Đề Tài: Matlab ứng Dụng Hỗ Trợ Cho Môn Xử Lý ảnh - TaiLieu.VN

Trang chủ » đồ án Xử Lý ảnh Trong Matlab » Đề Tài: Matlab ứng Dụng Hỗ Trợ Cho Môn Xử Lý ảnh - TaiLieu.VN

Có thể bạn quan tâm

OPTADS360 intTypePromotion=1 zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn tailieu.vn NÂNG CẤP Đăng Nhập | Đăng Ký Chủ đề »
  • Đồ án lý thuyết mạng
  • Luận văn xây dựng website
  • Luận văn hệ điều hành
  • Đồ án phần mềm
    • Đề tài thiết kế mạng
    • Báo cáo thiết kế web
  • HOT
    • CEO.24: Bộ 240+ Tài Liệu Quản Trị Rủi...
    • CEO.27: Bộ Tài Liệu Dành Cho StartUp...
    • CEO.29: Bộ Tài Liệu Hệ Thống Quản Trị...
    • FORM.08: Bộ 130+ Biểu Mẫu Thống Kê...
    • FORM.04: Bộ 240+ Biểu Mẫu Chứng Từ Kế...
    • FORM.07: Bộ 125+ Biểu Mẫu Báo Cáo...
    • TL.01: Bộ Tiểu Luận Triết Học
    • LV.11: Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Chuyên...
    • CMO.03: Bộ Tài Liệu Hệ Thống Quản Trị...
    LV.26: Bộ 320 Luận Văn Thạc Sĩ Y Học
TUYỂN SINH YOMEDIA ADSENSE Trang Chủ » Luận Văn - Báo Cáo » Công nghệ thông tin Đề tài: Matlab ứng dụng hỗ trợ cho môn xử lý ảnh

Chia sẻ: Nhu Chau | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:99

Thêm vào BST Báo xấu 359 lượt xem 79 download Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tham khảo luận văn - đề án 'đề tài: matlab ứng dụng hỗ trợ cho môn xử lý ảnh', luận văn - báo cáo, công nghệ thông tin phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả

AMBIENT/ Chủ đề:
  • Matlab ứng dụng
  • môn xử lý ảnh
  • Báo cáo đồ án
  • luận văn tốt nghiệp
  • báo cáo thực tập
  • đề tài tiểu luận

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Đăng nhập để gửi bình luận! Lưu

Nội dung Text: Đề tài: Matlab ứng dụng hỗ trợ cho môn xử lý ảnh

  1. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành CHƢƠNG I: TÌM HIỂU CƠ BẢN VỀ MATLAB VÀ GUI I) Cơ bản về Matlab: 1) Giới thiệu chung về Matlab: Matlab là một công cụ tính toán trong kỹ thuật, đặc biệt là các bài toán về ma trận. Matlab còn cung cấp các toolboxes chuyên dụng để giải quyết những vấn đề cụ thể như xử lý ảnh, xử lý số tín hiệu, neuron, mô phỏng… Matlab cung cấp Image Processing toobox, chuyên về xử lý ảnh. Có thể nói Matlab là một công cụ lợi hại giúp cho việc thực hiện các giải thuật xử lý ảnh nhanh chóng và dễ hiểu. 2) Khởi động Matlab: 2.1) Mở chƣơng trình: -Click vào biểu tượng để mở chương trình. 2.2) Nhập lệnh trong Matlab: - Cửa sổ Command line hiện ra, đây là nơi chúng ta sẽ nhập lệnh và Matlab đưa ra kết quả. - Lệnh sẽ thực hiện ngay và thể hiện kết quả thực thi trên màn hình. Vd: >> 5+3 ans = 8 - Trong nhiều trường hợp ta không muốn thể hiện kết quả thì sau khi gõ lệnh phải thêm dấu “;”. 2.3) Sử dụng công cụ giúp đỡ: -Đánh lệnh help ten_lenh để biết được cách sử dụng và công dụng của ten_lenh. Ví dụ: help convert -Nếu không biết chính xác tên lệnh là gì, ta có thể dùng lệnh lookfor. -Ví dụ: lookfor convert sẽ cho ta danh sách các lệnh có từ convert trong phần trợ giúp. Trang 1
  2. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành 3) Phép toán với vector và ma trận: 3.1) Các toán tử: -Trong Matlab, không cần khai báo biến. Matlab phân biệt biến chữ hoa và thường Ví dụ: A và a là hai biến khác nhau -Các phép toán số học: +,-,*,/,\(chia đảo), ^. -Các toán tử quan hệ :< , , >= , == , ~= -Các toán tử logic : & , | (or) , ~ (not) -Các hằng : pi 3.14159265 i số ảo j tương tự i eps sai số 2-52 inf vô cùng lớn NaN Not a number 3.2) Làm việc với vector và ma trận: -Trong Matlab, tất cả các đối tượng đều xem là ma trận. Một chữ số là một ma trận 1*1 . Một vector là ma trận một hàng hay một cột. Ví dụ: >> a=[5 10 2;10 2 4; 2 4 5] a= 5 10 2 10 2 4 2 4 5 -Chỉ số : Phần tử ở hàng i cột j của ma trận có kí hiệu là A(i,j). Tuy nhiên ta cũng có thể tham chiếu tới phần tử của mảng nhờ một chỉ số A(k). Ví dụ: A(6) là tham chiếu của A(3,2). -Toán tử “:” là một toán tử quan trọng, xuất hiện ở nhiều dạng khác nhau Ví dụ: >> 5:10 Trang 2
  3. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành ans = 5 6 7 8 9 10 >> 1:2:10 ans= 1 3 5 7 9  A(:,j) để trích ra cột thứ j của A  A(i,:) để trích ra hàng thứ i  A(k:l,m:n) trích ra ma trận con của A  V(i:j) trích ra một phần vector V Ví dụ: >> A=[2 4 6; 1 3 5; 3 1 4]; >> A(3,:) ans = 3 1 4 -Chuyển vị: Dùng dấu „ để tạo ma trận chuyển vị Ví dụ: >>a=[1 3; 2 4] a= 1 3 2 4 >> a„ ans = 1 2 3 4 -Phép toán số học với ma trận: Cộng, trừ ma trận: >> a=[2 3]; Trang 3
  4. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành >> b=[1 2]; >> a+b ans = 3 5 Nhân hai ma trận: >> a*b„ ans = 8 >> a.*b ans = 2 6 Chia các thành phần của ma trận này cho một ma trận khác: >> a./b ans = 2.0000 1.5000 Lũy thừa của ma trận: >> a.^2 ans = 4 9 >> c=[1 2; 3 4]; >> c^2 ans = 7 10 15 22 -Ma trận đặc biệt:  zeros(m,n): ma trận toàn 0  eye(n):ma trận đơn vị Trang 4
  5. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành  ones(m,n): Ma trận toàn 1 4) Lập trình trong matlab: 4.1) Biểu thức điều kiện: Gần giống trong C -If, else , elseif. -switch( chỉ thực thi duy nhất một nhóm lệnh) 4.2) Vòng lập: -for, while. 5)Hàm m-file:  Hàm m-file là một chương trình con do chúng ta yêu cầu các đối số ngõ vào và có thể trả về đối số ngõ ra  Cú pháp: function[outputArgs]=function_name(inputArgs) -Chú thích(đặt sau dấu %, chú thích sẽ hiện ra khi dùng lệnh help) -Các lệnh. -return; Phải lưu lại với tên giống tên hàm. Ví dụ:Vẽ hàm sau trong khoảng [-10,10] Giải: function f = function1(x) y = 1./((x-0.3).^2+0.01)+1./((x-0.9).^2+0.04)-6 ; Lưu lại với tên function1.m >>fplot(„function1‟,[-10,10]); 6)Vẽ hình trong Matlab: -Matlab cung cấp nhiều hàm để biểu diễn đồ thị 2D và 3D.  plot: vẽ đồ thị 2D  plot3: vẽ đồ thị 3D Trang 5
  6. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành  loglog: vẽ đồ thị các trục là logarit  semilogx, semilogy: vẽ đồ thị với 1 trục là logarit -Sử dụng hàm figure để tạo nhiều cửa sổ hình vẽ -Sử dụng lệnh subplot để vẽ nhiều hình trên một cửa sổ -Hàm chú thích hình vẽ:  title: Nhãn hình vẽ  xlabel, ylabel,zlabel: nhãn các trục.  legend: thêm chú thích vào hình vẽ Ví dụ: x = -pi:.1:pi; y = sin(x); >>plot(x,y) xlabel('t = 0 to 2\pi','Fontsize',16) ylabel('sin(t)','Fontsize',16) title('\it{Gia tri cua sin tu zero den 2 pi}','Fontsize',16) II) Matlab GUI: 1) Giới thiệu:  Gui-là giao diện bằng hình ảnh của chương trình  Gui-bao gồm các nút nhấn, hộp liệt kê, thanh trượt, menu… chúng cung cấp cho người dùng sử dụng một môi trường làm việc thân thiện để họ tập trung vào các ứng dụng của chương trình hơn là đi tìm hiểu cách thức làm việc của chương trình đó. Trang 6
  7. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành  Để mở công cụ tạo Gui : File New GUI  Khi lưu giao diện vừa tạo, Matlab sẽ tạo ra hai file có cùng tên nhưng khác phần mở rộng: - File có phần mở rộng .fig chứa nội dung của giao diện - File có phần mở rộng .m chứa những đoạn mã liên quan đến giao diện Trang 7
  8. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành Trang 8
  9. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành  Khi thiết kế bất cứ thành phần nào của Gui ta cần thiết lập thuộc tính cho thành phần đó.  Để thiết lập các thuộc tính ta có thể chọn mục “ Property Inspector” trên thanh công cụ hoặc right-click vào đối tượng và chọn mục “Inspector Properties”  Hai thuộc tính quan trọng mà ta cần xác lập là “String Property” và “ Tag Property”. - String property : dòng ký tự xuất hiện trên đối tượng. - Tag property : tên của đối tượng.  Khi click chuột vào 1 đối tượng, Matlab sẽ gọi hàm tương ứng với đối tượng đó. Tên của hàm chính là tên của đối tượng cộng với “_Callback” 2) Các hàm thƣờng đƣợc sử dụng trong Gui: Set : Thay đổi giá trị của các thuộc tính của một đối tượng giao diện set(handles.TextBox,‟String‟,str) Get : Truy xuất giá trị của thuộc tính của một đối tượng giao diện get(handles.EditBox,‟String‟)  Ngoài ra còn có các hàm như axes, guide, num2str(), str2num()… Trang 9
  10. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành CHƢƠNG II: CƠ BẢN VỀ ẢNH VÀ CÁC HÀM XỬ LÝ ẢNH CƠ BẢN TRONG MATLAB I) Các kiểu ảnh trong Matlab: 1) Ảnh Index: Ảnh được biểu diễn bởi hai ma trận, một ma trận dữ liệu ảnh X và một ma trận màu (còn gọi là bản đồ màu) map. Ma trận dữ liệu có thể thuộc kiểu uint8, uint16 hoặc double. Ma trận màu là một ma trận kich thước m x 3 gồm các thành phần thuộc kiểu double có giá trị trong khoảng [0 1]. Mỗi hàng của ma trận xác định thành phần red, green, blue của một màu trong tổng số m màu được sử dụng trong ảnh. Giá trị của một phần tử trong ma trận dữ liệu ảnh cho biết màu của điểm ảnh đó nằm ở hàng nào trong ma trận màu. Trang 10
  11. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành 2) Ảnh grayscale: Mỗi ảnh được biểu diễn bởi một ma trận hai chiều, trong đó giá trị của mỗi phần tử cho biết độ sang (hay mức xám) của điểm ảnh đó. Ma trận này có thể một trong các kiểu uint8, uint16 hoặc double. Ảnh biểu diễn theo kiểu này còn gọi là ảnh „trắng đen‟. 3) Ảnh nhị phân: Ảnh được biểu diễn bởi một ma trận hai chiều thuộc kiểu logical. Mỗi điểm ảnh chỉ có thể nhận một trong hai giá trị là 0 (đen) hoặc 1 (trắng) Trang 11
  12. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành 4) Ảnh RGB: Còn gọi là ảnh “truecolor” do tính trung thực của nó. Ảnh này được biểu diễn bởi một ma trận ba chiều kích thước m x n x 3, với m x n là kích thước ảnh theo pixels. Ma trận này định nghĩa các thành phần màu red, green, blue cho mỗi điểm ảnh, các phần tử của nó có thể thuộc kiểu uint8, uint16 hoặc double. Trang 12
  13. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành II) Các phép biến đổi ảnh: 1) Biến đổi Fourier: Phép biến đổi Fourier biểu diễn ảnh dưới dạng tổng của các lũy thừa phức của các thành phần biên độ, tần số, pha khác nhau của ảnh. Nếu f(m,n) là một hàm của hai biến không gian rời rạc m và n, thì biến đổi Fourier hai chiều của f(m,n) được định nghĩa : jmw1 jnw 2 F (w1,w2)= f (m, n)e e m n Nếu f(m,n) biểu diễn độ sáng của ảnh X ở vị trí pixel (m,n) thì F(w1,w2) chính là biến đổi Fourier của ảnh X. Do các dữ liệu trên máy tính được lưu trữ dưới dạng rời rạc, cụ thể là dữ liệu ảnh được tổ chức theo đơn vị pixel nên phép biến đổi Fourier cũng được rời rạc hóa thành biến đổi Fourier rời rạc (DFT). Giả sử hàm f(m,n) chỉ khác 0 trong miền (0
  14. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành M 1N 1 f (m,n) = F ( p, q)e j (2 / M ) pm e j (2 / N ) qn (0
  15. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành Biến đổi Radon của f(x,y) tương ứng với góc quay là tích phân đường của f dọc theo trục y‟ : Trong Matlab, biến đổi Radon được tính bằng hàm Radon có cú pháp như sau : [R,Xp] = radon(I,theta) Trang 15
  16. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành Phép biến đổi Radon với nhiều góc thường được hiển thị dưới dạng ảnh. Trang 16
  17. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành III) Các hàm xử lý cơ bản: 1) Đọc và ghi dữ liệu ảnh:  Hàm imread đọc các file ảnh với bất kỳ các định dạng ảnh đã biết hiện nay và lưu lại dưới dạng một ma trận biểu diễn ảnh trong Matlab. Cú pháp : A=imread(filename,fmt)  Hàm imwrite cho phép lưu một ảnh biểu diễn bằng một ma trận trong Matlab thành một file ảnh dưới một trong các định dạng đã biết. Cú pháp : imwrite(A,filename,fmt)  Hàm imfinfo dùng để xem các thông số của một file ảnh nào đó. Cú pháp : imfinfo(filename,fmt) Các thông tin được cung cấp bởi hàm imfinfo là : filename, filemoddate, filesize, format, formatversion, width, height, bitdepth, colortype. 2) Chuyển đổi giữa các kiểu dữ liệu, kiểu ảnh: 2.1)Chuyển đổi giữa các kiểu dữ liệu ảnh: Matlab cung cấp sẵn các hàm thực hiện chuyển kiểu cho các ma trận biểu diễn ảnh, bao gồm : im2double, im2uint8 và im2uint16. Tuy nhiên, khi thực hiện chuyển kiểu giữa các dữ liệu ảnh cần lưu ý một số điều sau:  Khi chuyển từ một kiểu dữ liệu dùng nhiều bit sang một kiểu dữ liệu dùng it bit hơn thì một số thông tin chi tiết về bức ảnh ban đầu sẽ bị mất.  Không phải lúc nào cũng có thể chuyển đổi kiểu dữ liệu đối với kiểu ảnh indexed, vì các giá trị của ma trận ảnh xác định một địa chỉ trong bản đồ màu chứ không phải là giá trị màu, do đó không thể lượng tử hóa được. 2.2) Chuyển đổi giửa các kiểu ảnh:  Dither : dither(RGB,map) dither(I)  Gray2ind : [X,Map] = gray2ind(I,N) [X,Map] = gray2ind(BW,N)  Grayslice : x=grayslice(I,N) x=grayslice(I,V)  Im2bw : bw=im2bw(I,level) bw=im2bw(x,map,level) bw=im2bw(rgb,level)  Ind2gray : i=ind2gray(x,map)  Ind2rgb : rgb=ind2rgb(x,map)  Mat2gray : i=mat2gray(a,[amin amax])  Rgb2gray : i=rgb2gray(rgb)  Rgb2ind : [x, map]=rgb2ind(rgb,n) Trang 17
  18. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành x=rgb2ind(rgb,map) [x,map]=rgb2ind(rgb,tol) 3)Các phép toán số học cơ bản đối với dữ liệu ảnh: Các phép toán số học cơ bản trên các dữ liệu ảnh bao gồm các phép cộng, trừ, nhân và chia. Tuy nhiên, Matlab chỉ hỗ trợ các phép toán này trên kiểu double nên cần thực hiện chuyển đổi kiểu trước khi thực hiện. Để giảm bớt thao tác này, trong IPT có cung cấp các hàm thực hiện các phép toán số học trên ảnh mà có thể chấp nhận bất kỳ kiểu dữ liệu ảnh nào và trả về kết quả thuộc cùng kiểu với các toán hạng. Các hàm này cũng xử lý các dữ liệu tràn một cách tự động.  Imabsdiff : z=imabsdiff(x,y)  Imadd : z=imadd(x,y,out_class)  Imcomplement : im2=imcomplement(im)  Imdivide : z=imdivide(x,y)  Imlincomb : z=imlincomb(k1,a1,k2,a2,…,kn,an,k,out_class)  Immultiply : z=immultiply(x,y)  Imsubstract : z=imsubstract(x,y) 4) Các hàm hiển thị ảnh trong Matlab: Matlab cung cấp hai hàm hiển thị cơ bản là image và imagesc. Ngoài ra trong IPT cũng có hai hàm hiển thị ảnh khác, đó là imview và imshow.  Hàm image(X,Y,C) hiển thị hình ảnh biểu diễn bởi ma trận C kích thước M x N lên trục tọa độ hiện hành. X, Y là các vector xác định vị trí các pixel C(1,1) và C(M,N) trong hệ trục hiện hành.  Hàm imagesc có chức năng tương tự như hàm image, ngoại trừ việc dữ liệu ảnh sẽ được co giãn để sử dụng toàn bộ bản đồ màu hiện hành.  Hàm imview cho phép hiển thị hình ảnh trên một cửa sổ riêng, nền Java, gọi là image Viewer. Image Viewer cung cấp các công cụ dò tìm và xác định các giá trị pixel một cách linh hoạt.  Hàm imshow cũng tạo một đối tượng đồ họa thuộc loại image và hiển thị ảnh trên một figure. Hàm imshow sẽ tự động thiết lập các giá trị của các đối tượng image, axes và figure để thể hiện hình ảnh. 5) Các phép biến đổi hình học: 5.1) Phép nội suy ảnh: Nội suy là quá trình ước lượng giá trị của một điểm nằm giữa hai pixel có giá trị đã biết. IPT cung cấp 3 phương pháp nội suy ảnh : nội suy theo các lân cận gần nhất, nội suy song tuyến tính và nội suy bicubic. Cả 3 phương pháp đểu thực hiện theo nguyên tắc chung : để Trang 18
  19. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành xác định giá trị của một pixel ảnh nội suy, ta tìm một điểm trong ảnh ban đầu tương ứng với pixel đó, sau đó giá trị của pixel ở ảnh mới sẽ được tính bằng trung bình có trọng số của một tập các pixel nào đó ở lân cận của điểm vừa xác định, trong đó trọng số của các pixel phụ thuộc vào khoảng cách tới điểm này.  Phương pháp lân cận gần nhất (nearest neighbor) : pixel mới sẽ được gán giá trị của pixel chứa điểm tương ứng của nó trong ảnh ban đầu  Phương pháp song tuyến tính (bilinear interpolation) : pixel mới sẽ được gán là trung bình có trọng số của các pixel trong một lân cận kích thước 2 x 2.  Phương pháp bicubic, pixel mới sẽ được gán là trung bình có trọng số của các pixel trong một lân cận kích thước 4 x 4. 5.2) Thay đổi kích thƣớc ảnh: Hàm imresize cho phép người sử dụng thay đổi kích thước ảnh. Ngoài kích thước ảnh mới, người sử dụng còn có thể xác định phương pháp nội suy sẽ dùng và loại bộ lọc dùng để chống aliasing. Cú pháp : b=imresize(a,m, method) :tạo ảnh gấp m lần ảnh a. b=imresize(a,[mrows mcols],method) b=imresize(a,[mrows mcols],method,N) b=imresize(a,[mrows mcols],method,h) 5.3) Phép quay ảnh: Để thực hiện phép quay ảnh, ta có thể sử dụng hàm imrotate. Ngoài hai thông số cơ bản là ảnh gốc và góc quay, người sử dụng cũng có thể xác định phương pháp nội suy sẽ dùng và kích thước của ảnh mới. Cú pháp : b=imrotate(a,angle,method,Bbox) 5.4) Trích xuất ảnh: Khi cần trích xuất một phần ảnh gốc, ta dùng hàm imcrop.  Xác định cụ thể vị trí của phần ảnh cần trích xuất (dưới dạng hình chữ nhật) Cú pháp : x2=imcrop(x,map,rect) % indexed x2=imcrop(a,rect) % grayscale or RGB trong đó rect=[Xmin Ymin width height]  Sử dụng mouse để chọn phần ảnh cần trích xuất. Ta không cần cung cấp thông số rect, khi thực hiện hàm này, con trỏ sẽ chuyển sang dạng chữ thập, người dùng sẽ kéo chuột để chọn phần ảnh cần trích xuất sau đó thả chuột. Trang 19
  20. Báo cáo đồ án ĐTVT1 GVHD : Bùi Minh Thành CHƢƠNG III: NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH I) Mở đầu: Nâng cao chất lượng ảnh số là quá trình xử lý trên ảnh ban đầu để tạo ra kết quả là một bức ảnh tốt hơn xét theo một tiêu chí cụ thể. Ví dụ xử lý để nâng cao chất lượng của ảnh chụp X- quang sẽ khác với việc nâng cao chất lượng của ảnh chụp của một vệ tinh địa tĩnh. Có nhiều phương pháp nhằm tăng cường chất lượng của ảnh, nhưng tập trung vào hai nhánh chính là xử lý ảnh trong miền không gian và xử lý ảnh trong miền tần số. Trong miền không gian, ảnh được xử lý trực tiếp trên các pixels. Miền tần số sử dụng biến đổi Fourier để xử lý. II) Xử lý ảnh trong miền không gian: 1) Giới thiệu: Miền không gian là tập hợp các pixels trong một bức ảnh. Chúng ta sẽ tiến hành xử lý trực tiếp trên các pixels này. Quá trình xử lý này có thể được mô tả thông qua biểu thức sau: g(x,y)=T[f(x,y)] Với f(x,y) là ảnh gốc, g(x,y) là ảnh sau xử lý, và T là phép toán biến đổi, dựa trên các điểm ảnh xung quanh (x,y). Các điểm ảnh xung quanh có thể có các kích cỡ khác nhau, có thể là dạng vuông hoặc chữ nhật, trong đó điểm ảnh cần xử lý ở vị trí trung tâm. Trên hình là một khung có kích thước 3*3. Tùy mục đích cụ thể mà ta dùng các phép biến đổi khác nhau. Trang 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

TL.01: Bộ Tiểu Luận Triết Học 207 tài liệu 1470 lượt tải

  • Báo cáo khoa học: ứng dụng matlab giải mạch điện tuyến tính ở chế độ xác lập

    pdf 9 p | 339 | 104

  • Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu ứng dụng bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo cho hệ thống điều khiển tàu thủy

    pdf 138 p | 70 | 11

  • Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu vận hành tối ưu lưới điện phân phối khi sử dụng các nguồn điện phân tán và ứng dụng tại mạng điện Thành Phố Cẩm Phả

    pdf 116 p | 36 | 9

  • Luận văn Thạc sĩ Toán học: Một số phương pháp lặp song song cho một họ hữu hạn dãy ánh xạ gần không giãn trong không gian Hilbert

    pdf 49 p | 17 | 4

Thêm tài liệu vào bộ sưu tập có sẵn: Đồng ý Thêm vào bộ sưu tập mới: *Tên bộ sưu tập Mô Tả: *Từ Khóa: Tạo mới Báo xấu
  • Hãy cho chúng tôi biết lý do bạn muốn thông báo. Chúng tôi sẽ khắc phục vấn đề này trong thời gian ngắn nhất.
  • Không hoạt động
  • Có nội dung khiêu dâm
  • Có nội dung chính trị, phản động.
  • Spam
  • Vi phạm bản quyền.
  • Nội dung không đúng tiêu đề.
Hoặc bạn có thể nhập những lý do khác vào ô bên dưới (100 ký tự): Vui lòng nhập mã xác nhận vào ô bên dưới. Nếu bạn không đọc được, hãy Chọn mã xác nhận khác.. Đồng ý LAVA AANETWORK THÔNG TIN
  • Về chúng tôi
  • Quy định bảo mật
  • Thỏa thuận sử dụng
  • Quy chế hoạt động
TRỢ GIÚP
  • Hướng dẫn sử dụng
  • Upload tài liệu
  • Hỏi và đáp
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
  • Liên hệ
  • Hỗ trợ trực tuyến
  • Liên hệ quảng cáo
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

Đang xử lý... Đồng bộ tài khoản Login thành công! AMBIENT

Từ khóa » đồ án Xử Lý ảnh Trong Matlab