tiền xử lý ảnh viễn thám

Ngày tải lên: 31/12/2013, 10:12

... II CƠ SỞ LÝ THUYẾT TIỀN XỬ LÍ ẢNH KÍ TỰ I. Lọc mịn ảnh: Lọc mịn ảnh là một lọc thông thấp, giá trị của một điểm ảnh là trung bình trọng số của các điểm ảnh lân cận, hay giá trị điểm ảnh là kết ... như sau : 1. Tiền xử lí: - Lọc ảnh: Lọc ảnh nhằm giảm bớt nhiễu bằng giải thuật lọc trung bình. - Nhị phân ảnh: Dựa vào giải thuật Otsu đã trình bày tiến hành phân ngưỡng, tạo ra ảnh nhị phân ... mịn ảnh có tác dụng hạn chế ảnh nhiễu muối tiêu. II. Nhị phân ảnh: Nhị phân ảnh mức xám là tìm giá trị ngưỡng sao cho các điểm ảnh có giá trị lớn hơn ngưỡng được gọi là trắng(nền) và các điểm ảnh...

Ngày tải lên: 26/04/2013, 10:08

...  @2008TvnGeoVit–www.geoviet.vn 3 PHNI.CÁCCHCNĂNGCBNCAENVI  I. D LIU VIN THÁM VÀ PHN MM ENVI 1.1 Nguyên lý và chc nng c bn ca vin thám  Xemphnbàiging  1.2 Gii thiu chung v phn mm ...  I.DLIUVINTHÁMVÀPHNMMENVI 3 1.1Nguyên lý vàchcnăngcbncavin thám 3 1.2GiithiuchungvphnmmENVI 3 1.2.1 Hinth 3 1.2.2 X lý thôngtinph 3 1.2.3 Hiuchnhbcx ... Hpthoixemthôngtinnh  − Xemđnhdngfilenh:Thôngthngnhvin thám đcludibadng cbnlà: Xlí&phântíchdliuvin thám viphnmmENVI–Tàiliuhngdnthchành  @2008TvnGeoVit–www.geoviet.vn...

Ngày tải lên: 25/01/2014, 12:20

... Nhp(đánh)mts chvàophngiacahpthoi. Xlí&phântíchdliuvin thám viphnmmENVI–Tàiliuhngdnthchành  @2008TvnGeoVit–www.geoviet.vn 43             TÀILIUHNGDNTHCHÀNH  X LÝ VÀ PHÂN TÍCH D LIU VIN THÁM ...  5.2Giithiumtsnghiên cuđinhìnhngdngVTviENVItrongqun lý tàinguyênvàmôitrng 70 5.2.1TheodõibinđngđôthvùngNghĩaĐô(HàNi) 70 5.2.1.1Khosátthôngtinngundliunh 70 5.2.1.2 X lý nh 70 5.2.1.3Phânloinh ... trìnhphân loinhđaphsđcgiithiutngbcbaogmcphngphápphânloi khôngkimđnhvàcókimđnhvàcáckthuthuphânloi.Bàithchành này cũngnhmmcđíchcngcnhng nguyên lý vkthutphân loinh đcgiithiutrênbàiging lý thuyt. 3.2 c nh và xác đnh các khoá gii đoán nh s  •...

Ngày tải lên: 25/01/2014, 12:20

... niệm màu sắc Ảnh tổ hợp màu Ảnh Fusion NDVI Ảnh logic & mặt nạ (masking) Một ví dụ về biến đổi không tuyến tính y x1 x2 y 1 y 2 (ví dụ sau áp dụng cho trường hợp miền giá trị của ảnh gốc rất ... ti ế ế t t 6 ti 6 ti ế ế t t 3 ti 3 ti ế ế t p (classification) (classification) t Còn tiếp ảnh gốc Các định dạng ảnh số vệ tinh thông thường (BSQ, BIL, BIP) Giá trị riêng và vector riêng   N N ế ế u ... ở ở v v ị ị tr tr í í t t ươ ươ ng ng ứ ứ ng ng ở ở (b) (b) Các tham số thống kê nhiều chiều của ảnh số   Hi Hi ệ ệ p ph p ph ươ ươ ng sai (covariance) ng sai (covariance) Cho 2 Cho 2 ả ả nh...

Ngày tải lên: 29/03/2014, 07:20

... trong viễn thám siêu cao tần chủ động lại thu những bức xạ tán xạ hoặc phản xạ từ vật thể. Hình 1.12. Phân loại viễn thám theo bước sóng 1.2.3. Nguyên lý cơ bản của viễn thám Viễn thám ... liệu, thông tin liên quan tới xử lý ảnh viễn thám và dữ liệu bản đồ 4. Ý nghĩa khoa học Thông qua việc sử dụng công nghệ GIS và ảnh viễn thám để hỗ trợ công tác quản lý tài nguyên thiên nhiên. ... được từ ảnh vệ tinh. Xử lý ảnh số là kỹ nghệ làm hiển thị rõ ảnh và tách lọc thông tin từ các dữ liệu ảnh số, dựa vào các thông tin chìa khóa về phổ bức xạ phát ra. Các phần mềm xử lý ảnh số...

Ngày tải lên: 26/04/2013, 17:19

Ngày tải lên: 28/08/2013, 11:25

Ngày tải lên: 18/09/2013, 22:04

Ngày tải lên: 22/11/2013, 10:47

... pháp là phân tích bằng mắt và xử lý số bằng máy tính. 2.1.2 Phương pháp xử lý thông tin viễn thám 2.1.2.1 Khái niệm giải ñoán ảnh viễn thám Giải ñoán ảnh viễn thám là quá trình chiết tách ... thuật xử lý ảnh số, kết hợp với hệ thống thông tin ñịa lý cho khả năng nghiên cứu Trái ñất bằng viễn thám ngày càng thuận lợi và ñạt hiệu quả cao hơn. 2.3.2 Lịch sử phát triển công nghệ viễn thám ... Viễn thám (Remote sensing) là kỹ thuật quan sát và ghi nhận ñối tượng mà trên thực tế không cần phải tiếp xúc tới ñối tượng. Tư liệu viễn thám bao gồm ảnh hàng không (ảnh chụp máy bay) và ảnh...

Ngày tải lên: 28/11/2013, 10:40

Ngày tải lên: 18/12/2013, 13:41

... NhậnDạngKhuônMặt *Matlab2013cóhàmhỗtrợnhậndạngkhuônmặt.tacóthểsửdụnghàmhỗtrợnàynhưsau: functionbai10() %Example1:Facedetection % faceDetector=vision.CascadeObjectDetector();%Default:findsfaces Origin=imread('path_image\.jpg'); bboxes=step(faceDetector,Origin);%Detectfaces %Annotatedetectedfaces IFaces=insertObjectAnnotation(Origin,'rectangle',bboxes,'Face'); figure,imshow(IFaces),title('Detectedfaces'); end *Ýtưởngthựchiệnviếtchươngtrình(khôngsửdụnghàmhỗtrợ): Sơđồkhốichobàitoán Tạo1cơsởdữliệugồmn ảnh, mỗi ảnh đượcđặttêntheothứtựlàcácsónguyêntừ1đếnn đểtiệnchoviệcquản lý tập ảnh này(ntùyvàosốlượng ảnh) . Ảnh đượcđưavàotậpcơsởdữliệusẽđượcdùngđểhuấnluyện,từđâysửdụngcácphương pháptríchrútđặctrưngvàđưaravectođặctrưngchoviệcnhậndạng. Khiđưa ảnh cầnnhậndạngvàotathựchiệntínhtọađộhìnhchiếucủa ảnh nàyvàcủacảnhững ảnh trongcơsởdữliệuđãcó,rồiđemsosánhkếtquả. Thựchiệnđokhoảngcách(khoảngcáchEuclid)giữatọađộhìnhchiếucủa ảnh cầnkiểmtra vớitọađộhìnhchiếucủacác ảnh trongcơsởdữliệu.Bức ảnh nàotrongcơsởdữliệucókhoảngcách sovới ảnh cầnkiểmtralàngắnnhấtthìtachọn. kenhR=origin(:,:,1); subplot(3,2,3),imshow(kenhR),title('Red'); kenhG=origin(:,:,2); subplot(3,2,4),imshow(kenhG),title('Green'); kenhB=origin(:,:,3); subplot(3,2,5),imshow(kenhB),title('Blue'); trungviR=medfilt2(kenhR,[33]); trungviG=medfilt2(kenhG,[33]); trungviB=medfilt2(kenhB,[33]); rgb_filtered=cat(3,trungviR,trungviG,trungviB); gray_filtered=medfilt2(gray,[33]); gray_RGB=rgb2gray(rgb_filtered); d=abs(gray_RGBgray_filtered); subplot(3,2,6),imshow(d,[]),title('saikhac'); end ViếtchươngtrìnhMatlabthựchiệnnhậndạngmộtđốitượngtùyý(1chữcái,chữsố,vậtthể bấtkỳ,…) BÀITẬPXỬLÝ ẢNH SỐ 1) ... NhậnDạngKhuônMặt *Matlab2013cóhàmhỗtrợnhậndạngkhuônmặt.tacóthểsửdụnghàmhỗtrợnàynhưsau: functionbai10() %Example1:Facedetection % faceDetector=vision.CascadeObjectDetector();%Default:findsfaces Origin=imread('path_image\.jpg'); bboxes=step(faceDetector,Origin);%Detectfaces %Annotatedetectedfaces IFaces=insertObjectAnnotation(Origin,'rectangle',bboxes,'Face'); figure,imshow(IFaces),title('Detectedfaces'); end *Ýtưởngthựchiệnviếtchươngtrình(khôngsửdụnghàmhỗtrợ): Sơđồkhốichobàitoán Tạo1cơsởdữliệugồmn ảnh, mỗi ảnh đượcđặttêntheothứtựlàcácsónguyêntừ1đếnn đểtiệnchoviệcquản lý tập ảnh này(ntùyvàosốlượng ảnh) . Ảnh đượcđưavàotậpcơsởdữliệusẽđượcdùngđểhuấnluyện,từđâysửdụngcácphương pháptríchrútđặctrưngvàđưaravectođặctrưngchoviệcnhậndạng. Khiđưa ảnh cầnnhậndạngvàotathựchiệntínhtọađộhìnhchiếucủa ảnh nàyvàcủacảnhững ảnh trongcơsởdữliệuđãcó,rồiđemsosánhkếtquả. Thựchiệnđokhoảngcách(khoảngcáchEuclid)giữatọađộhìnhchiếucủa ảnh cầnkiểmtra vớitọađộhìnhchiếucủacác ảnh trongcơsởdữliệu.Bức ảnh nàotrongcơsởdữliệucókhoảngcách sovới ảnh cầnkiểmtralàngắnnhấtthìtachọn. kenhR=origin(:,:,1); subplot(3,2,3),imshow(kenhR),title('Red'); kenhG=origin(:,:,2); subplot(3,2,4),imshow(kenhG),title('Green'); kenhB=origin(:,:,3); subplot(3,2,5),imshow(kenhB),title('Blue'); trungviR=medfilt2(kenhR,[33]); trungviG=medfilt2(kenhG,[33]); trungviB=medfilt2(kenhB,[33]); rgb_filtered=cat(3,trungviR,trungviG,trungviB); gray_filtered=medfilt2(gray,[33]); gray_RGB=rgb2gray(rgb_filtered); d=abs(gray_RGBgray_filtered); subplot(3,2,6),imshow(d,[]),title('saikhac'); end ViếtchươngtrìnhMatlabthựchiệnnhậndạngmộtđốitượngtùyý(1chữcái,chữsố,vậtthể bấtkỳ,…) BÀITẬPXỬLÝ ẢNH SỐ 1) Lọc ảnh (sửdụngphéptươngquan)trênmiềnkhônggian filtered=spatial_filter(image,mask) Trongđóimagelà ảnh xámcầnlọc,masklàmặtnạlọc(kíchthướcmỗichiềulàsốlẻ), filteredlà ảnh saukhilọc. Bàilàm: functionloc_anh=spatial_filter(image,mask) clc;closeall; [row_image,colum_image]=size(image); [row_mask,colum_mask]=size(mask); fori=1:row_image+2*floor(row_mask/2) forj=1:colum_image+2*floor(colum_mask/2) loc_anh(i,j)=0; end end fori=1:row_image forj=1:colum_image loc_anh(i+floor(row_mask/2),j+floor(colum_mask/2))=image(i,j); end end fori=1:row_image forj=1:colum_image bientam=0; foru=1:row_mask forv=1:colum_mask bientam=bientam+loc_anh(ifloor(row_mask/2)+u, jfloor(colum_mask/2)+v)*mask(u,v); end end image(i,j)=bientam; end end loc_anh=image; end Thaotác:(tacómatrậnAlà ảnh vàmlàmặtnạlọctùyý) >> ... NhậnDạngKhuônMặt *Matlab2013cóhàmhỗtrợnhậndạngkhuônmặt.tacóthểsửdụnghàmhỗtrợnàynhưsau: functionbai10() %Example1:Facedetection % faceDetector=vision.CascadeObjectDetector();%Default:findsfaces Origin=imread('path_image\.jpg'); bboxes=step(faceDetector,Origin);%Detectfaces %Annotatedetectedfaces IFaces=insertObjectAnnotation(Origin,'rectangle',bboxes,'Face'); figure,imshow(IFaces),title('Detectedfaces'); end *Ýtưởngthựchiệnviếtchươngtrình(khôngsửdụnghàmhỗtrợ): Sơđồkhốichobàitoán Tạo1cơsởdữliệugồmn ảnh, mỗi ảnh đượcđặttêntheothứtựlàcácsónguyêntừ1đếnn đểtiệnchoviệcquản lý tập ảnh này(ntùyvàosốlượng ảnh) . Ảnh đượcđưavàotậpcơsởdữliệusẽđượcdùngđểhuấnluyện,từđâysửdụngcácphương pháptríchrútđặctrưngvàđưaravectođặctrưngchoviệcnhậndạng. Khiđưa ảnh cầnnhậndạngvàotathựchiệntínhtọađộhìnhchiếucủa ảnh nàyvàcủacảnhững ảnh trongcơsởdữliệuđãcó,rồiđemsosánhkếtquả. Thựchiệnđokhoảngcách(khoảngcáchEuclid)giữatọađộhìnhchiếucủa ảnh cầnkiểmtra vớitọađộhìnhchiếucủacác ảnh trongcơsởdữliệu.Bức ảnh nàotrongcơsởdữliệucókhoảngcách sovới ảnh cầnkiểmtralàngắnnhấtthìtachọn. kenhR=origin(:,:,1); subplot(3,2,3),imshow(kenhR),title('Red'); kenhG=origin(:,:,2); subplot(3,2,4),imshow(kenhG),title('Green'); kenhB=origin(:,:,3); subplot(3,2,5),imshow(kenhB),title('Blue'); trungviR=medfilt2(kenhR,[33]); trungviG=medfilt2(kenhG,[33]); trungviB=medfilt2(kenhB,[33]); rgb_filtered=cat(3,trungviR,trungviG,trungviB); gray_filtered=medfilt2(gray,[33]); gray_RGB=rgb2gray(rgb_filtered); d=abs(gray_RGBgray_filtered); subplot(3,2,6),imshow(d,[]),title('saikhac'); end ViếtchươngtrìnhMatlabthựchiệnnhậndạngmộtđốitượngtùyý(1chữcái,chữsố,vậtthể bấtkỳ,…) BÀITẬPXỬLÝ ẢNH SỐ 1)...

Ngày tải lên: 14/03/2014, 23:41

... QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH ,TIỀN XỬ LÝ VÀ PHÂN ĐOẠN ẢNH 5 1.1 Tổng Quan Về Xử Lý Ảnh 5 1.2 Tổng quan về phân đoạn ảnh 6 1.3 Tổng quan về tiền xử lý ảnh 7 CHƢƠNG 2:MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP TIỀN XỬ LÝ ẢNH 8 ... trọng trong xử lý ảnh là tiền xử lý ảnh và bƣớc phân đoạn ảnh. Hiện nay có rất nhiều thuật toán đƣợc đề xuất để giải quyết bài toán về tiền xử lý và phân đoạn ảnh. Phân đoạn ảnh thì hầu hết ... điểm ảnh đƣợc gọi là phƣơng pháp miền Tiền xử lý ảnh là một bƣớc quan trọng trong xử lý ảnh. ở bƣớc này hình ảnh vẫn ở mức thấp nhất chƣa đƣợc xử lý. Với mục đích cải thiện các dữ liệu hình ảnh...

Ngày tải lên: 18/03/2014, 00:27

... x lý nh Khung cảnh, đối tợng, ảnh quang học Bộ cảm biến (camera) Số hóa ảnh Tín hiệu ảnh ả nh liên tục Quang học Dữ liệu ảnh ả nh số Xử lý phân tích ảnh Nén, lu trữ và truyền ảnh ả nh đ xử lý Miêu ... thông tin Xử lý ảnh Nguyễn Thị Hoàng Lan Chơng 4 Các Phơng pháp cơ sở xử lý số hình ảnh 1. Giới thiệu chung về các phơng pháp xử lý số hình ảnh 2. Các phép toán điểm ảnh (Points ... trong ảnh. - Vùng ảnh (Region) : là tập hợp các điểm ảnh thuộc về đối một tợng trong ảnh. Ranh giới các vùng ảnh là biên ảnh, và các đờng biên khép kín cho phép xác định vùng ảnh. Biên ảnh và...

Ngày tải lên: 02/04/2014, 00:41

... sánh kết quả giải đoán ảnh MODIS với ảnh SPOT Kết quả giải đoán ảnh MODIS cần phải được kiểm chứng với kết quả giải đoán từ ảnh SPOT độ phân giải cao. Nghiên cứu chọn hai ảnh đại diện thuộc khu ... liệu ảnh SPOT Ảnh SPOT 5 có độ phân giải 80 x 80m, 3 band Red – Green – Blue thu thập từ trung tâm viễn thám Singapore (CRIPS), được sử dụng để đối chiếu kiểm tra kết quả giải đoán từ ảnh MODIS. ... giữa hai loại ảnh. Tỉ lệ % diện tích sai lệch (chỉ có ở ảnh MODIS hoặc SPOT) là không đáng kể. Ngoài phần diện tích chung hiện diện ở hai loại ảnh phần diện tích chỉ có riêng ở ảnh MODIS là...

Ngày tải lên: 03/04/2014, 06:20

Ngày tải lên: 01/06/2014, 16:17

Ngày tải lên: 04/07/2014, 14:53

Ngày tải lên: 04/07/2014, 14:59