1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất

101 561 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 101
Dung lượng 0,92 MB

Nội dung

phân đoạn ảnh màu đa phân giải theo trực quan

Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ------------------------- NGUYỄN NGỌC HẢI XỬ LÝ ẢNH ĐA PHÂN GIẢI Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số ngành: 02. 07. 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 7 năm 2005 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán bộ hướng dẫn khoa học : PGS. TSKH NGUYỄN KIM SÁCH Cán bộ chấm nhận xét 1 : PGS. TS VŨ ĐÌNH THÀNH Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS. PHAN HỒNG PHƯƠNG Luận văn thạc só được bảo vệ tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Ngày 22 tháng 07 năm 2005 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC Tp. HCM, ngày tháng năm 2005 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN NGỌC HẢI Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 28/04/1980 Nơi sinh: Quảng Nam Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử MSHV: 01403314 I. TÊN ĐỀ TÀI: Xử lý ảnh đa phân giải II. NHIỆM VỤ NỘI DUNG:  Nghiên cứu lý thuyết về cơ sở xử lý đa phân giải, biễu diễn Gaussian pyramid, Laplacian pyramid, wavelet các ứng dụng.  Nghiên cứu, viết chương trình ứng dụng cụ thể của đa phân giải trong phân đoạn ảnh màu theo trực quan. III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 06/07/2005 V. HỌ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS. TSKH NGUYỄN KIM SÁCH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM NGÀNH BỘ MÔN Đ.T–V.THÔNG PGS.TSKH NGUYỄN KIM SÁCH PGS. TS VŨ ĐÌNH THÀNH TS. PHẠM HỒNG LIÊN Nội dung đề cương luận văn thạc só đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua. Ngày tháng năm 2005 PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH KHOA QUẢN LÝ NGÀNH LỜI CẢM ƠN Chân thành cảm ơn tất cả các thầy cô đã dạy chúng em. Được sự chỉ bảo, truyền đạt kiến thức, kinh nghiệm của các thầy cô; chúng em đã học được nhiều cách tiếp cận các vấn đề mới, các giải quyết các vấn đề kỹ thuật, tự tin hơn hiệu quả hơn trong công tác. Trân trọng cảm ơn Thầy PGS. TSKH Nguyễn Kim Sách đã rất quan tâm, đưa ra các đònh hướng, các yêu cầu nhiều bài báo đăng trên tạp chí IEEE trong quá trình em thực hiện luận văn này. Cảm ơn gia đình (ba, mẹ em) đã nuôi dưỡng tạo mọi điều kiện cho con học tập tốt. Sẽ nhớ mãi các anh, chò các bạn cùng lớp sau hai năm học tập, gắn bó với nhau. TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Phân tích đa phân giải là một cách xử lý tín hiệu hiệu quả, cho phép xem xét thông tin ở nhiều cấp độ. Trong những năm gần đây, phân tích đa phân giải được áp dụng rất nhiều trong các vấn đề của xử lý tín hiệu xử lý ảnh. Tuy nhiên, ý tưởng phân tích ảnh tại các độ phân giải khác nhau không phải là mới. Các nghiên cứu trong nhiều lónh vực như toán học, vật lý học, xử lý tín hiệu phân tích dữ liệu về đòa chấn đã đặt nền móng cho sự phát triển của phân tích đa phân giải. So với biến đổi Fourier, đa phân giải có ưu điểm vượt trội, cung cấp một mô hình hiệu quả cho việc tách thông tin từ ảnh, cho phép hiểu rõ sự phân bố thông tin trong ảnh tốt hơn có thể khử nhiễu rất tốt. Hiện tại, có rất nhiều ứng dụng của đa phân giải liên tục được đăng trên tạp chí IEEE [21], [22], [23]. Nội dung chính của luận văn là tìm hiểu, nghiên cứu cơ sở, những đặc điểm chính ứng dụng của các biến đổi đa phân giải. Sau đó, vận dụng viết chương trình ứng dụng thực tế. Hướng ứng dụng được chọn là phân đoạn ảnh theo trực quan. Phân đoạn ảnh là cơ sở phát triển cho nhiều hướng ứng dụng trong xử lý ảnh như nhận dạng, đánh giá chuyển động, phân tích cảnh vật… Các kết quả chương trình được xem xét, rút ra các kết luận so sánh với kết quả của giải thuật phân đoạn khác. Cụ thể, nội dung của luận án bao gồm:  Cơ sở, tiên đề của một biểu diễn đa phân giải. Từ đó, có thể xây dựng các phép biến đổi đa phân giải. Liên hệ phân tích đa phân giải với quá trình xử lý trong hệ thống thò giác con người.  Cơ sở toán học, sơ đồ thực hiện các ứng dụng của biễu diễn Gaussian pyramid, Laplacian pyramid wavelet. So sánh các biễu diễn này. Đây là ba biễu diễn đa phân giải có vai trò quan trọng. Như vậy, qua nội dung trình bày trên, mục tiêu nghiên cứu những đặc điểm những ứng dụng chính của đa phân giải đã được hoàn thành. Để tìm hiểu thêm những chứng minh toán học phức tạp các ứng dụng của đa phân giải, có thể xem các tài liệu [1], [3], [4], [5]. Về ứng dụng cụ thể, nội dung của luận văn bao gồm:  Cơ sở để đánh giá một kết quả phân đoạn là tốt hay xấu. Trình bày tổng hợp, phân loại các cách tiếp cận phân đoạn bao gồm phân đoạn theo histogram, theo vùng lân cận theo tính chất vật lý.  Trình bày giải thuật phân đoạn ảnh màu theo trực quan. Qua tham khảo nhiều giải thuật phân đoạn, giải thuật này được chọn bởi phạm vi ứng dụng rộng rãi, không hạn chế trên một số loại ảnh. Vì vậy, đây cũng là giải thuật phân đoạn phức tạp nhất trong các kiểu phân đoạn, đối tượng phân đoạn là ảnh tự nhiên. Cách tiếp cận của giải thuật này có nhiều điểm mới mẻ, nổi bật, áp dụng những kết quả đạt được trong lónh vực nghiên cứu về hệ thống thò giác con người. Đó là áp dụng bộ lọc do Zhang Wandell [6] đo đạc được từ thực nghiệm cơ chế giãn nỡ theo xác suất mới do Petrou Mirmehdi [15] đưa ra.  Vận dụng viết chương trình ứng dụng trên MATLAB C. Chương trình thử nghiệm trên nhiều loại ảnh với nhiều cấp độ phân giải, số lượng cluster khởi tạo khác nhau. Từ các kết quả đạt được, trả lời câu hỏi “Tham số nào có vai trò quyết đònh trong kết quả phân đoạn?” rút ra các kết luận.  Cuối cùng, luận văn phân tích các hạn chế của giải thuật đề nghò giải pháp khắc phục. Hạn chế này xuất phát từ đối tượng xử lý của giải thuật là ảnh tự nhiên, có đặc tính ngẫu nhiên. Do đó, đểđược kết quả phân đoạn chính xác, chúng ta phải khởi tạo ngẫu nhiên một số lượng lớn các cluster ban đầu, thậm chí lớn hơn nhiều lần so với số pixel của ảnh. Nhìn từ khía cạnh này, chúng ta thấy điều này chưa hợp lý. Ý tưởng đề nghò là dựa vào mối quan hệ giữa các pixel lân cận để tạo ra các cluster ban đầu. Nếu khoảng cách giữa các pixel lân cận trong không gian màu đồng nhất LUV nhỏ hơn mức ngưỡng cho phép thì chúng ta nhóm các pixel này thành một cluster. Về khía cạnh tính toán, giải pháp đề nghò này sẽ cải thiện tốc độ chạy chương trình. Hiện nay, phân tích đa phân giải đang thu hút sự nghiên cứu phát triển về mặt lý thuyết toán học phức tạp cũng như các ứng dụng phong phú, đa dạng của chúng. Trong xử lý ảnh, phân tích đa phân giải là một giải pháp đem lại nhiều triển vọng để giải quyết các bài toán đặt ra. MỤC LỤC Chương 1: BIỂU DIỄN ẢNH ĐA PHÂN GIẢI . 1 1.1 Tổng quan 2 1.2 Các ký hiệu, đònh nghóa 2 1.3 Các tiên đề của phân tích đa phân giải 5 1.4 Biểu diễn pyramid . 8 1.4.1 Cơ sở toán học . 8 1.4.2 Loại trừ nội suy 11 1.4.3 Gaussian pyramid 13 1.4.4 Laplacian pyramid . 15 1.5 Biểu diễn wavelet . 16 1.5.1 Cơ sở toán học . 16 1.5.2 Các băng lọc 29 1.5.3 Phân rã wavelet . 31 1.5.4 Ma trận biến đổi wavelet rời rạc 34 1.5.5 Liên hệ với hệ thống thò giác con người 36 1.5.6 p dụng 37 1.6 Những đa phân giải khác 37 1.6.1 Biến đổi wavelet không giảm tốc độ lấy mẫu . 37 1.6.2 Wavelet packet 37 Chương 2: PHÂN ĐOẠN ẢNH MÀU ĐA PHÂN GIẢI THEO TRỰC QUAN .39 2.1 Các tiêu chuẩn đánh giá kết quả của phân đoạn ảnh . 40 2.2 Phân loại các cách phân đoạn ảnh màu . 40 2.2.1 Phân đoạn dựa vào histogram . 41 2.2.2 Phân đoạn dựa vào vùng lân cận . 41 2.2.3 Phân đoạn theo tính chất vật lý 42 2.3 Phân đoạn ảnh màu đa phân giải theo trực quan . 43 2.3.1 Các cách tiếp cận 43 2.3.2 Xây dựng tower theo trực quan 46 2.3.3 Hồi phục đa phân giải theo xác suất 49 2.3.4 Các nhóm chung 54 2.3.5 Prior probabilistic 55 2.3.6 Histogram màu 3 chiều . 56 2.3.7 Từ điển thành phần hàm Q . 56 Chương 3: ĐÁNH GIÁ CÁC KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT .58 3.1 Chương trình MATLAB . 59 3.2 Lưu đồ thực hiện giải thuật . 60 3.3 Các kết quả 76 3.4 So sánh với kết quả của giải thuật phân đoạn Edge Flow 78 3.5 Nhận xét, giải pháp đề xuất . 79 KẾT LUẬN .85 HƯỚNG PHÁT TRIỂN .87 TÀI LIỆU THAM KHẢO 89 Trang 1 Chương 1: Biễu diễn ảnh đa phân giải CHƯƠNG 1: BIỄU DIỄN ẢNH ĐA PHÂN GIẢI [...]... những ước lượng ban đầu được cải tiến dựa vào dữ liệu ảnh ở độ phân giải cao hơn Ưu điểm của cách tiếp cận ước lượng chuyển động theo đa phân giải này là giảm đáng kể tính toán trong các giải thuật phức tạp (các bước chủ yếu được thực hiện ở ảnh đã giảm kích thước) Kết quả ước lượng chuyển động cũng rất tốt bởi vì những ước lượng ban đầu (ở mức thô) được coi là khá gần giống với kết quả ước lượng lý tưởng... “tách ra được Nói cụ thể, phép loại trừ 2-D có thể thực hiện bằng cách áp dụng phép loại trừ 1-D vào mỗi hàng của ảnh, sau đó tiếp tục áp dụng phép loại trừ 1-D vào mỗi cột của ảnh Chương 1: Biễu diễn ảnh đa phân giải Trang 14 đã được loại trừ theo hàng Có thể đạt được kết quả giống như vậy bằng cách xử lý cột trước sau đó mới đến hàng Tương tự, phép nội suy 2-D cũng có thể thực hiện bằng cách áp... j (u − 2 − j k ) (1.46) k = −∞ Phương trình này cho thấy A2d f có thể được tái tạo bằng cách đặt các giá j +1 trò 0 giữa mỗi mẫu của A2d f D2 f sau đó chập các tín hiệu này theo thứ tự j j với các bộ lọc H G Sơ đồ khối hình 1.8 mô tả giải thuật này Tín hiệu rời rạc ban đầu A1d f tại độ phân giải 1 được tái tạo lại bằng cách lặp lại tiến trình này với –J ≤j ≤-1 Từ xấp xỉ rời rạc A1d f , chúng... xử lý ảnh video Nhiều giải thuật xử lý ảnh số, phân rã ảnh đang phân tích thành nhiều thành phần Mỗi thành phần chứa những thông tin ở một độ phân giải Có rất nhiều các phương pháp phân rã ảnh đa phân giải, chúng ta xem xét ba phương pháp chính là Gaussian pyramid, Laplacian pyramid wavelet 1.2 Các ký hiệu, đònh nghóa Tập hợp các số nguyên, số nguyên dương, số thực số thực dương được ký hiệu... phân giải 2j+1 chứa đựng tất cả những thông tin cần thiết để tính toán tín hiệu này tại độ phân giải nhỏ hơn 2j Đây là tính chất nhân quả Vì A2j là phép chiếu trên V2j , tính chất này tương đương j∈ ∀ Z, V2j ⊂ V2(j+1) (1.14) 4) Một phép toán xấp xỉ giống nhau tại tất cả các độ phân giải Các không gian của các hàm xấp xỉ có thể xuất phát từ không gian của các hàm xấp xỉ khác bằng cách giãn nở các hàm... Kỹ thuật này đã được sử dụng trong Kodak CD-I, trong đó ảnh được truyền từ CD-ROM hiển thò trên màn hình với độ phân giải do người sử dụng lựa chọn Một ứng dụng khác của Gaussian pyramid là trong ước lượng chuyển động của video: ở bước đầu tiên, các ước lượng chuyển động thô được tính toán dựa Chương 1: Biễu diễn ảnh đa phân giải Trang 15 vào dữ liệu ảnh độ phân giải thấp trong các bước tiếp theo,... rạc này được xem như tín hiệu f(x) đã được lọc thông thấp sau đó được lấy mẫu đều ở tốc độ 2j Trong thực tế, một thiết bò đo đạc vật lý chỉ có thể đo một tín hiệu ở một độ d phân giải xác đònh Ta giả sử độ phân giải này là mức 1 A1 f là xấp xỉ rời rạc tại d độ phân giải 1 Theo tính chất nhân quả, từ A1 f chúng ta có thể tính được tất cả các xấp xỉ rời rạc A d f với mọi j < 0 Phần này mô tả một giải thuật... của hàm f(x) tại hai độ phân giải 2j+1 2j được gọi là tín hiệu chi tiết tại độ phân giải 2j Xấp xỉ tại độ phân giải 2j+1 2j Chương 1: Biễu diễn ảnh đa phân giải Trang 17 của một tín hiệu lần lượt là phép chiếu vuông góc của tín hiệu này lên V2 j +1 V2 j Từ đònh lý về phép chiếu vuông góc, chúng ta dễ dàng chứng minh được tín hiệu chi tiết tại độ phân giải 2j được cho bởi phép chiếu vuông... hạn Vì vậy, trong thực tế, các bộ lọc FIR có chiều dài ngắn được sử dụng 1.4.3 Gaussian pyramid ([1], [3]) Việc xây dựng Gaussian pyramid có liên quan đến các phép toán lọc thông thấp 2-D giảm tốc độ lấy mẫu Các bộ lọc 2-D được sử dụng trong thực tế là có thể “tách ra được , nghóa là chúng có thể thực hiện bằng các thực hiện liên tiếp các phép toán lọc 1-D theo các hàng cột của ảnh Điều này rất... pyramid, nhưng ở đây sự khác biệt giữa hai ảnh liên tiếp trong Gaussian pyramid được tính toán được trình bày nh được trình bày trên Laplacian pyramid biểu diễn cho các chi tiết có ý nghóa của ảnh tại mỗi độ phân giải Một cách để tạo ảnh ở độ phân giải nào đó là áp dụng sự khác biệt giữa hai bộ lọc Gaussian vào ảnh gốc Đây là cách tương đương với lọc ảnh bởi bộ lọc Laplacian, một kỹ thuật phổ biến ứng

Ngày đăng: 25/04/2013, 15:01

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Martin Vetterli and Jelena Kovacevic, Wavelets and Subband Coding, (Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1995) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Wavelets and Subband Coding
[2] PGS. TSKH Nguyễn Kim Sách, “Xử lý ảnh và Video số ”, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Xử lý ảnh và Video số
Nhà XB: Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật
[4] S. G. Mallat, “ A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet transform”, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. 11, 674-693 (1989) Sách, tạp chí
Tiêu đề: A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet transform
[5] PGS. TS Lê Tiến Thường, “Tập bài giảng chuyên đề về wavelets và ứng dụng”, 4-2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Tập bài giảng chuyên đề về wavelets và ứng dụng”
[6] X. Zhang and B.A. Wandell, “A spatial extension of CIELAB for digital color image reproduction”. WWW address:ftp://white.stanford.edu/scielab/spie97.ps.gz Sách, tạp chí
Tiêu đề: A spatial extension of CIELAB for digital color image reproduction”
[7] R. R. Coifman and M. V. Wickerhauser, “Entropy-based algorithms for best basis selections”, IEEE Trans. Inf. Theory, Special Issue on Wavelet Transforms and Multiresolution Signal Analysis, Vol. 38, No.2, (1992) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Entropy-based algorithms for best basis selections”
[8] S. Geman and D. Geman, “Stochastic relaxation, Gibbs distribution, and the Bayesian restoration of images”, IEEE Trans. Pattern Anal Sách, tạp chí
Tiêu đề: Stochastic relaxation, Gibbs distribution, and the Bayesian restoration of images”
[9] G. J. Klinker, S. A. Shafer, and T. Kanade, “Image segmentation and reflection analysis through colour”, Proc. Of Image Understanding Workshop, Cambridge, Massachusetts, April 1988 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Image segmentation and reflection analysis through colour”
[10] A. Rosenfeld, R. Hummel, and S. Zucker, “Scene labeling by relaxation operations”, IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, June 1976 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Scene labeling by relaxation operations”
[11] S. Peleg, “A new probabilistic relaxation scheme”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intell. 7, 1980 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A new probabilistic relaxation scheme”
[12] D. Terzopoulos, “Image analysis using multigrid relaxation methods”, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. 8, 1986 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Image analysis using multigrid relaxation methods”
[13] D. Zhang, J. Liu and F. Wan, “Multiresolution relaxation: Experiments and evaluations”, Proceedings of International Conference on Pattern Recognition, 1988 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Multiresolution relaxation: Experiments and evaluations”
[14] M. Petrou, M. Mirmehdi, and M. Coors, “Perceptual Smoothing and Segmentation of colour textures”. Technical report, University of Surrey, 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Perceptual Smoothing and Segmentation of colour textures”
[15] M. Petrou, M. Mirmehdi, and M. Coors, “Multi – Level Probabilistic Relaxation”. Technical report, Centre for Vision, Speech, and Signal Processing University of Survey Sách, tạp chí
Tiêu đề: Multi – Level Probabilistic Relaxation”
[16] M. Petrou and M. Mirmehdi, “Perceptual versus Gaussian smoothing for pattern-colour separability”. Technical report, University of Surrey Sách, tạp chí
Tiêu đề: Perceptual versus Gaussian smoothing for pattern-colour separability
[17] Duane Hanselman and Bruce Littlefield, “Mastering MATLAB ® 5: A Comprehensive Tutorial and Reference”, Prentice Hall, New Jersey, 1998 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Mastering MATLAB "®" 5: A "Comprehensive Tutorial and Reference”
[18] “ Creating C Language MEX-Files”. WWW address: www.mathworks.com\techdoc\matlab_external\ch03crea.html Sách, tạp chí
Tiêu đề: “ Creating C Language MEX-Files”
[19] Quách Tuấn Ngọc, “Ngôn ngữ lập trình C”, Nhà xuất bản Giáo Dục, 1998 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Ngôn ngữ lập trình C”
Nhà XB: Nhà xuất bản Giáo Dục
[20] J. L. Starck, “Multiresolution and its Applications: an Overview”. Technical report, (2000) Sách, tạp chí
Tiêu đề: Multiresolution and its Applications: an Overview”
[21] A. Petrovic, O. D. Escoda and P. Vandergheynst, “Multiresolution Segmentation of Natural Images: From linear to nonlinear Scale-Space Representations”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 13, No. 8, August 2004 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Multiresolution Segmentation of Natural Images: From linear to nonlinear Scale-Space Representations”

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1. Tín hiệu được đưa qua bộ lọc thông thấp h(n)  và giảm tốc độ lấy mẫu cho 2. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.1. Tín hiệu được đưa qua bộ lọc thông thấp h(n) và giảm tốc độ lấy mẫu cho 2 (Trang 20)
Hình 1.2. Tín hiệu được tăng tốc độ lấy mẫu cho 2 và đưa qua bộ lọc thông thấp h(n).  - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.2. Tín hiệu được tăng tốc độ lấy mẫu cho 2 và đưa qua bộ lọc thông thấp h(n). (Trang 22)
Hình 1.2. Tín hiệu được tăng tốc độ lấy mẫu cho 2 và  đưa qua bộ lọc thông thấp h(n). - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.2. Tín hiệu được tăng tốc độ lấy mẫu cho 2 và đưa qua bộ lọc thông thấp h(n) (Trang 22)
Hình 1.3. Biễu diễn ảnh đa phân giải theo Gaussian pyramid và Laplacian pyramid.  - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.3. Biễu diễn ảnh đa phân giải theo Gaussian pyramid và Laplacian pyramid. (Trang 26)
Hình 1.3. Biễu diễn ảnh đa phân giải theo Gaussian pyramid và Laplacian  pyramid. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.3. Biễu diễn ảnh đa phân giải theo Gaussian pyramid và Laplacian pyramid (Trang 26)
Hình 1.4. Vị trí của một tín hiệu trong mặt phẳng thời gian-tần số được giới hạn bởi định lý bất định Heisenberg - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.4. Vị trí của một tín hiệu trong mặt phẳng thời gian-tần số được giới hạn bởi định lý bất định Heisenberg (Trang 28)
Hình 1.4. Vị trí của một tín hiệu trong mặt phẳng thời gian-tần số được  giới hạn bởi định lý bất định Heisenberg - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.4. Vị trí của một tín hiệu trong mặt phẳng thời gian-tần số được giới hạn bởi định lý bất định Heisenberg (Trang 28)
Hình 1.5 trình bày một số họ wavelet phổ biến 1-D. Chú ý là hình dạng của các wavelet thay đổi bất thường - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.5 trình bày một số họ wavelet phổ biến 1-D. Chú ý là hình dạng của các wavelet thay đổi bất thường (Trang 29)
Hình 1.5 trình bày một số họ wavelet phổ biến 1-D. Chú ý là hình dạng của  các wavelet thay đổi bất thường - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.5 trình bày một số họ wavelet phổ biến 1-D. Chú ý là hình dạng của các wavelet thay đổi bất thường (Trang 29)
Hình 1.6 cho thấy các biễu diễn tín hiệu của phép lấy mẫu trong miền thời  gian, phép biến đổi Fourier, phép biến đổi cửa sổ Fourier và phép biến đổi  wavelet - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.6 cho thấy các biễu diễn tín hiệu của phép lấy mẫu trong miền thời gian, phép biến đổi Fourier, phép biến đổi cửa sổ Fourier và phép biến đổi wavelet (Trang 30)
Hình 1.7. Phân rã một xấp xỉ rời rạc Ad f - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.7. Phân rã một xấp xỉ rời rạc Ad f (Trang 33)
Hình 1.7. Phân rã một xấp xỉ rời rạc  A d 2 j+ 1 f thành một xấp xỉ ở độ phân  giải thô  A d 2 j f  và tín hiệu chi tiết  D 2 j f - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.7. Phân rã một xấp xỉ rời rạc A d 2 j+ 1 f thành một xấp xỉ ở độ phân giải thô A d 2 j f và tín hiệu chi tiết D 2 j f (Trang 33)
Sơ đồ khối hình 1.8 mô tả giải thuật này. Tín hiệu rời rạc ban đầu Ad f - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Sơ đồ kh ối hình 1.8 mô tả giải thuật này. Tín hiệu rời rạc ban đầu Ad f (Trang 34)
Sơ đồ khối hình 1.8 mô tả giải thuật này. Tín hiệu rời rạc ban đầu  A 1 d f  tại  độ phân giải 1 được tái tạo lại bằng cách lặp lại tiến trình này với –J  ≤  j  ≤  -1 - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Sơ đồ kh ối hình 1.8 mô tả giải thuật này. Tín hiệu rời rạc ban đầu A 1 d f tại độ phân giải 1 được tái tạo lại bằng cách lặp lại tiến trình này với –J ≤ j ≤ -1 (Trang 34)
Hình 1.9 trên mô tả một băng lọc phân tích với một ngõ vào x(n) và hai ngõ ra x 0(n) và x1 (n) - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.9 trên mô tả một băng lọc phân tích với một ngõ vào x(n) và hai ngõ ra x 0(n) và x1 (n) (Trang 38)
Hỡnh 1.9 trờn mụ tả một băng lọc phõn tớch với một ngừ vào x(n) và hai ngừ  ra x 0 (n) và x 1 (n) - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
nh 1.9 trờn mụ tả một băng lọc phõn tớch với một ngừ vào x(n) và hai ngừ ra x 0 (n) và x 1 (n) (Trang 38)
Hình 1.10. Băng lọc tổng hợp, với bộ lọc thông thấp G 0(ejw) và bộ lọc thông cao G1(ejw)  - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.10. Băng lọc tổng hợp, với bộ lọc thông thấp G 0(ejw) và bộ lọc thông cao G1(ejw) (Trang 39)
Hình 1.10. Băng lọc tổng hợp, với bộ lọc thông thấp  G 0 (e jw ) và bộ lọc thông cao G 1 (e jw ) - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.10. Băng lọc tổng hợp, với bộ lọc thông thấp G 0 (e jw ) và bộ lọc thông cao G 1 (e jw ) (Trang 39)
Hình 1.11. Cơ chế phân rã theo wavelet. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.11. Cơ chế phân rã theo wavelet (Trang 40)
Hình 1.11. Cơ chế phân rã theo wavelet. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.11. Cơ chế phân rã theo wavelet (Trang 40)
Để thực hiện phân rã wavelet một ảnh, chúng ta áp dụng sơ đồ hình 1.11 lặp đi lặp lại với các ảnh con LL - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
th ực hiện phân rã wavelet một ảnh, chúng ta áp dụng sơ đồ hình 1.11 lặp đi lặp lại với các ảnh con LL (Trang 41)
Hình 1.12 Aûnh gốc và các ảnh phân rã sử dụng wavelet Daubechies. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.12 Aûnh gốc và các ảnh phân rã sử dụng wavelet Daubechies (Trang 41)
hơn và ba ảnh chi tiết mới. Hình 1.13 cho thấy các bộ lọc ghép nối tiếp thực hiện phân rã wavelet và hình 1.13 (c)cho thấy một phân rã wavelet ba mức - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
h ơn và ba ảnh chi tiết mới. Hình 1.13 cho thấy các bộ lọc ghép nối tiếp thực hiện phân rã wavelet và hình 1.13 (c)cho thấy một phân rã wavelet ba mức (Trang 42)
Hình 1.13 Thực hiện phân rã ảnh bằng wavelet sử dụng các bộ  lọc ghép nối tiếp - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.13 Thực hiện phân rã ảnh bằng wavelet sử dụng các bộ lọc ghép nối tiếp (Trang 42)
Hình 1.14 : Ma trận biến đổi wavelet - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.14 Ma trận biến đổi wavelet (Trang 44)
Hình 1.14 : Ma trận biến đổi wavelet - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 1.14 Ma trận biến đổi wavelet (Trang 44)
Hình vẽ 2.1. Các thành phần trong từ điển. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 2.1. Các thành phần trong từ điển (Trang 66)
Hình vẽ 2.1. Các thành phần trong từ điển. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 2.1. Các thành phần trong từ điển (Trang 66)
Hình vẽ 3.1. Lưu đồ giải thuật chương trình chính - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.1. Lưu đồ giải thuật chương trình chính (Trang 76)
Hình vẽ 3.1. Lưu đồ giải thuật chương trình chính - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.1. Lưu đồ giải thuật chương trình chính (Trang 76)
(Hình thành các cluster lõi) Gọi formCoreCluster.m  - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình th ành các cluster lõi) Gọi formCoreCluster.m (Trang 77)
Hình vẽ 3.4. Lưu đồ giải thuật lọc các ma trận của ảnh từng mặt phẳng màu riêng biệt  - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.4. Lưu đồ giải thuật lọc các ma trận của ảnh từng mặt phẳng màu riêng biệt (Trang 79)
Hình vẽ 3.4. Lưu đồ giải thuật lọc các ma trận của ảnh từng mặt  phẳng màu riêng biệt - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.4. Lưu đồ giải thuật lọc các ma trận của ảnh từng mặt phẳng màu riêng biệt (Trang 79)
Hình vẽ 3.5. Lưu đồ giải thuật phân nhóm theo các means - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.5. Lưu đồ giải thuật phân nhóm theo các means (Trang 80)
Hình vẽ 3.5. Lưu đồ giải thuật phân nhóm theo các means - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.5. Lưu đồ giải thuật phân nhóm theo các means (Trang 80)
Hình vẽ 3.6. Lưu đồ giải thuật tính phân loại group cho các cluster - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.6. Lưu đồ giải thuật tính phân loại group cho các cluster (Trang 81)
Hình vẽ 3.6. Lưu đồ giải thuật tính phân loại group cho các cluster - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.6. Lưu đồ giải thuật tính phân loại group cho các cluster (Trang 81)
Hình vẽ 3.8. Lưu đồ giải thuật tạo các cluster chung. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.8. Lưu đồ giải thuật tạo các cluster chung (Trang 83)
Hình vẽ 3.8. Lưu đồ giải thuật tạo các cluster chung. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.8. Lưu đồ giải thuật tạo các cluster chung (Trang 83)
Hình vẽ 3.9. Lưu đồ giải thuật relaxation - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.9. Lưu đồ giải thuật relaxation (Trang 84)
Hình vẽ 3.9. Lưu đồ giải thuật relaxation - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.9. Lưu đồ giải thuật relaxation (Trang 84)
Hình 3.10. Các ảnh mờ (a), (b), (c), (d), (e), (f) được quan sát lần lượt ở khoảng cách 10, 60, 110, 160, 210, 260 inches - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.10. Các ảnh mờ (a), (b), (c), (d), (e), (f) được quan sát lần lượt ở khoảng cách 10, 60, 110, 160, 210, 260 inches (Trang 85)
3.3 Các kết quả - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
3.3 Các kết quả (Trang 85)
Hình 3.10. Các ảnh mờ (a), (b), (c), (d), (e), (f) được quan sát lần lượt ở khoảng  cách 10, 60, 110, 160, 210, 260 inches - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.10. Các ảnh mờ (a), (b), (c), (d), (e), (f) được quan sát lần lượt ở khoảng cách 10, 60, 110, 160, 210, 260 inches (Trang 85)
Hình 3.11. Các core cluster được hình thành tương ứng với các ảnh từ mức thô (hình 3.10 - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.11. Các core cluster được hình thành tương ứng với các ảnh từ mức thô (hình 3.10 (Trang 86)
Hình 3.12. Kết quả cuối cùng của quá trình phân đoạn trên. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.12. Kết quả cuối cùng của quá trình phân đoạn trên (Trang 86)
Hình 3.11. Các core cluster được hình thành tương ứng với các ảnh từ mức thô  (hình 3.10 - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.11. Các core cluster được hình thành tương ứng với các ảnh từ mức thô (hình 3.10 (Trang 86)
Hình 3.13. Kết quả phân đoạn ảnh berries.jpg với ds = 10: 50: 300 inches và - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.13. Kết quả phân đoạn ảnh berries.jpg với ds = 10: 50: 300 inches và (Trang 86)
Hình 3.12. Kết quả cuối cùng của quá trình phân đoạn trên. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.12. Kết quả cuối cùng của quá trình phân đoạn trên (Trang 86)
3.4. So sánh với giải thuật phân đoạn Edge Flow - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
3.4. So sánh với giải thuật phân đoạn Edge Flow (Trang 87)
Hình 3.14. Kết quả phân đoạn với k =10000 và ds lần lượt là 10: 50: 200 và 10: 50: 400  - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.14. Kết quả phân đoạn với k =10000 và ds lần lượt là 10: 50: 200 và 10: 50: 400 (Trang 87)
Hình 3.14. Kết quả phân đoạn với k = 10 000 và ds lần lượt là 10: 50 : 200   và 10: 50: 400 - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.14. Kết quả phân đoạn với k = 10 000 và ds lần lượt là 10: 50 : 200 và 10: 50: 400 (Trang 87)
Hình 3.15. So sánh các kết quả của hai giải thuật. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.15. So sánh các kết quả của hai giải thuật (Trang 88)
Hình 3.15. So sánh các kết quả của hai giải thuật. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình 3.15. So sánh các kết quả của hai giải thuật (Trang 88)
Xem xét hình 3.13 (a) và hình 3.14 có cùng số cluste rk nhưng khác nhau về khoảng cách ds, chúng ta thấy khi ds nhỏ (200 inches) thì kết quả phân đoạn kém  chính xác hơn và thời gian chạy chương trình gần bằng nhau - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
em xét hình 3.13 (a) và hình 3.14 có cùng số cluste rk nhưng khác nhau về khoảng cách ds, chúng ta thấy khi ds nhỏ (200 inches) thì kết quả phân đoạn kém chính xác hơn và thời gian chạy chương trình gần bằng nhau (Trang 89)
(Hình thành các cluster lõi) Gọi formCoreCluster.m  - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình th ành các cluster lõi) Gọi formCoreCluster.m (Trang 92)
Hình vẽ 3.16. Lưu đồ giải thuật tiền xử lý cải tiến. - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.16. Lưu đồ giải thuật tiền xử lý cải tiến (Trang 92)
Hình vẽ 3.17. Lưu đồ giải thuật phân nhóm cải tiếnDists(j) &lt; mức ngưỡng β - Đánh giá các kết quả đạt được và giải pháp đề xuất
Hình v ẽ 3.17. Lưu đồ giải thuật phân nhóm cải tiếnDists(j) &lt; mức ngưỡng β (Trang 93)

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w