TAILIEUCHUNG - Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 18: Nhận dạng mẫu: Phân đoạn ảnh

Trong chương này, chúng ta sẽ đưa ra một vài hướng phân tích nội dung của một ảnh. Nghĩa là chúng ta cố gắng tìm ra những gì có trong ảnh. Chúng ta sẽ xem xét hai cách tiếp cận, nhận dạng mẫu thống kê và mạng nơ ron, mỗi một phương pháp đều có thể áp dụng vào ảnh số. Các cuốn sách đã viết nhiều về cả hai phương pháp này, giúp độc giả những người mong muốn tiếp tục tìm hiểu với những giới thiệu về lĩnh vực này rất nhiều. | Bài giảng Xử lý ảnh - Chương 18: Nhận dạng mẫu: Phân đoạn ảnh Ch­¬ng 18 NHẬN DẠNG MẪU: PHÂN ĐOẠN ẢNH . GIỚI THIỆU Từ trước đến nay, trong cuốn sách này, chúng ta đã xem xét những phương pháp chủ yếu để cải thiện ảnh hiển thị. Trong chương 16, tham vọng chúng ta là đạt được một ảnh gần giống hơn so với ảnh ban đầu, ảnh không suy biến. Trong chương này và hai chương tiếp theo, chúng ta sẽ đưa ra một vài hướng phân tích nội dung của một ảnh. Nghĩa là chúng ta cố gắng tìm ra những gì có trong ảnh. Chúng ta sẽ xem xét hai cách tiếp cận, nhận dạng mẫu thống kê và mạng nơ ron, mỗi một phương pháp đều có thể áp dụng vào ảnh số. Các cuốn sách đã viết nhiều về cả hai phương pháp này, giúp độc giả những người mong muốn tiếp tục tìm hiểu với những giới thiệu về lĩnh vực này rất nhiều. Trong 3 chương về nhận dạng mẫu này, chúng ta sẽ đưa ra một tập các chủ đề về lĩnh vực này. Trong thực tế, chúng ta nghiên cứu nhận dạng mẫu thống kê, được thực hiện bằng các kỹ thuật xử lý ảnh số. Việc này trước hết bao gồm việc định vị và cô lập các đối tượng trong một ảnh và sau đó nhận biết (phân loại) những đối tượng đó sử dụng kỹ thuật dựa trên lý thuyết quyết định thống kê. Chúng ta cũng xem qua việc sử dụng mạng nơ ron nhân tạo cho việc nhận dạng mẫu. . Nhận dạng mẫu thống kê Chi nhánh thị giác máy của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo được nghiên cứu bằng cách phát triển các thuật giải phân tích nội dung ảnh. Một sự đa dạng của những phương pháp tiếp với mục đích hiểu ảnh đã được dùng, nhưng việc hiểu nó là nền tảng cho sự nhận thức toàn bộ quá trình nhận dạng mẫu, tuy nhiên nó có thể được thực hiện. Nhận dạng mẫu thống kê giả thiết rằng ảnh có thể chứa một hay nhiều đối tượng và mỗi đối tượng đó thuộc một trong các kiểu, các loại hay các lớp mẫu đã định nghĩa trước đây. Trong khi có thể thực hiện nhận dạng mẫu bằng nhiều cách, chúng ta chỉ quan tâm tới việc thực hiện nó bằng các kỹ thuật xử lý ảnh số. Cho một ảnh số có chứa một vài đối .

• Đồ họa - Thiết kế - Flash
• Xử lý ảnh
• Bài giảng Xử lý ảnh
• Nhận dạng mẫu
• Phân đoạn ảnh
• Nhận dạng mẫu thống kê
• Thiết kế hệ thống nhận biết mẫu
• Xử lý ảnh số
• Hệ thống xử lý ảnh số
• Kỹ thuật xử lý ảnh số
• Phân tích xử lý ảnh số
• Thành phần hệ thống xử lý ảnh số
• Phần mềm xử lý ảnh số
• Ứng dụng xử lý ảnh số
• bài tập xử lý ảnh
• kỹ thuật xử lý ảnh
• công nghệ xử lý ảnh
• phương pháp xử lý ảnh
• hướng dẫn xử lý ảnh
• kinh nghiệm xử lý ảnh
• histogram
• xla
• xu ly anh
• Bài giảng Xử lý ảnh số
• Phân tích ảnh
• Xử lý ảnh nhị phân
• Ảnh nhị phân
• Toán tử hình thái
• đề thi xử lý ảnh
• tài liệu xử lý ảnh
• đề cương xử lý ảnh
• giáo trình xử lý ảnh
• Nhập môn xử lý ảnh
• Hệ thống xử lý ảnh
• Tìm hiểu hệ thống xử lý ảnh
• Ứng dụng xử lý ảnh
• Nghiên cứu hệ thống xử lý ảnh
• 100 thủ thuật xử lý ảnh căn bản
• 100 thủ thuật xử lý ảnh
• Thủ thuật xử lý ảnh
• Thủ thuật xử lý ảnh căn bản
• Xử lý ảnh Photoshop 10
• Chương trình xử lý ảnh
• Lý thuyết Xử lý ảnh
• Ôn tập Xử lý ảnh
• Tổng quan xử lý ảnh
• Hệ thống xử lý tín hiệu hai chiều
• Ứng dụng của xử lý ảnh
• Matrix và vector
• Ảnh và ảnh số
• Phân biệt ảnh tĩnh và động
• Chuỗi ảnh động
• Xử lý ảnh màu
• Ảnh đa phổ
• Phân tích ảnh đa phổ
• Đặc tả màu
• Ảnh ba màu
• giáo trinh Xử lý ảnh số
• tài liệu Xử lý ảnh số
• đề cương Xử lý ảnh số