Bài Giảng Công Nghệ Xử Liý Ảnh Số - Mai Cường Thọ phần 3 docx

... 18 GV. Mai Cường Thọ 2. Mã loạt dài - Dùng biểu diễn cho vùng ảnh hay ảnh nhị phân - Biểu diễn một vùng ảnh R nhờ một ma trận nhị phân    ∉ ∈ = Rnm Rnm nmu ),(0 ),( 1 ),( - Với cách ... lý ảnh số 17 GV. Mai Cường Thọ - Vì vậy, thường người ta không biểu diễn toàn bộ ảnh thô, mà tập trung lưu trữ các mô tả đặc trưng của ảnh: biên ảnh, các vùng ảnh. -...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20

... có giá trị 1. - 4-Adjacency : 2 pixel p,q là 4-Adjacency nếu )( 4 pNq∈ - 8-Adjacency : 2 pixel p,q là 8-Adjacency nếu )( 8 pNq ∈ - m-Adjacency : 2 pixel p,q là m-Adjacency nếu: ... trong: - Sản xuất và kiểm tra chất lượng - Di chuyển của Robot - Các phương tiện đi lại tự trị - Công cụ hướng dẫn cho người mù - An ninh và giám sát - Nhận dạng đố...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20

... 0 .33 3R + 0 .33 3G + 0 .33 3B Red=(1,0,0) Black=(0,0,0) Magenta=(1,0,1) Blue=(0,0,1) Cyan=(0,1,1) White=(1,1,1) Green=(0,1,0) Yellow=(1,1,0) Bài giảng Xử lý ảnh số 10 GV. Mai ... GV. Mai Cường Thọ II .3 Mô hình màu CMY -Gồm 3 thành phần màu cơ bản cyan, magenta, yellow. Là bù màu của không gian GRB. Mối quan hệ giữa 2 không gian C = 1.0 – R M = 1.0...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20

... ∑ − = = 1 0 )()( N n kn nskv a a a a aaa aaa A 33 3 231 232 221 131 211 = SaSaSa SaSaSa SaSaa S S S aaa aaa aaa S SAV 33 3 232 131 32 3222121 31 321211 3 2 1 33 3 231 232 221 131 211 1 ++ ++ + =×== + →→ → − → = VS A 1 ... 25 GV. Mai Cường Thọ Tính riêng: h 2 (m,n)⊗h 3 (m,n) )1,1(),1()1,(),( )1.1()1,1(),1()0,1()1,()1,0(),()0,0( ),1(),1(),(),0( ),(),(),(),( 33...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20

... chiều: )()()( 1 * 1 kvkvns N k kn N k nk ab ∑∑ == == bbb bbb bbb A T 33 3 231 232 221 131 211 * = k n b a nkkn = * )1( )1()0( * 1 * 1 * 0 −+++= → − →→ → NVvvS a a a N Các ... ∑∑ − = − = + = 1 0 1 0 )(2 ),( 1 ),( N u N v N vyux j e vuF N yxf π với x, y=0, 1, 2,…N-1 Bài giảng Xử lý ảnh số 33 GV. Mai Cường Thọ 2. Biến đổi Fourier 2 chiều Biến đổ...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20

... GV. Mai Cường Thọ Ví dụ Cân b ằ ng histogram c ủ a ả nh S 30 20101020 30 60607070 7050506040 30 30704020 504 030 2010 =S Xác định tần số mức xám 25 3 )40( 25 4 )70(, 25 5 )30 ( 25 3 )60(, 25 4 )20( 25 3 )50(, 25 3 )10( = == == == Hr HrHr HrHr HrHr ; ... 7 030 10040 1 030 20020 60705 030 4 030 2020 =S Bài giảng Xử lý ảnh số 37 GV. Mai Cường Th...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20

... ) ∑ ℜ∈ − −Λ = ),( 2 2 ),( 1 1 nm ii mnmsµ 7 030 10040 1 030 20020 60705 030 4 030 2020 =S 20 30 30 30 40 50 70 100 200 Pixel trung tâm Vùng 1 Vùng 2 Vùng 3 Vùng 4 ... Xử lý ảnh số 43 GV. Mai Cường Thọ I.2.2. Kỹ thuật lọc phi tuyến (NonLinear Filter) (i). Lọc trung vị (Median Filter) - Đượ c s ử d ụ ng ch ủ y ế u cho gi ả m nhi ễ u - M ộ t b ộ l ọ c .....

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20

... 33 3 5 03 5 53 333 30 3 555 21 −−− − − = −−− −−= HH 5 53 5 03 333 533 5 03 533 43 − − −−− = −− − −− = HH 33 3 30 5 35 5 33 5 30 5 33 5 35 5 30 5 33 3 555 30 3 33 3 8765 −−− − − = −− − −− = − − −−− =−− −−− = HHHH Trong đó H 1 , H 2 , H 3, …H 8 ... lý ảnh 54 GV. Mai Cường Thọ Có nhiều toán tử la bàn khác nhau. Nhưng ở đây, trình bày một cách chi tiết t...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20

... 98664422 98664422 2 233 5577 2 233 5577 1 233 5578 98765 532 88664422 88664422 ),( =nmS kết quả Vùng 2 Vùng 1 Vùng 3 Vùng 4 98664422 98664422 2 233 5577 2 233 5577 1 233 5578 98765 532 88664422 88664422 ),( ... C D E A - 5/10 0 0 0 B 5/10 - 4/6 0 0 C 0 4/6 - 3/ 6 0 D 0 0 3/ 6 - 11/10 ω ’ ω A B C D E B( ω ) A - 5 0 0 0 10 B 5...

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20

... Bài giảng Xử lý ảnh 65 GV. Mai Cường Thọ K ỹ thu ậ t l ấ y ng ưỡ ng không nh ấ t thiét ph ả i đượ c áp d ụ ng cho toàn b ộ

Ngày tải lên: 14/07/2014, 01:20