1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Xử lý ảnh số - 4

83 583 14
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 83
Dung lượng 2,4 MB

Nội dung

Tài liệu tham khảo về xử lý ảnh số

Xử ảnh sốTs.NGÔ VĂNSỸĐẠIHỌC BÁCH KHOAĐẠIHỌC ĐÀNẴNG Chương 4Phân tích ảnhCác bài toán phân tích ảnhTrích thuộc tínhSườnvàđường viềnTách sườnTrích đường viềnBiểudiễn đường viềnBiểudiễnmiềnBiểudiễn momentCấutrúcCác thuộctínhhìnhdạngHoa vănĐối sánh quang cảnh và phát hiệnPhân đoạn ảnhCác kỹ thuật phân lớpHiểu ảnh Các bài toán phân tích ảnhViễn thám (Remote sensing)Khoa họchìnhsự (Forensic)Ảnh ytế (Tomographs)Nhậndạng chữ viếtvàchữ ký(Character recognitions)Phát hiệnvậtthể chuyển động(Moving detection)Nhậndạng mặtngười (Human identification)Người máy (Robotics) Trình tự phân tích ảnhHệ thống đọc ảnh Hệ thống hiểuảnhThu nhậnTiềnxử lýTríchthuộctínhPhân đoạnTáchthông tinMã hoáPhân lớp ĐốisánhNgân hàngdữ liệuLưutrữĐốitượngQuyếtđịnh Các thuộc tính ảnhThuộctínhđộ lớnPhảnxạĐâm xuyênThuộc tính hình họcHình dángĐường nétThuộc tính không gianChi tiếtNềnThuộctínhbiến đổiPhổ tầnkhônggiancaoPhổ tầnkhônggianthấpThuộctínhmàusắcBiểudiễntrongcáchệ toạ độ màu khác nhauThuộctínhthống kêCác hàm moment, moment tuyệt đối, moment trung tâm Các hàm moment∑∑∑∑−=−=−=−=−==−==101^10101^10)()()()()(LxiukikLxiukikLxiukikLxiukikiiiixPmxmxPxxPmxmxPxmµµHàm moment bậckm1: giá trị trung bìnhm2: trung bình bình phươngHàm moment trung tâm bậckphương saiđộ nghiêngHàm moment tuyệt đốibậckµ1: độ lớnµ2: độ méoHàm moment trung tâm tuyệt đốibậck::3^2^mm ThuộctínhhìnhhọcĐiểm: toạ độĐoạnthẳng: toạ độ điểm đầuvàcuốiĐộ dốcĐộ congĐiểmuốnKhẩu độGiao điểmTiếptuyếnĐagiácđều Thuộc tính sườnvàđương viền(edge and contour) Sườnlàtậphợpnhững điểm có giá trị độtbiếnkhi quét theo mộthướng (ngang, đứng, chéo) nàođóThường nằm ở vị trí ranh giớigiữa đốitượng vànền, hoặc ở các chi tiết.Các điểmsườnliênkếtlạithànhđường viền, đặctrưngchohìnhdạng vậtthểMột đường viềnphảithoả mãntínhliênthông(connectivity) theo lướilấymẫu(chữ nhật, lụcgiác) và hai miền được phân cách bởinóphảikhông liên thông (nonconnectivity) vớinhau Nguyên tách sườn (edge detection)Hàm ảnh 1D theohướng ngangToán tử gradienToán tử Laplacian222222),(),(),(),()()()(yyxfxyxfyyxfxyxfxxfxxfxf∂∂+∂∂∂∂+∂∂∂∂∂∂Toán tử gradien mở rộng theo hai hướngToán tử Laplacian mở rộng theo hai hướng Các toán tử tách sườnPhương pháp gradienH1Cắtngưỡng)(1202221ggarctggg++ϕu(m,n)g(m,n)g1(m,n)g2(m,n)g(m,n)H2Ө(m,n) [...]...C ác mặtnạ compass H 7 H 6 H 5 H 4 -3 - 3-3 5-3 -3 5 5-3 555 5 0-3 5 0-3 5 0-3 -3 0-3 5 5-3 5-3 - 3-3 - 3-3 - 3-3 -3 H 3 H 2 H 1 H 0 -3 5 5-3 -3 5-3 - 3-3 - 3-3 -3 -3 0 5-3 0 5-3 0 5-3 0-3 -3 - 3-3 - 3-3 5-3 55555 Thuậttốndịbiên  Bước1: Xuất phát từ một điểmbấtkỳ trên biên, bước sang trái, nếu điểm bên trái thuộc miền đốitượng thì chuyển sang... gradien H 1 Cắtngưỡng )( 1 2 0 2 2 2 1 g g arctg gg + + ϕ u(m,n) g(m,n)g 1 (m,n) g 2 (m,n) g(m,n) H 2 Ө(m,n)  34 C ác toán tử tách sườn  Phương pháp Laplacian -1 /4 -1 /4 1-1 /4 -1 /4 H Cắtngưỡng u(m,n) g(m,n) g(m,n) -1 / 4- 1 /4 1 -1 / 4- 1 /4  24 Nghịch liên thơng  Nghịch liên thơng  Đường viềnthoả mãn tính liên thơng 8 thì hai miền cũng thoả mãntínhliênthơng8  Vì vậyphảichọn tính liên thơng 4 cho miền trong và ngồi đường viền. C ác mặtnạ compass H 7 H 6 H 5 H 4 H 3 H 2 H 1 H 0 Các... dilation  33  35  42 Thuậttốnlàmmảnh  Hình 9-3 2  GọiZ0(P1) số lầndịch chuyển từ zero lên khác zero khi lần theo thứ tự từ P2, P3, P4, …P9, P2.  GọiNZ(P1) l số láng giềng khác khơng củaP1  Khi đóP1 bị xố nếu: 4b)or (4a })1{Z0(P4)or }06 .4. 2({ 3b)or (3a })1 Z0(P2){or }08 .4. 2({ (2) )1)1(0( (1) )6)1(2( ≠= ≠= = ≤≤ PPPand PPPand PZand PNZ  33b  Biến đổi Hough  37c  Mã độ cong :  Hình 9-2 1 ... nếu khơng chuyển sang bước2  Bước2: Trở lại điểm trước đóvàbước sang phải.  Bước3: Xácđịnh lạitoạ độ điểmbiênvàthực hiệnlạibước 1 và 2 cho đếnkhigặplại điểm xuấtphát.  27  43  Nguyên Bellman  37a  40  36 Thuộc tính sườnvàđương viền (edge and contour)  Sườnlàtậphợpnhững điểm có giá trị độtbiến khi quét theo mộthướng (ngang, đứng, chéo) nào đó  Thường nằm ở vị trí ranh giớigiữa . compassH7H6H5H 4- 3 - 3-3 5-3 -3 5 5-3 5555 0-3 5 0-3 5 0-3 -3 0-3 5 5-3 5-3 - 3-3 - 3-3 - 3-3 -3 H3H2H1H 0-3 5 5-3 -3 5-3 - 3-3 - 3-3 - 3-3 0 5-3 0 5-3 0 5-3 0-3 - 3-3 - 3-3 -3 5-3 55555 Các mặtnạ compassH7H6H5H4H3H2H1H0 Trích. g1(m,n)00000000000000000000000000000000000 0-2 - 3-3 - 3-3 - 2-1 0000000000000000023333 1-1 - 3-3 - 3-3 -2 23333 1-1 - 3-3 - 3-3 -2 000000000000000000000000000000000000000000000000000001233332 Các

Ngày đăng: 09/10/2012, 11:30

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

„ Khoa học hình sự (Forensic) - Xử lý ảnh số - 4
hoa học hình sự (Forensic) (Trang 3)
„ Thuộc tính hình học - Xử lý ảnh số - 4
hu ộc tính hình học (Trang 5)
Thuộc tính hình học - Xử lý ảnh số - 4
hu ộc tính hình học (Trang 7)
đặc trưng cho hình dạng vật thể - Xử lý ảnh số - 4
c trưng cho hình dạng vật thể (Trang 8)
Hình - Xử lý ảnh số - 4
nh (Trang 11)
„ Hình 9-20 - Xử lý ảnh số - 4
Hình 9 20 (Trang 24)
„ Hình 9-21 - Xử lý ảnh số - 4
Hình 9 21 (Trang 25)
„ Hình 9-22 - Xử lý ảnh số - 4
Hình 9 22 (Trang 26)
„ Hình 28 - Xử lý ảnh số - 4
Hình 28 (Trang 32)
„ Hình 9-31 - Xử lý ảnh số - 4
Hình 9 31 (Trang 35)
„ Hình 9-32 - Xử lý ảnh số - 4
Hình 9 32 (Trang 36)
„ Mô hình thị giác, số hoá tín hiệu 2D và các đặc trưng của ảnh số. - Xử lý ảnh số - 4
h ình thị giác, số hoá tín hiệu 2D và các đặc trưng của ảnh số (Trang 82)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w