1. Trang chủ
  2. » Tất cả

Dap an de thi mon xu ly anh dh spkt tphcm preview

5 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Đề thi môn: Xử lý ảnh số mã môn học: 1279230
Trường học Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật TP.HCM
Chuyên ngành Xử lý ảnh số
Thể loại Đề thi
Năm xuất bản 2014-2015
Thành phố TP.HCM
Định dạng
Số trang 5
Dung lượng 417,78 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

S hi u BM1/QT PĐT RĐTV/00 ố ệ Trang 1 Tr ng ĐHSPKT TP HCM ườ Đ THI MÔN X LÝ NH SỀ Ử Ả Ố Khoa Công ngh Thông tin ệ MÃ MÔN H C Ọ 1279230 B môn Tin h c c sộ ọ ơ ở H c kỳ I – Năm h c 2014 2015ọ ọ N I DUNG[.]

Trang 1

Tr ườ ng ĐHSPKT TP.HCM Đ THI MÔN: X LÝ NH S Ề Ử Ả Ố

Khoa Công ngh Thông tin ệ MÃ MÔN H C: Ọ 1279230

B môn Tin h c c s ộ ọ ơ ở H c kỳ I – Năm h c 2014-2015 ọ ọ

- -

N I DUNG Đ THI: Ộ Ề

Câu 1: (2đ)

M c đích c a vi c cân b ng histogram? Xây d ng và cài đ t thu t toán cân ụ ủ ệ ằ ự ặ ậ

b ng histogram t đ ng ằ ự ộ

Câu 2: (3đ)

Trình bày các bướ ọ ảc l c nh trong mi n t n s (g m 7 bề ầ ố ồ ước)

Trình bày b l c Notch Reject và ng d ng b l c Notch Reject đ xoá nhi u ộ ọ ứ ụ ộ ọ ể ễ

Moiré

Xây d ng và cài đ t thu t toán xoá nhi u Moiré c a nh ự ặ ậ ễ ủ ả

Câu 3: (2.5đ)

Xây d ng và cài đ t thu t toán đ m h t g o ự ặ ậ ế ạ ạ

Câu 4: (2.5đ)

Xây d ng và cài đ t thu t toán nh n d ng khuôn m t dùng phự ặ ậ ậ ạ ặ ương pháp khuôn

m t riêng (eigenface) ặ

-H T - Ế

Trang 2

Tr ườ ng ĐHSPKT TP.HCM ĐÁP ÁN MÔN: X LÝ NH S Ử Ả Ố

Khoa Công ngh Thông tin ệ MÃ MÔN H C: Ọ 1279230

B môn Tin h c c s ộ ọ ơ ở H c kỳ I – Năm h c 2014-2015 ọ ọ

- -

Câu 1: (2đ)

M c đích c a cân b ng histogram là làm cho histogram đ ng đ u Khi đó ta làm tăng ụ ủ ằ ồ ề

được đ tộ ương ph n c a nh ả ủ ả

Cân b ng histogram đằ ược cho b ng phằ ương trình:

s=T(r)=(L-1)r p r w dw

0

) (

v i pớ r(w) : Xác su t x y ra m c xám ấ ả ứ w

Trong xác su t, tích phân c a hàm m t đ là hàm phân ph i Công th c trên có ấ ủ ậ ộ ố ứ w là

bi n liên t c, ta không th l p trình nó Ta ph i dùng công th c r i r c: ế ụ ể ậ ả ứ ờ ạ

sk=T(rk)=(L-1)

k j

j

r r p

0

) (

v i k= 0,1,2,…,L-1 ớ

Code:

void HistogramEqualization(Mat imgin,Mat imgout)

{

int x, y, M, N;

int h[L];

int r;

M = imgin.size().height;

N = imgin.size().width;

for (r=0; r<L; r++)

h[r] = 0;

for (x=0; x<M; x++)

for (y=0; y<N; y++) {

r = imgin.at<uchar>(x,y);

h[r]++;

} double p[L];

for (r=0; r<L; r++)

p[r] = 1.0*h[r]/(M*N);

Trang 3

double T[L];

int j, k;

for (k=0; k<L; k++) {

T[k] = 0;

for (j=0; j<=k; j++)

T[k] += p[j];

}

double s;

for (x=0; x<M; x++)

for (y=0; y<N; y++) {

r = imgin.at<uchar>(x,y);

s = T[r];

imgout.at<uchar>(x,y) = (uchar)((L-1)*s);

} return;

}

Câu 2: (3đ)

L c nh trong mi n t n s g m 7 bọ ả ề ầ ố ồ ước sau đây:

Bước 1: Cho nh đ u vào f(x,y) có kích thả ầ ước MxN M r ng nh có kích thở ộ ả ước là PxQ OpenCV có hàm xác đ nh kích thị ước P và Q t i u ố ư

Bước 2: Thêm zero vào ph n m r ng, ta đầ ở ộ ượ ảc nh fp(x,y)

Bước 3: Nhân fp(x,y) v i (-1)ớ x+y đ d i F(0,0) vào tâm nh ể ờ ả

Bước 4: Bi n đ i Fourier c a nh Bế ổ ủ ả ở ước 3 ta được F(u,v)

Bước 5: Cho hàm l c có giá tr th c H(u,v) đ i x ng qua tâm (P/2,Q/2) Th c hi n ọ ị ự ố ứ ự ệ phép nhân

G(u,v) = F(u,v)H(u,v)

Bước 6: Thu đượ ảc nh đã x lý b ng bi n đ i Fourier ngử ằ ế ổ ược, l y ph n th c và d i tr ấ ầ ự ờ ở

l i g c t a đ ạ ố ọ ộ

Bước 7: B ph n đã m r ng, ta thu đỏ ầ ở ộ ượ ảc nh g(x,y) có kích thước MxN

Bi u di n b ng s đ kh i: ể ễ ằ ơ ồ ố

Trang 5

Code:

void RemoveMoire(Mat imgin, Mat imgout)

{

int M = imgin.size().height;

int N = imgin.size().width;

// Buoc 1, 2, 3

int P = getOptimalDFTSize(M);

int Q = getOptimalDFTSize(N);

Mat f = Mat(P,Q,CV_32FC2,CV_RGB(0,0,0));

Mat F = Mat(P,Q,CV_32FC2,CV_RGB(0,0,0));

int x, y, u, v;

for (x=0; x<M; x++)

for (y=0; y<N; y++)

if ((x+y)%2 == 0)

f.at<Vec2f>(x,y)[0] = 1.0*imgin.at<uchar>(x,y);

else

f.at<Vec2f>(x,y)[0] = -1.0*imgin.at<uchar>(x,y);

// Buoc 4

dft(f,F);

// Buoc 5

Mat H = Mat(P,Q,CV_32FC2,CV_RGB(0,0,0));

double D01 = 5, D02 = 5, D03 = 15, D04 = 15;

int u1 = 44, v1 = 59, u2 = 40, v2 = 119, u3 = 86, v3 = 58, u4 = 82, v4 = 119; double D1, D1Tru, D2, D2Tru, D3, D3Tru, D4, D4Tru;

double r;

for (u=0; u<P; u++)

for (v=0; v<Q; v++) {

D1 = sqrt(1.0*(u-u1)*(u-u1) + 1.0*(v-v1)*(v-v1));

D1Tru = sqrt(1.0*(u-P+u1)*(u-P+u1) + 1.0*(v-Q+v1)*(v-Q+v1));

r = (1/(1+pow(D01/D1,2*4)))*(1/(1+pow(D01/D1Tru,2*4)));

D2 = sqrt(1.0*(u-u2)*(u-u2) + 1.0*(v-v2)*(v-v2));

D2Tru = sqrt(1.0*(u-P+u2)*(u-P+u2) + 1.0*(v-Q+v2)*(v-Q+v2));

r *= (1/(1+pow(D02/D2,2*4)))*(1/(1+pow(D02/D2Tru,2*4))); D3 = sqrt(1.0*(u-u3)*(u-u3) + 1.0*(v-v3)*(v-v3));

D3Tru = sqrt(1.0*(u-P+u3)*(u-P+u3) + 1.0*(v-Q+v3)*(v-Q+v3));

Ngày đăng: 23/02/2023, 15:55

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w