1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Giáo trình môn học xử lý ảnh

76 1,8K 30
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 76
Dung lượng 724,7 KB

Nội dung

Tài liệu cung các các thông tin liên quan đến xử lý ảnh - Giáo trình môn học xử lý ảnh

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN GIÁO TRÌNH MƠN HỌC XỬ LÝ ẢNH Người soạn : TS ĐỖ NĂNG TỒN, TS PHẠM VIỆT BÌNH Thái Ngun, Tháng 11 năm 2007 LỜI NÓI ĐẦU Khoảng mười năm trở lại đây, phần cứng máy tính thiết bị liên quan có tiến vượt bậc tốc độ tính tốn, dung lượng chứa, khả xử lý v.v giá giảm đến mức máy tính thiết bị liên quan đến xử lý ảnh khơng cịn thiết bị chun dụng Khái niệm ảnh số trở nên thông dụng với hầu hết người xã hội việc thu nhận ảnh số thiết bị cá nhân hay chuyên dụng với việc đưa vào máy tính xử lý trở nên đơn giản Trong hồn cảnh đó, xử lý ảnh lĩnh vực quan tâm trở thành môn học chuyên ngành sinh viên ngành công nghệ thông tin nhiều trường đại học nước Tuy nhiên, tài liệu giáo trình cịn điều khó khăn Hiện có số tài liệu tiếng Anh tiếng Pháp, tài liệu tiếng Việt Với mong muốn đóng góp vào nghiệp đào tạo nghiên cứu lĩnh vực này, chúng tơi biên soạn giáo trình Xử lý ảnh dựa đề cương môn học duyệt Cuốn sách tập trung vào vấn đề xử lý ảnh nhằm cung cấp tảng kiến thức đầy đủ chọn lọc nhằm giúp người đọc tự tìm hiểu xây dựng chương trình ứng dụng liên quan đến xử lý ảnh Giáo trình chia làm chương phần phụ lục: Chương 1, trình bày Tổng quan xử lý ảnh, khai niệm bản, sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh vấn đề xử lý ảnh Chương 2, trình bày kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh dựa vào thao tác với điểm ảnh, nâng cao chất lượng ảnh thông qua việc xử lý điểm ảnh lân cận điểm ảnh xét Chương trình bày kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhờ vào phép tốn hình thái Chương 3, trình bày kỹ thuật việc phát biên đối tượng ảnh theo hai khuynh hướng: Phát biên trực tiếp phát biên gián tiếp Chương thể cách kỹ thuật tìm xương theo khuynh hướng tính tốn trục trung vị hướng tiếp cận xấp xỉ nhờ thuật toán làm mảnh song song gián tiếp Và cuối Chương với kỹ thuật hậu xử lý Giáo trình biên soạn dựa kinh nghiệm giảng dạy tác giả nhiều năm khóa đại học cao học ĐH Công nghệ ĐHQG Hà Nội, ĐH Khoa học tự nhiên – ĐHQG Hà Nội, Khoa Công nghệ thông tin – ĐH Thái Nguyên v.v Cuốn sách làm tài liệu tham khảo cho sinh viên hệ kỹ sư, cử nhân bạn quan tâm đến vấn đề nhận dạng xử lý ảnh Các tác giả bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới bạn đồng nghiệp Phòng Nhận dạng công nghệ tri thức, Viện Công nghệ thông tin, Bộ môn Hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ thông tin, ĐH Thái Nguyên, Khoa Công nghệ thông tin, ĐH Cơng nghệ, ĐHQG Hà Nội, Khoa Tốn – Cơ – Tin, ĐH Khoa học tự nhiên, ĐHQG Hà Nội động viên, góp ý giúp đỡ để hồn chỉnh nội dung sách Xin cám ơn Lãnh đạo Khoa Công nghệ thông tin, ĐH Thái Nguyên, Ban Giám đốc ĐH Thái Nguyên hỗ trợ tạo điều kiện đời giáo trình Mặc dù cố gắng tài liệu chắn không tránh khỏi sai sót Chúng tơi xin trân trọng tiếp thu tất ý kiến đóng góp bạn đọc bạn đồng nghiệp để có chỉnh lý kịp thời Thư góp ý xin gửi về: Phạm Việt Bình, Khoa Cơng nghệ thơng tin – ĐH Thái nguyên Xã Quyết Thắng, Tp Thái Nguyên Điện thoại: 0280.846506 Email: pvbinh@ictu.edu.vn Thái Nguyên, ngày 22 tháng 11 năm 2007 CÁC TÁC GIẢ MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU MỤC LỤC Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 XỬ LÝ ẢNH, CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Một số khái niệm 1.1.2.2 Nắn chỉnh biến dạng 1.1.2.3 Khử nhiễu 1.1.2.4 Chỉnh mức xám: 1.1.2.5 Trích chọn đặc điểm 1.1.2.6 Nhận dạng 10 1.1.2.7 Nén ảnh 11 1.2 THU NHẬN VÀ BIỂU DIỄN ẢNH 11 1.2.1 Thu nhận, thiết bị thu nhận ảnh 11 1.2.2 Biểu diễn ảnh 12 1.2.2.1 Mơ hình Raster 12 1.2.2.2 Mơ hình Vector 13 Chương 2: CÁC KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH 14 2.1 CÁC KỸ THUẬT KHÔNG PHỤ THUỘC KHÔNG GIAN 14 2.1.1 Giới thiệu 14 2.1.2 Tăng giảm độ sáng 14 2.1.3 Tách ngưỡng 15 2.1.4 Bó cụm 15 2.1.5 Cân histogram 16 2.1.6 Kỹ thuật tách ngưỡng tự động 17 2.1.7 Biến đổi cấp xám tổng thể 18 2.2 CÁC KỸ THUẬT PHỤ THUỘC KHÔNG GIAN 20 2.2.1 Phép cuộn mẫu 20 2.2.2 Một số mẫu thông dụng 21 2.2.3 Lọc trung vị 22 2.2.4 Lọc trung bình 24 2.2.5 Lọc trung bình theo k giá trị gần 25 2.3 CÁC PHÉP TỐN HÌNH THÁI HỌC 26 2.3.1 Các phép tốn hình thái 26 2.3.2 Một số tính chất phép tốn hình thái 27 Chương 3: BIÊN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN 32 3.1 GIỚI THIỆU 32 3.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BIÊN TRỰC TIẾP 32 3.2.1 Kỹ thuật phát biên Gradient 32 3.2.1.1 Kỹ thuật Prewitt 34 3.2.1.2 Kỹ thuật Sobel 35 3.2.1.3 Kỹ thuật la bàn 35 3.2.2 Kỹ thuật phát biên Laplace 36 3.3 PHÁT HIỆN BIÊN GIÁN TIẾP 37 3.3.1 Một số khái niệm 37 3.3.2 Chu tuyến đối tượng ảnh 38 3.3.3 Thuật tốn dị biên tổng qt 40 Chương 4: XƯƠNG VÀ CÁC KỸ THUẬT TÌM XƯƠNG 44 4.1 GIỚI THIỆU 44 4.2 TÌM XƯƠNG DỰA TRÊN LÀM MẢNH 44 4.2.1 Sơ lược thuật toán làm mảnh 44 4.2.2 Một số thuật toán làm mảnh 46 4.3 TÌM XƯƠNG KHƠNG DỰA TRÊN LÀM MẢNH 46 4.3.1 Khái quát lược đồ Voronoi 47 4.3.2 Trục trung vị Voronoi rời rạc 47 4.3.3 Xương Voronoi rời rạc 48 4.3.4 Thuật tốn tìm xương 49 Chương 5: CÁC KỸ THUẬT HẬU XỬ LÝ 52 5.1 RÚT GỌN SỐ LƯỢNG ĐIỂM BIỂU DIỄN 52 5.1.1 Giới thiệu 52 5.1.2 Thuật toán Douglas Peucker 52 5.1.2.1 Ý tưởng 52 5.1.2.2 Chương trình 53 5.1.3 Thuật toán Band width 54 5.1.3.1 Ý tưởng 54 5.1.3.2 Chương trình 56 5.1.4 Thuật toán Angles 57 5.1.4.1 Ý tưởng 57 5.1.4.2 Chương trình 57 5.2 XẤP XỈ ĐA GIÁC BỞI CÁC HÌNH CƠ SỞ 58 5.2.1 Xấp xỉ đa giác theo bất biến đồng dạng 59 5.2.2 Xấp xỉ đa giác theo bất biến aphin 62 5.3 BIẾN ĐỔI HOUGH 63 5.3.1 Biến đổi Hongh cho đường thẳng 63 5.3.2 Biến đổi Hough cho đường thẳng tọa độ cực 64 5.3.2.1 Đường thẳng Hough tọa độ cực 64 5.3.2.2 Áp dụng biến đổi Hough phát góc nghiêng văn 65 PHỤ LỤC 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 76 Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 XỬ LÝ ẢNH, CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? Con người thu nhận thông tin qua giác quan, thị giác đóng vai trị quan trọng Những năm trở lại với phát triển phần cứng máy tính, xử lý ảnh đồ hoạ phát triển cách mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống Xử lý ảnh đồ hoạ đóng vai trị quan trọng tương tác người máy Quá trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu q trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận Ảnh Ảnh “Tốt hơn” XỬ LÝ ẢNH Kết luận Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh Ảnh xem tập hợp điểm ảnh điểm ảnh xem đặc trưng cường độ sáng hay dấu hiệu vị trí đối tượng khơng gian xem hàm n biến P(c1, c2, , cn) Do đó, ảnh xử lý ảnh xem ảnh n chiều Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh: Hệ định Thu nhận ảnh (Scanner, Camera,Sensor) Tiền xử lý Trích chọn đặc điểm Hậu xử lý Đối sánh rút kết luận Lưu trữ Hình 1.2 Các bước hệ thống xử lý ảnh 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Một số khái niệm * Ảnh điểm ảnh: Điểm ảnh xem dấu hiệu hay cường độ sáng toạ độ không gian đối tượng ảnh xem tập hợp điểm ảnh * Mức xám, màu Là số giá trị có điểm ảnh ảnh 1.1.2.2 Nắn chỉnh biến dạng Ảnh thu nhận thường bị biến dạng thiết bị quang học điện tử P’i ×f(Pi) Pi Ảnh thu nhận Ảnh mong muốn Hình 1.3 Ảnh thu nhận ảnh mong muốn Để khắc phục người ta sử dụng phép chiếu, phép chiếu thường xây dựng tập điểm điều khiển Giả sử (Pi, Pi’) i = 1, n có n tập điều khiển Tìm hàm f: Pi a f (Pi) cho n ∑ f ( Pi ) − Pi ' i =1 → Giả sử ảnh bị biến đổi bao gồm: Tịnh tiến, quay, tỷ lệ, biến dạng bậc tuyến tính Khi hàm f có dạng: f (x, y) = (a1x + b1y + c1, a2x + b2y + c2) Ta có: [ φ = ∑ ( f ( Pi ) − Pi ' ) = ∑ (a1 xi + b1 yi + c1 − xi' ) + (a xi + b2 yi + c2 − yi' ) n n i =1 i =1 2 ] Để cho φ → ⎧ ∂φ =0 ⎪ a ∂ ⎪ ⎪ ∂φ =0⇔ ⎨ ∂ b ⎪ ⎪ ∂φ =0 ⎪ ⎩ ∂c1 n n n ⎧ n ' + + = a x b x y c x ⎪∑ i ∑ i i ∑ i ∑ x i x i i =1 i =1 i =1 ⎪ i =1 n n n n ⎪ ' + + = a x y b y c y ⎨∑ i i ∑ i ∑ i ∑ y i x i i =1 i =1 i =1 ⎪ i =1 n n ⎪ n ' ⎪∑ a1 x i + ∑ b1 y i + nc1 = ∑ x i i =1 i =1 ⎩ i =1 Giải hệ phương trình tuyến tính tìm a1, b1, c1 Tương tự tìm a2, b2, c2 ⇒ Xác định hàm f 1.1.2.3 Khử nhiễu Có loại nhiễu trình thu nhận ảnh • Nhiều hệ thống: nhiễu có quy luật khử phép biến đổi • Nhiễu ngẫu nhiên: vết bẩn không rõ nguyên nhân → khắc phục phép lọc 1.1.2.4 Chỉnh mức xám: Nhằm khắc phục tính khơng đồng hệ thống gây Thơng thường có hướng tiếp cận: • Giảm số mức xám: Thực cách nhóm mức xám gần thành bó Trường hợp có mức xám chuyển ảnh đen trắng Ứng dụng: In ảnh màu máy in đen trắng • Tăng số mức xám: Thực nội suy mức xám trung gian kỹ thuật nội suy Kỹ thuật nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh 1.1.2.5 Trích chọn đặc điểm Các đặc điểm đối tượng trích chọn tuỳ theo mục đích nhận dạng q trình xử lý ảnh Có thể nêu số đặc điểm ảnh sau đây: Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất, biên độ, điểm uốn v.v Đặc điểm biến đổi: Các đặc điểm loại trích chọn việc thực lọc vùng (zonal filtering) Các vùng gọi “mặt nạ đặc điểm” (feature mask) thường khe hẹp với hình dạng khác (chữ nhật, tam giác, cung tròn v.v ) Đặc điểm biên đường biên: Đặc trưng cho đường biên đối tượng hữu ích việc trích trọn thuộc tính bất biến dùng nhận dạng đối tượng Các đặc điểm trích chọn nhờ toán tử gradient, toán tử la bàn, toán tử Laplace, tốn tử “chéo khơng” (zero crossing) v.v Việc trích chọn hiệu đặc điểm giúp cho việc nhận dạng đối tượng ảnh xác, với tốc độ tính tốn cao dung lượng nhớ lưu trữ giảm xuống 1.1.2.6 Nhận dạng Nhận dạng tự động (automatic recognition), mơ tả đối tượng, phân loại phân nhóm mẫu vấn đề quan trọng thị giác máy, ứng dụng nhiều ngành khoa học khác Tuy nhiên, câu hỏi đặt là: mẫu (pattern) gì? Watanabe, người đầu lĩnh vực định nghĩa: “Ngược lại với hỗn loạn (chaos), mẫu thực thể (entity), xác định cách ang (vaguely defined) gán cho tên gọi đó” Ví dụ mẫu ảnh vân tay, ảnh vật chụp, chữ viết, khn mặt người ký đồ tín hiệu tiếng nói Khi biết mẫu đó, để nhận dạng phân loại mẫu có thể: Hoặc phân loại có mẫu (supervised classification), chẳng hạn phân tích phân biệt (discriminant analyis), mẫu đầu vào định danh thành phần lớp xác định Hoặc phân loại khơng có mẫu (unsupervised classification hay clustering) mẫu gán vào lớp khác dựa tiêu chuẩn đồng dạng Các lớp thời điểm phân loại chưa biết hay chưa định danh Hệ thống nhận dạng tự động bao gồm ba khâu tương ứng với ba giai đoạn chủ yếu sau đây: 1o Thu nhận liệu tiền xử lý 2o Biểu diễn liệu 3o Nhận dạng, định Bốn cách tiếp cận khác lý thuyết nhận dạng là: 1o Đối sánh mẫu dựa đặc trưng trích chọn 2o Phân loại thống kê 3o Đối sánh cấu trúc 10 ... nhằm cho kết mong muốn Kết đầu trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận Ảnh Ảnh “Tốt hơn” XỬ LÝ ẢNH Kết luận Hình 1.1 Q trình xử lý ảnh Ảnh xem tập hợp điểm ảnh điểm ảnh xem đặc trưng cường độ sáng... liên quan đến xử lý ảnh Giáo trình chia làm chương phần phụ lục: Chương 1, trình bày Tổng quan xử lý ảnh, khai niệm bản, sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh vấn đề xử lý ảnh Chương 2, trình bày kỹ... Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 XỬ LÝ ẢNH, CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH 1.1.1 Xử lý ảnh gì? 1.1.2 Các vấn đề xử lý ảnh 1.1.2.1 Một số

Ngày đăng: 27/08/2012, 10:00

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1]. Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2002), Nhập Môn Xử lý ảnh số, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, 2002 Sách, tạp chí
Tiêu đề: hập Môn Xử lý ảnh số
Tác giả: Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy
Nhà XB: Nxb Khoa học và Kỹ thuật
Năm: 2002
[2]. Anil K.Jain (1989), Fundamental of Digital Image Processing. Prentice Hall, Engwood cliffs Sách, tạp chí
Tiêu đề: Fundamental of Digital Image Processing. "Prentice Hall
Tác giả: Anil K.Jain
Năm: 1989
[3]. J.R.Paker (1997), Algorithms for Image processing and Computer Vision. John Wiley & Sons, Inc Sách, tạp chí
Tiêu đề: Algorithms for Image processing and Computer Vision
Tác giả: J.R.Paker
Năm: 1997
[4]. Randy Crane (1997), A simplified approach to image processing, Prentice-Hall, Inc Sách, tạp chí
Tiêu đề: A simplified approach to image processing
Tác giả: Randy Crane
Năm: 1997
[5]. John C.Russ (1995), The Image Procesing Handbook. CRC Press, Inc Sách, tạp chí
Tiêu đề: The Image Procesing Handbook
Tác giả: John C.Russ
Năm: 1995
[6]. Adrian Low (1991), Introductory Computer Vision and Image Processing, Copyright (c) 1991 by McGrow Hill Book Company (UK) Limited Sách, tạp chí
Tiêu đề: Introductory Computer Vision and Image Processing
Tác giả: Adrian Low
Năm: 1991
[7]. T. Pavlidis (1982), Algorithms for Graphics and Image Processing, Computer Science Press Sách, tạp chí
Tiêu đề: Algorithms for Graphics and Image Processing
Tác giả: T. Pavlidis
Năm: 1982

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.2. Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 1.2. Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh (Trang 7)
Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh (Trang 7)
Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh (Trang 7)
Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh: - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Sơ đồ t ổng quát của một hệ thống xử lý ảnh: (Trang 7)
Một trong những hướng nghiên cứu cơ bản trên mô hình biểu diễn này là kỹ thuật nén ảnh các kỹ thuật nén ảnh lại chia ra theo 2 khuynh hướ ng là  nén bảo toàn và không bảo toàn thông tin nén bảo toàn có khả năng phục  hồi hoàn toàn dữ liệu ban đầu còn nếu  - Giáo trình môn học xử lý ảnh
t trong những hướng nghiên cứu cơ bản trên mô hình biểu diễn này là kỹ thuật nén ảnh các kỹ thuật nén ảnh lại chia ra theo 2 khuynh hướ ng là nén bảo toàn và không bảo toàn thông tin nén bảo toàn có khả năng phục hồi hoàn toàn dữ liệu ban đầu còn nếu (Trang 13)
Hình 1.4. Quá trình hiển thị và chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 1.4. Quá trình hiển thị và chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB (Trang 13)
Histogram của ảnh mới thua được bằng cách chồng hình và tính giá trị - Giáo trình môn học xử lý ảnh
istogram của ảnh mới thua được bằng cách chồng hình và tính giá trị (Trang 19)
2.3.2. Một số tính chất của phép toán hình thái - Giáo trình môn học xử lý ảnh
2.3.2. Một số tính chất của phép toán hình thái (Trang 27)
Trong Hình 1.2 biểu diễn ma trận 8 láng giềng kề nhau, các điểm P0, P 2, P4, P6 là các 4-láng giềng của điểm P, còn các điểm P0, P1, P2, P3, P 4 , P 5 ,  P 6, P7 là các 8-láng giềng của P - Giáo trình môn học xử lý ảnh
rong Hình 1.2 biểu diễn ma trận 8 láng giềng kề nhau, các điểm P0, P 2, P4, P6 là các 4-láng giềng của điểm P, còn các điểm P0, P1, P2, P3, P 4 , P 5 , P 6, P7 là các 8-láng giềng của P (Trang 37)
Hình 1.3. Ma trận 8-láng giềng kề nhau *Đối tượng ảnh  - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 1.3. Ma trận 8-láng giềng kề nhau *Đối tượng ảnh (Trang 38)
Hình 3.1 dưới đây biểu diễn chu tuyến của ảnh, trong đó ,P là điểm khởi - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 3.1 dưới đây biểu diễn chu tuyến của ảnh, trong đó ,P là điểm khởi (Trang 38)
Hình 1.3.  Ma trận 8-láng giềng kề nhau - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 1.3. Ma trận 8-láng giềng kề nhau (Trang 38)
Hình 3.1 dưới đây biểu diễn chu tuyến của ảnh, trong đó, P là điểm khởi  đầu chu tuyến - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 3.1 dưới đây biểu diễn chu tuyến của ảnh, trong đó, P là điểm khởi đầu chu tuyến (Trang 38)
Xương được coi như hình dạng cơ bản của một đối tượng, với số ít các điểm ảnh cơ bản. Ta có thể lấy được các thông tin về hình dạ ng nguyên  bản của một đối tượng thông qua xương - Giáo trình môn học xử lý ảnh
ng được coi như hình dạng cơ bản của một đối tượng, với số ít các điểm ảnh cơ bản. Ta có thể lấy được các thông tin về hình dạ ng nguyên bản của một đối tượng thông qua xương (Trang 44)
Hình 4.1. Ví dụ về ảnh và xương - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 4.1. Ví dụ về ảnh và xương (Trang 44)
Voronoi bậc nhất rời rạc của tập các điểm biên sinh giao với hình sinh S: DVMA(^B(S)) = Vor(^B(S)) ∩ S (4.7)  - Giáo trình môn học xử lý ảnh
oronoi bậc nhất rời rạc của tập các điểm biên sinh giao với hình sinh S: DVMA(^B(S)) = Vor(^B(S)) ∩ S (4.7) (Trang 48)
Hình 4.2. Xương Voronoi rời rạc ảnh hưởng của các hàm hiệu chỉnh khác nhau. - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 4.2. Xương Voronoi rời rạc ảnh hưởng của các hàm hiệu chỉnh khác nhau (Trang 48)
Hình 4.3 minh hoạ ý tưởng của thuật toán này. Mười một điểm biên - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 4.3 minh hoạ ý tưởng của thuật toán này. Mười một điểm biên (Trang 49)
Hình 4.3 minh hoạ ý tưởng của thuật toán này. Mười một điểm biên  được chia thành hai phần (bên trái: 1- 6, bên phải: 7-11) bởi  đường gấp  khúc δ, và hai sơ  đồ Voronoi tương ứng Vor(S L ) và Vor(S R ) - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 4.3 minh hoạ ý tưởng của thuật toán này. Mười một điểm biên được chia thành hai phần (bên trái: 1- 6, bên phải: 7-11) bởi đường gấp khúc δ, và hai sơ đồ Voronoi tương ứng Vor(S L ) và Vor(S R ) (Trang 49)
Hình 4.4. Minh hoạ thuật toán thêm một điểm biên vào sơ đồ Voronoi - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 4.4. Minh hoạ thuật toán thêm một điểm biên vào sơ đồ Voronoi (Trang 50)
Hình 4.4. Minh hoạ thuật toán thêm một điểm biên vào sơ đồ Voronoi - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 4.4. Minh hoạ thuật toán thêm một điểm biên vào sơ đồ Voronoi (Trang 50)
+ Chiều dài (chiều rộng) của hình chữ nhật nhá nhất chứa đường cong + Khoảng cách lớn nhất từđường cong đến đoạn thẳng nối 2 đầ u mót  của đường cong   - Giáo trình môn học xử lý ảnh
hi ều dài (chiều rộng) của hình chữ nhật nhá nhất chứa đường cong + Khoảng cách lớn nhất từđường cong đến đoạn thẳng nối 2 đầ u mót của đường cong (Trang 52)
Hình 5.1. Đơn giản hóa đường công theo thuật toán Douglas Peucker - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.1. Đơn giản hóa đường công theo thuật toán Douglas Peucker (Trang 52)
Hình 5.2. Đơn giản hóa đường cong với thuật toán BandWidth - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.2. Đơn giản hóa đường cong với thuật toán BandWidth (Trang 55)
Hình 5.2. Đơn giản hóa đường cong với thuật toán Band Width - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.2. Đơn giản hóa đường cong với thuật toán Band Width (Trang 55)
Hình 5.3. Đơn giản hóa đường cong với thuật toán Angles - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.3. Đơn giản hóa đường cong với thuật toán Angles (Trang 57)
Hình 5.3. Đơn giản hóa đường cong với thuật toán Angles - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.3. Đơn giản hóa đường cong với thuật toán Angles (Trang 57)
Đặc trưng toàn cục: Các mômen thống kê, số đo hình học như chu vi, diện tích, tập tối ưu các hình chữ nhật phủ hay nội tiếp đa giác v.v. - Giáo trình môn học xử lý ảnh
c trưng toàn cục: Các mômen thống kê, số đo hình học như chu vi, diện tích, tập tối ưu các hình chữ nhật phủ hay nội tiếp đa giác v.v (Trang 59)
Hình 5.4. Sơ đồ phân loại các đối tượng theo bất biến - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.4. Sơ đồ phân loại các đối tượng theo bất biến (Trang 59)
Hình 5.6. Phân tích miền đa giác thành tổng đại số các miền tam giác - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.6. Phân tích miền đa giác thành tổng đại số các miền tam giác (Trang 60)
M pq = ∫∫ xy dxdy pq - Giáo trình môn học xử lý ảnh
pq = ∫∫ xy dxdy pq (Trang 60)
Hình 5.6. Phân tích miền đa giác thành tổng đại số các miền tam giác - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.6. Phân tích miền đa giác thành tổng đại số các miền tam giác (Trang 60)
Gọi diện tích của hình chữ nhật nhỏ nhất có các cạnh song song với các trục quán tính và bao quanh đa giác Pg là S - Giáo trình môn học xử lý ảnh
i diện tích của hình chữ nhật nhỏ nhất có các cạnh song song với các trục quán tính và bao quanh đa giác Pg là S (Trang 61)
Hình 5.7. Xấp xỉ đa giác bằng đường tròn - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.7. Xấp xỉ đa giác bằng đường tròn (Trang 61)
Trong [7] đưa ra mô hình chuẩn tắc về bất biến aphin, cho phép chúng ta có thể chuyển bài toán xấp xỉđối tượng bởi bất biến aphin về  bài toán  xấp xỉ mẫu trên các dạng chuẩn tắc - Giáo trình môn học xử lý ảnh
rong [7] đưa ra mô hình chuẩn tắc về bất biến aphin, cho phép chúng ta có thể chuyển bài toán xấp xỉđối tượng bởi bất biến aphin về bài toán xấp xỉ mẫu trên các dạng chuẩn tắc (Trang 62)
-L ập bảng chỉ số [a, b] và gán giá trị - Giáo trình môn học xử lý ảnh
p bảng chỉ số [a, b] và gán giá trị (Trang 64)
Hình 5.9. Đường thẳng Hough trong toạ độc ực - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.9. Đường thẳng Hough trong toạ độc ực (Trang 65)
Hình 5.9. Đường thẳng Hough trong toạ độ cực - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình 5.9. Đường thẳng Hough trong toạ độ cực (Trang 65)
Hình vẽ trên minh hoạ cách dùng biến đổi Hough để phát hiện góc nghiêng văn bản. Giả sử ta có một sốđiểm ảnh, đây là những điể m gi ữ a  - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình v ẽ trên minh hoạ cách dùng biến đổi Hough để phát hiện góc nghiêng văn bản. Giả sử ta có một sốđiểm ảnh, đây là những điể m gi ữ a (Trang 66)
Hình vẽ trên minh hoạ cách dùng biến  đổi Hough để phát hiện góc  nghiêng văn bản. Giả sử ta có một số  điểm  ảnh,  đây là những  điểm giữa  đáy các hình chữ nhật ngoại tiếp các đối tượng  đã  được lựa chọn từ các  bước trước - Giáo trình môn học xử lý ảnh
Hình v ẽ trên minh hoạ cách dùng biến đổi Hough để phát hiện góc nghiêng văn bản. Giả sử ta có một số điểm ảnh, đây là những điểm giữa đáy các hình chữ nhật ngoại tiếp các đối tượng đã được lựa chọn từ các bước trước (Trang 66)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w