matlabkhooneh

تکالیف پردازش تصویر - الگوریتم های تشخیص لبه ( کد Mat0057 )

1 - پیاده سازی الگوریتم لاپلاسین برای تشخیص نقطه در یک تصویر خاکستری

2 - پیاده سازی الگوریتم لاپلاسین برای تشخیص خط در یک تصویر خاکستری به صورت ایزوتروپیک

3 - پیاده سازی الگوریتم لاپلاسین برای تشخیص خط با جهتی خاص در یک تصویر خاکستری به کمک فیلترهای شکل 

4 - تشیخیص لبه در یک تصیویر خاکستری به کمک فیلتر گرادیان سوبل شیکل 14-4 و نمایش تصیاویر گرادیان در جهت x ،گرادیان در جهت y و تصیییویر اندازه گرادیان |y| + |x| عملیاتی شبیه عملیات شکل 16-4 و مقایسه جهت لبه های تشخیص داده شده در هر یک

5 - تشیکیل تصویر زاویه گرادیان برای یک تصیویر خاکستری به کمک فیلتر گرادیان پرویت

6 - تشخیص لبه در یک تصویر خاکستری هموار شده با فیلتر میانگین به کمک فیلتر گرادیان سوبل شکل 14-4 و نمایش تصاویر گرادیان در جهت x ،گرادیان در جهت y و تصیییویر اندازه گرادیان |y| + |x| عملیاتی شبیه عملیات شکل 18-4 و مقایسه جهت لبه های تشخیص داده شده در هر یک

7 - تشخیص لبه های قطری در یک تصویر خاکستری به کمک فیلتر گرادیان سوبل تصویر اندازه گرادیان |y| + |x|

8 - تشخیص لبه در یک تصویر خاکستری هموار شده با فیلتر میانگین به کمک فیلتر گرادیان سوبل شکل 14-4 ،یعنی تهیه تصویر اندازه گرادیان |y| + |x| و سپس آستانه گیری از این تصویر و نمایش آن

9 - بخش بندی یک تصویر بدون نویز خاکستری به کمک آستانه گیری سراسری

10 - بخش بندی یک تصویر نویزدار خاکستری به کمک آستانه گیری سراسری با یافتن آستانه بهینه

11 - بخش بندی یک تصویر نویزدار خاکستری به کمک هموارسازی و آستانه گیری سراسری

12 - بخش بندی یک تصویر نویزدار خاکستری که اندازه شی ء خیلی کوچکتر از پس زمینه باشد به کمک تصویر گرادیان و آستانه گیری سراسری

13 - بخش بندی یک تصویر خاکستری با روش رشد ناحیه با شرط تفاضل مطلق

14 -بخش بندی یک تصویر خاکستری با روش رشد ناحیه از طریق تقسیم و ادغام ناحیه، مطابق شکل 31-4 با شرطی دلخواه مثل متناسب بودن شدت نور ناحیه با پیکسل های همسایه

15 - با استفاده از دستور imnoise  بر روی یک تصویر grayscale چندین بار ( مثلا 100 بار ) نویز اضافه کنید و سپس با استفاده از میانگین گیری تصویر اصلی را بازیابی کنید.

16 - تصویر cameraman.tif را در نظر بگیرید و فیلتر ایده آل ، باترورث و گوسین بالاگذر با D0=10,20,40,80 را اعمال نموده و نتایج را نمایش دهید.

17 - تصویر T1.bmp را

الف ) با نویز Salt & Pepper  با چگالی نویز 0.04

ب ) با نویز گوسین با میانگین صفر و واریانس 0.06

ج ) نویز Speckle با واریانس 0.06

ترکیب نموده و نتایج فیلترهای زیر را با ماسک هایی به ابعاد 5*5 و 7*7 را بررسی نمایید.

Alpha Trimmed mean filter (d=mark size 2)

median filter

max and min filters

18 -

19 -

20 -

21 -

22 -

23 -

24 -

25 -

26 -

27 -

28 -

29 -

30 -

31 -

32 -

33 -

34 -

35 -

36 -

37 -

38 -

39 -

40 -

41 -

42 -

43 -

44 -

45 -

46 -

47 -

48 -

49 -

50 -

| جهت سفارش پروژه و تکلیف پردازش تصویر OpenCV و متلب MATLAB لطفا در شبکه های تلگرام و واتساپ موضوع و سوال مورد نظر را به شماره  989364847193+ ارسال نمایید، تا پس از بررسی هزینه خدمت شما اعلام گردد.

ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در بیان ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.
شما میتوانید از این تگهای html استفاده کنید:
<b> یا <strong>، <em> یا <i>، <u>، <strike> یا <s>، <sup>، <sub>، <blockquote>، <code>، <pre>، <hr>، <br>، <p>، <a href="" title="">، <span style="">، <div align="">
تجدید کد امنیتی
Designed By M A T L A B K H O O N E H