Đang tải... (xem toàn văn)
ĐỀ THI XỬ LÍ ẢNH VÀ XỬ LÍ TIẾNG NÓI CÓ ĐÁP ÁNXác định chuỗi thang xám được mã hoá, địa chỉ từ (dictionary address) và nội dung từ(dictionary entry) của bộ mã hoá.b) Xác định tỉ số nén giữa ảnh sau khi mã hoá và ảnh gốc.c) Giải mã chuỗi thang xám được mã hoá ở câu a), xác định địa chỉ từ (dictionary address) vànội dung từ (dictionary entry) của bộ giải mã.Câu 2: Phân tích hình thái (2d)Cho ảnh nhị phân như Hình 1. Các hình tròn thuộc về 3 nhóm có 3 kích thước khác nhau.a) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn có kích thước lớn nhất.b) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình tròn tương ứng với 3 nhóm kích thước khácnhau như trong Hình 1.Hình 1CuuDuongThanCong.com https:fb.comtailieudientucnttcuu duong than cong . com2Câu 3: Ma trận cooccurrence (2đ)Cho 2 ảnh nhị phân có kích thước giống nhau gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) như Hình 2. Màu đentrong 2 ảnh là vị trí các điểm ảnh có giá trị thang xám là 0 và màu trắng là vị trí các điểm ảnh có giátrị thang xám là 1.(a) (b)Hình 2Tìm các ma trận cooccurrence P(i, j; d, θ) cho 2 ảnh nhị phân ở Hình 2, với i và j là giá trị thangxám; i = 0, 1; j = 0, 1; d = 1; và θ = 0o.Câu 4: Nhận dạng đối tượng (4đ)Giả sử các vector mẫu 2 chiều (2D pattern vectors) gồm 2 đặc trưng (features) thuộc về 2 lớp mẫu(pattern classes) ω1 và ω2 được cho như sau:• Lớp mẫu ω1 có N1 = 4 vector mẫu: {(3, 2)T, (2, 2)T, (2, 0)T, (1, 0)T}• Lớp mẫu ω2 có N2 = 4 vector mẫu: {(4, 3)T, (6, 3)T, (2, 4)T, (4, 2)T}với ký hiệu T là chuyển vị của vector. Giả sử các vector mẫu có phân bố Gauss, 2 lớp mẫu xảy ra vớixác suất như nhau: P(ω1) = P(ω1) = 12.a) Tìm các vector trung bình (mean vector) mj (j = 1, 2) và ma trận hiệp phương sai (covariancematrix) Cj(j = 1..2) của các vector mẫu của 2 lớp mẫu trên.b) Xác định các hàm quyết định dj (j = 1, 2) cho 2 lớp mẫu trên dùng phương pháp cực tiểukhoảng cách Euclid. Xác định đường biên quyết định theo phương pháp này.c) Xác định các hàm quyết định dj (j = 1, 2) cho 2 lớp mẫu trên dùng phương pháp tối ưu Bayes.Xác định đường biên quyết định Bayes cho 2 lớp mẫu trên.Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trítrung tâm 2x2 (các pixel được đánh dấu g; và các pixel ở biên được xem như giữ nguyên) khi ápdụng các bộ lọc tương ứng sau: Ảnh vào0 80 80 070 70 85 7575 255 75 7070 75 85 70 Ảnh ra0 80 80 070 g g 7575 g g 7070 75 85 70a. Median 1x3 (một hàng 3 cột). b. Max 3x3. c. Midpoint 3x3. d. Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột).e. Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phầntheo hình vẽ sau:x x x xxf. Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và ngõ ra đưa về mứcxám tầm 70:85, thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này.Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốcđộ khung hình là 30 frames, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24bitpixel (3 bytepixel).a. Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình không nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte).b. Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1.c. Tính số TB cần để lưu trữ một video không nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB,1GB=1024MB).d. Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao vớitỉ lệ nén 60 :1.e. Nếu cần truyền một video nén trên bằng H.264 qua kênh truyền theo thời gian thực(không bị dừng) thì băng thông tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?.Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của và .2R R4HR8R R4GR2CuuDuongThanCong.com https:fb.comtailieudientucnttcuu duong than cong . comB A CDD EFDDEFCâu hỏi 4 (2.5 điểm): Cho các tập và thành phần sau. Tìm các kết quả của quá trình hình tháihọc saua. Tìm . b. Tìm . c. Tìm . d. Tìm .e. Tìm thành phần và phép toán cần thiết để kết quả tác động lên có kết quả là tập .Câu hỏi 5 (1.0 điểm): Cho vật thể saua. Với kết nối 4 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .b. Với kết nối 8 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số hình dạng (shape number) của .Câu hỏi 6 (1.0 điểm): Chọn câu trả lời đúng nhất.1. Mã xích (chain code) kết nối 8 có chỉ số hình dạng (shape number) gấp đôi chỉ số hình dạngcủa mã xích kết nối 4 a. đúng b. sai2. Bộ lọc nào sau đây không thích hợp để triệt nhiễu muối. a. trung bình b. max c. median d. alpha trimmed mean3. Phép toán nào sau làm thay đổi histogram a. lấy trung bình b. âm bản (negative) c. lọc median d. cả a, b và c4. Định dạng nào sau đây không phải cho video a. avi b. jpeg c. mpg d. wmv5. Chữ ký (signature) là một miêu tả một‐một, nghĩa là những vật thể khác nhau sẽ có chữ kýkhác nhau a. đúng b. sai
Khoa Điện – Điện Tử Bộ Môn Viễn Thông Đề Thi Cuối Kỳ I 2013‐2014 Mơn Thi: Xử Lý Ảnh và Xử Lý Tiếng Nói Ngày thi 30‐12‐2013, 12h30; Thời Gian: 90 phút ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ c om Câu hỏi 1 (3.0 điểm): Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trí trung tâm 2x2 (các pixel được đánh dấu g; và các pixel ở biên được xem như giữ ngun) khi áp dụng các bộ lọc tương ứng sau: Ảnh vào Ảnh ra 0 80 80 0 0 80 80 0 70 70 85 75 70 g g 75 75 255 75 70 75 g g 70 70 75 85 70 70 75 85 70 a Median 1x3 (một hàng 3 cột). b. Max 3x3. c Midpoint 3x3. d. Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột). e Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phần theo hình vẽ sau: ng an co x x x x x f Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và ngõ ra đưa về mức xám tầm [70:85], thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này. cu u du o ng th Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốc độ khung hình là 30 frame/s, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24 bit/pixel (3 byte/pixel). a Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình khơng nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte). b Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1. c Tính số TB cần để lưu trữ một video khơng nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB, 1GB=1024MB). d Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao với tỉ lệ nén 60 :1. e Nếu cần truyền một video nén trên bằng H.264 qua kênh truyền theo thời gian thực (khơng bị dừng) thì băng thơng tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?. Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của và . G H R/8 R/2 H G 2R R/4 R R/4 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Câu hỏi 4 (2.5 điểm): Cho các tập và thành phần sau. Tìm các kết quả của quá trình hình thái R học sau R R/3 R/2 R R B R/4 C A a Tìm . b. Tìm . A B A B c Tìm . d. Tìm . A B A B e Tìm thành phần và phép tốn cần thiết để kết quả tác động lên có kết quả là tập . B A C Câu hỏi 5 (1.0 điểm): Cho vật thể sau D F D E a Với kết nối 4 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số E hình dạng (shape number) của . D b Với kết nối 8 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số F D hình dạng (shape number) của . Câu hỏi 6 (1.0 điểm): Chọn câu trả lời đúng nhất. 1. Mã xích (chain code) kết nối 8 có chỉ số hình dạng (shape number) gấp đơi chỉ số hình dạng của mã xích kết nối 4 a. đúng b. sai 2. Bộ lọc nào sau đây khơng thích hợp để triệt nhiễu muối. a. trung bình b. max c. median d. alpha trimmed mean 3. Phép tốn nào sau làm thay đổi histogram d. cả a, b và c a. lấy trung bình b. âm bản (negative) c. lọc median 4. Định dạng nào sau đây khơng phải cho video a. avi b. jpeg c. mpg d. wmv 5. Chữ ký (signature) là một miêu tả một‐một, nghĩa là những vật thể khác nhau sẽ có chữ ký khác nhau a. đúng b. sai CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Đán án cu u du o ng th an co ng c om Câu hỏi 1 (3.0 điểm): Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trí trung tâm 2x2 (pixel đánh dấu x, các pixel ở biên được xem như giữ ngun) khi áp dụng các bộ lọc Ảnh vào 0 80 80 0 70 70 85 75 75 255 75 70 70 75 85 70 Ảnh ra 0 80 80 0 70 x x 75 75 x x 70 70 75 85 70 a Median 1x3 ( một hàng 3 cột). 0 80 80 0 70 70 75 75 75 75 75 70 70 75 85 70 b Max 3x3. 0 80 80 0 70 255 255 75 75 255 255 70 70 75 85 70 c Midpoint 3x3. 0 80 80 0 70 128 128 75 75 163 163 70 70 75 85 70 d Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột). 0 80 80 0 70 75 77 75 75 135 133 70 70 75 85 70 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt e Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phần theo hình vẽ sau: 0 70 75 70 80 78 75 75 80 77 82 85 0 75 70 70 cu u du o ng th an co ng c om f Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và đưa về mức xám [70,…,85], thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này. Bộ lọc median 1x3 và bộ lọc alpha trimmed mean Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốc độ khung hình 30 frame/s, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24 bit/pixel. a Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình khơng nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte). 3840x2160x24/8/1024/1024=23.73MB b Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1. 23.73MB/10 = 2.373MB c Tính số TB cần để lưu trữ một video khơng nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB, 1GB=1024MB). 23.73MB * 30 * 90 *60/1024/1024 = 3.67TB d Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao với tỉ lệ nén 60 :1. 3.67TB*1024/60 = 62.57GB e Nếu cần truyền một video nén trên bằng H.264 qua kênh truyền theo thời gian thực (khơng bị dừng) thì băng thơng tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?. 62.57GB/90/60*8*1024=94.92Mbps CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Trường ĐH Bách Khoa TP HCM Khoa Điện – Điện Tử Bộ môn Viễn Thơng Chương trình PFIEV THI CUỐI HỌC KỲ MƠN XỬ LÝ ẢNH Ngày thi: 26/12/2013 Thời gian: 90 phút (Được sử dụng tài liệu, không sử dụng laptop điện thoại di động) 39 39 39 39 126 126 126 126 126 126 126 126 ng 39 40 40 39 c om Câu 1: Nén tự điển (LZW) (2đ) Cho ảnh gốc có giá trị thang xám sau: ng th an co a) Xác định chuỗi thang xám mã hoá, địa từ (dictionary address) nội dung từ (dictionary entry) mã hoá b) Xác định tỉ số nén ảnh sau mã hoá ảnh gốc c) Giải mã chuỗi thang xám mã hoá câu a), xác định địa từ (dictionary address) nội dung từ (dictionary entry) giải mã cu u du o Câu 2: Phân tích hình thái (2d) Cho ảnh nhị phân Hình Các hình trịn thuộc nhóm có kích thước khác a) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình trịn có kích thước lớn b) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình trịn tương ứng với nhóm kích thước khác Hình Hình 1 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Câu 3: Ma trận co-occurrence (2đ) Cho ảnh nhị phân có kích thước giống gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) Hình Màu đen ảnh vị trí điểm ảnh có giá trị thang xám màu trắng vị trí điểm ảnh có giá trị thang xám Hình c om (b) (a) ng Tìm ma trận co-occurrence P(i, j; d, θ) cho ảnh nhị phân Hình 2, với i j giá trị thang co xám; i = 0, 1; j = 0, 1; d = 1; θ = 0o th an Câu 4: Nhận dạng đối tượng (4đ) Giả sử vector mẫu chiều (2-D pattern vectors) gồm đặc trưng (features) thuộc lớp mẫu (pattern classes) ω1 ω2 cho sau: ng • Lớp mẫu ω1 có N1 = vector mẫu: {(3, 2)T, (2, 2)T, (2, 0)T, (1, 0)T} du o • Lớp mẫu ω2 có N2 = vector mẫu: {(4, 3)T, (6, 3)T, (2, 4)T, (4, 2)T} với ký hiệu T chuyển vị vector Giả sử vector mẫu có phân bố Gauss, lớp mẫu xảy với cu u xác suất nhau: P(ω1) = P(ω1) = 1/2 a) Tìm vector trung bình (mean vector) mj (j = 1, 2) ma trận hiệp phương sai (covariance matrix) Cj (j = 2) vector mẫu lớp mẫu b) Xác định hàm định dj (j = 1, 2) cho lớp mẫu dùng phương pháp cực tiểu khoảng cách Euclid Xác định đường biên định theo phương pháp c) Xác định hàm định dj (j = 1, 2) cho lớp mẫu dùng phương pháp tối ưu Bayes Xác định đường biên định Bayes cho lớp mẫu Hết CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Đán án cu u du o ng th an co ng c om Câu hỏi 1 (3.0 điểm): Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4. Tìm pixel của ảnh ngõ ra tại các vị trí trung tâm 2x2 (pixel đánh dấu x, các pixel ở biên được xem như giữ ngun) khi áp dụng các bộ lọc Ảnh vào 0 80 80 0 70 70 85 75 75 255 75 70 70 75 85 70 Ảnh ra 0 80 80 0 70 x x 75 75 x x 70 70 75 85 70 a Median 1x3 ( một hàng 3 cột). 0 80 80 0 70 70 75 75 75 75 75 70 70 75 85 70 b Max 3x3. 0 80 80 0 70 255 255 75 75 255 255 70 70 75 85 70 c Midpoint 3x3. 0 80 80 0 70 128 128 75 75 163 163 70 70 75 85 70 d Trung bình 1x3 (một hàng 3 cột). 0 80 80 0 70 75 77 75 75 135 133 70 70 75 85 70 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt e Alpha‐trimmed mean với d = 2, cửa sổ địa phương là hình chữ thập với 5 thành phần theo hình vẽ sau: 0 70 75 70 80 78 75 75 80 77 82 85 0 75 70 70 cu u du o ng th an co ng c om f Nếu mục tiêu là triệt nhiễu muối tại vị trí pixel có mức xám 255, và đưa về mức xám [70,…,85], thì những bộ lọc nào thỏa mãn điều kiện này. Bộ lọc median 1x3 và bộ lọc alpha trimmed mean Câu hỏi 2 (1.5 điểm): Video định dạng 4K có kích thước 3840x2160 một khung hình (frame), tốc độ khung hình 30 frame/s, mỗi pixel màu RGB với số bit cần biễu diễn một pixel màu là 24 bit/pixel. a Tính số MB cần để lưu trữ một khung hình khơng nén (1MB=1024KB, 1KB=1024Byte). 3840x2160x24/8/1024/1024=23.73MB b Tính số kB cần để lưu trữ một khung hình nén bằng JPEG suy hao với tỉ lệ nén 10 :1. 23.73MB/10 = 2.373MB c Tính số TB cần để lưu trữ một video khơng nén có độ dài 1 giờ 30 phút(1TB=1024GB, 1GB=1024MB). 23.73MB * 30 * 90 *60/1024/1024 = 3.67TB d Tính số GB cần để lưu trữ một video nén bằng H.264 có độ dài 1 giờ 30 phút suy hao với tỉ lệ nén 60 :1. 3.67TB*1024/60 = 62.57GB e Nếu cần truyền một video nén trên bằng H.264 qua kênh truyền theo thời gian thực (khơng bị dừng) thì băng thơng tối thiểu cần là bao nhiêu Mbps?. 62.57GB/90/60*8*1024=94.92Mbps CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt .c om Câu hỏi 3 (1.0 điểm): Tìm khung xương (skeleton) và hình lồi (convex hull) của và . G H R/2 R/2 G G R R/4 R R/4 R/2 R/4 th an co ng R G R/8 H H 2R R/4 cu u 2R R/4 du o ng R/8 R/8 H 2R R/4 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Câu hỏi 4 (2.5 điểm): Cho các tập và thành phần sau. Tìm các kết quả của quá trình hình thái học sau R R R/3 R/2 R R B R/4 A C a Tìm các kết quả của . A B 4R/3 4R/3 A B b Tìm các kết quả của . 2R/3 2R/3 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt c Tìm các kết quả của . A B R c om R d Tìm các kết quả của . A B an co ng R du o ng th R u e Tìm thành phần và phép tốn cần thiết để kết quả tác động lên tập để có kết quả là B A cu tập . Có thể chọn đáp án sau: C R R/4 A R/2 B R/2 R R/4 B B CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt A B co ng c om Câu hỏi 5 (1.5 điểm): Cho vật thể sau D F D E a Với kết nối 4 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số E hình dạng (shape number) của . D mã xích (chain code): 0012122303 mã vi sai (different code): 1011310113 chỉ số hình dạng (shape number): 0113101131 b Với kết nối 8 ở hình , tìm mã xích (chain code), mã vi sai (different code) và chỉ số E D hình dạng (shape number) của . th an mã xích (chain code): 0024244606 mã vi sai (different code): 2022620226 chỉ số hình dạng (shape number): 0226202262 cu u du o ng Câu hỏi 6 (1.0 điểm): Chọn câu trả lời đúng nhất. 1. Mã xích (chain code) kết nối 8 có chỉ số hình dạng (shape number) gấp đơi chỉ số hình dạng của mã xích kết nối 4 a. đúng b. sai 2. Bộ lọc nào sau đây khơng thích hợp để triệt nhiễu muối. a. trung bình b. max c. median d. alpha trimmed mean 3. Phép tốn nào sau làm thay đổi histogram d. cả a, b và c a. lấy trung bình b. âm bản (negative) c. lọc median 4. Định dạng nào sau đây khơng phải cho video a. avi b. jpeg c. mpg d. wmv 5. Chữ ký (signature) là một miêu tả một‐một, nghĩa là những vật thể khác nhau sẽ có chữ ký khác nhau a. đúng b. sai CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Trường ĐH Bách Khoa TP HCM Khoa Điện – Điện Tử Bộ môn Viễn Thơng Chương trình PFIEV ĐÁP ÁN THI CUỐI HỌC KỲ MÔN XỬ LÝ ẢNH Ngày thi: 26/12/2013 Thời gian: 90 phút (Được sử dụng tài liệu, không sử dụng laptop điện thoại di động) 39 39 39 39 126 126 126 126 126 126 126 126 ng 39 40 40 39 c om Câu 1: Nén tự điển (LZW) (2đ) Ảnh gốc có giá trị thang xám sau: co a) Xác định chuỗi thang xám mã hố (chuỗi bit sau mã hóa), địa từ (dictionary address) nội dung từ (dictionary entry) mã hoá (0,75đ) Chuỗi thang xám mã hoá (Encoded output) th ng 39 39 126 126 40 257 259 261 256 258 du o u cu 39 39 126 126 40 39 126 126 40 39 126 126 39 39 126 126 an Pixel xử lý (Pixel processed) Địa từ (dictionary Nội dung từ address) (dictionary entry) 256 257 258 259 260 261 262 263 264 - 39-39 39-126 126-126 126-40 40-39 39-126-126 126-40-39 39-126-126-39 39-39-126 - CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt b) Xác định tỉ số nén ảnh sau mã hoá ảnh gốc (0,5đ) Số bit sau mã hóa là: 10 × bits = 90 bits Số bit ảnh gốc là: 16 × bits = 128 bits Tỉ số nén là: 128/90 = 1,42 c) Giải mã chuỗi thang xám mã hoá câu a), xác định địa từ (dictionary address) nội dung từ (dictionary entry) giải mã (0,75đ) Địa từ (dictionary Nội dung từ address) (dictionary entry) 39 39 126 126 40 39-126 126-40 39-126-126 39-39 126-126 256 257 258 259 260 261 262 263 264 an co ng c om Chuỗi thang xám giải mã 39-39 39-126 126-126 126-40 40-39 39-126-126 126-40-39 39-126-126-39 39-39-126 th Chuỗi thang xám mã hoá (Encoded output) 39 39 126 126 40 257 259 261 256 258 du o ng Câu 2: Phân tích hình thái (2đ) Gọi r1, r2 r3 bán kính vịng trịn có kích thước lớn nhất, trung bình nhỏ a) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình trịn có kích thước lớn (1,0đ) cu u • Bước 1: Áp dụng phép tốn erosion lên ảnh gốc I1 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1 Kết nhận ảnh I2 với có điểm pixel có mức xám (màu trắng), pixel cịn lại có mức xám (màu đen) • Bước 2: Qt tồn ảnh I2, để tìm số lượng pixel có mức xám 1, số lượng hình trịn có kích thước lớn Kết nhận số lượng hình trịn có kích thước lớn b) Đề xuất phương pháp xác định số lượng hình trịn tương ứng với nhóm kích thước khác Hình (1,0đ) • Bước 1: Áp dụng phép toán opening lên ảnh gốc I1 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1 Kết nhận ảnh I3 với gồm hình trịn có kích thước lớn Áp dụng phép toán erosion lên ảnh I3 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1, sau áp dụng phương pháp tương tự câu a) để xác định số lượng hình trịn có kích thước lớn • Bước 2: Áp dụng phép tốn trừ ảnh I1 cho ảnh I3 Kết nhận ảnh I4 với gồm hình trịn có kích thước trung bình nhỏ CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt • Bước 3: Áp dụng phép toán opening lên ảnh I4 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r2 Kết nhận ảnh I5 với gồm hình trịn có kích thước trung bình Áp dụng phép tốn erosion lên ảnh I5 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r2, sau áp dụng phương pháp tương tự câu a) để xác định số lượng hình trịn có kích thước trung bình an co Hình ng c om • Bước 4: Áp dụng phép toán trừ ảnh I4 cho ảnh I5 Kết nhận ảnh I6 với gồm hình trịn có kích thước nhỏ Áp dụng phép toán erosion lên ảnh I6 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r3, sau áp dụng phương pháp tương tự câu a) để xác định số lượng hình trịn có kích thước nhỏ cu u du o ng th Câu 3: Ma trận co-occurrence (2đ) (b) (a) Hình Các ma trận co-occurrence P(i, j; d, θ) Hình (với i = 0, 1; j = 0, 1; d = 1; θ = 0o) sau: Hình 2(a): (1,0đ) 59 × × 30 3540 𝑃(𝑖, 𝑗, 1, 0𝑜 ) = � �=� � 59 × × 30 3540 Hình 2(b): (1,0đ) × × 10 × 18 3240 150 �=� 𝑃(𝑖, 𝑗, 1, 0𝑜 ) = � � × × 10 × 18 150 3240 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Câu 4: Nhận dạng đối tượng (4đ) a) Tìm vector trung bình (mean vector) mj (j = 1, 2) ma trận hiệp phương sai (covariance matrix) Cj (j = 2) vector mẫu lớp mẫu (2,0đ) 𝐦1 = � � 𝐦2 = � � 0,5 0,5 −2 � � 𝐂1 = � → 𝐂1−1 = � 0,5 −2 0,667 0,667 −0,5 𝐂2 = � � � → 𝐂2−1 = � 0,667 2,667 −0,5 0,5 c om b) Xác định hàm định dj (j = 1, 2) cho lớp mẫu dùng phương pháp cực tiểu khoảng cách Euclid Xác định đường biên định theo phương pháp (1,0đ) Các hàm định: 𝑑1 (𝐱) = 2𝑥1 + 𝑥2 − 2,5 ng 𝑑2 (𝐱) = 4𝑥1 + 3𝑥2 − 12,5 Đường biên lớp: co 𝑥1 + 𝑥2 = du o ng th an c) Xác định hàm định dj (j = 1, 2) cho lớp mẫu dùng phương pháp tối ưu Bayes Xác định đường biên định Bayes cho lớp mẫu (1,0đ) Các hàm định: 𝑑1 (𝐱) = 6𝑥1 − 2𝑥2 − 5,69 cu u Đường biên lớp: 𝑑2 (𝐱) = 4,67𝑥1 + 10,67𝑥2 − 26,02 1,33𝑥1 − 12,67𝑥2 = −20,33 Hết CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... trịn có bán kính r1 Kết nhận ảnh I2 với có điểm pixel có mức xám (màu trắng), pixel cịn lại có mức xám (màu đen) • Bước 2: Qt tồn ảnh I2, để tìm số lượng pixel có mức xám 1, số lượng hình trịn có. .. trận co-occurrence (2đ) Cho ảnh nhị phân có kích thước giống gồm 60 × 60 điểm ảnh (pixel) Hình Màu đen ảnh vị trí điểm ảnh có giá trị thang xám màu trắng vị trí điểm ảnh có giá trị thang xám Hình... phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1 Kết nhận ảnh I3 với gồm hình trịn có kích thước lớn Áp dụng phép toán erosion lên ảnh I3 dùng phần tử cấu trúc hình trịn có bán kính r1, sau áp dụng phương
