Các dạng bài tập nhập môn xử lý ảnh

We’ve updated our privacy policy so that we are compliant with changing global privacy regulations and to provide you with insight into the limited ways in which we use your data.

You can read the details below. By accepting, you agree to the updated privacy policy.

Thank you!

View updated privacy policy

We've encountered a problem, please try again.

Hôm nay thầy đã giao bài tập lớn cho lớp có 19 bài, được phân cho theo số thứ tự trong danh sách từ 1 đến 19 và từ số thứ tự 20 là đề số 1 đến hết.

Đề thi môn học XỬ LÝ ẢNH CH23
1. Các phương pháp tách biên.
2. Hệ số tương quan và ứng dụng vào bài toán ghép ảnh.
3. Hệ số tương quan và áp dụng phát hiện đối tượng chuyển động trong ảnh video.
4. Phương pháp phân đoạn sử dụng ngưỡng. Áp dụng để phân đoạn ảnh chứa đám lửa.

5. Phương pháp phân đoạn sử dụng ngưỡng. Áp dụng để phân đoạn ảnh chứa đám khói.
6. Các phương pháp đối sánh và ứng dụng trong nhận dạng đối tượng trên ảnh.
7. Phát hiện biên sử dụng một số toán tử tiêu biểu sử dụng đạo hàm.
8. Sử dụng khoảng cách Hausdorff trong nhận dạng một số mẫu có sẵn.
9. Lọc ảnh trên miền tần số (sử dụng biến đổi Fourier). Áp dụng cho ảnh 24 bit.

10. Tìm hiểu phương pháp biến đổi ảnh sử dụng histogram: histogram equalization và histogram matching. Chương trình thử nghiệm với ảnh đa mức xám. Áp dụng các phương pháp nêu trên đối với ảnh màu 24 bit.

11. Phương pháp giấu tin LSB (Least Signification Bit) cải tiến theo khối:
Xét hàm f và khối ảnh M. Sử dụng tính chẵn lẻ của giá trị f(M) để giấu một bit thông tin vào khối ảnh M.

Giấu tin
Xét 2 trường hợp:
1. Bit b=0,
a) f(M) lẻ, biến đổi M để f(M) có giá trị chẵn.
b) f(M) chẵn, giữ nguyên M.
2. Bit b=1,
a) f(M) chẵn, biến đổi M để f(M) có giá trị lẻ.
b) f(M) lẻ, giữ nguyên M.
Lấy tin:
Tính f(M);
if f(M) lẻ: b= 1
ELSE b = 0;
Thử nghiệm ảnh 24 bit.

12. Thuỷ ấn dạng hiện sử dụng phép biến đổi DFT hoặc DCT
13. Tìm hiểu các thuật toán sử dụng mặt nạ để làm rõ đường biên trong ảnh. Áp dụng cho ảnh 24 bit.
14. Cho ảnh I có chứa đối tượng là đám lửa. Vùng có đám lửa các điểm ảnh thường sáng và thành phần R lớn hơn các thành phần B và G (trong mô hình màu RGB). Hãy xây dựng tiêu chí để phân đoạn ảnh thành các vùng có chứa đám lửa và nền.
15. Cho ảnh I có chứa đối tượng là đám khói. Vùng có đám khói các điểm ảnh thường sáng và thành phần R, G, B khá gần nhau (trong mô hình màu RGB). Hãy xây dựng tiêu chí để phân đoạn ảnh thành các vùng có chứa đám khói và nền.

16. Sử dụng các toán tử EROSION và CLOSING để làm mảnh biên.
17. Cho hai ảnh A và B, 24 bit, có cùng kích thước. Giấu 2 bit cao của ảnh B vào vị trí hai bit thấp của ảnh A. Hiệu chỉnh để sao cho chất lượng ảnh B sau khi lấy ra khỏi A có chất lượng tốt nhất.
18. Các phương pháp làm mảnh đối tượng.
19. Phương pháp đối sánh ảnh dựa trên ma trận hệ số tương quan. Thử nghiệm giải bài toán dò tìm mẫu trong một ảnh cho trước. Dò thô với ngưỡng thấp, với những vị trí vượt ngưỡng thực hiện đối sánh toàn bộ mẫu.

Yêu cầu của thầy:
1) Viết thuyết minh, từ 5 đến 10 trang, với nội dung:
a. Phát biểu bài toán.
b. Nêu hướng và phạm vi giải quyết.
c. Thuật toán
d. Kỹ thuật cài đặt
e. Phân tích kết quả thử nghiệm.
f. Các vấn đề khác

2) Khuyến khích đưa ra các ý tưởng mới hoặc thu thập, nghiên cứu các phương pháp mới.

3) Xây dựng chương trình minh hoạ ở mức đơn giản (không cần có menu). Chuẩn bị dữ liệu đầy đủ để minh hoạ.

các bạn tự tìm sách trên google theo gợi ý bên dưới nhé!

c2_fundamentals_nthai-9-2015.pdf

c3_image tranforms_p1_nthai-3-2015.pdf

c3_image tranforms_p2_nthai-9-2015.pdf

c4_image filtering-nthai-9-2015.pdf

c5_enhancement_nthai-9-2015.pdf

c6_image segmentation and edge detection_nthai-9-2015.pdf

mathlab cho xu ly anh.pdf

matlab-image_processing_tutorial.pdf

đề cương xử lý ảnh.pdf

adip - compression.pdf

adip - course introduction.pdf

adip - dct.pdf

adip - fourier transform.pdf

adip - geometric.pdf

adip - imageenhancement.pdf

adip - imageformation.pdf

adip - restoration.pdf

adip - segmentation.pdf

adip - wavelet transform.pdf

h264.pdf

jpeg.pdf

hiephv - digital image processing - chapter 1. gioi thieu chung.pdf

hiephv - digital image processing - chapter 2. thu nhan_so hoa anh.pdf

hiephv - digital image processing - chapter 3_1. cai thien_phuc hoi anh_spatial filtering.pdf

hiephv - digital image processing - chapter 3_2. cai thien_phuc hoi anh_frequence filtering.pdf

hiephv - digital image processing - chapter 4_1. phan vung anh_phat hien bien.pdf

hiephv - digital image processing - chapter 4_2. phan vung anh_thresholding and region based.pdf

hiephv - digital image processing - chapter 5. rut trich dac trung anh.pdf

hiephv - digital image processing - review mathematical.pdf

image_analysis_-_binaryimages.pdf

image_enhancement_filtering_in_space_domain.pdf

image_enhancement_frequency_domain_operators.pdf

image_transforms_other_transforms.pdf

image_transforms_unitary_transform_unitary_fourier_transform.pdf

image enhancement_modified4.pdf

nlg-digital image processing-xulyanh-cam nhan anh-image perception.pdf

nlg-digital image processing-xulyanh-he thong hai chieu-2d-dsp.pdf

nlg-digital image processing-xulyanh-sohoaanh-a-dconversion.pdf

phan vung.pdf

xla_nhi_phan.pdf

xu_ly_duong_bien.pdf

ch2_giới thiệu chung về xử lý ảnh.pdf

ch2_quá trình hình thành ảnh.pdf

ch3_thu nhận và số hóa ảnh.pdf

ch4_các phương pháp cơ sở xử lý số hình ảnh.pdf

ch4_các phương pháp xử lý số hóa ảnh.pdf

ch5_cải thiện ảnh.pdf

ch6_phát hiện và tách biên.pdf

ch7_phân vùng ảnh.pdf

ch9_nén ảnh tĩnh.pdf

hiephv - digital image processing - bai tap lon.pdf

de thi_xla_hk1_1516_12-2015.pdf

de thi_xla_hk1_1516_12-2015_dapan.pdf

hk_xla_hk2_1415.pdf

hk_xla_hk2_1415_da.pdf

các bạn tự tìm sách trên google theo gợi ý bên dưới nhé!

Co3057_Xulyanh_Thigiacmaytinh.Pdf

Co3057_Xulyanh_Thigiacmaytinh_David A. Forsyth, Jean Ponce, Computer Vision_ A Modern Approach.Pdf

Co3057_Xulyanh_Thigiacmaytinh_R. C. Gonzalez And R. E. Woods, Digital Image Processing.Pdf

Computer Vision.Pdf

Digital Image Processing.Pdf

Giáo Trình Xử Lý Ảnh.Pdf