ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit ngân hàng xử lí ảnh ptit
XỬ LÝ ẢNH PTIT Phần lý thuyết Phần điểm: Câu 1.1: Mơ hình mầu gì? Liệt kê vài mơ hình thơng dụng Mơ hình màu mơ hình sử dụng để tái lại phần tập hợp màu mà mắt người nhìn thấy tất RGB (Red Green Blue - Phương pháp phối màu cộng) CMY (Cyan Magenta Yellow - Phương pháp phối màu trừ) CMYK (Cyan Magenta Yellow Key(black) - Bổ sung thêm màu đen vào CMY) HSV (Hue Saturation Value) HSV (Hue Saturation Lightness) Câu 1.2: Mô hình CMY khác RGB chỗ nào? - CMY: + màu phần bù màu gốc RGB + Sử dụng pp phối màu trừ + Ưu điểm: sử dụng màu phổ nhìn thấy + Nhược điểm: phức tạp mối quan hệ không gian - RGB: + Phương pháp phối màu cộng + Ưu điểm: đơn giản,sử dụng rộng rãi,đầy đủ ứng dụng cho máy tính,thường sử dụng cho hình hình máy tính VUQUANGSANG.D18DT02B Page XỬ LÝ ẢNH PTIT + Nhược điểm : biểu diễn màu phổ nhìn thấy Câu 1.3: Tại người ta phát triển nên hệ mầu HSV HSL? Nêu ý nghĩa chữ thể thành phần HSV HSL Phát triển HSV HSL để xếp lại hệ màu RGB or CMY cách dễ hình dung mơ tả cách xác giá trị màu HSV(H:Hue tông mầu, S: Saturation sắc độ V: Value giá trị cường độ sáng) HSL(H:Hue tông mầu, S: Saturation sắc độ L: Lightness độ sáng (từ đen đến mầu đến trắng)) Câu 1.4: Mơ hình lưu trữ raster gì? Mơ hình raster khác mơ hình vector điểm nào? Trong trường hợp dùng raster trường hợp dùng vector? - Mơ hình raster: Sử dụng mạng lưới hình vng(ma trận) để thể đối tượng giới thực Mơ hình raster - Sử dụng mạng lưới ô hình vuông(ma trận) để thể giới thực như: điểm(1 pixel), đường(1 chuỗi pixel), vùng(1 nhóm pixel) - Kích thước ko nhỏ(phụ thuộc kích cỡ) - Thuận lợi in ấn VUQUANGSANG.D18DT02B Mơ hình vector - Lưu trữ cặp tọa độ đối tượng thể đối tượng như: Điểm(1 cặp tọa độ), đường(1 chuỗi cặp tọa độ), vùng(1 chuỗi cặp tọa độ có thêm cặp tọa độ đầu tọa độ cuối trùng nhau) - Khơng phụ thuộc vào kích cỡ, zoom tùy ý - Thuận lợi lưu trữ thiết kế Page XỬ LÝ ẢNH PTIT - Dùng mô hình raster trường hợp biểu diễn bề mặt, nén ảnh BMP, TIF - Dùng mơ hình vector để mơ tả vị trí phạm vi đối tượng không gian, phổ biến đồ họa động Câu 1.5: Tại kỹ thuật nửa cường độ (halftone) dùng in ấn? Và ý tưởng kỹ thuật nửa cường độ gì? Kỹ thuật Halftone dùng in ấn : kỹ thuật halftone tiết kiệm sử dụng dải màu mà cho kết Vì mắt thường khơng thể phân biết khác điểm ảnh để xa Ý tưởng bản: Kỹ thuật halftone lợi dụng nguyên lý thu nhận ảnh vật xa mắt Lúc mắt khơng nhìn điểm ảnh cách cụ thể mà thấy cường độ trung bình vùng ảnh Ảnh tạo diểm ảnh Mỗi điểm ảnh hình vng trắng bao quanh chấm đen Tùy vào kích thước chấm đen số lượng chấm đen mà vùng ảnh có màu trắng đen xám Câu 1.6: Để in ảnh đa cấp xám với mực mầu đen cần sử dụng kỹ thuật gì? Khuếch tán lỗi hỗ trợ cho kỹ thuật này? Khuếch tán lỗi tách ngưỡng thơng thường? Để in ảnh đa cấp xám ta sử dụng kỹ thuật Halftone Khuếch tán lỗi giúp cho việc chuyển điểm ảnh đa cấp xám điểm ảnh đen trắng, từ ta có ảnh đen trắng in VUQUANGSANG.D18DT02B Page XỬ LÝ ẢNH PTIT Khuếch tán lõi tách ngưỡng thông thường chỗ: Khuếch tán lỗi để giảm thiểu lỗi trình tách ngưỡng gây (vì mực in đen trắng) Khi tách ngưỡng giá trị điểm ảnh bị làm tròn đi, khuếch tán giữ lại phần giá trị để đảm bảo ảnh không bị khác nhiều Câu 1.7: Khuếch tán lỗi gì? Khuếch tán lỗi chiều khác khuếch tán lỗi hai chiều? Khuếch tán lỗi hai chiều khắc phục điểm yếu khuếch tán lỗi chiều? Khuếch tán lỗi dạng kỹ thuật nửa cường độ sử dụng để chuyển ảnh mầu liên tục sang dạng nửa cường độ để vận chuyển in ấn Khuếch tán lỗi có xu hướng tăng cường cạnh ảnh nên giúp ảnh dễ đọc so với kỹ thuật nửa cường độ khác Khuếch tán lỗi chiều quét ảnh dòng điểm ảnh một, phần dư bị bỏ hết dòng Đối với khuếch tán lỗi hai chiều, phần dư có phần bị khuếch tán xuống dòng Khuếch tán lỗi chiều thường để lại đường thẳng dọc không mong muốn, khuếch tán lỗi hai chiều giúp giảm lỗi đặc trưng Câu 1.8: Với ảnh đa mức xám tăng giảm độ sáng ảnh nào? Chúng ta phải sử dụng toán tử loại đề thực phép toán này? Với ảnh đa mức xám, ta tăng giảm độ sáng ảnh cách tăng/giảm giá trị c điểm ảnh Nếu giá trị thay đổi < ta án 0, giá trị thay đổi > 255 ta gán 255 Toán tử sử dụng: toán tử điểm (là phép tốn khơng phụ thuộc vị trí điểm ảnh) VUQUANGSANG.D18DT02B Page XỬ LÝ ẢNH PTIT Câu 1.9: Cân tần suất gì? Tại phải cân tần suất? Ảnh I gọi cân “lý tưởng” với mức xám g, g’ ta có h(g) = h(g’) Trong h(g) biểu đồ tần suất mức xám g ảnh I Cân tần suất xác định hàm f: g -> f(g) cho t(g) f(g) max 0, round 1 TB Tại cần cân tần suất: Đối với ảnh tối màu biểu đồ tập trung vùng xám thấp Đối với ảnh sáng biểu đồ tập trung vùng xám cao Đối với ảnh có độ tương phản thấp biểu đồ tập trung vùng xám Cân tần suất giúp phân bố mức xám Câu 1.10: Biến đổi cửa sổ di chuyển hay gọi biến đổi cuộn biến đối sử dụng tốn tử gì? Ý tưởng biến đổi gì? - Biến đổi cửa sổ di chuyển biến đổi sử dụng tốn tử khơng gian - Ý tưởng: Cửa sổ di chuyển công cụ để áp dụng phép toán cách cục bộ, với đầu vào điểm lân cận phạm vi cửa sổ Giá trị điểm ảnh kết phụ thuộc vào giá trị điểm ảnh lân cận phép toán áp dụng VUQUANGSANG.D18DT02B Page XỬ LÝ ẢNH PTIT Cửa sổ di chuyển dùng phép trung gian nhắm thực nâng cao chất lượng ảnh áp dụng thuộc toán lên ảnh (lọc, nhân chập,…) Câu 1.11: Mơ hình nhiễu gì? Tại phải sử dụng mơ hình nhiễu Viết cơng thức giải thích mơ hình nhiễu rời rạc - Mơ hình nhiễu mơ hình biểu thị liên quan ảnh bị nhiễu với ảnh gốc thành phàn nhiễu - Vì từ mơ hình nhiễu ta khơi phục ảnh gốc - Mơ hình nhiễu rời rạc: g ' m, n hm, n* g m, n m, n g’[m,n]: ma trận ảnh bị nhiễu h[m,n] *g[m,n] : ma trận ảnh gốc ɳ[m,n] : thành phần nhiễu Câu 1.12: Biên gì? Phát biên trực tiếp gì? Nêu vài ví dụ cách phát biên trực tiếp? - Chưa có định nghĩa xác biên, hiểu thay đổi đột ngột mức xám Tập hợp điểm biên gọi đường biên bao quanh đối tượng - Phát biên trực tiếp làm biên dựa vào biến thiên cấp xám, kết thu ảnh biên VUQUANGSANG.D18DT02B Page XỬ LÝ ẢNH PTIT - VD: Cách phát biên trực tiếp chủ yếu kĩ thuật đạo hàm Nếu lấy đạo hàm bậc ảnh ta có phương pháp Gradient A 1 1 B Ảnh biên = Nếu lấy đạo hàm bậc ta có kỹ thuật Laplace 0 0 H 1 1 0 0 Ảnh biên = I H VUQUANGSANG.D18DT02B Page XỬ LÝ ẢNH PTIT Phần điểm: Câu 2.1 : Phối mầu cộng gì? Phối mầu trừ gì? Trong trường hợp sử dụng phối mầu cộng, trường hợp sử dụng phối mầu trừ? Phối màu cộng: Hay gọi phối màu phát xạ việc tạo nên màu sắc cách chồng tia sáng màu vào nhau, màu tạo phát xạ vào mắt người Dùng việc chế tạo hình tivi, máy chiếu - Sử dụng màu hệ màu RGB (đỏ, lục, lam) để tạo tất màu khác Phối màu trừ:Hay gọi phối màu hấp thụ việc tạo lên màu sắc cách hấp thụ ánh sáng bên phản xạ lại màu cần thiết Dùng việc in ấn, hội họa - Sử dụng màu hệ màu CMY (xanh lơ, tím, vàng) Câu 2.2 :Mơ hình mầu CMY gì? Tại phải sử dụng hệ mầu CMY? Làm thể để chuyển từ hệ mầu RGB sang hệ mầu CMY? Mơ hình mầu CMY mơ hình màu trừ sử dụng in ấn, hội họa lý thuyết dựa việc trộn màu sau : C : Cyan = màu xanh lơ M : Magenta = màu hồng xẫm (tím) Y: Yellow = vàng Lý phải sử dụng hệ mầu CMY:Nguyên lý làm việc CMY sở hấp thụ ánh sáng, mà màu mà người ta nhìn thấy từ phần ánh VUQUANGSANG.D18DT02B Page XỬ LÝ ẢNH PTIT sáng không bị hấp thụ Vì muốn nhìn thấy màu sắc của vật thể, tranh… phải sử dụng hệ màu CMY Chuyển hệ màu RGB sang CMY:Các giá trị định lượng màu biểu diễn vectơ, với thành phần màu (R,G,B,C,M,Y) nằm khoảng từ đến 255 Ta có: tRGB = {R,G,B} tCMY ={(225-R), (225-G), (225-B)} Câu 2.3: Mơ hình lưu trữ vector gì? Mơ hình vector khác mơ hình điểm nào? Nếu ảnh vector có nhiều ưu điểm không sử dụng vector mà phải sử dụng ảnh raster? - Mơ hình vector lưu trữ cặp tọa độ đối tượng, thể đối tượng như: Điểm(1 cặp tọa độ), đường(1 chuỗi cặp tọa độ), vùng(1 chuỗi cặp tọa độ có thêm cặp tọa độ đầu tọa độ cuối trùng nhau) - Sự khác giống vs câu 9(mơ hình raster mơ hình bản) - Ảnh vector có nhiều ưu điểm ko sử dụng nhiều vì: Bắt buộc phải sử dụng ảnh thật để tính tốn tỉ lệ vector tạo ảnh vector Việc tính tốn tỉ lệ vector phức tạp VUQUANGSANG.D18DT02B Page XỬ LÝ ẢNH PTIT Câu 2.4: Lọc trung vị khác với lọc trung bình khác với lọc trung bình k giá trị gần nào? Nên chọn phép lọc trường hợp nào? -Phép lọc trung vị phép lọc cửa sổ di chuyển nhắm biến đổi giá trị điểm ảnh xét dựa vào phần tử trung vị số điểm ảnh lân cận điểm xét (đã xếp tăng dần) ngưỡng: Nếu độ lệch điểm ảnh xét với điểm ảnh trung vị vượt q ngưỡng gán giá trị điểm ảnh trung vị Nếu không giữ nguyên Như phép lọc biến đổi điểm ảnh dựa theo “số đơng” Ví dụ có nhiều điểm ảnh có giá trị thấp (chiếm vị trí trung vị) điểm ảnh xét gán giá trị cao => Dùng trường hợp muốn quan tâm xem “phần lớn” điểm ảnh xung quanh -Phép lọc trung bình phép lọc cửa sổ di chuyển nhằm biến đổi giá trị điểm ảnh xét dựa vào giá trị trung bình cộng điểm ảnh lân cận ngưỡng: Nếu độ lệch điểm ảnh xét với giá trị trung bình cộng vượt q ngưỡng gán trung bình cộng Nếu khơng giữ ngun Như phép lọc biến đổi điểm ảnh dựa vào việc “cào bằng” Điểm ảnh xét trung bình tất điểm ảnh xung quanh => Dùng trường hợp muốn quan tâm đến tất điểm ảnh xung quanh (trung bình) VUQUANGSANG.D18DT02B Page 10 XỬ LÝ ẢNH PTIT 0 I ∗ Hy = 0 [4 6 I1 = 6 [0 6 6 39 13 26 26 13 35 11 21 24 14 0 0 −11 −21 −35 −24 −14 −13 −26 −39 −26 −13 −6 −6 −6 −6 −6 6 26 39 35 44 37 36 13 −13 −6 −6 26 38 −32 −39 −6 13 −36 −47 −39 −6 −13 −40 −41 −26 −6 0 0 4] −6 −6 −6 −6 −6 −8 ] b) 10 6 I2 = 6 [10 VUQUANGSANG.D18DT02B −13 −24 −37 −24 −13 6 −26 70 26 70 −26 6 −39 43 −23 43 −39 6 −26 67 50 67 −26 6 −13 −27 −40 −27 −13 10 6 6 10] Page 35 XỬ LÝ ẢNH PTIT 4.2 Cho ảnh I sau: 𝟐 𝟐 𝟐 𝑰= 𝟐 𝟐 𝟐 [𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟏𝟓 𝟏𝟑 𝟏𝟓 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟏𝟓 𝟏𝟐 𝟏𝟓 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟏𝟓 𝟏𝟔 𝟏𝟓 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟏 𝟐 𝟐 , 𝑯𝒙 = [𝟐 𝟏 𝟐 𝟐 𝟐] 𝟎 𝟎 𝟎 −𝟏 −𝟐], −𝟏 𝟎 −𝟏 𝟎 𝟏 𝟐 𝟏 𝑯𝒚 = [ 𝟎 𝟎 𝟎 ] , 𝑯𝒛 = [−𝟏 𝟒 −𝟏] 𝟎 −𝟏 𝟎 −𝟏 −𝟐 −𝟏 a)Thực nhân chập ảnh I với ma trận Hx Hy cộng với để ảnh I1 b)Thực nhân chập ảnh I với Hz để I2 −𝟔 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 −𝟖 −𝟏𝟑 −𝟏𝟑 𝟎 𝟏𝟑 𝟏𝟑 −𝟖 −𝟑𝟕 𝟎 −𝟑 𝟑𝟔 𝟒𝟎 𝑰 ∗ 𝑯𝒙 = −𝟖 −𝟒𝟖 −𝟒𝟔 −𝟔 𝟒𝟔 𝟓𝟒 −𝟖 −𝟑𝟕 −𝟑𝟔 −𝟑 𝟑𝟔 𝟒𝟎 −𝟖 −𝟏𝟑 −𝟏𝟑 𝟎 𝟏𝟑 𝟏𝟑 [−𝟔 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 VUQUANGSANG.D18DT02B 𝟐 𝟖 𝟖 𝟖 𝟖 𝟖 𝟔] Page 36 XỬ LÝ ẢNH PTIT −𝟔 𝟎 𝟎 𝑰 ∗ 𝑯𝒚 = 𝟎 𝟎 𝟎 [ 𝟔 −𝟖 −𝟖 −𝟖 −𝟏𝟑 −𝟑𝟗 −𝟓𝟐 −𝟏𝟏 −𝟑𝟐 −𝟒𝟓 𝟎 𝟎 𝟎 𝟏𝟏 𝟑𝟐 𝟒𝟓 𝟏𝟑 𝟑𝟗 𝟓𝟐 𝟖 𝟖 𝟖 −𝟏𝟐 −𝟖 −𝟖 −𝟐𝟔 −𝟖 −𝟒𝟖 𝑰𝟏 = −𝟖 −𝟒𝟖 −𝟖 −𝟐𝟔 −𝟖 𝟎 [ 𝟎 𝟖 −𝟖 −𝟓𝟐 −𝟔𝟖 −𝟒𝟔 −𝟒 𝟐𝟔 𝟖 −𝟖 −𝟓𝟐 −𝟒𝟖 −𝟔 𝟒𝟐 𝟓𝟐 𝟖 −𝟖 −𝟖 −𝟔 −𝟑𝟗 −𝟏𝟑 𝟎 −𝟑𝟖 −𝟏𝟒 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟑𝟖 𝟏𝟒 𝟎 𝟑𝟗 𝟏𝟑 𝟎 𝟖 𝟖 𝟔] −𝟖 −𝟐𝟔 −𝟐 𝟒𝟔 𝟕𝟒 𝟓𝟐 𝟖 −𝟖 𝟎 𝟐𝟔 𝟓𝟒 𝟓𝟒 𝟐𝟔 𝟖 𝟎 𝟖 𝟖 𝟖 𝟖 𝟖 𝟏𝟐] 𝟐 𝟐 −𝟏𝟑 𝟎 𝟐𝟓 −𝟏𝟑 𝟐𝟎 −𝟏𝟒 𝟐𝟓 −𝟏𝟑 −𝟏𝟑 𝟎 𝟐 𝟐 𝟒 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟒] b) 𝟒 𝟐 𝟐 𝟐 𝟐 𝟎 −𝟏𝟑 −𝟏𝟑 𝟐 −𝟏𝟑 𝟐𝟖 𝟏𝟔 𝑰𝟐 = 𝟐 −𝟏𝟏 𝟖 −𝟏𝟏 𝟐 −𝟏𝟑 𝟐𝟖 𝟏𝟔 𝟐 𝟎 −𝟏𝟑 −𝟏𝟑 [ 𝟒 𝟐 𝟐 𝟐 VUQUANGSANG.D18DT02B Page 37 XỬ LÝ ẢNH PTIT *4.3.Cho ảnh I1,I2 Hx,Hy 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟒 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟑 𝟒 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝑰𝟏 = 𝟑 𝟑 𝟒 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟑 𝟑 𝟑 𝟒 𝟒 𝟒 𝟒 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 [ 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑] 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟏𝟒 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟑 𝟏𝟒 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝑰𝟐 = 𝟑 𝟑 𝟏𝟒 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟑 𝟑 𝟑 𝟏𝟒 𝟏𝟒 𝟏𝟒 𝟏𝟒 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 [𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑] −𝟏 𝟎 𝟏 −𝟏 −𝟏 −𝟏 𝑯𝒙 = [−𝟏 𝟎 𝟏] , 𝑯𝒚 = [ 𝟎 𝟎 𝟎] −𝟏 𝟎 𝟏 𝟏 𝟏 𝟏 a)Thực nhân chập ảnh I1 với ma trận Hx,Hy cộng với để ảnh I1’ b)Thực nhân chập ảnh I2 với ma trận Hx,Hy cộng với để ảnh I2’ c)Ảnh I1,I2 khác VUQUANGSANG.D18DT02B Page 38 XỬ LÝ ẢNH PTIT a) 𝟏𝟎 𝟏𝟒 𝟏𝟐 𝑰𝟏𝒙 = 𝟏𝟎 𝟗 𝟗 [𝟔 𝟗 −𝟑 −𝟑 𝑰𝟏𝒚 = −𝟏 𝟎 𝟎 [−𝟔 𝟏𝟒 −𝟑 −𝟒 −𝟑 −𝟏 𝟎 −𝟗 𝟏 𝟑 𝟒 𝟑 𝟏 𝟎 𝟎 𝟎 𝟏 𝟑 𝟒 𝟑 𝟏 𝟎 𝟏𝟓 −𝟏 −𝟑 −𝟒 𝟑𝟐 −𝟏 −𝟗 𝟎 𝟎 𝟏 𝟐 𝟐 𝟏 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟏𝟓 𝟎 −𝟏 −𝟒 𝟒𝟓 −𝟐 −𝟗 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 −𝟏𝟎 −𝟏𝟓 −𝟏𝟒 −𝟏𝟒 −𝟏𝟐 −𝟏𝟎 −𝟔 ] 𝟏𝟓 𝟎 𝟎 −𝟑 𝟑𝟖 −𝟑 −𝟗 𝟏𝟓 𝟎 𝟎 −𝟑 𝟏𝟒 −𝟑 −𝟗 𝟏𝟎 𝟎 𝟎 −𝟐 −𝟒 −𝟐 −𝟔] Sau lọc 𝟏𝟗 𝟏𝟓 𝟏𝟓 𝟏𝟓 𝟏𝟓 𝟏𝟓 𝟐𝟎 𝟏𝟕 𝟔 𝟐 𝟎 𝟎 𝟎 𝟏𝟓 𝟏𝟓 𝟖 𝟔 𝟐 𝟎 𝟎 𝟏𝟓 𝑰𝟏′ = 𝟏𝟏 𝟔 𝟖 𝟔 𝟑 𝟑 𝟏𝟔 𝟗 𝟐 𝟔 𝟕 𝟔 𝟔 𝟏𝟔 𝟎 𝟐 𝟑 𝟑 𝟑 𝟏𝟐 𝟗 [ 𝟏𝟐 𝟗 𝟗 𝟗 𝟗 𝟗 𝟏𝟐 ] VUQUANGSANG.D18DT02B Page 39 XỬ LÝ ẢNH PTIT b) 𝟏𝟎 𝟐𝟒 𝟐𝟐 𝑰𝟐𝒙 = 𝟐𝟎 𝟗 𝟗 [ 𝟔 𝟏𝟗 𝟕 −𝟏𝟑 𝑰𝟐𝒚 = −𝟏𝟏 𝟎 𝟎 [ −𝟔 −𝟗 −𝟕 𝟒 𝟏𝟑 𝟏𝟏 𝟎 𝟎 𝟎 −𝟗 −𝟕 𝟒 𝟏𝟑 𝟏𝟏 𝟎 𝟎 𝟎 −𝟗 𝟐 𝟐 𝟏𝟏 𝟎 𝟐𝟒 𝟏𝟓 𝟏𝟓 𝟕 𝟗 𝟎 −𝟒 𝟕 𝟗 −𝟒 𝟏𝟔 −𝟏𝟑 −𝟏𝟏 −𝟏𝟑 −𝟏𝟓 𝟎 −𝟏𝟏 −𝟐𝟐 −𝟗 −𝟗 −𝟗 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 −𝟏𝟎 −𝟏𝟓 −𝟏𝟓 −𝟐𝟒 −𝟐𝟐 −𝟐𝟎 −𝟔 ] 𝟏𝟓 𝟎 𝟎 𝟐𝟕 −𝟔 −𝟑𝟑 −𝟗 𝟏𝟎 𝟏𝟓 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟐𝟕 𝟏𝟖 −𝟔 −𝟒 −𝟑𝟑 −𝟐𝟐 −𝟗 −𝟔 ] 𝟐𝟗 𝟑𝟏 𝟏𝟓 𝑰𝟐′ = 𝟑𝟏 𝟗 𝟗 [ 𝟏𝟐 VUQUANGSANG.D18DT02B 𝟑𝟑 𝟏𝟒 𝟖 𝟐𝟔 𝟐𝟐 𝟎 𝟗 𝟏𝟓 𝟏𝟖 𝟏𝟒 𝟖 𝟐𝟔 𝟐𝟐 𝟗 𝟏𝟓 𝟎 𝟏𝟖 𝟏𝟖 𝟏𝟕 𝟑𝟑 𝟗 𝟏𝟓 𝟏𝟓 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟐𝟕 𝟐𝟕 𝟔 𝟔 𝟑𝟑 𝟑𝟑 𝟗 𝟗 𝟐𝟎 𝟏𝟓 𝟏𝟓 𝟒𝟐 𝟐𝟔 𝟒𝟐 𝟏𝟐 ] Page 40 XỬ LÝ ẢNH PTIT 4.4.Cho ảnh I1,I2 Hx,Hy 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝑰𝟏 = 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟒 𝟒 𝟒 𝟒 𝟓 𝟒 𝟒 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 [ 𝟒 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑] 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝑰𝟐 = 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟓 𝟏𝟒 𝟏𝟒 𝟏𝟒 𝟏𝟒 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟓 𝟏𝟒 𝟏𝟒 [ 𝟏𝟒 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑 𝟑] 𝟏 𝟎 −𝟏 𝟏 𝟐 𝟏 𝑯𝒙 = [𝟐 𝟎 −𝟐] , 𝑯𝒚 = [ 𝟎 𝟎 𝟎] 𝟏 𝟎 −𝟏 −𝟏 −𝟐 −𝟏 a)Thực nhân chập ảnh I1 với ma trận Hx,Hy cộng với để ảnh I1’ b)Thực nhân chập ảnh I2 với ma trận Hx,Hy cộng với để ảnh I2’ c)Ảnh I1,I2 khác VUQUANGSANG.D18DT02B Page 41 XỬ LÝ ẢNH PTIT a) −𝟏𝟓 −𝟐𝟎 −𝟐𝟎 𝑰𝟏𝒙 = −𝟐𝟎 −𝟏𝟗 −𝟏𝟔 [ −𝟏𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟏𝟓 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟐𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟐𝟎 𝟎 𝟏 𝟏 𝟎 𝟎 𝟏𝟗 𝟏 𝟑 𝟑 𝟎 𝟎 𝟏𝟔 𝟑 𝟑 𝟑 𝟎 𝟎 𝟏𝟑 𝟑 𝟏 𝟏 𝟎 𝟎 𝟗] −𝟏𝟓 −𝟐𝟎 −𝟐𝟎 −𝟐𝟎 −𝟐𝟎 −𝟐𝟎 −𝟏𝟓 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝑰𝟏𝒚 = 𝟎 𝟎 𝟏 𝟒 𝟒 𝟑 𝟑 𝟑 𝟓 𝟕 𝟖 𝟖 𝟔 𝟏 𝟕 𝟒 𝟕 𝟒 𝟒 𝟑 𝟓 [ 𝟏𝟒 𝟏𝟓 𝟏𝟕 𝟏𝟐 𝟏𝟐 𝟗] 𝟏𝟑 𝟑𝟎 𝟐𝟎 𝟐𝟎 𝑰𝟏′ = 𝟐𝟎 𝟐𝟎 𝟐𝟎 [𝟐𝟒 VUQUANGSANG.D18DT02B 𝟐𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟒 𝟏𝟎 𝟐𝟎 𝟐𝟎 𝟎 𝟎 𝟐 𝟖 𝟏𝟎 𝟏𝟔 𝟐𝟎 𝟎 𝟎 𝟒 𝟏𝟎 𝟖 𝟏𝟒 𝟐𝟎 𝟐𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟒 𝟒 𝟖 𝟖 𝟒 𝟒 𝟏𝟐 𝟏𝟐 𝟑𝟎 𝟐𝟎 𝟐𝟎 𝟐𝟐 𝟐𝟐 𝟏𝟔 𝟏𝟖] Page 42 XỬ LÝ ẢNH PTIT b) −𝟏𝟓 −𝟐𝟎 −𝟐𝟎 𝑰𝟐𝒙 = −𝟐𝟎 −𝟐𝟗 −𝟑𝟔 [ −𝟐𝟎 −𝟏𝟓 −𝟐𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝑰𝟐𝒚 = 𝟎 𝟎 𝟑 𝟏 𝟒 𝟕 [ 𝟏𝟒 𝟏𝟕 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 −𝟗 −𝟗 𝟎 −𝟗 −𝟕 −𝟕 𝟎 𝟕 𝟏𝟑 𝟏𝟑 𝟎 𝟏𝟑 𝟏𝟏 𝟏𝟏 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟏𝟓 𝟐𝟎 𝟐𝟎 𝟐𝟗 𝟑𝟔 𝟐𝟑 𝟗] −𝟐𝟎 −𝟐𝟎 −𝟐𝟎 −𝟐𝟎 −𝟏𝟓 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟎 𝟏 𝟒 𝟒 𝟑 𝟑 𝟓 𝟕 𝟖 𝟖 𝟔 𝟕 𝟒 𝟒 𝟑 𝟓 𝟏𝟓 𝟏𝟐 𝟏𝟐 𝟗 ] 𝟏𝟑 𝟑𝟎 𝟐𝟎 𝟐𝟎 𝟎 𝟐𝟎 𝟎 𝑰𝟐′ = 𝟐𝟎 𝟎 𝟑𝟖 𝟑𝟔 𝟓𝟐 𝟏𝟎 [ 𝟒𝟒 𝟔𝟎 VUQUANGSANG.D18DT02B 𝟐𝟎 𝟎 𝟎 𝟏𝟖 𝟑𝟐 𝟑𝟎 𝟓𝟔 𝟐𝟎 𝟎 𝟎 𝟑𝟔 𝟏𝟎 𝟒𝟖 𝟑𝟒 𝟐𝟎 𝟐𝟎 𝟑𝟎 𝟎 𝟎 𝟐𝟎 𝟎 𝟎 𝟐𝟎 𝟑𝟔 𝟑𝟔 𝟓𝟔 𝟖 𝟖 𝟒𝟐 𝟒𝟒 𝟒𝟒 𝟓𝟔 𝟏𝟐 𝟏𝟐 𝟏𝟖 ] Page 43 XỬ LÝ ẢNH PTIT *4.5.a)Sử dụng thuật tốn tìm ngưỡng tự động để tách ngưỡng ảnh I, ảnh có 10 mức xám b)Có lúc tìm nhiều ngưỡng khơng? Xử lý ntn trường hợp ? 𝟏 𝟒 𝟏 𝟏 𝟐 𝟑 𝟐 𝟑 𝟐 𝟓 𝟐 𝟑 𝟖 𝟐 𝟑 𝑰= 𝟒 𝟓 𝟐 𝟒 𝟐 𝟐 𝟒 𝟑 𝟐 𝟎 [𝟑 𝟓 𝟕 𝟏 𝟐 a)Momen qn tính TB có mức xám ≤ g i h(i) 15 𝑔 Ta có ∶ 𝑡(𝑔) = ∑𝑖=0 ℎ(𝑖) 5 𝟑 𝟐 𝟐 𝟗 𝟏 𝟒 𝟐 𝟔 𝟓 𝟏 𝟐 𝟓 𝟑 𝟐 𝟔 𝟒 𝟏 𝟔] t(0)=1 , t(1)=8 , t(2)=23 , t(3)=31 , t(4)=37 , t(5)=42 , t(6)=45 , t(7)=46 , t(8)=47 , t(9)=48 𝑔 Lại có : 𝑚(𝑔) = 𝑡(𝑔) ∑𝑖=0[𝑖 ∗ ℎ(𝑖 )] m(0)=0 , m(1)=7/8 , m(2)=37/23 , m(3)=61/31 , m(4)=85/37 , m(5)=110/42 , m(6)=128/42 , m(7)=135/46 , m(8)=143/47 , m(9)=152/48 t(g) Ta có : f(g) = m∗n−t(g) [m(g) − m(G − 1)]2 (G mức xám) f(0) ≈ 0,21 , f(1) ≈ 1,05 , f(2) ≈ 2,24 , f(3) ≈ 2,62 , f(4) ≈ 2,54, f(5) ≈ 2,1, f(6) ≈ 1,56 , f(7) ≈ 1,24, f(8) ≈ 0,72, f(9) ≈ ꝏ f(θ) = max0≤g≤G−1 {f(g)} = max0≤g≤9 {f(3)} = Vậy ngưỡng T=3 (đây cách 1,cách dưới) VUQUANGSANG.D18DT02B Page 44 XỬ LÝ ẢNH PTIT 4.6.a)Sử dụng thuật tốn tìm ngưỡng tự động để tách ngưỡng ảnh I, ảnh có 10 mức xám (thuật tốn OTSU) b)Có lúc tìm nhiều ngưỡng không? Xử lý ntn trường hợp ? 𝟏 𝟑 𝟐 𝑰= 𝟐 𝟐 [𝟏 i n(i) 𝟒 𝟐 𝟏 𝟓 𝟐 𝟓 𝟏 𝟑 𝟖 𝟐 𝟑 𝟕 𝟏 𝟐 𝟐 𝟒 𝟐 𝟏 𝟐 𝟓 𝟑 𝟐 𝟎 𝟐 17 𝟑 𝟐 𝟐 𝟗 𝟏 𝟒 𝟐 𝟔 𝟓 𝟏 𝟐 𝟓 𝟑 𝟐 𝟔 𝟒 𝟏 𝟔] 4 5 144⁄ Trung bình cường độ tồn cục : 𝑚𝐺 = ∑𝐿−1 𝑖=0 𝑖 ∗ 𝑝𝑖 = 48 Với i=0 𝑝0 = 𝑛0 𝑁 = 48 Tổng tích lũy 𝑝1 (𝑘) = ∑𝑘𝑖=0 𝑝𝑖 ; 𝑝1 (0) = 𝑝0 = 48 Tổng trung bình tích lũy đến mức k: 𝑚(𝑘) = ∑𝑘𝑖=0 𝑖 ∗ 𝑝𝑖 , 𝑚(0) = 2( Phương sai nhóm : 𝜎𝐵 𝑘) = [𝑚𝐺 ∗𝑝1 (𝑘)−𝑚(𝑘)]2 𝑝1 (𝑘)[1−𝑝1 (𝑘)] , 𝜎𝐵 (0) = 0,19 Tương tự ta có bảng sau : i 𝑝𝑖 1/48 9/48 17/48 6/48 VUQUANGSANG.D18DT02B 𝑝1 (𝑘) 1/48 10/48 27/48 33/48 𝑚(𝑘) 9/48 43/48 61/48 𝜎𝐵 (𝑘) 0,19 1,16 2,55 2,92 Page 45 XỬ LÝ ẢNH PTIT 4/48 5/48 3/48 1/48 1/48 1/48 37/48 42/48 45/48 46/48 47/48 77/48 102/48 120/48 127/48 135/48 144/48 2,84 2,29 1,67 1,32 0,77 Vậy ngưỡng T=3 với 𝜎𝐵 (3) = 2,92 *4.7.a)Thực tìm ngưỡng tự động với thuật tốn đẳng liệu cho ảnh I có biểu đồ tần suất sau: g h(g) 27 45 33 22 22 36 45 34 23 13 Mơ tả bước tìm ngưỡng mong muốn, ảnh có 10 mức xám b)Thực tìm ngưỡng tự động với thuật tốn đối xứng cho ảnh I’ có biểu đồ tần suất sau: g h(g) 12 Được biết độ xác cần tính 88% 47 10 Với biểu đồ tần suất việc chọn phương pháp chưa? Nếu chọn lại chọn ntn? a) Chọn ngưỡng 𝑡0 = ∗ 27 + ∗ 45 + ∗ 33 + ∗ 22 + ∗ 22 + ∗ 36 ∗ 45 + ∗ 34 + ∗ 23 + ∗ 13 𝑡1 = ( + ) = 4,72 27 + 45 + 33 + 22 + 22 + 36 45 + 34 + 23 + 13 ∗ 27 + ∗ 45 + ∗ 33 + ∗ 22 + ∗ 22 ∗ 36 + ∗ 45 + ∗ 34 + ∗ 23 + ∗ 13 𝑡2 = ( + ) = 4,16 27 + 45 + 33 + 22 + 22 36 + 45 + 34 + 23 + 13 VUQUANGSANG.D18DT02B Page 46 XỬ LÝ ẢNH PTIT 1 ∗ 45 + ∗ 33 + ∗ 22 + ∗ 22 + ∗ 36 ∗ 36 + ∗ 45 + ∗ 34 + ∗ 23 + ∗ 13 𝑡3 = ( + ) = 4,16 27 + 45 + 33 + 22 + 22 + 36 36 + 45 + 34 + 23 + 13 Lấy ngưỡng T=4 b) Maxp=7 ∑ 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 = 100 số pixel từ đến p 88 (vì độ xác 88%) p=7 (vì tổng h(g) từ đến 88) Ngưỡng T= maxp – (p - maxp) = 4.8.a)Thực tìm ngưỡng tự động với thuật tốn đẳng liệu cho ảnh I có biểu đồ tần suất sau: g h(g) 20 40 30 50 70 60 120 120 100 20 Mơ tả bước tìm ngưỡng mong muốn, ảnh có 10 mức xám b)Thực tìm ngưỡng tự động với thuật tốn đối xứng cho ảnh I’ có biểu đồ tần suất sau: g h(g) 39 45 53 72 40 112 25 Được biết độ xác cần tính 88% 34 23 13 Với biểu đồ tần suất việc chọn phương pháp chưa? Nếu chọn lại chọn ntn? a) Chọn ngưỡng 𝑡0 = 1 ∗ 40 + ∗ 30 + ∗ 50 + ∗ 70 + ∗ 60 ∗ 120 + ∗ 120 + ∗ 100 + ∗ 20 𝑡1 = ( + ) = 5,06 20 + 40 + 30 + 50 + 70 + 60 120 + 120 + 100 + 20 1 ∗ 40 + ∗ 50 + ∗ 50 + ∗ 70 ∗ 60 + ∗ 120 + ∗ 120 + ∗ 100 + ∗ 20 𝑡2 = ( + ) = 5,06 20 + 40 + 30 + 50 + 70 60 + 120 + 120 + 100 + 20 VUQUANGSANG.D18DT02B Page 47 XỬ LÝ ẢNH PTIT Lấy ngưỡng T=5 a) Maxp=5 ∑ 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 = 456 số pixel từ đến p 401 (vì độ xác 88%) p=6 (vì tổng h(g) từ đến 386