bài tập môn xử lý ảnh số

... filter Bài tập lớn xử lý ảnh Giới thiệu qua đề tài Đề tài Đề 7 : Tìm hiểu về các phép lọc số , khảo sát và lập trình thử nghiệm các ứng dụng của phép lọc trên miền tần số với xử lý ảnh màu ... lọc số 1. Khái quát về phép lọc ảnh Phép lọc ảnh được sử dụng nhiều trong xử lý ảnh , được dùng trong giảm nhiễu , làm nét ảnh , cũng như trong phát hiện cạnh , biên ảnh …Các phép lọc ảnh ... chế của xử lý trên miền không gian - Ý tưởng xử lý trên miền tần số - Tính toán chi tiết 2. Các bộ lọc 2.1. Lọc thông thấp -Lọc tần số thấp Idea - Lọc tần số thấp Gauss - Lọc tần số thấp...

... chọn Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 16 Chương Một: NHẬP MÔN XỬ LÝ ẢNH NHẬP MÔN XỬ LÝ ẢNH INTRODUCTION TO DIGITAL IMAGE PROCESSING 1.1 TỔNG QUAN VỀ MỘT HỆ THỐNG XỬ LÝ ẢNH Xử lý ảnh là một ... nâng cao Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 2 Số hoá Thu nhận ảnh Nhận dạng CAMERA Phân tích ảnh Chương Một: NHẬP MÔN XỬ LÝ ẢNH là tập hợp các điểm ảnh. Số pixel tạo nên một ảnh gọi là độ phân ... môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 5 màn hình đồ hoạ camera Bộ xử lý Bộ nhớ ảnh tương tự Bộ nhớ Máy chủ Bộ xử lý ngoài ảnh số Màn hình Bàn phím Máy in Chương Một: NHẬP MÔN XỬ LÝ ẢNH...

... GIÚP XỬ LÝ ẢNH SỐ 3 CÔNG CỤ TRỢ GIÚP XỬ LÝ ẢNH SỐ TOOLS FOR IMAGE PROCESSING Thuật ngữ " xử lý ảnh số& quot; thường dùng để chỉ các quá trình xử lý ảnh 2 chiều bằng máy tính. Ảnh số thường ... quả Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 66 Chương Ba: CÁC CÔNG CỤ TRỢ GIÚP XỬ LÝ ẢNH SỐ x(t) t Hình 3.1 tín hiệu số rời rạc Ảnh số chính là ảnh xử lý bằng máy tính thu được từ ảnh liên ... kỹ thuật xử lý ảnh không chỉ cho một ảnh mà là cho một lớp ảnh.  Mô hình hiệp biến (covariance model) Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 70 Chương Ba: CÁC CÔNG CỤ TRỢ GIÚP XỬ LÝ ẢNH SỐ - Trường...

... (Header) của tệp ảnh nén. Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 265 ẢNH GIẢI NÉN Tương tự hoá Bảng lượng tử Giải mã Bảng mã ẢNH NÉN DCT ngược Chương Tám: NÉN DỮ LIỆU ẢNH Có nhiều cách ... chuỗi Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 240 Chương Tám: NÉN DỮ LIỆU ẢNH 8 NÉN DỮ LIỆU ẢNH IMAGE COMPRESSION 8.1 TỔNG QUAN VỀ NÉN DỮ LIỆU ẢNH Chương này nhằm cung cấp một số khái niệm ... được độ nhạt rất nhanh của ảnh từ góc trên bên trái xuống góc dưới bên phải. Năng lượng tập trung nhất vào điểm (0,0) của ma trận hệ số biến đổi. Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 269 Đ Ả O B Í T x'(1) x'(2) x'(3) x'(4) x'(5) x'(6) x'(7) X(0) X(1) X(2) X(4) X(5) X(6) X(7) 0.5...

... dụng trong trích chọn đặc trưng ảnh. Câu 11: Hãy trình bày các kiểu ảnh, cho biết đặc điểm của ảnh JPEG, khi nào ta dùng ảnh dạng JPEG? PHẦN BÀI TẬP BÀI 1: Cho ảnh số I được biểu diễn dạng ma trận ... Tìm ngưỡng ảnh I theo cách tìm ngưỡng tự động. d. Biểu diễn lược đồ xám của ảnh I. e. Cân bằng ảnh dùng phương pháp cân bằng lược đồ xám ảnh (Histogram Equalization). BÀI 2: Cho ảnh số f(u) được ... đoạn ảnh theo cấu trúc cây tứ phân. b. Nén ảnh theo phương pháp mã hóa loạt dài. c. Tính chiều dài của ảnh và tỉ lệ nén ảnh. d. Nén ảnh dùng phương pháp mã hoá từ điển (LZW) BÀI 13: Cho ảnh như...

... NhậnDạngKhuônMặt *Matlab2013cóhàmhỗtrợnhậndạngkhuônmặt.tacóthểsửdụnghàmhỗtrợnàynhưsau: functionbai10() %Example1:Facedetection % faceDetector=vision.CascadeObjectDetector();%Default:findsfaces Origin=imread('path_image\.jpg'); bboxes=step(faceDetector,Origin);%Detectfaces %Annotatedetectedfaces IFaces=insertObjectAnnotation(Origin,'rectangle',bboxes,'Face'); figure,imshow(IFaces),title('Detectedfaces'); end *Ýtưởngthựchiệnviếtchươngtrình(khôngsửdụnghàmhỗtrợ): Sơđồkhốicho bài toán Tạo1cơsởdữliệugồmn ảnh, mỗi ảnh đượcđặttêntheothứtựlàcácsónguyêntừ1đếnn đểtiệnchoviệcquản lý tập ảnh này(ntùyvào số lượng ảnh) . Ảnh đượcđưavào tập cơsởdữliệusẽđượcdùngđểhuấnluyện,từđâysửdụngcácphương pháptríchrútđặctrưngvàđưaravectođặctrưngchoviệcnhậndạng. Khiđưa ảnh cầnnhậndạngvàotathựchiệntínhtọađộhìnhchiếucủa ảnh nàyvàcủacảnhững ảnh trongcơsởdữliệuđãcó,rồiđemsosánhkếtquả. Thựchiệnđokhoảngcách(khoảngcáchEuclid)giữatọađộhìnhchiếucủa ảnh cầnkiểmtra vớitọađộhìnhchiếucủacác ảnh trongcơsởdữliệu.Bức ảnh nàotrongcơsởdữliệucókhoảngcách sovới ảnh cầnkiểmtralàngắnnhấtthìtachọn. kenhR=origin(:,:,1); subplot(3,2,3),imshow(kenhR),title('Red'); kenhG=origin(:,:,2); subplot(3,2,4),imshow(kenhG),title('Green'); kenhB=origin(:,:,3); subplot(3,2,5),imshow(kenhB),title('Blue'); trungviR=medfilt2(kenhR,[33]); trungviG=medfilt2(kenhG,[33]); trungviB=medfilt2(kenhB,[33]); rgb_filtered=cat(3,trungviR,trungviG,trungviB); gray_filtered=medfilt2(gray,[33]); gray_RGB=rgb2gray(rgb_filtered); d=abs(gray_RGBgray_filtered); subplot(3,2,6),imshow(d,[]),title('saikhac'); end ViếtchươngtrìnhMatlabthựchiệnnhậndạngmộtđốitượngtùyý(1chữcái,chữ số, vậtthể bấtkỳ,…) BÀITẬPXỬLÝ ẢNH SỐ 1) ... NhậnDạngKhuônMặt *Matlab2013cóhàmhỗtrợnhậndạngkhuônmặt.tacóthểsửdụnghàmhỗtrợnàynhưsau: functionbai10() %Example1:Facedetection % faceDetector=vision.CascadeObjectDetector();%Default:findsfaces Origin=imread('path_image\.jpg'); bboxes=step(faceDetector,Origin);%Detectfaces %Annotatedetectedfaces IFaces=insertObjectAnnotation(Origin,'rectangle',bboxes,'Face'); figure,imshow(IFaces),title('Detectedfaces'); end *Ýtưởngthựchiệnviếtchươngtrình(khôngsửdụnghàmhỗtrợ): Sơđồkhốicho bài toán Tạo1cơsởdữliệugồmn ảnh, mỗi ảnh đượcđặttêntheothứtựlàcácsónguyêntừ1đếnn đểtiệnchoviệcquản lý tập ảnh này(ntùyvào số lượng ảnh) . Ảnh đượcđưavào tập cơsởdữliệusẽđượcdùngđểhuấnluyện,từđâysửdụngcácphương pháptríchrútđặctrưngvàđưaravectođặctrưngchoviệcnhậndạng. Khiđưa ảnh cầnnhậndạngvàotathựchiệntínhtọađộhìnhchiếucủa ảnh nàyvàcủacảnhững ảnh trongcơsởdữliệuđãcó,rồiđemsosánhkếtquả. Thựchiệnđokhoảngcách(khoảngcáchEuclid)giữatọađộhìnhchiếucủa ảnh cầnkiểmtra vớitọađộhìnhchiếucủacác ảnh trongcơsởdữliệu.Bức ảnh nàotrongcơsởdữliệucókhoảngcách sovới ảnh cầnkiểmtralàngắnnhấtthìtachọn. kenhR=origin(:,:,1); subplot(3,2,3),imshow(kenhR),title('Red'); kenhG=origin(:,:,2); subplot(3,2,4),imshow(kenhG),title('Green'); kenhB=origin(:,:,3); subplot(3,2,5),imshow(kenhB),title('Blue'); trungviR=medfilt2(kenhR,[33]); trungviG=medfilt2(kenhG,[33]); trungviB=medfilt2(kenhB,[33]); rgb_filtered=cat(3,trungviR,trungviG,trungviB); gray_filtered=medfilt2(gray,[33]); gray_RGB=rgb2gray(rgb_filtered); d=abs(gray_RGBgray_filtered); subplot(3,2,6),imshow(d,[]),title('saikhac'); end ViếtchươngtrìnhMatlabthựchiệnnhậndạngmộtđốitượngtùyý(1chữcái,chữ số, vậtthể bấtkỳ,…) BÀITẬPXỬLÝ ẢNH SỐ 1) Lọc ảnh (sửdụngphéptươngquan)trênmiềnkhônggian filtered=spatial_filter(image,mask) Trongđóimagelà ảnh xámcầnlọc,masklàmặtnạlọc(kíchthướcmỗichiềulà số lẻ), filteredlà ảnh saukhilọc. Bài làm: functionloc_anh=spatial_filter(image,mask) clc;closeall; [row_image,colum_image]=size(image); [row_mask,colum_mask]=size(mask); fori=1:row_image+2*floor(row_mask/2) forj=1:colum_image+2*floor(colum_mask/2) loc_anh(i,j)=0; end end fori=1:row_image forj=1:colum_image loc_anh(i+floor(row_mask/2),j+floor(colum_mask/2))=image(i,j); end end fori=1:row_image forj=1:colum_image bientam=0; foru=1:row_mask forv=1:colum_mask bientam=bientam+loc_anh(ifloor(row_mask/2)+u, jfloor(colum_mask/2)+v)*mask(u,v); end end image(i,j)=bientam; end end loc_anh=image; end Thaotác:(tacómatrậnAlà ảnh vàmlàmặtnạlọctùyý) >> ... Thựchiệnlọctrungvịcho ảnh xámgray,gánkếtquảvàobiếngray_filtered. ● Hiểnthịđộsaikháctạimỗiđiểm ảnh giữa ảnh xámcủa ảnh rgb_filteredvàgray_filtered. Bài làm: functiond=bai9(file) clc;closeall; origin=imread('D:\Game\anh\Kayle.jpg'); subplot(3,2,1),imshow(origin),title('origin'); gray=rgb2gray(origin); subplot(3,2,2),imshow(gray),title('gray'); 6)...

... quan về lý thuyết xử lý ảnh số (các thành phần của hệ thống xử lý ảnh, các khái niệm và vấn đề liên quan, bộ lọc ảnh, biên ảnh ). Xây dựng giải thuật một số bài toán cơ bản trong xử lý ảnh số. Xây ... ảnh số. Từ đó vận dụng nó để xây dựng được thuật toán cho một số bài toán cơ bản trong xử lý ảnh số bằng ngôn ngữ C#. Xây dựng được chương trình thực nghiệm cho một số bài toán xử lý ảnh số. Nguyễn ... CHUNG VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 Tổng quan về hệ thống xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh...

... + = + + ∑ ∑ ∑ • DSP(Digital Signal Processing) Xử lý tín hiệu số. Cho sinh viên quan sát hình vẽ và giải thích các khối chức năng. Ví dụ về một hệ xử lý tín hiệu thực tế: Hãy quan sát phần mềm hát ... ta có thể thấy rằng hệ được biểu diễn bởi một tập hữu hạn các tham số bao gồm: a k và b p : là tập gồm N+1 và M+1 hằng số tương ứng M,N: là 2 hằng số nguyên N được gọi là bậc của phương trình Phương ... z b H z a d z − = − = − = − ∏ ∏ Mỗi thừa số (1-c p z -1 ) trong tử số góp vào một điểm không tại z=c p . Tương tự, mỗi thừa số (1-d k z -1 ) trong mẫu số đóng góp vào một cực tại z=d k . 2.7.1.3...

... về hệ thống xử lý ảnh và các vấn đề trong xử lý ảnh I. Ảnh và Hệ thống xử lý ảnh 1. Ảnh - Tín hiệu ảnh thuộc loại tín hiệu đa chiều: tọa độ(x,y,z), độ sáng(λ), thời gian(t). - Ảnh tĩnh trong ... các pixel số hóa. - Ta ký hiệu 1 ảnh số là S(M,N). Ta nói ảnh có độ phân giải MxN. Ký hiệu s(m,n) để chỉ ra một phần tử ảnh. Hình 1.1 : Ảnh tương tự và Ảnh số hóa Bài giảng Xử lý ảnh 52 ... ảnh + Ảnh tương tự S(x,y): (x,y) liên tục, S liên tục. + Ảnh số S(m,n): (m,n) rời rạc, S rời rạc. - Một ảnh (gồm một tập các điểm ảnh) có thể xem như bao gồm tập các ảnh con (các vùng ảnh) ....