HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
NGUYỄN VĂN HẠT
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH
Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và Mạng máy tính
Mã số: 60.48.15
Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS ĐỖ NĂNG TOÀN TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
HÀ NỘI – 2012 1
PHẦN MỞ ĐẦU
1:
3
CHƢƠNG 1: KHI QUT VỀ X L NH V NI SUY NH
:
. .
,
, .
4
Hình 1.3 Ví dụ về nắn chỉnh hình biến dạng
1.2.5 Các kiểu ảnh
a. Ảnh chỉ số
b. Ảnh cường độ
c. Ảnh nhi phân
d. Ảnh RGB
6
1.2.6 Quan hệ giữa các điểm ảnh
1.3.2 Các vấn đề với nội suy ảnh
.
1.3.2.1
1.3.2.2
1.3.2.3
1.3.2.4
8
Sau nội suy
Thay đổi kích cỡ
Bóp méo
9
CHƢƠNG 2: MT SỐ KỸ THUẬT NI SUY NH
p
cao ban . chung,
cao .
nhi ).
Trong l cong,
.
P 4
trong
11
thu ,
.
s xung quanh .
2.1.2.2 N hai
pixel i, j) (,
2j)
.
Bước 1
2.1.A) trung
Bước 2: 2.1.B)
, trung
4 ).
Hình 2.1 Hai bƣớc nội suy dựa vào cấu hình của bốn nƣớc lng giềng
13
2.1.2.4 ICBI
cho
(2i + 1; 2j + 1).
Sau khi hai (
), ,
o.
2.1.2.5 NN(Natural Neighbor Interpolation)
m (DEM)
. NNI (Natural Neighbor
Interpolation) DEM
. M (DEM)
qua DEM . K
, ( .
a. Sơ đồ Voronoi của nội suy láng giềng tự nhiên
Ta ,
v
2
{p
1
p
n
Vor
S
S.
b. Phương pháp nội suy láng giềng tự nhiên
DEM cho
. Q l .
DEM, ta xem
. N NO_DATA". Thay
,
, trong .
Kết luận nội suy láng riềng tự nhiên
,
p
,
(2i, 2j) (2i +1, 2j+1)
FCBI cho khi
FCBI p 4
. to .
15
DEM , h bao
, NNI
NNI DEM .
2.2 Nội suy tuyến tính (Linear interpolation)
.
[k]
) y
[k]
1 (1,1) 2
2 (2,3) 2
3 (2,5) 5
4 (4,2) 1
5 (5,5) 6
5 .
R
2
1
,x
2
6
x
1
x
2
5
x
2
1
4
x
c
2.3 Nội suy s dụng hàm cơ sở bn kính
RBF
d p c. tham
.
RBF t , cho
RBF .
17
2.3.1 Khái quát về hàm cơ sở bán kính RBF
ta
t.
s
R
R
)()( rX
(2.47)
xr
V R
s,
N
k
kkf
xxCxP
1
2
)(
, x R
S
(2.60)
18
p
(x
i
) = f(x
i
), i= 1, . . ., N,
c
)x(f
)x(f
)x(f
C
C
C
xxxxxx
xxxxxx
xxxxxx
N
2
1
N
.
Kết luận nội suy sử dụng hàm cơ sở bán kính RBF
19
CHƢƠNG 3: CHƢƠNG TRÌNH TH NGHIỆM
3.1 Bài ton
Đầu vào
Đầu ra
3.2 Phân tích bài ton
:
Hình 3.4 Trạng thi mỉm cƣời của khuôn mặt
,l
22
.