为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分，可采用锐化方法。常用的锐化方法有（）A、罗伯特梯度B、罗伯特梯度、索伯尔梯度C、罗伯特梯度、索伯尔梯度、拉普拉斯算法D、罗伯特梯度、拉普拉斯算法

为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分，可采用锐化方法。常用的锐化方法有（）

  • A、罗伯特梯度
  • B、罗伯特梯度、索伯尔梯度
  • C、罗伯特梯度、索伯尔梯度、拉普拉斯算法
  • D、罗伯特梯度、拉普拉斯算法

相关考题：

以下哪种技术可以隐藏或显示图像的某些部分()。 A.蒙版B.图像特效C.锐化D.通道
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数字图像处理中的图形增强技术可以使图像的主观质量得到改善或某些特征得以突出。（ ）不是常用的图形增强方法。A．灰度变换 B．图像压缩 C．图像平滑 D．图像锐化
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影像增强器的大视野转为小视野时的图像变化是A.亮度变小B.缩小C.不变 影像增强器的大视野转为小视野时的图像变化是A.亮度变小B.缩小C.不变D.分辨率降低E.分辨率提高
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增强图像中的高频成分，突出图像的边缘信息，提高图像细节的反差的过程称为()A:遥感图像增强B:遥感图像平滑C:遥感图像锐化D:遥感图像精纠正
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为了使影像清晰、醒目，目标物突出，提高目视解译和计算机自动识别和属性分类的效果，常常需要对影像灰度进行某些处理，主要可分为()A:图像几何处理B:图像增强C:图像的粗加工D:图像的平滑与锐化E:图像的精纠正处理
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USM锐化可以调整边缘细节的对比度，并在边缘的每侧生成一条亮线和一条暗线，使得边缘突出，造成图像更加锐化的错觉。
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在图像锐化技术中，能够对锐化量进行控制的锐化技术有（）。A、USM锐化B、锐化C、明度锐化D、边缘锐化技术E、智能锐化技术F、Lab锐化技术
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对图像进行明度锐化，代替了（）技术。A、基本锐化B、Lab锐化C、边缘锐化D、智能锐化E、两遍超级锐化
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在遥感数字图像处理中，为重点突出图像上的某些特征可采用（），为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分，可采用（），为了改变图像像元的亮度值，可采用（）。
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平滑的作用是图像中某些亮度变化过大的区域，或出现不该有的亮点（“噪声”），采用平滑的方法减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的“噪声”点。具体方法有（）。
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【锐化】菜单中的（）命令在处理图像的过程中使用模糊遮罩来产生边缘轮廓锐化效果，是【锐化】滤镜中锐化效果最强的滤镜。A、【锐化边缘】B、【智能锐化】C、【USM锐化】D、【进一步锐化】
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下列对锐化滤镜和USM锐化滤镜的说法中，错误的是（）。A、与模糊滤镜相反，加强了相连像素之间色值的区别B、增强了不同像素值的边缘对比度C、色值相似的像素或表现为渐变的像素不进行锐化D、与描边滤镜相似，突出显示图像边缘
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为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分，可采用锐化方法。锐化后的图像已不再具有原遥感图像的特征而成为边缘图像。几种常用的锐化算子包括（）。A、罗伯特梯度B、Sobel梯度C、Laplacian算子D、Prewitt梯度
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（）滤镜用于锐化图像的边缘，使不同颜色之间的分界更加明显。A、锐化B、进一步锐化C、锐化边缘D、USM锐化
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Camera RAW中锐化是运用于图像的（），因此可以避免出现锐化整个彩色图像带来的问题。A、RGB通道B、颜色通道C、亮度D、Lab通道
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要获得高质量的锐化图像常采用的锐化技术是（）。A、USM锐化B、明度锐化C、智能锐化D、Lab锐化E、进一步锐化F、边缘锐化
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图像的边缘锐化
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“去斑”滤镜通过对图像或选区内的图像进行轻微的（）来达到掩饰图像中细小斑点以及消除轻微折痕的效果。A、模糊B、柔化C、锐化D、调整亮度
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填空题平滑的作用是图像中某些亮度变化过大的区域，或出现不该有的亮点（“噪声”），采用平滑的方法减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的“噪声”点。具体方法有（）。
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多选题在图像锐化技术中，能够对锐化量进行控制的锐化技术有（）。AUSM锐化B锐化C明度锐化D边缘锐化技术E智能锐化技术FLab锐化技术
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单选题下列对锐化滤镜和USM锐化滤镜的说法中，错误的是（）。A与模糊滤镜相反，加强了相连像素之间色值的区别B增强了不同像素值的边缘对比度C色值相似的像素或表现为渐变的像素不进行锐化D与描边滤镜相似，突出显示图像边缘
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填空题图像增强技术其目的是为了提高图像的（）比，突出图像的某些特征如边缘等。
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单选题【锐化】菜单中的（）命令在处理图像的过程中使用模糊遮罩来产生边缘轮廓锐化效果，是【锐化】滤镜中锐化效果最强的滤镜。A【锐化边缘】B【智能锐化】C【USM锐化】D【进一步锐化】
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判断题USM锐化可以调整边缘细节的对比度，并在边缘的每侧生成一条亮线和一条暗线，使得边缘突出，造成图像更加锐化的错觉。A对B错
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多选题对图像进行明度锐化，代替了（）技术。A基本锐化BLab锐化C边缘锐化D智能锐化E两遍超级锐化
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单选题为了突出图像的边缘、线状目标或某些亮度变化率大的部分，可采用锐化方法。常用的锐化方法有（）A罗伯特梯度B罗伯特梯度、索伯尔梯度C罗伯特梯度、索伯尔梯度、拉普拉斯算法D罗伯特梯度、拉普拉斯算法
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名词解释题图像的边缘锐化
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