Hôm nay thầy đã giao bài tập lớn cho lớp có 19 bài, được phân cho theo số thứ tự trong danh sách từ 1 đến 19 và từ số thứ tự 20 là đề số 1 đến hết. Show
Đề thi môn học XỬ LÝ ẢNH CH23 1. Các phương pháp tách biên. 2. Hệ số tương quan và ứng dụng vào bài toán ghép ảnh. 3. Hệ số tương quan và áp dụng phát hiện đối tượng chuyển động trong ảnh video. 4. Phương pháp phân đoạn sử dụng ngưỡng. Áp dụng để phân đoạn ảnh chứa đám lửa. 5. Phương pháp phân đoạn sử dụng ngưỡng. Áp dụng để phân đoạn ảnh chứa đám khói. 6. Các phương pháp đối sánh và ứng dụng trong nhận dạng đối tượng trên ảnh. 7. Phát hiện biên sử dụng một số toán tử tiêu biểu sử dụng đạo hàm. 8. Sử dụng khoảng cách Hausdorff trong nhận dạng một số mẫu có sẵn. 9. Lọc ảnh trên miền tần số (sử dụng biến đổi Fourier). Áp dụng cho ảnh 24 bit. 10. Tìm hiểu phương pháp biến đổi ảnh sử dụng histogram: histogram equalization và histogram matching. Chương trình thử nghiệm với ảnh đa mức xám. Áp dụng các phương pháp nêu trên đối với ảnh màu 24 bit. 11. Phương pháp giấu tin LSB (Least Signification Bit) cải tiến theo khối: Xét hàm f và khối ảnh M. Sử dụng tính chẵn lẻ của giá trị f(M) để giấu một bit thông tin vào khối ảnh M. Giấu tin Xét 2 trường hợp: 1. Bit b=0,
12. Thuỷ ấn dạng hiện sử dụng phép biến đổi DFT hoặc DCT 13. Tìm hiểu các thuật toán sử dụng mặt nạ để làm rõ đường biên trong ảnh. Áp dụng cho ảnh 24 bit. 14. Cho ảnh I có chứa đối tượng là đám lửa. Vùng có đám lửa các điểm ảnh thường sáng và thành phần R lớn hơn các thành phần B và G (trong mô hình màu RGB). Hãy xây dựng tiêu chí để phân đoạn ảnh thành các vùng có chứa đám lửa và nền. 15. Cho ảnh I có chứa đối tượng là đám khói. Vùng có đám khói các điểm ảnh thường sáng và thành phần R, G, B khá gần nhau (trong mô hình màu RGB). Hãy xây dựng tiêu chí để phân đoạn ảnh thành các vùng có chứa đám khói và nền. 16. Sử dụng các toán tử EROSION và CLOSING để làm mảnh biên. 17. Cho hai ảnh A và B, 24 bit, có cùng kích thước. Giấu 2 bit cao của ảnh B vào vị trí hai bit thấp của ảnh A. Hiệu chỉnh để sao cho chất lượng ảnh B sau khi lấy ra khỏi A có chất lượng tốt nhất. 18. Các phương pháp làm mảnh đối tượng. 19. Phương pháp đối sánh ảnh dựa trên ma trận hệ số tương quan. Thử nghiệm giải bài toán dò tìm mẫu trong một ảnh cho trước. Dò thô với ngưỡng thấp, với những vị trí vượt ngưỡng thực hiện đối sánh toàn bộ mẫu. Yêu cầu của thầy:
8. Trình bày về bộ lọc trong miền không gian (spatial filtering), lọc tuyến tính (linear Filtering) và cách xử lý bộ lọc trong miền không gian (Spatial Filtering Process).
9. Khái niệm biểu đồ Histogram? Xử lý cân bằng Histogram?
10. Xử lý Matching Histogram?11. Các kỹ thuật, thuật toán nén ảnh?
12. Mô tả mô hình 1 hệ thống xử lý ảnh cụ thể (Lấy ví dụ)13. Khái niệm về mặt nạ? Cách sử dụng mặt nạ trong xử lý ảnh?
14. Làm sắc nét một vùng ảnh?
15. Làm mượt một vùng ảnh?
16. Trình bày về bộ lọc trung vị (Median Filters)?
17. Trình bày phép giãn ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả?
18. Trình bày phép co ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả?
19. Trình bày phép mở ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả?
20. Trình bày phép đóng ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả?
BÀI TẬP1. Cân bằng Histogram2. Xử lý Matching Histogram3. Làm mượt vùng ảnh4. Lọc nhiễu sử dụng bộ lọc trung vị Median Filter5. Làm sắc nét vùng ảnh6. Giãn ảnh7. Co ảnh8. Đóng ảnh9. Mở ảnhĐÁP ÁN 1. Tại sao cần phải xử lý ảnh số. Ứng dụng của xử lý ảnh. Cho ví dụa. Tại sao cần phải xử lý ảnh số• Trong các dạng truyền thông cơ bản: lời nói, văn bản, hình ảnh, âm thanh thì hình ảnh là dạng truyền thông truyền tải thông tin mạnh mẽ nhất. • Những hình ảnh được thu nhận lại bởi các bộ cảm biến hình ảnh thường có những sai lệch và mất mát thông tin nhất định. Do đó chúng ta mong muốn đưa những hình ảnh đó vào máy tính để thực hiện các mục đích khác nhau như: phân tích ảnh, phục hồi ảnh... • Để máy tính có thể hiểu và phân tích ảnh thì ảnh cần được mã hóa và biểu diễn dưới dạng số gọi là ảnh số. Việc xử lý ảnh số trên máy tính nhằm mục đích phân tích ảnh và phục hồi các thông tin bị sai lệch trong quá trình thu nhận ảnh. b. Ứng dụng của xử lý ảnh và cho ví dụLưu trữ dữ liệu, tra cứu thông tin: nén ảnh dưới dạng *.jpg, *.tif... để giảm dung lượng lưu trữ. Nhận dạng: khuôn mặt, dấu vân tay, chữ số, ký tự... Xác thực: xác thực đăng nhập windows 8 bằng hình ảnh... Xây dựng trong các hệ thống máy nhìn công nghiệp để điều khiển và kiểm tra sản phẩm: hệ thống phân tích ảnh để phát hiện bọt khí bên trong vật thể đúc bằng nhựa, phát hiện các linh kiện không đạt tiêu chuẩn (bị biến dạng, thiếu) trong quá trình sản xuất, hệ thống đếm sản phẩm thông qua hình ảnh nhận được từ camera quan sát. 2. Nêu cách biểu diễn ảnh số trên máy tínhẢnh được biểu diễn bởi một hàm cường độ sáng 2 chiều f(x, y) trong đó x, y là tọa độ của điểm ảnh, giá trị f tại tọa độ (x,y) gọi là cường độ sáng hay mức xám của điểm ảnh. |
