Nhận diện hình học xử lý ảnh

ĐỒ ÁN 3

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DẠNG HÌNH DẠNG
VẬT THỂ

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

HÌNH 2-1: MÀU CƠ SỞ TRONG RGB [4]
HÌNH 2-2: KHÔN GIAN MÀU RGB [5]
HÌNH 2-3: NHỮNG BƯỚC CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH [6]
HÌNH 2-4: CÁC BƯỚC PHÂN TÍCH ẢNH [6]
HÌNH 2-5: ĐOẠN CODE MATLAB CHUYỂN TỪ RGB SANG GRAYSCALE
[7]
HÌNH 2-5: ẢNH XÁM VÀ ẢNH BINARY [8]

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
BMP

Bitmap

DFT

Discrete Fourier Transform

FFT

Fast Fourier Transform

GIF

Graphic Interchange Format

IDFT

Inverse Discrete Fourier Transform

JPEG

Joint Photo-graphic Experts Group

Pixel

Picture Element

PNG

Portable Network Graphic

PCA

Principal Component Analysis

RGB

Red Green Blue

VGA

Video Graphics Array

VSGA

Super Video Graphics Array

ĐỒ ÁN 3
Trang 5/20

CHƯƠNG 1.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Giới thiệu:
- Trong những năm gần đây công nghệ có những phát triển vượt bậc kể cả xử lý
ảnh cũng đã đạt được rất nhiều thành tựu. Trong đó việc phân loại và nhận dạng
hình dáng vật thể là một lĩnh vực quan trọng trong xử lý ảnh
- Đã có rất nhiều bài toán xử lý ảnh nhận dạng ra đời, nhờ có những bài toán
này mà nó giúp cho con người giảm bớt được lượng công việc cũng như tăng độ
chính xác trong việc liên quan đến công việc về xử lý ảnh mà ta có thể thấy rõ nhất
trong các lỉnh vực: hệ thống anh ninh, nền công nghiệp quốc phòng, hệ thống công
nghệ hóa sinh, robotic...
- Đồ án có thể được hoàn thành bằng việc vận dụng những kiến thức đã học và
sự hướng dẫn của quý thầy cô tuy nhiên vì thời gian hạn hẹp, kiến thức vẫn còn hạn
chế đối với lĩnh vực còn khá mới dẫn đến có những thiếu sót ngoài mong đợi, mong

thầy cô và các bạn thông cảm và xin được đóng góp ý kiến chân thành những thiếu
xót ấy để các đồ án, luận văn sau thêm phần hoàn thiện hơn.
1.2 Mục đích đề tài:
- Sử dụng ngôn ngữ matlab để biên dịch thuật toán nhận dạng vật thể, từ hình
ảnh của một vật thể matlab có thể mô phỏng được hình dạnh vật thể và mô tả kết
quả của hình dạng đó.
1.3 Phương án giải quyết:
- Tìm hiểu về ảnh số, ảnh màu.
- tìm hiều thuật toán về nhận dạng vật thể.
- Nghiên cứu thuật toán về ảnh màu.
- Sử dụng Matlab biên dịch giải thuật mô phỏng
1.4 Các công cụ phần mềm hỗ trợ đồ án:
- Phần mềm matlab:

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 6/20

Hình 1-1: Phần mềm Matlab [3]

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 7/20

CHƯƠNG 2. LÝ THUYẾT TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH
2.1 Các khái niệm về ảnh:

2.1.1 Điểm ảnh:
- Ảnh tự nhiên [ảnh gốc] là dạng ảnh liên tục về không gian lẫn độ sáng. Ta cần
số hóa ảnh để xử lý chúng trong máy tính. Số hóa ảnh là sự biến đổi gần đúng một
ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí [không gian] và độ
sáng [độ xám] của ảnh thật. Mỗi điểm xác định trên được gọi là một điểm ảnh hay
thường gọi là pixel. Trong khuôn khổ ảnh 2 chiều thì mỗi pixel tương ứng với tọa
độ x,y.
- Để mắt người có thể cảm nhận được sự liên tục về không gian và mức xám thì
kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn phù hợp tại tọa độ
[x,y] với độ xám và màu nhất định.
-

-

2.1.2 Độ phân giải của ảnh
Ứng với mỗi pixel sẽ bao gồm một cặp tọa độ [x,y] thì độ phân giải pixel của
ảnh là tích số của giá trị lớn nhất x với giá trị lớn nhất y. Độ phân giải càng
cao thì hình ảnh càng rõ và sắc nét hơn, chất lượng ảnh tốt hơn.
2.1.3 Mức xám [gray level]
Thông qua quá trình lượng tử hóa, ta mã hóa tương ứng với mỗi cường độ
sáng của mỗi điểm ảnh ứng với một giá trị số, mà kết quả của việc mã hóa
đó là mức xám.

-

Thông thường mức xám có các thang giá trị sau: 16, 32, 64, 128, 256. Mức
được dùng nhiều nhất là mức 256, tại vì các máy tính hiện nay sử dụng dữ
liệu và địa chỉ đều là đơn vị byte mà 1 byte = 8 bits nên 28 = 256.

-

Ở ảnh đen trắng: chỉ có hai màu đen và trắng với mỗi bit biểu diễn cho một
điểm ảnh, ảnh nhị phân mỗi điểm ảnh chỉ nhận 1 trong 2 giá trị đen [0] hoặc
trắng [1], với ảnh màu thì ta dùng 3 bytes để biểu diễn ứng với 3 màu cơ bản
là đỏ, lục, lam khi tổ hợp với nhau sẽ cho ra 23x8 màu.
2.1.4 Ảnh số:

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 8/20

-

Tập hợp các điểm ảnh ứng với mức xám phù hợp là ảnh số, chúng dùng
để mô tả ảnh gần với ảnh thật. Khi ảnh bình thường được số hóa thì nó trở
thành ảnh số và ảnh số thì tập hợp gồm nhiều điểm ảnh [pixel].

-

2.1.5 Biểu diễn ảnh số:
Để biểu diễn ảnh, ta dùng các phần tử đặc trưng của ảnh là Pixel. Có thể
xem một hàm 2 biến gồm những thông tin biểu diễn trong một ảnh. Ta xử
lý ảnh số bằng việc lấy mẫu và lượng tử hóa. lượng tử hóa là chuyển đổi
tín hiệu analog sang tín hiệu digital mà ảnh đó đã được lấy mẫu sang một
số mức xám hữu hạn.

-

2.1.6 Tăng cường và khôi phục ảnh:
Khi ảnh được chuyển bởi các quá trình truyền ảnh, quét ảnh… thì ảnh sau
khi truyền có chất lượng kém so với ảnh gốc vì vậy cần có biện pháp để
cải thiện chất lượng ảnh gúp cho con người quan sát được chi tiết và quá
trình nâng cao chất lượng ảnh gọi là tăng cường ảnh. Tăng cường giúp
loại bỏ các suy hao chất lượng của hệ thống xử lý ảnh.

-

Tăng cưởng ảnh được coi như một tập hợp các kỷ thuật nâng cao chất
lượng ảnh, điều này dùng để nâng cao độ chính xác trong quá trình tìm
kiếm tự động và chuyển đổi dạng của bức ảnh. Ta thường gặp các kỹ thuật
tăng cường ảnh phổ biến như: kỹ thuật tương phản [contrast], ánh xạ
[ghép mức xám từ ảnh gốc với mức xám của ảnh đã được biên dịch]…
những kỹ thuật này đều dựa trên sự kết hợp giữa các phương pháp biến
đổi trong miền không gian và miền tần số.

-

Khôi phục ảnh [Image Restoration] là quá trình xử lý loại bỏ các suy giảm
về chất lượng của ảnh. Tăng cường ảnh khác với khôi phục ảnh ở chỗ
tăng cường ảnh tăng chất lượng hình ảnh thì khôi phục ảnh chỉ khôi phục
lại chất lượng ảnh gốc đã bị suy giảm chất lượng.

-

2.1.7 Ảnh màu:
Có 3 màu cơ bản là : đỏ [R],lam [B] và lục [G].Từ các màu này trộn lại
với nhau theo một tỉ lệ nhất định để tạo ra các màu khác.

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 9/20

-

Phương trình màu: Y= 0.2989*R +0.58662*G + 0.11448*B.

Hình 2-1: Màu cơ sở trong RGB [4]

-

Các đặc trưng dùng để phân biệt các màu là : độ sáng [brightness] , sắc độ
của màu [hue] và độ bảo hòa trong màu [Saturation].

Hình 2-2: Không gian màu của RGB [5]

-

2.1.8 Các loại định dạng:
Các ảnh số hóa thường được lưu dưới nhiều định dạng, một số định dạng
đặc trưng như ảnh đen trắng [IMG] đến ảnh màu: [BMP, GIF, JPEG…].

-

Định dạng ảnh IMG là ảnh đen trắng. Định dạng ảnh GIF là một định
dạng tập tin hình ảnh bitmap cho các hình ảnh dùng ít hơn 256 màu sắc

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 10/20

khác nhau. Định dạng JPEG có những phương pháp nén ảnh hiệu quả, tỷ
lệ nén ảnh tới vài chục lần.
2.2 Xử lý ảnh và thuật toán nhận dạng:
2.2.1 Xử lý ảnh:
- Xử lý ảnh số là một dạng của xử lý tín hiệu mà đầu vào là tâp tin ảnh ảnh
đầu ra là một hay nhiều thuộc tính liên quan tới ảnh ở đầu vào [về tính
chất hay các tham số của ảnh] hoặc có thể đầu ra cũng là một hình ảnh ở
dạng khác. Phần lớn thì xử lý ảnh đem hình ảnh về như tín hiệu hai chiều
sau đó sử dụng các kỹ thuật xử lý tín hiệu để xử lý ảnh đem vào.

Hình 2-3: Những bước cơ bản trong xử lý ảnh [6]

-

2.2.2 Biến đổi ảnh:
Trong kỹ thuật biến đổi ảnh thì ảnh được coi như một chuỗi các tín hiệu
một chiều được biểu diễn bởi các hàm cơ sở. Có nhiều biến đổi được
dùng như: biến đổi fourier, cosin, sin, kahumen loeve... Cụ thể như biến
đổi ảnh trong xử lý ảnh ở phần mềm matlab là các biến đổi fourier về xử
lý số tín hiệu tiêu biểu như DFT, FFT, IDFT...

-

2.2.3 Phân tích ảnh:

Với các bước trước khi xử lý ảnh như tăng cường ảnh và khôi phục ảnh
đ6ẻ làm nổi bật các chi tiết và đặc trưng chủ yếu trong ảnh. Lúc này ảnh
được đưa vào quá trình phân tích.

-

Quá trình phân tích gồm các công đoạn: Feature extraction [trích chọn các
đặc tính], segmentation [phân đoạn ảnh thành các phần tử]. Sau quá trình

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 11/20

phân tích tùy vào mục đích công việc mà các giai đoạn đó có thể là nhận
dạng ảnh hoặc giải thích, miêu tả ảnh.

Hình 2-4: Các bước phân tích ảnh [6]

-

2.2.4 Nhận dạng ảnh và phân loại:
Nhận dạng ảnh: sau khi phân đoạn ảnh, thì quá trình kế tiếp là phân loại,
các vật thể hình thể trong ảnh và các giá trị trong ảnh đó là đặc tính của
các thành phần ảnh. Quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn
theo một mô hình và gán chúng trong một lớp dựa theo các quy luật, quy
tắc và chuẩn mẫu. Sự nhận dạng dựa trên nhiều tính chất và mỗi tính chất
thì đều có một kỹ thuật khác nhau để nhận dạng. Màu của vật thể trong
ảnh cũng được xem là một đặc trưng trong ảnh dùng để nhận dạng.

-

Phân loại các thành phần đặc trưng của ảnh: đây là một quá trình quan
trọng trong nhận dạng hình ảnh. Một số kỹ thuật phân loại được sử dụng
trong nhận dạng là kỹ thuật lý thuyết chính xác, chúng sử dụng trong phân
loại thành phần ảnh để phân loại chính xác tùy theo nhu cầu. Phân loại
các thành phần dựa trên nguyên tắc đã xác định rõ hoặc thống kê.

-

2.2.5 Các thành phần cơ bản trong xử lý ảnh:
Hệ thống xử lý ảnh bao gồm: máy tính cá nhân kèm vi mạch chuyển đổi
về mặt đồ họa VGA hoặc VSGA, dữ liệu chứa các hình ảnh để kiểm tra
các thuật toán về xử lý ảnh và một màn hình hỗ trợ về đồ họa.

2.3 Các kiểu ảnh sử dụng trong Matlab:
2.3.1 Ảnh grayscale:

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 12/20

Ảnh grayscale hay còn gọi là ảnh trắng đen với 256 cấp độ xám biến thiên từ màu
đen đến màu trắng. Mỗi ảnh được biểu diễn bởi một ma trận hai chiều, trong đó giá
trị của mỗi phần tử cho biết độ sáng [hay mức xám] của điểm ảnh đó.

Hình 2-5: Đoạn code matlab chuyển từ RGB sang grayscale [7]

-

Trong đoạn code trên, ta truy xuất đến các pixel được biểu diễn như sau:

 image.Data[r, c, 0] : pixel tại vị trí hàng r, cột c, kênh màu red [0].
 image.Data[r, c, 1] : pixel tại vị trí hàng r, cột c, kênh màu green [1].
 image.Data[r, c, 2] : pixel tại vị trí hàng r, cột c, kênh màu blue [2].
 GrayImage.Data[r, c, 0] : pixel của ảnh xám tại vị trí hàng r, cột c, chỉ có 1

kênh màu gray [0].
2.3.2 Ảnh nhị phân:
Ảnh được biểu diễn bởi một ma trận hai chiều. Mỗi điểm ảnh chỉ có thể nhận một
trong hai giá trị duy nhất là 0 hoặc 1. Tương ứng với 0 là màu đen, tương ứng với 1
là màu trắng.

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 13/20

Hình 2-5: Ảnh xám và ảnh binary [8]

2.3.3 Ảnh Index:
Ảnh được biểu diễn bởi hai ma trận, một ma trận dữ liệu ảnh X và một ma trận màu
map. Ma trận dữ liệu có thể thuộc kiểu uint 8, uint 16 hoặc double. Ma trận màu có
kích thước n x 3 gồm các thành phần thuộc kiểu double thuộc giá trị [0 1]. Mỗi hàng
của ma trận được xác định các thành phần đỏ, lục, lam của một màu trong tổng số n
màu được sử dụng trong ảnh.
2.4 Các phép biến đổi ảnh trong Matlab:

Bảng 2-1: Các phép đọc ghi trên ảnh

Cú pháp
imwrite[A,filename,fmt]
imread[filename,fmt]
imfinfo[filename,fmt]

Mô tả
lưu một ảnh biểu diễn bằng một ma trận thành
một tệp ảnh dưới dạng đã biết.
Đọc các file ảnh rồi lưu lại dưới dạng một ma
trận biểu diễn ảnh trong Matlab.
dùng để xem các thông tin của một file ảnh.
Bảng 2-2: Các phép chuyển đổi giữa các ảnh

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 14/20

Cú pháp
dither[RGB,map]

Mô tả
chuyển đổi ảnh nhị phân từ ảnh trắng đen hoặc
tạo ảnh index từ ảnh RGB và ma trận màu map
theo phương pháp dithering.
chuyển ảnh nhị phân BW hoặc ảnh intensity I

[X,Map] = gray2ind[I,N]

thành ảnh index thông qua ma trận tuyến tính
gray[n].
chuyển ảnh trắng đen I thành ảnh index X bằng

x=grayslice[I,N]

các lấy các giá trị ngưỡng được xác định bởi

bw=im2bw[I,level]

vecto v hoặc bởi n.
chuyển ảnh trắng đen, ảnh index hoặc ảnh RGB

bw=im2bw[x,map,level]

thành ảnh nhị phân BW bằng các lấy ngưỡng do

bw=im2bw[rgb,level]

mức level.
chuyển ảnh index X với ma trận màu map qua

i=ind2gray[x,map]
rgb=ind2rgb[x,map]
i=mat2gray[a,[amin amax]]
i=rgb2gray[rgb]

ảnh trắng đen i.
chuyển ảnh index x với ma trận màu map qua ảnh
RGB.
tạo ảnh trắng đen từ ma trận a.
chuyển ảnh GRB thành ảnh trắng đen i.

2.4.1 Các hàm hiển thị ảnh trong matlab:
- Matlab cung cấp 2 hàm cơ bản là image và imagesc dùng hiển thị file ảnh.
Ngoài ra, trong Image Processing Toolbox cũng có hai hàm hiển thị khác là imview
và imshow.
- Hàm image[x,y,c] hiển thị hình ảnh biểu diễn bởi ma trận c kích thước mxn
lên hệ trục tọa độ.
- Hàm imagesc với chức năng tương tự hàm image, nhưng dữ liệu ảnh sẽ
được co giãn để sử dụng toàn bộ bản đồ màu.
- Hàm imshow cho phép hiển thị ảnh trên Figure và tự động set up giá trị các
đối tượng image, axes, figure để hiển thị.
Bảng 2-3: Các hàm xử lý hiển thị hình ảnh trong Matlab

Các hàm chuyển đổi loại ảnh và kiểu dữ liệu ảnh

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 15/20

im2double
Chuyển ảnh thành ảnh kiểu dữ liệu double
im2uint16
Chuyển ảnh thành ảnh kiểu dữ liệu uint16

im2uint8
Chuyển ảnh thành ảnh kiểu dữ liệu uint8
imapprox
Xấp xỉ ảnh indexed bằng cách giảm số màu
Các hàm biến đổi hình học
cp2tform
Định nghĩa phép biến đổi hình học từng cặp tương ứng
imcrop
Trích xuất một phần ảnh
imresize
Thay đổi kích thước ảnh
imrotate
Thực hiện phép quay ảnh
imtranform
Thực hiện phép biến đổi hình học tổng quát
maketform
Định nghĩa phép biến đổi hình học tổng quát

CHƯƠNG 3.

MÔ PHỎNG NHẬN DẠNG TRÊN MATLAB

3.1 Lưu đồ giải thuật
BEGIN

NHẬP ẢNH

ẢNH TEST

XỬ LÝ

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 16/20

SAI
NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH

ĐÚNG
XUẤT KẾT QUẢ

KẾT THÚC

Hình 3-2: Lưu đồ giải thuật

3.2 Nguyên Lý nhận dạng vật thể:
- Sử dụng Matlab nhận dạng vật thể dựa trên việc nhận dạng phân tích các nét
đặc trưng của các khối hình.
- Đầu tiên ta chọn các ảnh để Làm thành ảnh test bằng cú pháp:
[filename,ip_filepath] = uigetfile['*.tif;*.tiff;*.jpg;*.jpeg;*.png;*.gif;*.bmp','Select
Image file']; Lệnh uigetfile cho phép chọn nhiều tập tin hình ảnh dưới các định
dạng hình ảnh khác nhau nhƣ là có đuôi .tif, .jpg, .gif, .bmp….

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 17/20

Hình 3-3: Chương trình mô phỏng bằng Matlab

-

Sau khi chọn ảnh, Matlab sẽ thực thi phân tích hình dạng ảnh và xuất
thông tin về hình ảnh đó.

-

Ta sử dụng các cú pháp nhận dạng sau: Roundness dùng nhận dạng hình
tròn, length[lines] dùng nhận dạng hình thể có góc cạnh, ứng với giá trị
length[lines] là 3 sẽ là hình ba cạnh như tam giác, bốn cạnh là tứ giác,...
3.3 Kết quả mô phỏng:

Hình 3-4: chọn ảnh nhập vào phân tích

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 18/20

Hình 3-5: Ảnh test

Hình 3-6: Xuất kết quả

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 19/20

CHƯƠNG 4.

NHẬN XÉT

4.1 Vấn đề trong mô phỏng:
- Trong quá trình mô phỏng vẫn có một số tính toán sai sót, nhưng sai sót đó
không đáng kể cụ thể là những phần khoảng các thông tin hiển thị trên ảnh vẫn có
chỗ bị che khuất
- Sự lưu ảnh vào thư mục làm ảnh test có thể nhòe nhưng độ nhòe không đáng
kể, vì khi ảnh được chuyển bởi các quá trình truyền ảnh, quét ảnh… thì ảnh sau khi
truyền có chất lượng kém so với ảnh gốc nhưng sự nhòe đó là nhỏ và độ nhòe nhỏ
là không đáng kể và chỉ xuất hiện khi lưu ảnh tới hàng chục lần. Dù vậy thì mắt
thường cũng khó nhận ra
4.2 Nhận xét hệ thống:

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 20/20

- Kết quả đạt được phù hợp với những lý thuyết tính toán tuy vẫn còn có sự sai
số nhỏ trong quá trình mô phỏng nhưng chấp nhận được. Với thuật toán nhận dạng
vật thể ta ứng dụng rất nhiều trong đời sống nhất là sự phân loại các sản phẩm.
- Vì thời gian còn hạn hẹp, nên đồ án này chỉ có thể đáp ứng một số yêu cầu nhất
định chỉ ở mức độ sơ cấp với mục đích thông qua đồ án để hiểu về các thuật toán
của xử lý ảnh áp dụng trong cuộc sống.

CHƯƠNG 5.

KẾT LUẬN

5.1 Kết luận:
- Đồ án “xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể” có tính ứng dụng thực tiễn, tuy
nhiên xử lý ảnh vẫn còn là một lĩnh vực mới mẻ và đang phát triển. Cần phải cần
thời gian và nghiên cứu thêm.
5.2 Hướng phát triển:
- Đề tài nhận dạng vật thể vẫn còn dừng lại ở mức độ nhận dạng các khối hình
học có thể được phát triển thành nhận dạng những khối sản phẩm phức tạp, bằng
cách kết hợp với các thuật toán nhận dạng tiên tiến và xử lý ảnh hiện đại hơn.

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 21/20

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Anh:
[1] Rafael C. Gonzalez & Richard E. Wood [2009], “ Digital Image Processing”.
Tiếng Việt:
[2] Nguyễn Quang Hơn [2006], “Xử Lý ảnh trong Matlab”
Internet:
[3] Matlab 2015, < //dl.webstore.illinois.edu/docs/ii/matlab2015aconc.htm >.
[4] màu cơ bản RGB, < //nslusa.com/Product.php?product_id=15952 >.
[5] không gan màu RGB, .
[6] công nghệ xử lý ảnh, < //tailieuhoctap.vn/chi-tiet-sach/394-nganh-congnghe-thong-tin/the-loai-khac/776169-giao-trinh-xu-ly-anh-hoc-vien-cong-nghebuu-chinh-vien-thong >.

[7] Ảnh grayscale < //vtct.wordpress.com/2013/05/13/tao-anh-xamgrayscale/ >.
[8] Ảnh nhị phân < //vimach.net/threads/matlab-trong-xu-ly-anh-7-ham-coban-cho-xu-ly-anh.180/ >.

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 22/20

PL

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 23/20

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể

ĐỒ ÁN 3
Trang 24/20

Xử lý ảnh nhận dạng hình dạng vật thể