LƯỢC ĐỒ MỨC XÁM

kjkjns0)( (4.21) Hoặc, chúng ta muốn ánh xạ ảnh mức xám nằm giữa 0 và 255, chúng ta có thể thay đổi ks như sau: 25502550ssssskk (4.22) Chú ý rằng vì công thức (4.21) là một xấp xỉ của công thức (4.18) bằng cách cho rằng ảnh ánh xạ có thể có lược đồ mức xám k[r]

(4.33) Trong đó  = kỳ vọng toán học hay trị trung bình.  = sai phương. Chú ý rằng h(z) giảm khoảng 90 phần trăm giá trị tối đa của nó tại 073.1/z Do đó,  biểu hiện bề rộng của phân phối. Tham số  và  có thể được điều chỉnh cho đến khi đạt được kết quả mong muốn trên ảnh ra. Cần chú ý rằng[r]

n(i) i 255 0 a n(i) i 255 0 b 52 Hình 4.10 (a) Lược đồ mức xám của một ảnh có sắc màu tối; (b) Lược đồ mức xám của một ảnh có sắc màu sáng.

68 CHƯƠNG 6 CÁC PHÉP TOÁN TRÊN ĐIỂM 6.1 GIỚI THIỆU Phép toán trên điểm tạo thành một lớp các kỹ thuật xử lý ảnh đơn giản nhưng quan trọng. Chúng cho phép người sử dụng thay đổi cách điền dữ liệu ảnh vào phạm vi mức xám có sẵn. Điều này đặc biệt ảnh hưởng đến công việc hiện thị ảnh. Một[r]

a : Giá trị xám của một điểm ảnh của ảnh đầu vào.z : Giá trị xám của một điểm ảnh của ảnh đầu raÝ tưởng : Ta sẽ biến đổi lược đồ xám của ảnh đầu vào theo lược đồ xám mẫucụ thể nào đó.Các bước của thuật toán:1. Tính lược đồ mức xám h(a) c[r]

- Với cách biểu diễn trên, một vùng ảnh nhị phân được xem như gồm các chuỗi 0 hay 1 đan xen (gọi là 1 mạch). - Mỗi mạch gồm: địa chỉ bắt đầu và chiều dài của mạch theo dạng (<hàng, cột>, chiều dài) Ví dụ: Hình 1.5 Ảnh nhị phân và các biểu diễn mã loạt dài tương ứng V. Các kỹ thuật tá[r]

Bài giảng Xử lý ảnh số 36 GV. Mai Cường Thọ 1. Các kỹ thuật tă ng cường ảnh sử dụng toán tử điểm - Xử lý điểm ảnh là 1 trong các phép xử lý cơ bản và đơn giản. Có 2 cách tiếp cận trong cách xử lý này: + Dùng 1 hàm thích hợp (hàm tuyến tính hay hàm phi tuyến) tùy theo mục đích cải thiện ảnh để biến[r]

I.Cơ sở lý thuyết1.Histogram Histogram(biểu đồ xám) của một bức ảnh biểu thị tần suất xuất hiện của các giá trị mức xám trong bức ảnh . Lược đồ này thể hiện trên hệ tọa độ 2 chiều như sau:Từ lược đồ xám có thể đánh giá được một số các tính chất của ảnh như sau:Độ sáng :oHistogram dịch về trái ([r]

sáng và các lỗi của thiết bị thu video. Mặt khác, nếu có một đối tượng chuyểnđộng qua vùng này, thì chúng ta sẽ thấy sự khác nhau giữa các vùng của đốitượng, những vùng này sẽ cho những kết cấu khác nhau. Bởi vậy, tính kết cấutại một vị trí đã cho rất phù hợp để phát hiện những thay đổi lớn.Trước ti[r]

PHÁT HIỆN ĐƯỜNG BIÊNPHÁT HIỆN ĐƯỜNG BIÊN(EDGE DETECTION)(EDGE DETECTION)CHƯƠNG 4CHƯƠNG 4Đường biên trong ảnh thường được định nghĩamột cách cơ bản bởi sự thay đổi giá trị mức xámcủa các pixel trong vùng lân cận.Thay đổi các giá trị mức xám của các pixel lâncận có thể biểu diễn[r]

1.1  trueRCi .2 tr ueRHi .3 falseRRHji .4 Ba phương pháp phân vùngo Phân vùng dựa theo điểm ảnho Phân vùng dựa theo đường biêno Phân vùng dựa theo miềnVí dụ phân vùng ảnh(a): ảnh ban đầu(b): ảnh được phân vùng Phân vùng dựa theo điểm ảnh- Dựa trên các thống kê mức xám đồ[r]

iLọc nhiễu Làm nổi biênĐịnh vị biên trích chọn biên B3: Định vị biên. Chú ý rằng kỹ thuật nổi biên gây tác dụng phụ là gây nhiễu làm một số biên giả xuất hiện do vậy cần loại bỏ biên giả. B4: Liên kết và trích chọn biên.2.2 Kỹ thuật phát hiện biên trực tiếp Phương pháp này chủ yếu dựa vào sự biến th[r]

PHÁT HIỆN ĐƯỜNG BIÊNPHÁT HIỆN ĐƯỜNG BIÊN(EDGE DETECTION)(EDGE DETECTION)CHƯƠNG 4CHƯƠNG 4Đường biên trong ảnh thường được định nghĩamột cách cơ bản bởi sự thay đổi giá trị mức xámcủa các pixel trong vùng lân cận.Thay đổi các giá trị mức xám của các pixel lâncận có thể biểu diễn[r]

Nội dung trình bày

Các khái niệm cơ bản
Nén dữ liệu ảnh
Chuẩn nén Jpeg
Các chuẩn nén ảnh tĩnh và video phổ biến
Chương trình Nén Ảnh số

Ảnh có thể biểu diễn dưới dạng tín hiệu tương tự hoặc tín hiệu số. Trong biểu diễn số của các ảnh đa mức xám, một ảnh được biểu diễn dưới dạng một ma trận hai chi[r]

Đề Tài 09: Phương pháp histogram equalization và histogram matching. Chương trình thử nghiệm với ảnh đa mức xám. Có thể nói gì về cách áp dụng các phương pháp nêu trên đối với ảnh màu (24 bit)?

zezh (4.33) Trong đó = kỳ vọng toán học hay trị trung bình. = sai phơng. Chú ý rằng h(z) giảm khoảng 90 phần trăm giá trị tối đa của nó tại 073.1/z Do đó, biểu hiện bề rộng của phân phối. Tham số và có thể đợc điều chỉnh cho đến khi đạt đợc kết quả mong muốn trên ảnh ra. Cần chú ý rằng thực h[r]

- Thứ nhất là nhận diện (face recognition) một khuôn mặt, tức là giả sử ta có bức ảnh một khuôn mặt, ta sẽ tìm một bức ảnh có khuôn mặt giống với khuôn mặt trong ảnh. Ứng dụng của nó là truy tìm tội phạm, các hệ thống an ninh xác đinh dựa vào khuôn mặt. - Thứ hai là xác định vị trí những khuôn mặt t[r]

PHÂN VÙNG ẢNH THEO MIỀN ĐỒNG NHẤT•Kỹ thuật phân vùng ảnh thành các miền đồng nhất dựa vào các tính chất quan trọng nào đó của miền ảnh. •Việc lựa chọn các tính chất của miền sẽ xác định tiêu chuẩn phân vùng. •Tính đồng nhất của một miền ảnh là điểm chủ yếu xác định tính hiệu quả của việc phân vùng.[r]

dụng: In ảnh màu ra máy in đen trắng.•Tăng số mức xám: Thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng kỹ thuật nội suy. Kỹ thuật này nhằm tăng cường độ mịn cho ảnh5. PHÂN TÍCH ẢNHLà khâu quan trọng trong quá trình xử lý ảnh để tiến tới hiểu ảnh. Trong phân tích ảnh việ[r]

nằm trong khoảng [0,1]. Đạo hàm của biểu thức entropy có thể tìm thấy trong cácsách nói về tin học hoặc thông tin. Chú ý rằng cho một ảnh 256 mức xám mà tất cảcác mức có khả năng xuất hiện bằng nhau khi dùng biểu thức (13.3) chúng ta có:==25502min8)2561(log2561L bit/pixel Điều n[r]