4 Các bài toán phân tích ảnh = Vién tham Remote sensing =» Khoa hoc hinh sv Forensic » Anh yté Tomographs „ Nhận dạng chữ viết và chữ ky Character recognitions Phat hién vat thé chuyén
Trang 1
4 Các bài toán phân tích ảnh
= Vién tham (Remote sensing)
=» Khoa hoc hinh sv (Forensic)
» Anh yté (Tomographs)
„ Nhận dạng chữ viết và chữ ky
(Character recognitions)
Phat hién vat thé chuyén dong
(Moving detection)
=» Nhan dang mat nguo1 (Human identification)
=» Người máy (Robotics)
Trang 2
4 Trinh tu phan tich anh
m HỆ thong doc anh ` Hệ thong hiéu
anh
Vv
A
Trang 3
Cac thuộc tính ảnh
m Thuộc tính đỘ lớn
» Dam xuyên
m ThuỘc tính hình học
m Hinh dáng
m Đường nét
m ThuỘc tính không gian
= Chi tiét
Z Nén
„Thuộc tính biên đối
= PhO tan khéng gian cao
= PhO tan khong gian thap
= Thu6c tính màu sắc
„ Biểu diễn trong các hệ toạ đỘộ màu khác nhau
„_ Thuộc tính thông kê
= Cac ham moment, moment tuyét d6i, moment trung tâm
Trang 4
Các ham moment
Ham moment bac k m, = XX; FQ)
m:: giá trỊ trung bình
m;: trung binh bình phương
^
Ham moment trung tam bac k Hữk — x (x,-m,) P,(x;)
m2: phuong sal
Ham moment tuyét d0i bac k mm
u,: dd lon
Hàm moment trung tâm tuyệt đÔi bac im, = 3 |X —m,| P,(x,)
k
Trang 5
5 Thuộc tính hình học
Điểm: toa độ
Đoạn thẳng: toa đỘ diém dau va cudi
Đô dốc
ĐỘ cong
Diém udn
Khau dé Giao diém
Tiép tuyén
Đa giác đêu
Trang 6
ThuOc tinh suo’n va đương vien
(edge and contour)
= Sườn là tập hợp những điểm có giá trị đột biên khi quét theo một hướng (ngang, đứng, chéo) nào
do
« Thuong nam ở vị trí ranh giới giỮa đÔi tượng và nên, hoặc ở các chi tiết
„ Các điềm sườn liên kết lại thành đường viên, đặc trưng cho hinh dang vat thé
„ Một đường viên phải thoả mãn tính liên thông (connectivity) theo lưới lây mẫu (chứ nhật, lục øIiác) và hai miên được phân cách bởi nó phải không liên thông (nonconnectivity) với nhau
Trang 7
Ham anh 1D theo
hưởng ngang ⁄ N
+ Neguyén ly tach suo’n (edge detection)
f(x)
Of (x)
= Toan tU gradien —]
Ox
O° f (x)
= Toan tl Laplacian \ )
(
Toán tử gradien mở rộng theo hai hướng Toán tử Laplacian mở rộng theo hai hướng
Ox?
Of (x, y) 1 Of (x, y)
Ox Oy
O f(xy) 6 fQy)
Ox" Oy"
Trang 8
Các toán tử tách sườn
= Phương pháp gradien
ø(m,n)
ø¡(m,n g(m,n)
u(m,n)
Trang 9
aCac mat na Sobel, Prewitt, Kirsh
|
0
1-1 -1
|
0
|
0
v2
1 0ˆ
0
-] -J2 -I
1
0
`
0
10 -1
10 -!1
T1 0 1]
1 0 TT
T0 1
10 -1
V2 0 -42
(ác toán tử tách sườn
Hinh
Trang 10
ĐỊ (m,n)
1 du
4 Th
Trang 12
4 Cac toán tỬ tách sườn
Laplacian
u(m,n)
———
m Phương pháp
mm
-1/4 -1/4
(m,n)
-1/4
-1/4 -1/4
-1/4 | -1/4
-1/4
>
—
Trang 134 Cac toán tỬ tách sườn
= Toán tu Compass
ø(m,n)
©(m,n)
Trang 14
4 Cac mat na compass
Trang 15
Cac mat na compass
Trang 16
Trích đường viên
m lính liên thông
m Liên thông 4
m Liên thông 6
„ Liên thông 6 (lưới lục giác)
P, P, P, P,
Lien thong-8 Lien thong-4 Lien thong-6
Trang 17
_ Nghịch lý liên thông
= Nghich ly lién thong
= Đường viên thoả mãn tính liên thông 8 thi hai mién
cũng thoa mãn tính liên thông 8
= Vi vậy phải chọn tính liên thông 4 cho miễn trong va
ngoài đường viÊn
~ ° ——
| | | | É
|
T]
