Sử dụng matlab guide xử lý ảnh
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU MATLAB • Sử dụng các hàm có sẵn trong thư viện, các
phép tính toán học thông thường. ĐỒ ÁN 3 • Kiểu double kiểu này là kiểu
thông dụng nhất của các biến trong Matlab. • Các khoá học về toán học. • Mạng nơron. 1.1.c Hệ thống Matlab ĐỒ ÁN 3 Hình 1.1.d Cửa sổ desktop (cửa sổ lớn nhất), và các cửa sổ phụ của nó. Trước tiên để khởi động Matlab bạn click vào biểu tượng Matlab.exe, trên
màn hình desktop là các panel gồm các ô, vùng, quản lý và tác dụng của từng cửa sổ nhỏ được ĐỒ ÁN 3 Hình 1.1.e1 Hình cửa sổ Comman window ĐỒ ÁN 3 click đôi Hình 1.1.e2 Hình cửa sổ Command History ĐỒ ÁN 3 • Dạng Script file: Tức là chương trình gồm tập hợp các câu lệnh viết dưới • Dạng hàm function: có biến dữ liệu vào và biến ra. 1.2 Các hàm chuyển đổi kiểu ảnh ĐỒ ÁN 3 ĐỒ ÁN 3 Hình 1.3.c2: Hình ảnh thu được sau khi dùng lệnh tạo GUI 1.3.d Tạo GUI bằng cách sử dụng công cụ có sẵn trên Matlab. ĐỒ ÁN 3 Hình 1.3.d: Cửa sổ thiết kế GUI ĐỒ ÁN 3 NÉN ẢNH SỐ,KHÔI PHỤC ẢNH SỐ VÀ Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý 1 pixel Hình 2.1 Hình minh họa của pixel Định nghĩa: ĐỒ ÁN 3 Hình 2.2 Hình biểu diễn mức xám của ảnh số b) Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là ĐỒ ÁN 3 xám. Do đó, không gian nhớ dành cho một ảnh màu lớn gấp 3 lần một ảnh đa cấp xám Hình 2.3 Hệ tọa độ RGB ĐỒ ÁN 3 fractal cho tỉ số nén là 30 trên 1. x% Với r: là tỷ số nén được định nghĩa: r = kích thước dữ liệu gốc/ kích thước dữ liệu thu ĐỒ ÁN 3 phương
pháp khác, vì còn các chi phí khác như thời gian, không gian và thậm chí cả độ d. Độ dư thừa vị trí ĐỒ ÁN 3 • Cách phân loại thứ nhất: dựa vào nguyên lý nén. Cách này phân các phương • Cách phân loại thứ hai: dựa vào cách thức thực hiện nén. Theo cách này, người ĐỒ ÁN 3 Dữ liệu nén Hình 2.4 Sơ đồ chức năng quá trình nén dữ liệu. ĐỒ ÁN 3 với Trong đó: và Các giá trị Bpq được gọi là các hệ số của biến đổi DCT. DCT có thể biến đổi ngược với Trong đó: và Biểu thức DCT ngược có thể được
xem xét khi coi rằng mọi ma trận A kích thước MxN Những hàm này đựơc gọi là những hàm cơ sở của DCT. Hệ số DCT B pq có thể ĐỒ ÁN 3 Phân ẢNH NÉN Lượng tử hoáMã hoá ẢNH GỐC ...... Hình 2.6 Sơ đồ khối của giải thuật nén ảnh JPEG ĐỒ ÁN 3 lượng tử hóa dựa vào một bảng giá trị lượng tử được thiết kế kỹ lưỡng. Một phương a. Phân khối ĐỒ ÁN 3 M ' N' B= Các khối được xác định bởi bộ số (m,n) với m = [0..M B-1] và n=[0..NB-1], ở đây x[u , v] = Im age[ mk + u , nl + v ] b. Biến đổi ε k1 1 0 khi k1 = 0 1 khi k2 = 0 Thuật toán biến đổi nhanh Cosin hai chiều cho mỗi khối trong trường hợp này sẽ ĐỒ ÁN 3 Trang 21/27 ε k1 Trong đó 1 1 khi k1 = 0 khi k2 = 0 c. Lượng tử hóa nén của
chuẩn nén JPEG. Đầu vào của khối lượng tử hoá là các ma trận hệ số biến đổi yj = yj −µj σj µj là trung bình cộng của hệ số thứ j. d. Nén di có giá trị nhỏ hơn nhiều so với C i nên trong biểu diễn dấu phẩy động theo chuẩn ĐỒ ÁN 3 2 3 9 10 20 21 35 1 4 8 11 19 22 34 36 5 7 12 18 23 33 37 48 6 13 17 24 32 38 47 49 14 16 25 31 39 46 50 57 15 26 30 40 45 51 56 58 27 29 41 44 52 55 59 62 28 42 43 53 54 60 61 63 Mỗi khối ZigZag này được mã hoá theo phương pháp RLE. Cuối mỗi khối đầu ĐỒ ÁN 3 khi nhiễu tách biệt. ĐỒ ÁN 3 điểm ảnh để làm nổi biên bằng cách lấy đạo hàm CHƯƠNG 3: ĐỒ ÁN 3 . Hình 3.1 Mô hình mô phỏng GUI Hình 3.2 Kết quả mô phỏng bằng GUI |