XLA LQN TUAN 5

15 170 0
  • Loading ...
Loading...
1/15 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 23/04/2017, 13:29

Xử lý ảnh số video số Tuần 5: Làm trơn ảnh dựa miền không gian TS Lý Quốc Ngọc Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.1 Toán tử trung bình 5.2 Toán tử Gaussian 5.3 Toán tử trung vị TS Lý Quốc Ngọc Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.1 Toán tử trung bình g ( x, y )   f ( x  i, y  j ).h(i, j ), i j (i , j )  O 1 1 1  h 1  9 1 1 TS Lý Quốc Ngọc Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.2 Toán tử Gaussian g ( x, y )   f ( x  i, y  j ).h(i, j ), i j (i , j )  O h (i , j )  e 2  TS Lý Quốc Ngọc i2  j2  2 Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.2 Toán tử Gaussian g ( x, y )   f ( x  i, y  j ).h(i, j ), i j (i , j )  O h (i , j )  e 2  i2  j2  2 TS Lý Quốc Ngọc 5 Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.3 Toán tử Trung vị g ( x, y )  med { f ( x  i, y  j ), (i, j )  O} Giả sử { f ( x  i, y  j ), (i, j )  O} thứ tư tăng dần ký hiệu lại: I1  I   I n , n  2  med ( I i )  I 1 TS Lý Quốc Ngọc Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.3 Toán tử Trung vị g ( x, y )  med { f ( x  i, y  j ), (i, j )  O},  | f ( x  i, y  j )  med |  ( i , j )O ( i ', j ')O  | f ( x  i, y  j )  f ( x  i ' , y  j ' ) | ( i , j )O TS Lý Quốc Ngọc Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.3 Toán tử Trung vị TS Lý Quốc Ngọc Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.4 Toán tử trung bình có ràng buộc 5.5 Toán tử trung bình có trọng số gradient 5.6 Toán tử trung bình dựa mặt nạ quay 5.7 Toán tử sai số bình phương trung bình tối tiểu (minimal mean square error filter) TS Lý Quốc Ngọc Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.4 Toán tử trung bình có ràng buộc 1 for f ( x  i, y  j )  [min, max] h (i , j )   0 otherwise -Chỉ các pixel có mức xám thuộc [min, max] đc trung bình hóa -Chỉ các pixel không thuộc [min, max] đóng góp vào việc trung bình TS Lý Quốc Ngọc 10 Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.5 Toán tử trung bình có trọng số gradient h(i, j )  0.5   (i , j ) , h( m, n )  0.5  (i ' , j ' ) ( i ', j ')O ( m ,n )  (i , j )  | f ( m, n )  f ( i , j ) |  (i, j )  if f (m, n )  f (i, j ),  (i , j )  ( ] TS Lý Quốc Ngọc 11 Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.6 Toán tử trung bình dựa mặt nạ quay TS Lý Quốc Ngọc 12 Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.6 Toán tử trung bình dựa mặt nạ quay B1 Tại mỗi pixel (i, j) của ảnh gốc f B2 Tính phương sai của các mask quay quanh (j,j) B3 Chọn mask với phương sai bé nhất B4 g(i,j) gán giá trị trung bình của mask chọn TS Lý Quốc Ngọc 13 Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.6 Toán tử trung bình dựa mặt nạ quay     1       f ( i , j )   f (i , j )   n ( i , j )R  n ( i , j )R            f (i , j )   1  ( i , j )R 2       [ f (i, j )]   n ( i , j )R n      TS Lý Quốc Ngọc 14 Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5.7 Toán tử sai số bình phương trung bình tối tiểu (minimal mean square error filter) g ( x, y )  f ( x, y )   n  ( x, y ) [ f ( x, y )  f ( x, y )] TS Lý Quốc Ngọc 15 .. .5 Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5. 1 Toán tử trung bình 5. 2 Toán tử Gaussian 5. 3 Toán tử trung vị TS Lý Quốc Ngọc Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5. 1 Toán tử trung bình... miền không gian 5. 3 Toán tử Trung vị TS Lý Quốc Ngọc Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5. 4 Toán tử trung bình có ràng buộc 5. 5 Toán tử trung bình có trọng số gradient 5. 6 Toán tử trung... Lý Quốc Ngọc 10 Làm trơn ảnh dựa miền không gian 5. 5 Toán tử trung bình có trọng số gradient h(i, j )  0 .5   (i , j ) , h( m, n )  0 .5  (i ' , j ' ) ( i ', j ')O ( m ,n )  (i , j )
- Xem thêm -

Xem thêm: XLA LQN TUAN 5 , XLA LQN TUAN 5 , XLA LQN TUAN 5

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Nhận lời giải ngay chưa đến 10 phút Đăng bài tập ngay
Nạp tiền Tải lên
Đăng ký
Đăng nhập