Các bài toán phân tích ảnh  Viễn thám (Remote sensing)  Khoa họchìnhsự (Forensic)  Ảnh ytế (Tomographs)  Nhậndạng chữ viếtvàchữ ký (Character recognitions)  Phát hiệnvậtthể chuyển động (Moving detection)  Nhậndạng mặtngười (Human identification)  Người máy (Robotics) Trình tự phân tích ảnh  Hệ thống đọc ảnh Hệ thống hiểu ảnh Thu nhận Tiềnxử lý Trích thuộctính Phân đoạn Tách thông tin Mã hoá Phân lớp Đốisánh Ngân hàng dữ liệu Lưutrữ Đốitượng Quyết định C ác thuộc tính ảnh  Thuộctínhđộ lớn  Phảnxạ  Đâm xuyên  Thuộc tính hình học  Hình dáng  Đường nét  Thuộc tính không gian  Chi tiết  Nền  Thuộctínhbiến đổi  Phổ tầnkhônggiancao  Phổ tầnkhônggianthấp  Thuộctínhmàusắc  Biểudiễntrongcáchệ toạ độ màu khác nhau  Thuộctínhthống kê  Các hàm moment, moment tuyệt đối, moment trung tâm C ác hàm moment ∑ ∑ ∑ ∑ − = − = − = − = −= = −= = 1 0 1 ^ 1 0 1 0 1 ^ 1 0 )( )( )()( )( L x iu k ik L x iu k ik L x iu k i k L x iu k ik i i i i xPmxm xPx xPmxm xPxm µ µ Hàm moment bậck m 1 : giá trị trung bình m 2 : trung bình bình phương Hàm moment trung tâm bậck phương sai độ nghiêng Hàm moment tuyệt đốibậck µ 1 : độ lớn µ 2 : độ méo Hàm moment trung tâm tuyệt đốibậc k : : 3 ^ 2 ^ m m Thuộctínhhìnhhọc  Điểm: toạ độ  Đoạnthẳng: toạ độ điểm đầuvàcuối  Độ dốc  Độ cong  Điểmuốn  Khẩu độ  Giao điểm  Tiếptuyến  Đagiácđều Thuộc tính sườnvàđương viền (edge and contour)  Sườnlàtậphợpnhững điểm có giá trị độtbiến khi quét theo mộthướng (ngang, đứng, chéo) nào đó  Thường nằm ở vị trí ranh giớigiữa đốitượng và nền, hoặc ở các chi tiết.  Các điểmsườnliênkếtlạithànhđường viền, đặctrưngchohìnhdạng vậtthể  Một đường viềnphảithoả mãntínhliênthông (connectivity) theo lướilấymẫu(chữ nhật, lục giác) và hai miền được phân cách bởinóphải không liên thông (nonconnectivity) vớinhau Nguyên lý tách sườn (edge detection)  Hàm ảnh 1D theo hướng ngang  Toán tử gradien  Toán tử Laplacian 2 2 2 2 2 2 ),(),( ),(),( )( )( )( y yxf x yxf y yxf x yxf x xf x xf x f ∂ ∂ + ∂ ∂ ∂ ∂ + ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ Toán tử gradien mở rộng theo hai hướng Toán tử Laplacian mở rộng theo hai hướng C ác toán tử tách sườn  Phương pháp gradien H 1 Cắtngưỡng )( 1 2 0 2 2 2 1 g g arctg gg + + ϕ u(m,n) g(m,n)g 1 (m,n) g 2 (m,n) g(m,n) H 2 Ө(m,n) C ác toán tử tách sườn ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − = ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − = ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ − − − = ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ −−− = ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ − − − = ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ −−− = 01 10 10 01 101 202 101 121 000 121 10 1 101 101 111 000 111 21 21 21 HH HH HH  Các mặtnạ Sobel, Prewitt, Kirsh Hình Thí dụ: g 1 (m,n) 000000000000 000000000000 000000000000 -2-3-3-3-3-2-100000 000000000000 233331-1-3-3-3-3-2 233331-1-3-3-3-3-2 000000000000 00000 0000000 000000000000 000000000000 000001233332 [...]... Các toán tử tách sườn Phương pháp Laplacian u(m,n) -1/4 H -1/4 1 -1/4 g(m,n) Cắt ngưỡng -1/4 -1/4 -1/4 g(m,n) 1 -1/4 -1/4 Các toán tử tách sườn Toán tử Compass u(m,n) Hi gi(m,n) g(m,n) max{g i } i - 0-7 ϕ 0 + arctg ( g i max ) g0 Ө(m,n) g(m,n) Cắt ngưỡng Các mặt nạ compass 5 5 5 5 5 -3 5 -3 -3 -3 -3 -3 -3 0 -3 5 0 -3 5 0 -3 5... 5 -3 5 -3 -3 -3 -3 -3 -3 0 -3 5 0 -3 5 0 -3 5 0 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 5 -3 -3 5 5 -3 H0 H1 H3 H2 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 5 -3 5 5 -3 0 -3 -3 0 5 -3 0 5 -3 0 5 5 5 5 -3 5 5 -3 -3 5 -3 -3 -3 H4 H5 H6 H7 Các mặt nạ compass H0 H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 Trích đường viền Tính liên thông Liên thông 4 Liên thông 8 Liên thông 6 (lưới lục giác) P4 P3 P2 P2 P5 P0 P1 P3 P0 P1 P6 P7 P8 P4 Liên thông-8 Liên thông-4 Liên . Các bài toán phân tích ảnh  Viễn thám (Remote sensing)  Khoa họchìnhsự (Forensic)  Ảnh ytế (Tomographs)  Nhậndạng chữ. (Robotics) Trình tự phân tích ảnh  Hệ thống đọc ảnh Hệ thống hiểu ảnh Thu nhận Tiềnxử lý Trích thuộctính Phân đoạn Tách thông tin Mã hoá Phân lớp Đốisánh