[giaban]0.000 VNĐ[/giaban] [kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Kỹ thuật SIFT trong phát hiện và đánh dấu đối tượng
MỤC LỤC
PHẦN MỞ ĐẦU
Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHÁT HIỆN, ĐÁNH DẤU ĐỐI TƯỢNG
1.1. Khái quát về xử lý ảnh
1.1.1. Các khái niệm cơ bản
1.1.1.1. Xử lý ảnh
1.1.1.2. Điểm ảnh
1.1.1.3. Ảnh
1.1.1.4. Mức xám của ảnh
1.1.1.5. Độ phân giải của ảnh
1.1.2. Các bước xử lý ảnh số
1.1.2.1. Thu nhận ảnh
1.1.2.2. Tiền xử lý
1.1.2.3. Phân vùng ảnh
1.1.2.4. Trích chọn đặc trưng
1.1.2.5. Nhận dạng và nội suy ảnh
1.1.2.6. Hậu xử lý
1.2. Phát hiện và đánh dấu đối tượng
1.2.1. Phát hiện đối tượng
1.2.2. Đánh dấu đối tượng
Chương 2: KỸ THUẬT PHÁT HIỆN VÀ ĐÁNH DẤU ĐỐI TƯỢNG DỰA TRÊN ĐẶC TRƯNG BẤT BIẾN TỶ LỆ
2.1. Lý thuyết điểm bất động và các đặc trưng bất biến của đối tượng
2.1.1. Điểm bất động
2.1.1.1. Định nghĩa
2.1.1.2. Một số định lý về điểm bất động
2.1.1.3. Vai trò của điểm bất động trong nhận dạng đối tượng
2.1.2. Các đặc trưng cục bộ bất biến của đối tượng
2.1.3. Trích chọn các đặc trưng bất biến dựa trên các điểm bất động
2.1.4. So khớp đặc trưng
2.2. Thuật toán “Phép biến đổi đặc trưng bất biến tỷ lệ” – SIFT
2.2.1. Phát hiện cực trị không gian tỷ lệ (Scale-space Extrema Detection)
2.2.1.1. Tần số lấy mẫu theo tỷ lệ
2.2.1.2. Tần số lấy mẫu trong một vùng không gian
2.2.2. Định vị chính xác điểm khóa (Keypoint localization)
2.2.3 Gán hướng cho các điểm khóa (Oriented Assignment)
2.2.4. Bộ mô tả ảnh cục bộ (Keypoint Description) [5,6,7]
2.3. Một số hướng cải tiến, phát triển thuật toán SIFT
2.3.1. Giảm số lượng keypoint trích xuất ở mỗi ảnh
2.3.2. Dùng lược đồ màu loại trừ trước các ảnh ít khả năng tương đồng
2.3.3. Trích xuất đối tượng ra khỏi ảnh theo đối tượng mẫu
Chương 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
3.1. Bài toán nhận dạng đối tượng
3.1.1. Phát biểu bài toán
3.1.2. Cách giải quyết bài toán
3.2. Chương trình cài đặt thử nghiệm
3.2.1. Cài đặt chương trình
3.2.2. Kết quả thực nghiệm
PHẦN KẾT LUẬN
TÀI LIỆU THAM KHẢOBài viết liên quan
