6. Cấu trúc của luận văn
3.3.Kết luận chƣơng 3
Trong chƣơng này, luận văn đã trình bày kết quả của chƣơng trình phát hiện biên ảnh màu dùng phƣơng pháp wavelet và so sách phƣơng pháp phát hiện biên sử dụng wavelet đối với các phƣơng pháp khác cho thấy biến đổi wavelet là một phƣơng pháp hiệu quả để phát hiện biên.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
KẾT LUẬN
Việc phát hiện biên là một bƣớc quan trọng trong quá trình xử lý ảnh. Luận văn đã đạt đƣợc một số kết quả sau:
- Luận văn đã nêu đƣợc một cách tổng quan các vấn đề về xử lý ảnh và vai trò của biên trong xử lý ảnh.
- Luận văn đã trình bày rõ các hệ màu và các phƣơng pháp phát hiện biên ảnh màu làm cơ sở cho việc xây dựng chƣơng trình.
- Luận văn đã dùng phƣơng pháp wavelet xây dựng thử nghiệm chƣơng trình phát hiện biên ảnh.
- Đồng thời trong quá trình so sánh các phƣơng pháp đã biết đƣợc điểm mạnh/yếu của từng phƣơng pháp và có thể đƣa ra các lựa chọn phƣơng pháp phù hợp với từng loại ảnh.
Trong chƣơng 3 luận văn đã tìm hiểu và cài đặt chƣơng trình phát hiện biên ảnh bằng wavelet. Phƣơng pháp này sử dụng để phát hiện biên ảnh đạt hiệu quả tốt. Luận văn có sự so sánh với các phƣơng pháp phát hiện biên khác và có đánh giá với từng phƣơng pháp phát hiện biên. Tuy nhiên luận văn còn có hạn chế cần khắc phục: chƣa đƣa ra đƣợc phƣơng pháp phát hiện biên ảnh hoàn toàn mới.
Hƣớng phát triển tiếp theo của luận văn
- Tiếp tục tìm hiểu và nghiên cứu sâu hơn về lĩnh vực phát hiện biên. - Nghiên cứu nâng cao hiệu quả các phƣơng pháp phát hiện biên. - Đƣa ứng dụng của phát hiện biên ảnh vào thực tế.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1] Lƣơng Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2006), Nhập môn Xử lý ảnh, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, tr.17 – 21, 115 – 125.
[2] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình môn học Xử lý ảnh, Đại Học Thái Nguyên, tr. 7 – 11.
[3] Nguyễn Quang Sơn, Nghiên cứu một số phương pháp phát hiện biên, Luận văn thạc sĩ, Trƣờng Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông, Thái Nguyên, tr. 7-14.
Tiếng Anh
[4] John Canny (1986), “A computational approach to edge detection”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, VOL. PAMI- 8(6), pp. 679 - 698.
[5] O. Rebecca Vincent & Olusegun Folorunso (2009), “A Descriptive Algorithm for Sobel Image Edge Detection”, Processings of Informing Science & IT Education Conference (InSITE), pp. 97 - 107.
[6] Rastislav Lukac, Konstantinos N. Plataniotis (2007), Color Image Processing Methods and Applications, University of Toronto; Toronto, Ontario, Canada – CRC Press, Taylor & Francis Group, pp. 100 - 104.
[7] Plataniotis, Konstantinos N (1999), "Comprehensive Analysis of Edge Detection in Color Image Processing", Electrical and Computer Engineering Publications and Research, pp. 612 - 624.
[8] Jun Li (2003), A Wavelet Approach to Edge Detection, Master of Science (Mathematics & Statistics), Sam Houston State University. Huntsville, Texas, pp. 11 - 36.
[9] Chaganti, Venkata RaviKiran (2005), Edge Detection of Noisy Images Using 2-D Discrete Wavelet Transform, Master of Science (Electrical & Computer Engineering), The Florida State University.
[10] Jian- jiun Ding (2009), term paper wavelet for edge detection, National Taiwan University.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
PHỤ LỤC
Một số hình ảnh phát hiện biên sử dụng phƣơng pháp wavelet
Ảnh 1: Ảnh ban đầu
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Ảnh 3: Ảnh ban đầu
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});