Xu ly anh 2014_b3 CTU

Oct 23, 20140 likes1,013 views

Tài liệu hướng dẫn thực hành xử lý ảnh cơ bản với các bài tập về biến đổi tuyến tính, cân bằng tổ chức đồ và xử lý lân cận. Người đọc được khuyến khích viết mã để thực hiện các bước xử lý ảnh như sử dụng bộ lọc trung bình và bộ lọc khử nhiễu muối tiêu. Các bài tập bao gồm thay đổi các tham số của bộ lọc để thấy rõ sự ảnh hưởng đến chất lượng ảnh đầu ra.

Most read

$Thực hành xử lý ảnh - Tháng 10 năm 2013 Buổi 3: Xử lý ảnh cơ bản(tt) + Xử lý lân cận 1. Bài tâp 1. Biến đổi tuyến tính tổ chức đồ void MainWindow::on_btnChon_clicked() { QString fname = QFileDialog::getOpenFileName(this,"open file"); if (fname.isEmpty()) return; ui->txtTenFile->setText(fname); } Trần Nguyễn Minh Thư (tnmthu@ctu.edu.vn ) 1 Gợi ý: • Xem lại công thức biến đổi tuyến tính • Duyệt qua tất cả các điểm ảnh, tìm giá trị min, max • Duyệt qua giá trị các điểm ảnh lần nữa, thay đổi giá trị các điểm ảnh bằng công thức đã học ở phần lý thuyết. • Sử dụng ảnh Koala_Thieusang.jpg để có thể thấy rõ sự thay đổi 2. Cân bằng tổ chức đồ (histogram equalization) Gợi ý : • Xem lại công thức cân bằng tổ chức đồ • Duyệt qua các pixel một lần để tính tổ chức đồ h[x]. • Chuẩn hóa tổ chức đồ h[x] thành hn[x] • Tính hàm mật độ xác suất C[x]. • Duyệt quả các pixel một lần nữa để tính giá trị đầu ra theo công thức ở phần lý thuyết. • Sử dụng ảnh Koala_Thieusang.jpg để có thể thấy rõ sự thay đổi II. Xử lý lân cận 1. Hướng dẫn thực hành Viết đoạn chương trình để sử dụng bộ lọc trung bình cải thiện chất lượng ảnh. Bước 1: Viết code cho phép mở hộp hội hoại chọn tên file và gán tên file vào ô txtTenFile. Bước 2: Viết code xử lý và hiển thị ảnh xử lý. Duyệt từng điểm ảnh, thay thế giá trị$

$Thực hành xử lý ảnh - Tháng 10 năm 2013 của các điểm ảnh bằng giá trị trung bình của các điểm ảnh lân cận. (Chú ý các điểm biên) void MainWindow::on_btnMeanFilter_clicked() { QImage image_in(ui->txtTenFile->text()); int margin = 1; int cells = 9; QImage image_out(image_in.width()-margin, image_in.height()-margin, QImage::Format_RGB32); int sumR, sumG, sumB; QColor color; for (int x=margin; x<image_in.width() - 1; x++) for (int y=margin; y<image_in.height() - 1; y++){ Trần Nguyễn Minh Thư (tnmthu@ctu.edu.vn ) 2 Bước 3: Chạy thử chương trình và nhận xét kết quả. Bước 4: Thay đổi kích thước mặt nạ bằng cách thay đổi các thông số margin và cell Thử với : margin = 1, cell = 9; margin = 2, cell = 25; margin = 4, cell = 81 Nhận xét về sự thay đổi?? 2. Bài tập thực hành sumR = sumG = sumB = 0; for (int i=-margin; i<=margin; i++) for (int j=-margin; j<=margin; j++){ color = image_in.pixel(x+j, y+i); sumR += color.red(); sumG += color.green(); sumB += color.blue(); } image_out.setPixel(x,y,qRgb(sumR/cells, sumG/cells, sumB/cells)); } QLabel *label = new QLabel(); label->setPixmap(QPixmap::fromImage(image_out)); label->show(); }$

Thực hành xử lý ảnh - Tháng 10 năm 2013
Viết chương trình để tạo bộ lọc khử nhiễu muối tiêu (median) với độ lớn của mặt
nạ là 3x3.
Gợi ý: Dựa vào phần code tham khảo của bộ lọc Trung bình, thực hiện vài
thay đổi dựa theo công thức của bộ lọc Median (thay thế giá trị 1 điểm ảnh
bằng các giá trị trung vị của các điểm ảnh lân cận)
• Ở mỗi điểm ảnh, ta truy xuất đến 8 điểm lân cận của nó và đem chứa
vào 1 mảng.
• Dùng hàm qSort(h, h + 9) để sắp xếp mảng vừa tạo. (h là tên của
mảng chứa các lân cận.)
• Thay thế giá trị của điểm đang xét bằng giá trị ở giữa
Nên dử dụng ảnh Lena_Noise_saft_Pepper.jpg kèm theo để thực thi.
Kết quả mong đợi :
Ảnh gốc Ảnh kết quả
Trần Nguyễn Minh Thư (tnmthu@ctu.edu.vn ) 3
III. Bài tập về nhà
Xem lại các phép xử lý đường biên và cài đặt các phép xử lý này

Tài liệu cung cấp kiến thức về các kỹ thuật xử lý ảnh như cân bằng histogram, lọc trung vị, lọc tuyến tính, và nhận dạng khuôn mặt. Mỗi phần bao gồm công thức, mô tả thuật toán, và mã nguồn lập trình bằng ngôn ngữ C++. Ngoài ra, tài liệu cũng chỉ ra các bước cụ thể để thực hiện lọc trong miền tần số và nhận dạng khuôn mặt sử dụng OpenCV.

Nmlt c08 mang2_chieu_inHuy Nguyễn

��

Tài liệu trình bày kiến thức cơ bản về mảng hai chiều trong lập trình, bao gồm khai báo, truy xuất dữ liệu và các thao tác cơ bản như nhập, xuất, tìm kiếm, và kiểm tra các tính chất của ma trận. Ngoài ra, tài liệu còn cung cấp một số ví dụ mã nguồn minh họa cho từng thao tác cụ thể. Các hàm được định nghĩa rõ ràng với các thông số đầu vào và đầu ra cần thiết.

Btl ppt hk2_1213 (1)spqrt1066

��

Tài liệu hướng dẫn thực hiện các bài tập lớn trong môn phương pháp tính với nhiều yêu cầu khác nhau, bao gồm việc sử dụng các phương pháp toán học như Newton, Gauss-Seidel, Lagrange và Runge-Kutta. Mỗi câu hỏi yêu cầu người học nhập các tham số có chứa tham số m và xuất ra bảng giá trị xấp xỉ tương ứng. Tài liệu này giúp sinh viên rèn luyện kỹ năng giải quyết bài toán số và áp dụng các phương pháp tính toán trong thực tế.

Chuong1 c Hồ Lợi

��

Tài liệu giới thiệu về lập trình hướng đối tượng trong C++, bao gồm các khái niệm cơ bản như kiểu dữ liệu, biến, hằng, hàm, và cấu trúc điều khiển. Nó cũng đề cập đến cách nhập/xuất dữ liệu, cấu trúc chương trình, và cách sử dụng con trỏ. Tài liệu là một hướng dẫn chi tiết cho người học lập trình C++ từ cơ bản đến nâng cao.

Chuong 2 co so phan tich do phuc tap cua giai thuat - sinh vienHồ Lợi

��

Tài liệu giới thiệu về phân tích độ phức tạp của thuật toán thông qua hai tiêu chí chính là thời gian và không gian. Nó mô tả các khái niệm như độ phức tạp tốt nhất, trung bình và xấu nhất, cùng với các ký hiệu tiệm cận để so sánh hiệu suất của các thuật toán. Cuối cùng, tài liệu cung cấp ví dụ cụ thể về các thuật toán như tìm tuần tự, sắp xếp nổi bọt và sắp xếp chèn.

Albushazzaz

��

Tài liệu trình bày về nguyên lý hoạt động của một engine animation, bao gồm việc di chuyển đơn giản và cách chia tách giá trị trong JavaScript. Nó cũng mô tả một số hàm đồ thị và các phương thức chuyển tiếp để tạo ra hiệu ứng hoạt hình. Ngoài ra, tài liệu cung cấp một số liên kết tham khảo liên quan đến kỹ thuật hoạt hình trên web.

Nmlt c10 cau_trucMinh Ngoc Tran

��

Tài liệu trình bày về kiểu cấu trúc (struct) trong lập trình, bao gồm cách khai báo, truy xuất và sử dụng cấu trúc để lưu trữ thông tin sinh viên. Nó cũng đề cập đến việc sử dụng hợp nhất (union) và ví dụ cho các cấu trúc phức tạp cũng như các bài tập liên quan để thực hành. Cuối cùng, tài liệu nhấn mạnh một số lưu ý và phương pháp truyền cấu trúc cho hàm.

Bai de quyTrần Văn Nam

��

Tài liệu cung cấp hướng dẫn chi tiết về các bài tập sử dụng đệ quy trong lập trình C++. Các bài tập bao gồm tính lũy thừa, tổng các số nguyên, tìm phần tử lớn nhất trong mảng, và nhiều thuật toán khác liên quan đến đệ quy như tính giai thừa, số Fibonacci và tổ hợp chập. Mỗi bài tập đi kèm với mã nguồn mẫu và hướng dẫn cách thực hiện.

Đề cương xử lý ảnhĐỗ Đức Hùng

��

Tài liệu trình bày về xử lý ảnh số, bao gồm lý do cần thiết, ứng dụng, biểu diễn ảnh trên máy tính và các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Nó cũng thảo luận về các thành phần của hệ thống xử lý ảnh, khái niệm số hóa ảnh, lấy mẫu và lượng tử, cũng như các thuật toán nén ảnh và quy trình sử dụng bộ lọc. Cuối cùng, tài liệu cung cấp các ví dụ minh họa và bài tập thực hành liên quan đến các kỹ thuật xử lý ảnh.

Xử lý ảnh PTITTran Tien

��

Bài giảng xử lý ảnh do ThS. Trần Thúy Hà biên soạn cung cấp kiến thức cơ bản về xử lý ảnh, bao gồm khái niệm về ảnh, phương pháp và kỹ thuật xử lý, phân vùng ảnh, xác định biên, nhận dạng và nén ảnh. Tài liệu gồm các chương từ nhập môn đến các kỹ thuật nâng cao trong xử lý và lưu trữ ảnh. Đánh giá học tập bao gồm tham gia, thực hành, và các kiểm tra định kỳ.

Đề cương môn xử lý ảnhJean Valjean

��

Tài liệu trình bày khái niệm và quy trình xử lý ảnh số, từ việc thu nhận, tiền xử lý, phân đoạn đến nhận dạng và nội suy. Các ứng dụng của xử lý ảnh bao gồm lưu trữ, nhận dạng, xác thực và kiểm tra sản phẩm. Nó cũng đề cập đến các khái niệm cơ bản như pixel, mức xám, độ phân giải và các kỹ thuật như lọc ảnh, cân bằng và matching histogram.

Ung dung xu ly anh trong thuc te voi thu vien open cvNguyen An

��

Cuốn sách 'Ứng dụng xử lý ảnh trong thực tế với thư viện OpenCV' của Nguyễn Văn Long cung cấp cái nhìn tổng quát về xử lý ảnh và thị giác máy, nhấn mạnh sự ứng dụng của OpenCV trong thực tế qua các ví dụ cụ thể và mã nguồn thực nghiệm. Nó bao gồm các chủ đề từ giới thiệu thư viện OpenCV đến các ứng dụng thực tế như nhận dạng biển số xe, cùng với hướng dẫn chi tiết về lập trình và cách triển khai. Mặc dù còn có thiếu sót, tác giả mong muốn cuốn sách sẽ là tài liệu hữu ích cho sinh viên và kỹ sư trong lĩnh vực này.

Giáo trình xử lý ảnhTùng Trần

��

Tài liệu này cung cấp kiến thức cơ bản về xử lý ảnh cho sinh viên đại học từ xa tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, với các chương như nhập môn, thu nhận ảnh, và các phương pháp xử lý. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của lĩnh vực này trong công nghệ thông tin và viễn thông, cũng như sự phát triển nhanh chóng của các phương pháp và kỹ thuật xử lý ảnh. Tài liệu cũng nêu rõ các công cụ toán học và ứng dụng của xử lý ảnh, đồng thời khuyến khích sinh viên tìm hiểu thêm các vấn đề liên quan.

Giai bai tap_chuong_3truy-van-rbtvnguyen minh

��

Tài liệu hướng dẫn giải bài tập liên quan đến phân rã các quan hệ đạt dạng chuẩn 4 và 3 cho nhiều ví dụ cụ thể. Qua từng bước, tài liệu mô tả cách xác định khóa quan hệ, phát hiện các phụ thuộc vi phạm, và thực hiện các phân rã cần thiết để đạt dạng chuẩn mong muốn. Kết quả cuối cùng là các lược đồ quan hệ con được xác định rõ ràng cho từng bài toán.

Xử lý ảnh theo phương pháp âm bản, nhị phân, hàm số mũPhan Khanh Toan

��

Tài liệu trình bày các thuật toán chuyển đổi ảnh, bao gồm từ ảnh màu sang ảnh xám, âm bản, và nhị phân, cũng như ứng dụng hàm số mũ vào các ảnh. Mỗi thuật toán được mô tả với các số liệu cụ thể để minh họa hiệu quả. Ngoài ra, tài liệu còn đề cập đến các kỹ thuật cài đặt khác nhau liên quan đến giao diện và xử lý ảnh.

3 Things Every Sales Team Needs to Be Thinking About in 2017Drift

��

Sales teams in 2017 need to update their strategies by incorporating messaging into their outreach, fixing outdated BDR processes to engage buyers in real-time, and enhancing account-based marketing to provide personalized experiences. The document emphasizes integrating messaging tools like live chat into existing setups to better connect with prospects. Additionally, it highlights the importance of responding to leads in a timely manner and treating them as individuals rather than forcing traditional form-filling mechanisms.

03 Spatial Filter - VN.pdfDiễm Phạm Nguyễn Mỹ

��

Tài liệu trình bày các kỹ thuật lọc không gian trong xử lý ảnh, bao gồm lọc trung bình, lọc trung vị và lọc Gauss. Nó giải thích cách hoạt động của mỗi loại lọc thông qua cấu trúc lân cận và công thức tính toán tương ứng. Ngoài ra, tài liệu đề xuất bài tập thực hành để áp dụng lý thuyết này vào chương trình xử lý ảnh.

Bài giảng xử lý ảnh xử lý và nâng cao chất lượng ảnhjackjohn45

��

Bài giảng về xử lý ảnh của GV. Mai Cường Thọ tập trung vào các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh, bao gồm tăng cường và khôi phục ảnh thông qua các kỹ thuật như điều chỉnh độ tương phản, giảm nhiễu và lọc ảnh. Tài liệu cung cấp thông tin chi tiết về các toán tử xử lý theo miền không gian và miền tần số, cũng như các kỹ thuật cụ thể như biến đổi âm bản, cắt theo mức và san bằng lược đồ xám.

3_XLA3_Nang cao chat luong anh.pdfHongTrngLm1

��

Chương 3 của tài liệu nói về các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian, bao gồm tăng cường ảnh để làm nổi bật chi tiết và loại bỏ nhiễu. Tài liệu trình bày về các toán tử điểm ảnh, toán tử láng giềng, và các phương pháp khôi phục ảnh, cùng với các ví dụ cụ thể về các kỹ thuật được sử dụng. Các phương pháp này bao gồm biến đổi âm bản, phân ngưỡng, lược đồ xám và các bộ lọc để loại bỏ nhiễu.

3_XLA3_Nang cao chat luong anh.pdfTrnXun28

��

Chương 3 của tài liệu tập trung vào các kỹ thuật tăng cường và khôi phục ảnh trong miền không gian, bao gồm cải tiến ảnh thông qua toán tử điểm ảnh và toán tử láng giềng. Các phương pháp như biến đổi âm bản, phân ngưỡng, và bộ lọc trung bình được trình bày để loại bỏ nhiễu và cải thiện chất lượng ảnh. Ngoài ra, tài liệu cũng đề cập đến các mô hình nhiễu và quá trình khôi phục ảnh để tái tạo lại bức ảnh đã bị suy giảm chất lượng.

Luận văn tốt nghiệp: Tìm hiểu bài toán làm trơn ảnh, HAYDịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620

��

Tài liệu nghiên cứu về xử lý ảnh và kỹ thuật làm trơn ảnh trong lĩnh vực công nghệ thông tin, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thu thập thông tin qua thị giác. Nó mô tả các bước trong quá trình xử lý ảnh, từ thu nhận đến tiền xử lý, phân đoạn và nhận dạng ảnh, cùng với các phương pháp làm trơn ảnh nhằm cải thiện chất lượng hình ảnh. Đề tài cũng bao gồm thực nghiệm và ứng dụng các kỹ thuật này trong một chương trình thử nghiệm.

��ڱ��ڰ��ڰ��;��ڰ��;��;��;��ڰ��;��;à��...ssuser638b8a

��

Chương 3 giới thiệu về các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh, bao gồm phương pháp tăng cường ảnh trong miền không gian thông qua các toán tử điểm ảnh và toán tử láng giềng. Nội dung đề cập đến các biến đổi như âm bản, phân ngưỡng, và các hàm biến đổi mức xám để cải thiện tính dẫn dắt hình ảnh. Ngoài ra, chương cũng thảo luận về việc khôi phục ảnh và quản lý nhiễu sử dụng bộ lọc không gian và mô hình nhiễu khác nhau.

Kĩ thuật lọc ảnh và ứng dụng trong lọc nhiễu làm trơnNguyen Thieu

��

Tài liệu giới thiệu về kỹ thuật lọc ảnh và ứng dụng trong việc giảm nhiễu, bao gồm hai loại bộ lọc chính: bộ lọc tuyến tính và bộ lọc phi tuyến. Sử dụng hai bộ lọc trung bình và trung vị, tài liệu mô tả quy trình lọc nhiễu ảnh cũng như thực nghiệm để so sánh hiệu quả của các phương pháp. Kết quả cho thấy ảnh bị nhiễu sau khi lọc lớn hơn chất lượng, với việc cải thiện rõ rệt nhờ vào các bộ lọc được áp dụng.

3259Lam Oanh

��

T tài liệu giảng dạy về xử lý ảnh số tại trường Đại học Hàng hải Việt Nam, bao gồm các nội dung từ tổng quan, kiến thức cơ bản, nâng cao chất lượng ảnh đến phân đoạn và nén ảnh. Mục tiêu là cung cấp cho sinh viên kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản và ứng dụng. Các bước xử lý ảnh bắt đầu từ thu nhận ảnh, tiền xử lý, phân đoạn, đến nhận dạng và nội suy ảnh.

linear filtering & Non-linear filteringducmanhkthd

��

Tài liệu khám phá các phương pháp lọc ảnh, bao gồm lọc tuyến tính và phi tuyến, cùng với quy trình và ứng dụng của chúng. Lọc tuyến tính như lọc trung bình giúp làm mịn ảnh, trong khi lọc phi tuyến mời gọi như lọc trung vị hiệu quả hơn trong việc giảm nhiễu điển hình như nhiễu muối tiêu. Tài liệu cũng so sánh hiệu suất của các phương pháp này qua một chương trình Demo thực tế.

Bài Giảng Xử Lý Ảnh Số nataliej4

��

Bài giảng về xử lý ảnh trình bày khái niệm cơ bản của lĩnh vực này, mục tiêu và các ứng dụng trong sản xuất, an ninh, và y học. Hệ thống xử lý ảnh được chia thành nhiều giai đoạn, từ thu nhận đến nhận dạng ảnh, bao gồm các phương pháp tăng cường, khôi phục, và nén ảnh. Các khái niệm về biểu diễn, mô hình hóa, và quan hệ giữa các pixel cũng được thảo luận để giúp hiểu rõ hơn về phương pháp xử lý và phân tích ảnh.

Tach bien anh mauChu Lam

��

XLA Lecture_Nguyen Quan Duc_.pdfThuTrang513146

��

Tài liệu về xử lý ảnh cung cấp thông tin chi tiết về các khái niệm, kỹ thuật và ứng dụng trong lĩnh vực này, bao gồm cả lý thuyết và thực hành. Nó bao gồm nhiều chương từ giới thiệu, hình thành và biểu diễn ảnh, đến cải thiện ảnh và nén ảnh, cùng với các phương pháp sử dụng trong công nghệ số. Tài liệu cũng đề cập đến các ứng dụng thực tiễn như y tế, quân sự và tự động hóa.

Đề cương môn xử lý ảnh Đại học công nghệ Giao thông vận tảiNgcTrnVn

��

Đề tài: Nội dung về ảnh panorama và kỹ thuật ghép ảnh, HOTDịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864

��

Tài liệu trình bày khái quát về xử lý ảnh và kỹ thuật ghép ảnh, bao gồm cách thức số hóa, xử lý và tạo ra các ảnh đa chiều như ảnh panorama. Nó cũng giới thiệu các vấn đề liên quan đến việc nắn chỉnh hình học trong ghép ảnh và ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực như kiến trúc và du lịch. Cuối cùng, tài liệu mô tả chương trình thử nghiệm cho các kỹ thuật đã nêu.

Xu ly anh 2014_b3 CTU

1. Thực hành xử lý ảnh - Tháng 10 năm 2013 Buổi 3: Xử lý ảnh cơ bản(tt) + Xử lý lân cận 1. Bài tâp 1. Biến đổi tuyến tính tổ chức đồ void MainWindow::on_btnChon_clicked() { QString fname = QFileDialog::getOpenFileName(this,"open file"); if (fname.isEmpty()) return; ui->txtTenFile->setText(fname); } Trần Nguyễn Minh Thư (tnmthu@ctu.edu.vn ) 1 Gợi ý: • Xem lại công thức biến đổi tuyến tính • Duyệt qua tất cả các điểm ảnh, tìm giá trị min, max • Duyệt qua giá trị các điểm ảnh lần nữa, thay đổi giá trị các điểm ảnh bằng công thức đã học ở phần lý thuyết. • Sử dụng ảnh Koala_Thieusang.jpg để có thể thấy rõ sự thay đổi 2. Cân bằng tổ chức đồ (histogram equalization) Gợi ý : • Xem lại công thức cân bằng tổ chức đồ • Duyệt qua các pixel một lần để tính tổ chức đồ h[x]. • Chuẩn hóa tổ chức đồ h[x] thành hn[x] • Tính hàm mật độ xác suất C[x]. • Duyệt quả các pixel một lần nữa để tính giá trị đầu ra theo công thức ở phần lý thuyết. • Sử dụng ảnh Koala_Thieusang.jpg để có thể thấy rõ sự thay đổi II. Xử lý lân cận 1. Hướng dẫn thực hành Viết đoạn chương trình để sử dụng bộ lọc trung bình cải thiện chất lượng ảnh. Bước 1: Viết code cho phép mở hộp hội hoại chọn tên file và gán tên file vào ô txtTenFile. Bước 2: Viết code xử lý và hiển thị ảnh xử lý. Duyệt từng điểm ảnh, thay thế giá trị

2. Thực hành xử lý ảnh - Tháng 10 năm 2013 của các điểm ảnh bằng giá trị trung bình của các điểm ảnh lân cận. (Chú ý các điểm biên) void MainWindow::on_btnMeanFilter_clicked() { QImage image_in(ui->txtTenFile->text()); int margin = 1; int cells = 9; QImage image_out(image_in.width()-margin, image_in.height()-margin, QImage::Format_RGB32); int sumR, sumG, sumB; QColor color; for (int x=margin; x<image_in.width() - 1; x++) for (int y=margin; y<image_in.height() - 1; y++){ Trần Nguyễn Minh Thư (tnmthu@ctu.edu.vn ) 2 Bước 3: Chạy thử chương trình và nhận xét kết quả. Bước 4: Thay đổi kích thước mặt nạ bằng cách thay đổi các thông số margin và cell Thử với : margin = 1, cell = 9; margin = 2, cell = 25; margin = 4, cell = 81 Nhận xét về sự thay đổi?? 2. Bài tập thực hành sumR = sumG = sumB = 0; for (int i=-margin; i<=margin; i++) for (int j=-margin; j<=margin; j++){ color = image_in.pixel(x+j, y+i); sumR += color.red(); sumG += color.green(); sumB += color.blue(); } image_out.setPixel(x,y,qRgb(sumR/cells, sumG/cells, sumB/cells)); } QLabel *label = new QLabel(); label->setPixmap(QPixmap::fromImage(image_out)); label->show(); }

3. Thực hành xử lý ảnh - Tháng 10 năm 2013 Viết chương trình để tạo bộ lọc khử nhiễu muối tiêu (median) với độ lớn của mặt nạ là 3x3. Gợi ý: Dựa vào phần code tham khảo của bộ lọc Trung bình, thực hiện vài thay đổi dựa theo công thức của bộ lọc Median (thay thế giá trị 1 điểm ảnh bằng các giá trị trung vị của các điểm ảnh lân cận) • Ở mỗi điểm ảnh, ta truy xuất đến 8 điểm lân cận của nó và đem chứa vào 1 mảng. • Dùng hàm qSort(h, h + 9) để sắp xếp mảng vừa tạo. (h là tên của mảng chứa các lân cận.) • Thay thế giá trị của điểm đang xét bằng giá trị ở giữa Nên dử dụng ảnh Lena_Noise_saft_Pepper.jpg kèm theo để thực thi. Kết quả mong đợi : Ảnh gốc Ảnh kết quả Trần Nguyễn Minh Thư (tnmthu@ctu.edu.vn ) 3 III. Bài tập về nhà Xem lại các phép xử lý đường biên và cài đặt các phép xử lý này

�ݺ�ߣ

Xu ly anh 2014_b3 CTU

Recommended

More Related Content

Viewers also liked (8)

Similar to Xu ly anh 2014_b3 CTU (20)

Recently uploaded (20)

Xu ly anh 2014_b3 CTU