Bài giảng Xử lý ảnh và ứng dụng: Tổng quan về xử lý ảnh sẽ đưa bạn vào thế giới của hình ảnh số. Chương này giới thiệu về ảnh số, các phép biến đổi điểm ảnh, và một số ứng dụng cơ bản của xử lý ảnh. Bạn sẽ nắm được những khái niệm nền tảng để bắt đầu hành trình khám phá lĩnh vực đầy tiềm năng này. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Bài giảng Xử lý ảnh và ứng dụng: Nâng cao chất lượng ảnh (tt) sẽ tiếp tục khám phá các phương pháp cải thiện hình ảnh. Chương này mở rộng những kỹ thuật đã học, giới thiệu thêm nhiều công cụ và thuật toán nâng cao khác. Bạn sẽ có thêm nhiều lựa chọn để tối ưu hóa chất lượng hình ảnh cho các mục đích sử dụng khác nhau. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Bài giảng Xử lý ảnh và ứng dụng: Nâng cao chất lượng ảnh (Image Enhancement) sẽ trang bị cho bạn các kỹ thuật cải thiện hình ảnh. Chương này đi sâu vào các phép biến đổi lân cận và kỹ thuật lọc phi tuyến median. Bạn sẽ học cách làm cho hình ảnh rõ nét, tăng cường chi tiết, và giảm nhiễu hiệu quả. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Bài giảng Xử lý ảnh và ứng dụng: Truy xuất ảnh (Image Retrieval) tập trung vào các phương pháp truy xuất ảnh dựa trên nội dung, đặc trưng hình ảnh và tiêu chí tương đồng. Bài giảng là cơ sở để xây dựng các hệ thống tìm kiếm ảnh thông minh và hiệu quả. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Bài giảng Xử lý ảnh và ứng dụng: Ảnh nhị phân (Binary Image Processing) giới thiệu các kỹ thuật xử lý ảnh nhị phân thông qua các phép toán hình thái học cơ bản và tổng quát. Nội dung bài học giúp người học hiểu và áp dụng tốt các thao tác trong nhận dạng, trích xuất đặc trưng ảnh. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Bài giảng Xử lý ảnh và ứng dụng: Các phép biến đổi hình học (Image Geometry) sẽ giới thiệu các kỹ thuật thay đổi vị trí và hướng của các pixel trong ảnh. Chương này bao gồm các phép như dịch chuyển, xoay, phóng to, thu nhỏ và biến dạng ảnh. Bạn sẽ hiểu cách các phép biến đổi này được ứng dụng trong việc căn chỉnh, chỉnh sửa, hoặc tạo hiệu ứng hình ảnh. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Bài giảng Xử lý ảnh trong cơ điện tử (Machine Vision) cung cấp kiến thức nền tảng và chuyên sâu về thị giác máy trong lĩnh vực cơ điện tử. Nội dung bài giảng bao gồm các chương từ giới thiệu về thị giác máy, cơ sở hình ảnh kỹ thuật số, biến đổi cường độ và lọc không gian, đến các kỹ thuật xử lý hình ảnh màu, hình thái, phân đoạn, nhận dạng đối tượng, xử lý video và hiệu chuẩn máy ảnh kết hợp tái tạo 3D. Tài liệu giúp sinh viên và kỹ sư cơ điện tử ứng dụng hiệu quả công nghệ xử lý ảnh trong thực tiễn công nghiệp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để nâng cao kiến thức và kỹ năng trong lĩnh vực thị giác máy.

Chương này trình bày các tính chất của biến đổi Fourier sử dụng các hàm một chiều cho các ký hiệu đơn giản. Sau đó, tổng quát hoá các kết quả cho trường hợp hai chiều, đồng thời chương này cũng xem xét các hàm một chiều như các ví dụ đơn giản và sau đó khai triển cho các hàm không gian hai biến như các ví dụ xử lý ảnh. Mời các bạn cùng tham khảo.

Trong chương này, chúng ta sẽ đề cập đến các phần tử của bộ số hoá ảnh, một vài hiện tượng vật lý thường dùng trong quá trình xử lý và chúng ta sẽ xem xét vài sự thực hiện số hoá. Mục đích là để mở rộng hiểu biết về các khả năng và hạn chế của các cách tiếp cận khác nhau đối với sự số hoá ảnh, sự nhạy cảm với nhiễu và sự méo ảnh. Sự giảm bớt hay loại bỏ nhiễu và méo của bộ số hoá là một trong các chức năng chính của xử lý ảnh số. Mời các bạn cùng tham khảo.

Trong chương chương 9 và 10, chúng ta đã đặt nền móng cho việc phân tích và thiết kế các phép toán lọc tuyến tính. Trong chương này, chúng ta sẽ đề cập đến kỹ thuật đối với việc thiết kế các bộ lọc để thực hiện các mục đích đặc thù. Để trình bày sự hiểu biết rõ bên trong quá trình, đầu tiên chúng ta nghiên cứu hoạt động của một vài bộ lọc đơn giản, nhưng hữu ích trong miền thời gian và miền tần số. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chương này trình bày về lược đồ mức xám. Một trong những công cụ đơn giản và hữu ích nhất cho xử lý ảnh số là lược đồ mức xám. Hàm này tóm tắt nội dung mức xám của một ảnh. Trong khi lược đồ mức xám của một ảnh bất kỳ chứa một lượng thông tin đáng kể, thì dĩ nhiên các loại ảnh cũng hoàn toàn được xác định rõ bởi các lược đồ mức xám của chúng. Tính toán lược đồ mức xám cũng đơn giản và có thể thực hiện với giá khá rẻ khi một ảnh ảnh được sdao chép từ nơi này sang nơi khác.

Tiêu chí cho việc khôi phục ảnh là mang lại một ảnh tương đối giống ảnh ban đầu khi ảnh số thu được bị suy giảm. Mỗi phần tử trong chuỗi thu nhận ảnh (thấu kính, film, bộ số hoá,...) đều có thể tạo ra suy giảm. Khôi phục từng phần ảnh bị mất chất lượng có thể thoả mãn một khía cạnh thẩm mỹ nào đó, tuỳ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể. Trong chương này, chúng ta xem xét một vài phương pháp tiếp cận khôi phục ảnh. Ta cũng xem xét các bài toán nhận biết hệ thống và mô phỏng nhiễu.

Trong chương này, chúng ta sẽ xem lại một vài giới hạn trong biến đổi cổ điển Fourier và biến đổi tương tự Fourier và định nghĩa ba loại biến đổi sóng con. biến đổi sóng con mở ra một triển vọng cải thiện được cho các chương trình ứng dụng. Chúng ta sẽ sơ qua lịch sử phát triển dẫn tới phép phân tích sóng con, nên nhớ biến đổi tương tự có khuynh hướng thống nhất các cách tiếp cận khác nhau với mục đích quan trọng là biến đổi sóng con. Phần sau trong chương này, chúng ta sẽ minh hoạ một vài ứng dụng của biến đổi sóng con.

Phép toán trên điểm tạo thành một lớp các kỹ thuật xử lý ảnh đơn giản nhưng quan trọng. Chúng cho phép người sử dụng thay đổi cách điền dữ liệu ảnh vào phạm vi mức xám có sẵn. Điều này đặc biệt ảnh hưởng đến công việc hiện thị ảnh. Chương này sẽ trình bày một số kiến thức liên quan đến các phép toán trên điểm, mời các bạn cùng tham khảo.

Biến đổi Fourier rời rạc (DFT), đã giới thiệu trong chương 10, là một trong những phép biến đổi tuyến tính rời rạc hữu ích trong xử lý ảnh số. Trong chương này, chúng ta sẽ nghiên cứu chủ đề tổng quát hơn, trình bày một vài biến đổi khác và một vài tính chất cũng như các ứng dụng của chúng.

Trong các chương trước, chúng ta đã đề cập đến ảnh số hai chiều. Các ảnh đó có thể coi là có các mức xám là hàm hai biến không gian. Sự tổng quát hoá dễ hiểu nhất lên ba chiều phải được thực hiện với các ảnh có các mức xám là hàm ba biến không gian. Chúng ta gọi những ảnh này là ảnh ba chiều không gian. Trong chương này, chúng ta sẽ đưa ra năm chủ đề về xử lý ảnh ba chiều. Những chủ đề này gần giống với sự xử lý dùng phần cứng và phần mềm theo hướng xử lý ảnh số hai chiều. Mời các bạn cùng tham khảo.

Các phép toán hình học làm thay đổi mối quan hệ không gian giữa các đối tượng trong ảnh. Những phép toán như thế có thể được xem như di chuyển các vật khắp nơi trong ảnh. Chương này sẽ trình bày chi tiết một số phép toán hình học trong xử lý ảnh. Mời các bạn cùng tham khảo.

Các phép toán đại số là các phép toán tạo ra ảnh đầu ra bằng cách lấy tổng, hiệu, tích hay thương từng điểm ảnh của hai ảnh đầu vào. trong trường hợp tổng và tích, đầu vào có thể nhiều hơn hai ảnh. Nói chung, một trong các ảnh vào là hằng số. Tuy nhiên, cộng, trừ, nhân, chia với hằng số có thể xem như phép toán tuyến tính trên điểm, như đã đề cập trong chương 6. Cũng đúng đối với các trường hợp mà ảnh đầu vào giống hệt nhau. Mời các bạn cùng tham khảo chương 6 "Các phép toán đại số" để biết thêm nội dung chi tiết.

Trong các chương trước, chúng ta đã đề cập đến xử lý ảnh số mà không đặc biệt chú ý đến các ảnh hưởng của việc lấy mẫu. Chúng ta đã giả thiết rằng, được thực hiện một cách hoàn chỉnh, việc lấy mẫu sẽ không làm mất hiệu lực các kết quả thu được từ việc phân tích các hàm liên tục. Nhưng lấy mẫu vốn thuộc xử lý số. Cho nên, chúng ta sẽ sử dụng các công cụ mà chúng ta đã phát triển trong các chương trước để tiếp cận việc lấy mẫu một cách súc tích và hiệu quả trong chương này

Trong chương này, chúng ta sẽ nói về sự tổ chức của những chương trình máy tính thực hiện các phép toán. Đặc biệt, chúng ta sẽ xem xét phần mềm được thiết kế, phát triển và đưa ra cho người sử dụng như thế nào. Kiến thức về quá trình này có ích đối với các nhà phát triển và cũng như người sử dụng. Đối với các nhà phát triển, nó có thể tránh sự cố gắng uổng phí và sự thực hiện chán ngắt. Đối với người sử dụng, nó có thể trợ giúp sự định giá phần mềm và sự thực hiện dự án.