Nghiên cứu phép toán hình thái trong xử lý ảnh và ứng dụng nâng cao chất lượng ảnh nhị phân luận văn ths công nghệ th

63 619 0
Nghiên cứu phép toán hình thái trong xử lý ảnh và ứng dụng nâng cao chất lượng ảnh nhị phân   luận văn ths  công nghệ th

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LƯU THỊ LIỄU NGHIÊN CỨU PHÉP TỐN HÌNH THÁI TRONG XỬ LÝ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH NHỊ PHÂN LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – Năm 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LƯU THỊ LIỄU NGHIÊN CỨU PHÉP TỐN HÌNH THÁI TRONG XỬ LÝ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH NHỊ PHÂN Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Truyền liệu mạng máy tính Mã số: Chuyên ngành đào tạo thí điểm LUẬN VĂN THẠC SĨ CƠNG NGHỆ THƠNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGÔ QUỐC TẠO Hà Nội – Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan kết nghiên cứu trình bày luận văn hoàn toàn trung thực tác giả, khơng vi phạm điều luật sở hữu trí tuệ pháp luật Việt Nam Nếu sai, tác giả hoàn toàn chịu trách nhiệm trước pháp luật Người cam đoan Lưu Thị Liễu LỜI CẢM ƠN Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới PGS TS Ngô Quốc Tạo - người trực tiếp hướng dẫn định hướng giúp em nhanh chóng tiếp cận, nắm bắt kiến thức hồn thành luận văn Em xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô giáo trường Đại học Công Nghệ -Đại học Quốc Gia Hà Nội, giảng dạy bảo em năm học vừa qua Qua tác giả xin gửi lời cảm ơn đến người thân gia đình, bạn bè, đồng nghiệp động viên tạo điều kiện giúp tác giả trình học tập sống MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH 1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh……………………………………………………6 1.2 Một số vấn đề xử lý ảnh………………………………………………….8 1.2.1 Điểm ảnh (Picture Element) 1.2.2 Độ phân giải ảnh 1.2.3 Mức xám ảnh 1.2.4 Quan hệ điểm ảnh 1.2.5 Lược đồ mức xám (Histogram) 10 1.2.6 Biểu diễn ảnh 11 1.2.7 Biến đổi ảnh (Image Transform) 12 1.2.8 Tăng cường ảnh – khôi phục ảnh 12 1.2.9 Nhận dạng ảnh 13 1.2.10 Các loại định dạng tập tin ảnh 14 1.2.11 Hiệu chỉnh gamma 15 1.2.12 Phân vùng ảnh 15 1.3 Nâng cao chất lượng ảnh sử dụng toán tử điểm………………………… 15 1.3.1 Điều chỉnh độ tương phản 15 1.3.2.Phân ngưỡng nhị phân 16 1.3.3 Biến đổi âm 16 1.3.4 Hiệu chỉnh ánh sáng ảnh 17 1.3.5 Đổi ảnh RGB sang ảnh grayscale 17 1.4 Nâng cao chất lượng ảnh dùng tốn tử khơng gian………………………… 19 CHƯƠNG 20 PHÉP TỐN HÌNH THÁI TRONG XỬ LÝ ẢNH 20 2.1 Giới thiệu……………………………………………………………………… 20 2.2 Phần tử cấu trúc……………………………………………………………… 20 2.3 Các phép toán với ảnh nhị phân……………………………………………….22 2.3.1 Phép giãn nhị phân (Dilation) 22 2.3.2 Phép co nhị phân (Erosion) 26 2.3.3 Phép mở ảnh (Opening) phép đóng ảnh (Closing)……………………….29 2.3.3.1 Phép mở ảnh 29 2.3.3.2 Phép đóng ảnh 30 2.4 Các thao tác ảnh xám 31 2.4.1 Phép co 31 2.4.2 Phép dãn 32 2.4.3 Phép tốn đóng mở ảnh 33 2.5 Phép tốn hình thái Gradient (Morphology Gradient Operator)……………33 2.6 Một số tính chất phép tốn hình thái…………………………………… 35 2.7 Một số thuật tốn dựa phép tốn hình thái………………………………35 2.7.1 Trích biên ( Boundary Extraction) 35 2.7.2 Làm đầy (Region Filling) 37 2.7.3 Làm mảnh(Thinning) 38 2.7.4 Làm dày đối tượng ảnh – Thickening 41 2.7.5 Tìm khung xương (Skeletonization) 41 CHƯƠNG 43 ỨNG DỤNG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VĂN BẢN 43 3.1 Đặt vấn đề………………………………………………………………………43 3.2 Khắc phục đứt nét cho tài liệu scan đen –trắng……………………….44 3.3 Khắc phục ảnh văn không rõ nét…………………………………………46 3.4 Giới thiệu chương trình……………………………………………………… 46 3.5 Thực nghiệm…………………………………………………………………….48 3.6 Đánh giá…………………………………………………………………………50 KẾT LUẬN………………………………………………………………………….55 TÀI LIỆU THAM KHẢO 54 PHỤ LỤC………………………………………………………………………………… 57 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Các bước hệ thống xử lý ảnh Hình 1.2 Biểu đồ Histogram ảnh 11 Hình 1.3 Hệ tọa độ RGB 18 hình 1.4 Chuyển ảnh màu rgb sang ảnh gray 19 Hình 2.1 Một số hình dáng phần tử cấu trúc phẳng 21 Hình 2.2 Hiệu thao tác nhị phân đơn giản ảnh nhỏ 22 Hình 2.3 Dãn A B 23 Hình 2.4 Quá trình quét phần tử cấu trúc hình ảnh nhị phân 24 Hình 2.5 Ví dụ q trình thực phép mở ảnh 24 Hình 2.6 Quá trình thực phép co nhị phân dùng phần tử cấu trúc đơn giản 27 Hình 2.7 Quá trình lọc đối tượng sử dụng phép co nhị phân phép giãn nhị phân 28 Hình 2.8 Ứng dụng phép co ảnh dạng số nhị phân 28 Hình 2.9 Quá trình thực hiệp phép mở ảnh 29 Hình 2.10 Q trình thực phép đóng ảnh 31 Hình 2.11 Ví dụ phép toán co ảnh ảnh xám với phần tử cấu trúc không phẳng 31 Hình 2.12 Ví dụ phép tốn dãn ảnh ảnh xám với phần tử cấu trúc không phẳng 32 Hình 2.13 Ví dụ trình thực phép dãn ảnh xám 33 Hình 2.14 Ví dụ phép tốn hình thái Gradient 34 Hình 2.15 Quá trình tìm biên đối tượng ảnh nhị phân 36 Hình 2.16 Ví dụ trích lọc biên đối tượng 36 Hình 2.17 Quá trình làm đầy đối tượng ảnh 38 Hình 2.18 Kết làm mỏng đối tượng 39 Hình 2.19 Quá trình làm mảnh đối tượng hình ảnh 40 Hình 2.20 Kết làm dày đối tượng 41 Hình 2.21 Quá trình thực thuật tốn tìm xương 42 Hình 2.22 Ví dụ ảnh tìm xương đối tượng 42 Hình 3.1 Hình ảnh văn bị xuống cấp………………………………… 43 Hình 3.2 Văn bị đứt nét theo chiêu ngang 44 Hình 3.3 Văn bị đứt nét theo chiều dọc 44 Hình 3.4 Ví dụ phần tử cấu trúc giúp giãn chữ theo chiều ngang 45 Hình 3.5 Ví dụ phần tử cấu trúc giúp giãn chữ theo chiều dọc 45 LỜI MỞ ĐẦU Hình ảnh dạng liệu đóng vai trị quan trọng việc trao đổi, xử lý, lưu giữ thông tin Hiện nhu cầu lưu trữ xử lý tài liệu, văn bản, vẽ kỹ thuật,… dạng hình ảnh scan nhu cầu thiết yếu Tuy nhiên, hình ảnh scan thu nhiều lý bị nhiễu, mờ nhịe, đứt nét… khiến việc thu nhận thông tin xử lý gặp nhiều khó khăn Vì việc khắc phục nhược điểm hình ảnh thu nhận việc làm cần thiết quan trọng Đã có nhiều kỹ thuật đưa ra, có xử lý hình thái học ảnh Các thao tác hình thái học ảnh cung cấp cho mơ tả định lượng cấu trúc hình dạng hình học đối tượng ảnh ứng dụng rộng rãi việc nâng cao chất lượng ảnh, phân đoạn ảnh, kiểm tra khuyết điểm ảnh,… Trong luận văn tác giả nghiên cứu phép tốn hình thái học ảnh ứng dụng vào việc nâng cao chất lượng ảnh scan đen – trắng văn Báo cáo luận văn chia làm chương: Chương Tổng quan phương pháp nâng cao chất lượng ảnh: Chương gồm có khái niệm ban đầu xử lý ảnh, kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Chương Phép tốn hình thái học ảnh: Chương trình bày phép co – giãn-đóng – mở ảnh ảnh nhị phân, ảnh đa cấp xám thuật toán ứng dụng dựa phép toán hình thái Chương Ứng dụng nâng cao chất lượng ảnh văn bản: Chương trình bày kỹ thuật sử dụng việc nâng cao chất lượng ảnh scan đen – trắng văn chất lượng (phép đóng ảnh, hiệu chỉnh gamma, phân ngưỡng nhị phân), đồng thời tiến hành cài đặt phép tốn hình thái học, cài đặt chức nâng cao chất lượng ảnh văn scan đen – trắng; trình bày hình ảnh thực nghiệm chương trình CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH 1.1 Giới thiệu chung xử lý ảnh Cũng xử lý liệu đồ hoạ, xử lý ảnh lĩnh vực tin học ứng dụng Xử lý liệu đồ họa đề cập đến ảnh nhân tạo, ảnh xem xét cấu trúc liệu tạo chương trình Xử lý ảnh bao gồm phương pháp kỹ thuật để biến đổi, để truyền tải mã hóa ảnh tự nhiên Mục đích xử lý ảnh gồm: Thứ nhất, biến đổi ảnh làm đẹp ảnh Thứ hai, tự động nhận dạng ảnh hay đoán nhận ảnh đánh giá nội dung ảnh Nhận dạng ảnh trình liên quan đến mô tả đối tượng mà người ta muốn đặc tả Q trình nhận dạng thường sau q trình trích chọn đặc tính chủ yếu đối tượng Có hai kiểu mơ tả đối tượng: - Mô tả tham số (nhận dạng theo tham số) - Mô tả theo cấu trúc(nhận dạng theo cấu trúc) Nhận biết đánh giá nội dung ảnh phân tích hình ảnh thành phần có nghĩa để phân biệt đối tượng với đối tượng khác Dựa vào ta mơ tả cấu trúc hình ảnh ban đầu Có thể liệt kê số phương pháp nhận dạng nhận dạng biên đối tượng ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh Kỹ thuật sử dụng nhiều y học (xử lý tế bào, nhiễm sắc thể) Trong thực tế người ta áp dụng kỹ thuật nhận dạng thành công với nhiều đối tượng khác như: nhận dạng ảnh vân tay, nhận dạng chữ (chữ cái, chữ số, chữ có dấu) Nhận dạng chữ in đánh máy văn phục vụ cho việc tự động hố q trình đọc tài liệu, tăng nhanh tốc độ chất lượng thu nhận thơng tin từ máy tính, nhận dạng chữ viết tay (với mức độ ràng buộc khác cách viết, kiểu chữ, ) Các trình xử lý ảnh tiến hành theo sơ đồ sau: Hình 1.1 Các bước hệ thống xử lý ảnh (theo tài liệu [2]) Sơ đồ bao gồm thành phần sau: a) Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh thu nhận qua camera Thường ảnh thu nhận qua camera tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), tín hiệu số hố (loại CCD - Charge Coupled Device) Ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor), hay ảnh quét qua scanner Tiếp theo q trình số hóa (Digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hóa lượng hóa, trước chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại b) Tiền xử lý (Image Processing) Do nguyên nhân khác thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu, ảnh có độ tương phản thấp, bị suy biến Do Chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng độ tương phản, tăng cường khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc- trạng thái trước ảnh bị biến dạng c) Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh tách ảnh đầu vào thành vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh vùng d) Biểu diễn mơ tả Tìm vùng đặc trưng điểm ảnh biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region),….và biểu diễn lại thông qua điểm ảnh đặc trưng e) Nhận dạng nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) 46 Với tư tưởng khắc phục chữ nét đứt trình bày phép tốn ta chọn để thực phép đóng ảnh (closing) 3.3 Khắc phục ảnh văn bị mờ Với hình ảnh văn bị mờ đường nét hình 3.3 (do có nhiều điểm ảnh có giá trị xám thấp nên độ tương phản so với nhỏ), ta khắc phục điều phương pháp: B1: Điều chỉnh Gamma(Giá trị Gamma thường 2.2): Điều chỉnh Gamma làm cho ký tự trở nên rõ nét, không bị mờ sau phép biến đổi Điều làm điểm ảnh không mong muốn trở nên rõ ta tiến hành phân ngưỡng nhị phân để loại bỏ điểm ảnh khơng mong muốn (đó thao tác thực bước thứ 2) B2: Chuyển ảnh nhị phân (đen – trắng): Sử dụng kỹ thuật phân ngưỡng động SIS (Simple Image Statistic) 3.4 Giới thiệu chương trình Chương trình xây dựng Dot net C# (Visual Studio 2010) kết hợp với việc sử dụng gói thư viện Aforge.net Framework [12, 13] cho C# Trong chương trình tác giả cài đặt chức chính: + Phép tốn hình thái: Theo thuật tốn co –dãn – đóng – mở ảnh với ảnh đa cấp xám + Chuyển đổi màu ảnh (ảnh âm bản): Theo thuật toán đổi ảnh sang ảnh âm + Chuyển ảnh sang ảnh gray: Theo thuật toán chuyển ảnh rgb sang ảnh gray + Chuyển ảnh sang nhị phân: Theo thuật tốn phân ngưỡng động SISThreshold + Xem ảnh: Phóng to, thu nhỏ ảnh + Hiệu chỉnh gamma: Theo thuật toán hiệu chỉnh Gamma + Nâng cao chất lượng ảnh văn bản: Kết hợp phương pháp khắc phục đứt nét tăng độ sắc nét trình bày Muốn sử dụng chức chương trình ta tiến hành mở file ảnh sau lựa chọn chức tùy ý Dưới tác giả mô tả việc sử dụng chức “Nâng cao chất lượng ảnh” B1: Nạp ảnh văn cần nâng cao chất lượng 47 B2: Chọn chức năng: Nâng cao chất lượng ảnh Sau người dùng chọn chức bước trình diễn sau: B2.1 Lựa chọn phần tử cấu trúc sử dụng cho thao tác đóng ảnh (closing) Tùy vào độ đứt nét văn khác mà người sử dụng lựa chọn thay đổi phần tử cấu trúc (tùy ý) dựa vào việc quan sát thay đổi văn để có điều chỉnh phần tử cấu trúc cho đạt tới mục tiêu tốt nhất chọn OK Nếu ảnh không cần khắc phục đứt nét (không muốn thực thao tác đóng ảnh) người dùng chọn Cancel tới b2.2 48 B2.2 Điều chỉnh Gamma (Mặc định giá trị gamma=2.2) B2.3 Sau chọn OK ta có kết cuối ảnh 3.5 Thực nghiệm Một số hình ảnh thực nghiệm chương trình 49 (1a) (1b) 50 (2a) (2b) (1a) (2a): Ảnh gốc (1b) (2b): Ảnh sau nâng cấp 3.6 Đánh giá Tác giả sử dụng phần mềm VietOCR.NET để kiểm tra nhận dạng ký tự hình ảnh trước sau xử lý ( VietOCR.NET NET GUI frontend cho Tesseract OCR engine, cung cấp hỗ trợ nhận dạng ký tự cho dạng ảnh phổ thông, ảnh chứa nhiều trang Chương trình có phần hậu xử lý giúp sửa chữa lỗi thường gặp quy trình OCR, tăng độ xác kết Chương trình cịn có khả vận hành ứng dụng console, thi hành lệnh từ command line) Tác giả thống kê khả nhận dạng ký tự 15 mẫu ảnh với phần mềmVietOCR.NET kết sau: Mẫu (h1.tif) Mẫu (H3.jpg) Mẫu 3(H4.jpg) Mẫu 4(H8.jpg) Số Số Số Sau % trước % % sắc lượng lượng lượng xử lý xử lý chương nét từ từ từ nhận với trình hình nhận dạng chức ocr ảnh dạng sau gốc trước xử lý “lọc xử với sắc lý với chương nét” OCR trình OCR 559 441 491 441 78.89 87.84 78.89 52 7.69 11.54 7.69 72 11 45 23 15.28 62.50 31.94 73 16 35 21 21.92 47.95 28.77 51 Mẫu 5(H10.jpg) Mẫu 6(H12.jpg) Mẫu 7(H13.jpg) Mẫu 8(H14.jpg) Mẫu 9(H15.jpg) Mẫu 10(H17.jpg) Mẫu 11(H18.jpg) Mẫu 12(H19.jpg) Mẫu 13(H7.jpg) Mẫu 14(Bangchucaidutnet.jpg) Mẫu 15(Bangchucai_in hoa-dutnet.jpg) Mẫu 17 (H2.jpg) 207 281 176 144 120 228 144 200 544 23 25 10 15 57 38 33 32 57 60 40 52 72 80 35 32 43 29 21 37 64 2 32 11.11 8.90 5.68 10.42 47.50 16.67 2.78 16.50 5.88 27.54 21.35 22.73 36.11 60.00 35.09 5.56 17.50 5.88 4.35 15.30 16.48 14.58 30.83 28.07 1.39 1.00 5.88 26 25 0.00 96.15 0.00 26 120 25 22 40 38 0.00 20.83 84.62 33.33 0.00 31.67 Từ bảng thống kê ta có biểu đồ thống kê sau: 52 Như với bảng kết cho thấy ảnh văn sau xử lý với chương trình nâng cao chất lượng ảnh có cải thiện so với ảnh ban đầu, ta nhận thấy kết nhận dạng khơng đạt 100% số lý sau: + Với văn bị đứt nét phần bị đứt lớn nối liền nối chúng gây nét nối bị thừa ảnh dẫn tới cấu trúc ký tự khơng cịn + Các ký tự a, e, y, k, s, x, z,w,g, m, n, h, H S W M văn thường bị thay đổi cấu trúc hay bị nối vào chữ thành vịng khép kín + Các văn khơng rõ nét sau q trình phân ngưỡng bị số điểm ảnh cần thiết 53 KẾT LUẬN Phép tốn hình thái mảng vô quan trọng xử lý ảnh, đề tài phép biến đổi nhiều người quan tâm, qua thuật tốn phép tốn sở ta mở rộng phát triển tốn khác có liên quan đến lĩnh vực quan sát thăm dị, trí tuệ nhân tạo,…chẳng hạn ứng dụng camera theo dõi qua thuật toán nhận biết đối tượng chuyển động, ghép đối tượng hai hình ảnh thông qua đặc điểm điểm tương đồng… Các kết đạt được: Trong luận văn tác giả - Trình bày tổng quan xử lý ảnh, phương pháp nâng cao chất lượng ảnh - Trình bày hệ thống khái niệm phép tốn hình thái góc độ xử lý ảnh; khái niệm, tính chất ứng dụng xử lý biểu diễn hình dạng đối tượng Đồng thời qua giải thích, minh họa cụ thể đưa mối liên hệ phép toán với - Thực nghiệm phép tốn, thuật tốn qua chương trình xử lý Hướng phát triển: - Tiếp tục nghiên cứu sâu để tìm phương pháp nâng cao chất lượng khắc phục khiếm khuyết hình ảnh văn tốt 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình - Giáo Trình Mơn Học Xử Lý Ảnh, trường ĐH thái nguyên, khoa CNTT - 2008 [2] PGS.TS Nguyễn Quang Hoan – Giáo trình mơn học xử lý ảnh, học viện cơng nghệ bưu viễn thơng, 2006 [3] Ths Hồ Đức Lĩnh - Khoa Công nghệ Thông tin – Đại học Đông Á: Bài viết “Xử lý hình thái học ảnh ứng dụng” [4] Trần Đức Toàn – Luận văn thạc sỹ “ Nghiên cứu số kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh nhị phân ứng dụng” [5] J.R.Paker, Algorithms for Image processing and Computer Vision John Wiley & Sons, Inc, 1997 [6] J.Kittler and J.Illingworth, “Threshold selection based on a simple image statistic” computer vision, graphics and image processing 30,125-147 (1985) [7] Mingli Zhang, Reza Farrahi Moghaddam and Mohamed Cheriet “Degraded Document Images Enhancement and Reconstruction Based on Non-local Sparse Representation” [8] Er Jagroop Kaur- Dr Rajiv Mahajan, Improved Degraded Document Image Binarization Using Guided Image Filter, Dept of Computer Science & Engineering,GIMET, India,Volume 4, Issue 9, September 2014 ISSN: 2277 128X [9] Qigong Zheng and Tapas Kanungo “Morphological Degradation Models and their Use in Document Image Restoration” , N660010028910/IIS9987944 February 2001 [10] ZHANG ZHENG “Restoration of images scanned from thick bound documents” Image Processing, 2001 Proceedings 2001 International Conference on (Volume:1) [11] http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm [12]http://www.codeproject.com/Articles/16859/AForge-NET-open-sourceframework [13] https://code.google.com/p/aforge/ [14] http://luanvan.net.vn/luan-van/do-an-hieu-chinh-anh-sang-trong-anh-31749/ [15]http://dohoafx.com/forum/threads/linear-workflow-gamma-correction-voi-giaotrinh-cua-rubic-studio.62484/#.VIVamNKsWn0 [16]http://www.dfstudios.co.uk/articles/programming/image-programmingalgorithms/image-processing-algorithms-part-6-gamma-correction/ 55 PHỤ LỤC Các mẫu văn sử dụng chương trình Mẫu 13: Mẫu (h19) 56 Mẫu (h17) 57 Mẫu 15 (h15) 58 H10 H9 59 H12 60 ... QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LƯU TH? ?? LIỄU NGHIÊN CỨU PHÉP TỐN HÌNH TH? ?I TRONG XỬ LÝ ẢNH VÀ ỨNG DỤNG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH NHỊ PHÂN Ngành: Công nghệ th? ?ng tin Chuyên ngành: Truyền... làm cho ảnh sau xử lý có chất lượng tốt chưa xử lý Như ảnh không bị nhiễu khơng th? ?? xử lý kỹ thuật khơi phục ảnh ảnh xử lý kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Nhưng ảnh bị nhiễu xử lý vừa kỹ thuật... phân, ảnh đa cấp xám thuật toán ứng dụng dựa phép tốn hình th? ?i Chương Ứng dụng nâng cao chất lượng ảnh văn bản: Chương trình bày kỹ thuật sử dụng việc nâng cao chất lượng ảnh scan đen – trắng văn

Ngày đăng: 19/12/2015, 02:58

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan