Tài liệu xử lý ảnh

quý khách hàng đang coi trăng tròn trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Xử lý hình ảnh số - Chương 2: Cơ bản về cách xử lý ảnh số", nhằm thiết lập tài liệu gốc về trang bị bạn cliông chồng vào nút ít DOWNLOAD nghỉ ngơi trên


You watching: Tài liệu xử lý ảnh

Tài liệu gắn kèm:

*
bai_giang_xu_ly_anh_so_chuong_2_co_ban_ve_xu_ly_anh_so.pdf

Nội dung text: Bài giảng Xử lý hình họa số - Chương 2: Cơ bản về xử trí hình ảnh số

Cmùi hương 2: CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ Võ Quang Hoàng Khang TPHCM - 20161. Số hóa ảnh 2. Các tính năng liên quan ảnh số 3. Hình ảnh màu sắc 4. Tổng kết 2Mô tả được những phương pháp nhằm số hóa ảnh. Mô tả được những đại lượng: metrics, region, connectivity/neighborhood. Giải thích được tác động histogram, entropy. Mô tả được nhiễu hình họa cùng tác động của chính nó. 3Ảnh f(x,y) thu cảm nhận từ camera là hình họa tiếp tục → nên chuyển sang trọng dạng tương thích để cập nhật bởi laptop Phương pháp biến hóa một hình ảnh f(x,y) thành dạng số tránh rốc a được Call là số hoá hình ảnh. Gồm nhì bước: . Bước 1: Đo cực hiếm trên những không gian gian (rước mẫu) . Bước 2: Ánh xạ cường độ (hoặc giá trị) đo được thành một số trong những hữu hạn những mức tách rộc rạc Điện thoại tư vấn là lượng tử hoá. 4Dạng rước mẫu mã (tesselation) điểm ảnh: là phương pháp bài trí các điểm mẫu mã vào không gian hai chiều Một số dạng chủng loại điểm ảnh: chữ nhật, tam giác, lục giácQuá trình biến hóa tín hiệu thật - liên tiếp (analog) thành những cực hiếm tránh rộc rạc (digital) nhằm xử lý bên trên máy vi tính. 256 gray levels (8-bit)16 gray levels (4-bit)8 gray levels (3-bit)4 gray levels (2-bit)2 gray levels (1-bit)Điểm hình ảnh tuyệt nói một cách khác là pixel (picture element, pels, image elements) được coi như như thể dấu hiệu giỏi cường khả năng chiếu sáng trên một toạ độ trong không gian của đối tượng người sử dụng. Ảnh được xem nhỏng là 1 tập phù hợp những điểm ảnh. khi được số hoá, được trình diễn là ma trận 2 chiều a trong những số đó mỗi bộ phận có một quý hiếm nguyên ổn hoặc là 1 trong những véc tơ cấu tạo màu. 12Mỗi px đựng một màu (hoặc tầm xám) độ sâu z màu  value(x, y, z, , t) thời hạn t 13Lưới những pixel, mỗi pixel cất một màu sắc p = (r,c) là địa điểm px. r: row; c: column Ảnh màu sắc có tương đối nhiều quý giá cho mỗi I( p) = I(r,c) giá trị của px trên p pixel; Ảnh monochrome có một quý giá mỗi pixel 14Mức xám (gray level): Mức xám là công dụng sự mã hoá tương xứng một cường độ sáng của mỗi điểm hình họa với 1 quý hiếm số - kết quả của quá trình lượng hoá Các thang quý hiếm nấc xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính sử dụng 1 byte (8 bit) để màn biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 256 mức xám, có nghĩa là từ 0 cho 255) 15Ảnh Số bit/px Số màu sắc Ảnh black Trắng 1 2 Hình ảnh xám (gray scale) 8 256 Ảnh RGB 24 2563 Ảnh 32 bit 32 2564 (true color+độ sâu) 16Các chuyển động có thể phân thành những loại . Trên điểm (pixel): quý giá điểm ảnh output chỉ dựa vào một quý hiếm điểm hình họa tại cùng vị trí của hình ảnh input đầu vào . Cục cỗ (local): giá trị điểm ảnh output trên vị trí nhất quyết (m, n) chỉ nhờ vào vào cực hiếm những điểm hình họa ở kề bên của điểm hình ảnh có thuộc địa điểm (m, n) bên trên hình ảnh input. . Toàn viên (global): quý hiếm điểm hình họa output tại vị trí nhất định (m, n) phụ thuộc vào toàn cục px bên trên ảnh input đầu vào. Nhằm tạo ra hình họa mới b từ ảnh đầu vào a sao cho đạt một số phương châm tăng cường quality hình họa hoặc đáp ứng những từng trải so với. 17Điểm, tổng thể, và cục bộ 18Một điểm ảnh p tại tọa độ (x, y) có . 4-lân-cận-ngang-và-dọc của p x (x+1, y), (x-1, y), (x, y+1), (x, y-1) x p x N4(p) x . 4-lân-cận-chéo cánh (Diagonal) của p x x (x+1, y+1), (x+1, y-1), p ND(p) (x-1, y+1), (x-1, y-1) x x x x x . 8-lân-cận của p: là sự kết hợp của x p x N8(p) N4(p) với ND(p) x x x 204-liền-kề: Hai điểm ảnh p và q là 4-liền-kề ví như q thuộc tập N4(p). 8-liền-kề: Hai điểm hình họa p cùng q là 8-liền-kề trường hợp q thuộc tập N8(p). Ví dụ: 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 Các điểm hình họa 4-liền-kề 8-liền-kề 21Neighborhoods + sự contact thông qua quý hiếm khác ( ví dụ: cường độ điểm ảnh - intensity). Lân cận 4 (4 - adjacency):Lân cận 8 (8 - adjacency):Đường nối 2 điểm p (x0, y0) cùng q (xn, yn): tập tuần tự những điểm hình họa bao gồm tọa độ theo lần lượt là (x0, y0), (x1, y1), (x2, y2), , (xn, yn) sao cho: . Hai điểm gần kề (xi, yi), (xi-1, yi-1) với (1 hotline S là tập các điểm hình họa ngẫu nhiên trong image (S hoàn toàn có thể là tổng thể image): .

See more: Download Vmix 24 - Vmix 21 Crack Archives



See more: Chép Nhạc Karaoke Cho Ar 3600 Hdmi, Dịch Vụ Chép Nhạc Karaoke Mtv

Hai điểm p và q được hotline là kết nối cùng nhau qua S giả dụ sống thọ path giữa chúng. . Tập những điểm kết nối cùng với p và thuộc S được hotline là nhân tố được kết nối (connected component). . Nếu S chỉ có 1 yếu tố liên kết, Tức là từng điểm ảnh nằm trong S thì kết nối cùng với toàn bộ những điểm ảnh sót lại. Ta điện thoại tư vấn S là tập kết nối (Connected Set).hotline R là 1 tập điểm hình ảnh ngẫu nhiên, R được Điện thoại tư vấn là vùng hình ảnh giả dụ nó là 1 tập kết nối thỏa quan niệm ở trên. Hai vùng Ri và Rj được coi là bên cạnh (Adjacency) trường hợp phù hợp của chúng là một tập kết nối. Các vùng ko ở kề bên (not adjacent) thì gọi là disjoint. Cũng tựa như nhỏng với điểm ảnh bài toán xét vùng cạnh bên cũng cần được sự hướng đẫn đẳng cấp 4 tuyệt 8.4-connectivity yields 2 regions 8-connectivity yields 1 region• Regions may contain holes.i=imread("lemãng cầu.tif"); figure,imshow(i),title("Anh goc"); igrey=rgb2gray(i); figure, imshow(igrey), title("Anh xam"); figure, imshow(ibin), title("Anh nhi phan"); imwrite(igrey,"lena_xam.png"); 30Mô hình toán học dùng để làm biểu thị những Màu sắc trong thực tế được biểu diễn dưới dạng số học. Có nhiều không khí color khác nhau: RGB, CMY, HSV, 31RGB dùng thông dụng trong đồ họa máy vi tính cùng những sản phẩm công nghệ kinh nghiệm số khác. Kết thích hợp của 3 màu cơ phiên bản : đỏ (R, Red), xanh lục (G, Green) cùng xanh rì (B, Blue) để mô tả toàn bộ những màu sắc không giống. Ảnh số được mã hóa bằng 24bit, 8bit cho R, 8bit đến G, 8bit cho B, mỗi màu nhận quý giá từ 0-255. Với mỗi quý hiếm khác nhau của từng color phối hợp lại được một màu sắc khác, tổng số gồm 2563 = 16,777,216 color khác biệt. 32• Là không khí màu sắc được thực hiện thịnh hành trong nghề công nghiệp in ấn.• Được dùng nhiều vào bài toán sửa đổi, so sánh và trong thị lực laptop. • Hệ không khí này dựa vào 3 thông số kỹ thuật để biểu lộ color sắc: H = Hue: Màu sắc, S = Saturation: độ đậm sệt, V = value: quý giá cường ánh sáng. • Thường được màn biểu diễn dưới bề ngoài trụ hoặc hình nón. •Enhancement Input image Input image technique Miền không khí Miền tần số Xử lý trực tiếp trên px Xử lý bên trên đổi khác Fourier của hình họa 38Ttuyệt thay đổi quý giá ko phụ thuộc vào vào tọa độ những điểm ảnh Tăng giảm khả năng chiếu sáng, thống kê gia tốc, thay đổi tần suất , âm phiên bản, biến đổi log, v.v. Sử dụng biểu thứ gia tốc, nói một cách khác là histogram. Tần suất nấc xám g của hình ảnh I là số điểm hình ảnh có mức giá trị g. Histogram là biểu đồ dùng các nút xám gồm trong hình họa. lấy một ví dụ cho hình họa I, histogram h(g) của I là: 39“Trắng” gửi thành ”đen” cùng trở lại Ảnh âm của hình ảnh I bao gồm <0,L-1> nấc xám được xác minh bởi, với r là nấc xám cố gắng thể: s L 1 r 40Nhằm giãn các nút xám rẻ của hình họa input đã đạt được nút xám cao hơn. Nhằm khiến cho giảm buổi tối. Mức xám s mới được khẳng định vị s clog(1 r) 411. Viết hàm biến đổi ảnh âm bản 2. Viết hàm thay đổi hàm log Sinc viên đọc thêm “Digital Image Processing-3rd Edition” của Rafael C. Gonzalez từ 130-137. Thực hiện cùng với Matlab hầu hết chuyển đổi này. 42Hình dạng histogram bộc lộ độ sáng (brightness) của hình ảnh 43Hình dạng histogram biểu hiện độ tương bội nghịch (contrast) của ảnh 44Dùng để tăng cường mức độ tương bội nghịch cục bộ của ảnh. Những vùng gồm tương phản rẻ sẽ được cải thiện Ttốt thay đổi cường độ xám của từng pixel để có được ảnh mới có histogram chuẩn chỉnh hơn. Cần một hàm biến đổi bên trên nút xám. 45Kỹ thuật “cân đối histogram” có thể nâng cao chất lượng hình họa tự động nhưng mà ko nên làm bằng tay với chức năng co/giãn nấc xám. 46I = imread(‘lena.tif"); J = histeq(I); imshow(I); figure, imshow(J); 47m_equalization 49Hãy viết chương trình Matlab nhằm thực hiện: Chuyển ảnh xám lịch sự Trắng Black Cài đặt các phép biến hóa dựa vào điểm hình ảnh Co giãn độ tương bội phản Làm sáng sủa đối tượng người dùng trải qua chuyên môn gray-cấp độ slicing 50Một số định nghĩa cơ bản về ảnh (nấc xám, ảnh màu sắc, lấn cận) Các tư tưởng cơ bản về cách xử trí hình ảnh (điểm, toàn thể, toàn cục) Các không khí màu Histogram Nhiễu vào ảnh 51

Chuyên mục: Chia sẻ