1
Bài tập lớn môn Thầy Tĩnh (xử lý ảnh) - Phân danh sách Mon May 28, 2012 3:16 pm
LeVanDat
Chuyên viên
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.
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.
