mapeamento de regiões homogêneas.

Classificação não supervisionada é um exemplo de classificação por região, em que o classificador utiliza algoritmos para reconhecer as classes presentes em uma imagem, havendo, portanto, elevada interferência por parte do usuário nos resultados obtidos.

Dentre os algoritmos de processamento digital de imagens, existem os operadores morfológicos. Considere uma aplicação de operadores morfológicos com operador estruturante de tamanho 5x5 e com valor 1 para todas as células, aplicado a imagens binárias resultantes de uma classificação onde os elementos de interesse possuem o valor 1.
Nesse contexto, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) O operador dilatação “dilata” as bordas de todos os elementos de interesse em 2 pixels, deixando as bordas mais definidas (menos suaves). ( ) O operador de erosão, “erode” (reduz) as bordas de todos os elementos de interesse e como consequência, remove todos os elementos de interesse que possuem espessura em ambos os eixos menor que 5 pixels. ( ) O operador abertura consiste na aplicação da erosão e posteriormente da dilatação, possuindo o efeito de remover todos os elementos menores que o operador estruturante, porém mantendo a espessura de todos os elementos maiores do que o do operador estruturante.

As afirmativas são, respectivamente,

A heterogeneidade da paisagem pode ser quantificada pelo número de classes existentes na segmentação semântica dos dados geoespaciais referentes à área em questão.
No caso de serem utilizados conjuntamente dados 2D e 3D adquiridos por sensoriamento remoto, as classes podem ser definidas com base em descritores

Uma importante característica dos produtos oriundos de geoprocessamento é referente a sua qualidade. De acordo com as especificações técnicas de controle de qualidade vigentes (ET-CQDG), analise as afirmativas a seguir.

I. O Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) pode ser verificado por meio de 2 testes: Erro Máximo Admissível e Erro-Padrão (calculado pelo Erro Médio Quadrático – EMQ). Para encontrar a classificação do PEC, basta verificar qual a melhor classe que algum dos testes seja bem-sucedido, considerando 90% dos pontos testados.
II. Entre os métodos de avaliação previstos estão os métodos por inspeção direta e inspeção por amostragem. No caso das inspeções por amostragem, devem-se levar em conta diferentes critérios, dentre os quais estão a quantidade de feições e sua distribuição espacial. O tamanho da amostra de teste é definido utilizando as tabelas apresentadas na norma.
III. A avaliação de consistência topológica é importante para garantir a validade geométrica dos dados e, consequentemente, sua adequação para análises espaciais. Entre suas medidas existem os cálculos de porcentagem de invalidade para geometrias, sobreposições e conexões de redes.

Está correto o que se afirma em

Com relação às técnicas de classificação de imagens, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Classificações de imagens utilizando algoritmos de Inteligência Artificial necessitam de bancos de dados contendo as imagens a serem classificadas e os gabaritos da classificação desejada. Estes bancos de dados são chamados de dataset de treinamento. ( ) Segmentações semânticas subdividem a imagem em regiões semelhantes baseadas em algum critério, de forma que a entrada para esses métodos é a imagem de interesse e, a saída, polígonos que delimitam cada classe analisada. ( ) Classificações utilizando séries temporais podem ser realizadas pixel a pixel ou utilizando contextos de vizinhança, e podem ser aplicadas para análises de mudanças ocorridas nas regiões de interesse.

As afirmativas são, respectivamente,

Filtragem espacial é uma técnica largamente utilizada em PDI podendo ter diversos resultados dependendo da forma de implementação. Levando em consideração as filtragens nos domínios espaciais e da frequência, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Em ambos os domínios, os filtros passa-baixa resultarão imagens menos nítidas e suavizadas enquanto os passa alta realçam detalhes finos nas imagens. ( ) Análises no domínio da frequência permitem a observação de comportamentos não facilmente observados no domínio espacial, por meio da visualização do espectro de Fourier das imagens, sendo possível definir filtros para atuar em regiões específicas deste espectro. ( ) Ao se transformar do domínio espacial para o da frequência e aplicar as filtragens, faz-se necessário realizar a transformada inversa para retornar ao domínio espacial. Porém, como esta transformação incorre em perda de informação, a aplicação desse tipo de filtragem deve ser considerada apenas em casos específicos.

As afirmativas são, respectivamente,