Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    THẠC SĨ Tìm hiểu phép toán hình thái phương pháp di truyền và ứng dụng

    VipCủ Đậu Đậu Củ Đậu Đậu Đang Ngoại tuyến (992 tài liệu)
    Thành Viên Tích Cực
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. Tìm hiểu phép toán hình thái phương pháp di truyền và ứng dụng

    MỤC LỤC
    DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
    LỜI NÓI ĐẦU 5
    Chương I. Giới thiệu chung về xử lý ảnh và phương pháp nâng
    cao chất lượng hình ảnh 7
    1. Giới thiệu chung về xử lý ảnh 7
    2. Giới thiệu ảnh nhị phân 9
    2.1. Một số khái niệm 9
    2.2. Đặt bài toán nâng cao chất lượng ảnh bằng các phép toán hình thái 11
    2.3. Đặt bài toán nâng cao chất lượng ảnh bằng kỹ thuật tìm xương và làm mảnh 13
    3. Khái quát về phương pháp nâng cao chất lưởng hình ảnh 14
    Chương II: Các khái niệm cơ bản về toán học hình thái 16
    1. Quan hệ giữa khái niệm tập hợp và phép toán hình thái 16
    1.1. Một số khái niệm cơ bản về tập hợp 17
    1.2. Các phép toán logic trên ảnh nhị phân 20
    2. Phép toán làm béo (Dilation) và làm gầy (Erosion) 21
    2.1. Làm béo 21
    2.2. Làm gầy 23
    2.3. Phép toán Opening và Closing 23
    2.4. Biến đổi Hit or Miss 27
    3. Một số thuật toán dựa trên phép toán hình thái 28
    3.1. Trích chọn biên 28
    3.2. Tô miền 30
    3.3. Tách các thành phần liên thông 31
    3.4. Làm mảnh 33
    3.5. Làm dầy 34
    3.6. Tìm xương của ảnh 35
    Chương III: Thuật toán di truyền 37
    1. Thuật toán di truyền là gì? 37
    2. Sử dụng thuật toán di truyền trong toán học hình thái 37
    3. Hoạt động của thuật toán di truyền 38
    3.1. Quá trình lai ghép (phép lai) 41
    3.2. Quá trình đột biến (phép đột biến) 43
    3.3. Quá trình sinh sản và chọn lọc (phép tái sinh và phép chọn) 44
    4. Mô hình thuật toán 44
    Chương IV: Một cách tiếp cận di truyền trong bài toán phân rã phân tử cấu trúc 46
    1. Tiếp cận ngẫu nhiên 50
    2. Cấu trúc dữ liệu 51
    3. Giải thuật dựa trên thuật toán tìm kiếm di truyền 55
    Chương V: Thực nghiệm 61
    1. Mô tả bài toán và giả thuyết 61
    2. Giao diện chính của chương trình 61
    3. Một số kết quả thử nghiệm 62
    Chương VI: Kết luận 67
    LỜI NÓI ĐẦU
    Trong thực tế, hình dạng thường được chú trọng hơn kích thước và co n
    người nhận ra các đối tượng xung quanh chủ yếu thông qua hình dạng. Chính
    vì vậy, biểu diễn hình dạng là một vấn đề quan trọng và không thể thiếu trong
    quá trình nhận dạng đối tượng.
    Xử lý ảnh quan tâm chủ yếu đến việc trích chọn các thông tin hữu ích
    từ trong ảnh. Các thuật toán xử lý ảnh được phân ra làm 3 mức. Mức thấp
    nhất là các phương pháp thao tác trực tiếp với các dữ liệu thô, các giá trị điểm
    ảnh có thể bị nhiễu. Mức thứ hai là tận dụng các kết quả ở mức 1 để đưa ra
    các kết quả tốt hơn như: phân đoạn ảnh, liên kết ảnh. Mức thứ ba là các
    phương pháp trích trọn ngữ nghĩa các thông tin dựa trên các kết quả của các
    mức thấp hơn, ví dụ như: nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng mặt người.
    Toán học hình thái (Mathematic Morphology) là một lĩnh vực riêng
    biệt trong xử lý ảnh. Không giống như các cách tiếp cận khác thiên về toán
    học tính toán, MM dựa trên cấu trúc và hình dạng, dùng các toán hình thái cơ
    bản để làm đơn giản ảnh nhưng vẫn giữ lại những đặc trưng chính. MM còn là
    một công cụ cơ bản để trích chọn các thành phần ảnh, như biên ảnh, xương
    ảnh, rất hữu dụng cho việc biểu diễn các các vùng khác nhau trên một ảnh.
    Những kỹ thuật dùng toán hình thái như lọc ảnh, làm mảnh ảnh hay làm dầy
    ảnh có sử dụng toán học hình thái cũng được sử dụng trong quá trình tiền xử
    lý ảnh. Ngoài ra, một trong các ứng dụng quan trọng mà tôi đề cập chính
    trong luận văn này là: Phân rã phần tử cấu trúc thành các phần tử cấu trúc nhỏ
    hơn. Phần tử cấu trúc là phần tử tham gia trong các phép toán hình thái, và
    việc phân rã phần tử cấu trúc hoặc nói một cách khác là ma trận điểm ảnh có
    ba lợi ích quan trọng: Thứ nhất, làm giảm phép toán trong các ứng dụng mà
    phần tử đó tham gia. Thứ hai, giảm không gian lưu trữ ảnh. Thứ ba, đối với
    các hệ thống chỉ hỗ trợ tập lệnh SIMD trên các phần tử nhỏ hơn nhiều phần tử
    cấu trúc, thì việc phân rã phần tử cấu trúc thành các phần tử cấu trúc nhỏ hơn
    là cần thiết.
    Trong khuôn khổ của luận văn này tôi đi tìm hiểu các khái niệm cơ
    bản về toán học hình thái như phép toán làm béo, làm gầy dựa vào cấu trúc
    mẫu, một số thuật toán dựa trên phép toán hình thái; Tìm hiểu về thuật toán di
    truyền, lai ghép, đột biến tái sinh và lựa chọn, phương pháp phân rã phần tử
    cấu trúc mẫu dựa trên thuật toán di truyền vv. Bố cục của luận văn được tổ
    chức như sau:
    Chương I. Giới thiệu chung về xử lý ảnh và phương pháp nâng cao
    chất lượng hình ảnh.
    Chương II: Trình bày các khái niệm cơ bản về toán học hình thái.
    Chương III: Trình bày các khái niệm liên quan đến thuật toán di truyền.
    Chương IV: Giải quyết bài toán phân rã phần tử cấu trúc bằng phương
    pháp tiếp cận ngẫu nhiên dựa trên thuật toán di truyền.
    Chương V: Trình bày kết quả thực nghiệm

    Xem Thêm: Tìm hiểu phép toán hình thái phương pháp di truyền và ứng dụng
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Tìm hiểu phép toán hình thái phương pháp di truyền và ứng dụng sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status