[Free] Đồ án Mô hình xe thông minh

Download Đồ án Mô hình xe thông minh miễn phí

Cửa sổ Property Inspector có rất nhiều thuộc tính, sau đây là các thuộc tính cơ bản nhất:
• Tag: Tên mà ta gắn cho component, ví dụ pushbutton-start.
• BackgroundColor: Màu nền của component.
• ForegroundColor: Màu chữ trên component.
• FontName, FontAngle, FontSize, FontWeight: Các đặc tính của font chữ trên component.
• String: Văn bản hiển thị trên component. Trong trường hợp muốn sử dụng font tiếng Việt ví dụ như VNI-Times ta có thể chọn FontName phù hợp, nhưng thường không thể đánh trực tiếp ký tự có dấu, ta có thể soạn văn bản tiếng Việt trong Word sau đó copy và paste vào string trong Property Inspector, lúc đó các ký tự tiếng Việt sẽ hiện ra không đúng trên layout editor nhưng khi chạy chương trình thì sẽ hiển thị đúng.
• Enable: Cho phép component hoạt động hay không.
• Visible: Hiển thị component hay không.
Quan trọng nhất đối với các component là callback tức là các hàm con mà file m sẽ gọi khi tác động vào component, ví dụ khi bấm chuột vào pushbutton, togglebutton, di chuyển con trượt của slider hay khi viết văn bản vào EditText rồi bấm Enter.
Soạn thảo các callback: ở cửa sổ soạn thảo layout editor nhấp chuột phải vào component muốn soạn thảo sau đó chọn View Callbacks -> callback ta sẽ vào màn hình soạn thảo callback cho component đó (Lưu ý rằng các dòng lệnh sẽ được viết sau dòng “function tên component_Callback (hobject, eventdata, handles)&rdquo
 



Để tải bản DOC Đầy Đủ thì Trả lời bài viết này, mình sẽ gửi Link download cho

Tóm tắt nội dung:

ai ngưỡng để tách biên mạnh và yếu, gộp các biên yếu ở ngõ ra chỉ khi chúng được kết nối với các biên mạnh. Do đó phương pháp này thích hợp để tách các biên yếu thực sự.
Hình 1.5: Ảnh đã được tách biên
Có thể tóm tắt phương pháp tách biên bằng bộ tách biên Canny như sau:
¨ Ảnh được làm trơn bằng cách sử dụng một bộ lọc Gauss với độ lệch chuẩn s để làm giảm nhiễu.
Xét hàm Gauss:
Trong đó
s là độ lệch chuẩn
Hàm làm trơn này khi chập với một ảnh sẽ làm mờ ảnh, độ mờ được xác định bởi s.
¨ Tách biên là phương pháp gián đoạn các giá trị cường độ. Sự gián đoạn được tính bằng cách sử dụng đạo hàm bậc nhất. Đạo hàm bậc nhất lựa chọn trong xử lý ảnh là gradient (độ dốc). Gradient của hàm 2-D f(x,y) được định nghĩa dưới dạng vector
Biên độ của vector này:
Đặc tính cơ bản của vector gradient là các điểm của nó là những hướng có tỷ lệ thay đổi hàm f tại toạ độ (x,y) lớn nhất. Góc xảy ra tỷ lệ thay đổi lớn nhất là:
¨ Điểm biên được xác định tăng lên đến các đỉnh trong gradient biên độ ảnh. Sau thuật toán tìm đỉnh của các đỉnh này và đặt giá trị 0 vào tất cả các pixel không nằm trên đỉnh. Các pixel đỉnh được đặt bằng hai ngưỡng T1 và T2. Các pixel đỉnh lớn hơn T2 được gọi là các pixel biên “mạnh”. Các pixel đỉnh nằm giữa T1 và T2 được gọi là các pixel biên “yếu”.
¨ Cuối cùng thuật toán thực hiện biên kết nối bằng cách kết hợp các pixel “yếu” với các pixel mạnh.
Cú pháp của bộ tách biên Canny là:
[g, t] = edge (f, ‘canny’, T, sigma)
Trong đó: f là ảnh đưa vào để tách biên
T là một vector, T = [T1 T2]
sigma là độ lệch chuẩn có giá trị mặc định là 1
g là ảnh sau khi tách biên
1.4. Bộ tách biên Prewitt
Bộ tách biên Prewitt sử dụng mặt nạ Prewitt như hình bên dưới xấp xỉ phương pháp số theo đạo hàm bậc nhất Gx, Gy.
Cú pháp gọi hàm:
[g, t] = edge (f, ‘prewitt’, T, dir)
Tham số này đồng nhất với tham số Sobel. Bộ tách Prewitt đơn giản hơn so với bộ tách biên Sobel nhưng nó dễ sinh ra nhiễu hơn so với bộ tách biên Sobel. Việc tính toán các giá trị hoàn toàn giống với bộ tách biên Sobel.
1.5. Bộ tách biên Roberts
Bộ tách biên Roberts sử dụng mặt nạ Roberts như hình bên dưới xấp xỉ phương pháp số theo đạo hàm bậc nhất Gx, Gy.
Cú pháp gọi hàm:
[g, t] = edge (f, ‘roberts’, T, dir)
Tham số này đồng nhất với tham số Sobel. Bộ tách Roberts là một trong những bộ tách biên xưa nhất trong xử lý ảnh số và cũng là bộ tách biên đơn giản nhất.
1.6. Bộ tách biên Laplace của hàm Gauss (LoG)
Xét hàm Gauss
Trong đó: và σ là độ lệch chuẩn. Đây là một hàm trơn khi nó chập với một ảnh nó sẽ làm mờ ảnh. Độ mờ được xác định bởi giá trị của σ. Toán tử Laplace của hàm này (đạo hàm bậc hai theo r).
Với những lý do rõ ràng, hàm này gọi là toán tử Laplace của hàm Gauss (LoG). Vì đạo hàm bậc hai là toán tử tuyến tính chập với một hàm ảnh giống như chập với hàm trơn và sau đó tính kết quả của toán tử Laplace. Đây là chìa khoá khái niệm cơ bản của bộ tách LoG. Chúng ta chập ảnh bằng biết nó có hai tác động: làm mịn (giảm nhiễu) và nó tính toán toán tử Laplace, làm cong một biên ảnh kép, định vị các biên sau đó tìm các điểm giao zero giữa các biên kép. Cú pháp tổng quát là:
[g , t ] = edge(f, ‘log’, T, sigma)
Trong đó: sigma là độ lệch chuẩn, giá trị mặc định của sigma là 2, các tham số còn lại giống phần trước. Những biên không lớn hơn T ta bỏ qua. Nếu T không được cho hay rỗng, edge chọn giá trị một cách tự động.
2. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG MÀU
Là phương pháp diễn giải các đặc tính và tác động của màu trong ngữ cảnh nhất định. Không có mô hình màu nào là đầy đủ cho mọi khía cạnh của màu, người ta sử dụng các mô hình màu khác nhau để mô tả các tính chất được nhận biết khác nhau của màu.
Thí dụ:
+ Mô hình màu RGB: ánh sáng Red, Green và Blue ứng dụng cho màn hình, TV.
+ Mô hình HSV: Nhận thức của con người.
+ Mô hình CYK: Máy in.
2.1. Mô hình màu RGB
- Mọi màu được biểu diễn bởi không gian màu RGB đều là sự pha trộn của 3 thành phần màu cơ bản (Red, Green, Blue).
- Mô hình màu RGB được biểu diễn bởi khối lập phương với các trục R, G, B.
Nhận xét
• Mô hình này không thể biểu diễn mọi màu trong phổ nhìn thấy
• Đủ cho các ứng dụng máy tính
• Màn hình máy tính và TV sử dụng mô hình này
• Được sử dụng rộng rãi nhất
• Đơn giản
Xám hóa ảnh màu RGB:
Màu = aR + bG + cB
Thông thường người ta sử dụng công thức
màu = 0.299R + 0.587G + 0.114B
2.2. Mô hình màu CMY
- Gồm 3 thành phần màu cơ bản cyan, magenta, yellow. Là bù màu của không gian GRB.
Mối quan hệ giữa 2 không gian: màu ban đầu + màu bổ túc => trắng
R + C => W
Y + B => W
M + B => W
Phương pháp pha trộn màu trong cuộc sống
2.3. Mô hình màu CMYK
Là sự mở rộng mô hình màu CMK bằng cách thêm vào thành phần màu Black (K). Bởi vì với thành phần màu Black tinh khiết sẽ cho ta độ tương phản cao hơn.
Mối quan hệ CMY và CMYK
K = min(C, M, Y)
C = C - K
M = M - K
Y = Y - K
2.4. Mô hình màu HSV
• Thay vì chọn các phần tử RGB để có màu mong muốn, người ta chọn các tham số màu: Hue, Saturation và Value (HSV).
• Mô hình HSV suy diễn từ mô hình RGB: hãy quan sát hình hộp RGB theo đường chéo từ White đến Black (gốc) -> ta có hình lục giác, sử dụng làm đỉnh hình nón HSV.
• Hue: Bước sóng gốc của ánh sáng. Trong mô hình Hue được biểu diễn bằng góc từ 00 đến 3600
• Value: Cường độ hay độ chói ánh sáng. Value có giá trị [0, 1], V=0 -> màu đen. Đỉnh lục giác có cường độ màu cực đại.
• Saturation: Thước đo độ tinh khiết ánh sáng gốc. S trong khoảng [0, 1]. Biểu diễn tỷ lệ độ tinh khiết của màu sẽ chọn với độ tinh khiết cực đại.
Nhận xét
Mô hình HSV trực giác hơn mô hình RGB. Bắt đầu từ Hue (H cho trước và V=1, S=1). thay đổi S: Bổ sung hay bớt trắng, thay đổi V: Bổ sung hay bớt đen cho đến khi có màu mong muốn.
2.5. Các kỹ thuật tái hiện ảnh
- Kỹ thuật tái hiện ảnh được dùng khi ta cần hiển thị lại ảnh trên một số thiết bị vật lý không có khả năng hiện lại hết các mức xám có thật của ảnh số: màn hình đơn sắc, máy in, máy vẽ.
* Kỹ thuật phân ngưỡng (Thresholding)
Kỹ thuật này đặt ngưỡng để hiển thị các tông màu liên tục. Giá trị của ngưỡng sẽ quyết định điểm có được hiển thị hay không, và hiển thị như thế nào.

Tái hiện 2 màu: dùng cho ảnh 256 mức xám, bản chất của phương pháp này là ngưỡng dựa vào lược đồ xám. Ngưỡng chọn ở đây là 127.
Cho ảnh số S(M,N), khi đó

Tái hiện 4 màu: Với qui định cách hiện 4 màu như sau:
* Kỹ thuật Dithering
Kỹ thuật này sử dụng một ma trận mẫu gọi là ma trận Dither.
- Mỗi phần tử của ảnh gốc sẽ được so sánh với phần tử tương ứng của ma trận Dither. Nếu lớn hơn, phần tử ở đầu ra sẽ sáng và ngược lại.
- Ma trận Dither cấp 2n sẽ được tính như sau:
CHƯƠNG II
TÌM HIỂU VỀ PHẦN MỀM MATLAB
TẠO GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG NHỜ CÔNG CỤ GUIDE CỦA MATLAB
Giao diện người dùng (graphical user interface GUI) cho phép thực hiện các lệnh MATLAB thông qua các menu, nút nhấn,… tương tự như các ngôn ngữ Visual Basic, Delphi. Lập trình GUI đ