Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Đồ án giới thiệu các phương pháp cũng như các vector đặc trưng dùng để mô tả nội dung của một bức ảnh. Đây chính là cơ sở để chúng ta thực hiện các phép tính toán so sánh các bức ảnh với nhau.Đồ án giới thiệu các phương pháp cũng như các vector đặc trưng dùng để mô tả nội dung của một bức ảnh. Đây chính là cơ sở để chúng ta thực hiện các phép tính toán so sánh các bức ảnh với nhau | BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO trường . I Luận văn I Tìm hiểu bài toán đánh giá sự tương I quan giữa hai ảnh ị I II h . I. MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU.3 Chương 1 KHÁT QUÁT VỀ TƯƠNG QUAN VÀ ĐỘ ĐỌ TƯƠNG QUAN GIỮA HAI ảNh. .5 1.1. Tính ghép đúng và tính tương quan .5 1.1.1. Khái niệm về độ tương quan giữa hai ảnh.5 1.1.2. Độ đo tương quan.6 1.2. Xác định độ đo nội dung ảnh.10 1.2.1. Độ đo thuộc tính màu sắc.11 1.2.1.1. Histogram.11 1.2.1.2. Moment màu.14 1.2.1.3. Vectơ gắn kết màu.15 1.2.1.4. Tương quan màu.15 1.2.2. Độ đo thuộc tính hình dạng.16 1.2.2.1. Cơ sở vùng.16 1.2.2.2. Cơ sở biên.20 1.2.3. Độ đo thuộc tính cấu trúc bề mặt.22 1.2.3.1. Các phương pháp không gian.22 1.2.3.2. Phương pháp tần số.24 1.2.3.2. Phương pháp moment.25 Chương 2 MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐÁNH GIÁ ĐỘ TƯƠNG QUAN.27 2.1. Mô hình không gian vector VSM.27 2.1.1. Phép so sánh histogram.27 2.1.1.1. So sánh ngang các bin histogram bin-by-bin .27 2.1.1.2. So sánh chéo các bin histogram cross-bin .30 2.1.1.3. Phép so sánh qua giá trị điểm ảnh.32 2.2. Mô hình Vector.34 2.2.1. SVM.34 1 2.2.2. SVM trong kỹ thuật tra cứu ảnh.36 2.3. Mô hình k-phần tử kề cận k-NN .39 2.3.1. Thuật toán k-NN.39 2.3.2. k-NN trong so khớp điểm ảnh.42 Chuơng 3 CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM.44 3.1. Bài toán.44 3.2. Xây dựng chuơng trình.44 3.2.1. Lựa chọn môi truờng.44 3.2.2. Phân tích về lôgô.44 3.2.3. Đánh giá độ tuơng quan về lôgô.45 3.2.3.1. Trích chọn các đặc trung cho lôgô.45 3.2.3.2. So sánh độ đo tuơng quan giữa các cặp lôgô.45 3.2.4. Một số kết quả.46 PHẦN KẾT LUẬN.51 TÀI LIỆU THAM KHẢO.52
