Cách trích dẫn bài viết

Tách ảnh dùng biến đổi Wavelet và phân tích thành phần độc lập

   
@article{JSTD1852,
        author = {Nguyễn Phương and Võ Sơn},
        title = {Tách ảnh dùng biến đổi Wavelet và phân tích thành phần độc lập},
        journal = {Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ},
        volume = {11},
        number = {9},
        year = {2008},
        keywords = {Phân tích thành phần độc lập; Tách nguồn mù; Tách ảnh; Biến đổi wavelet rời rạc.},
        abstract = {<p>Ph&acirc;n t&iacute;ch th&agrave;nh phần độc lập (Independent Component Analysis - ICA), thuộc c&aacute;c thuật to&aacute;n học kh&ocirc;ng gi&aacute;m s&aacute;t, được nghi&ecirc;n cứu v&agrave; ứng dụng nhiều trong v&agrave;i chục năm trở lại đ&acirc;y. Một lĩnh vực ứng dụng của ICA l&agrave; t&aacute;ch nguồn m&ugrave; (Blind Source Separation - BSS), trong đ&oacute; từ c&aacute;c t&iacute;n hiệu trộn lẫn ta t&igrave;m lại c&aacute;c t&iacute;n hiệu nguồn nguy&ecirc;n thủy trong l&uacute;c kh&ocirc;ng biết được ch&iacute;nh sự trộn. Thường c&aacute;c t&iacute;n hiệu trộn quan s&aacute;t phải được tiền xử l&yacute; bởi một, hoặc hơn, phương ph&aacute;p ph&ugrave; hợp trước khi đưa v&agrave;o ước lượng bởi m&ocirc; h&igrave;nh ICA. B&agrave;i b&aacute;o n&agrave;y tr&igrave;nh b&agrave;y việc t&aacute;ch ảnh bằng tiền xử l&yacute; biến đổi wavelet rời rạc (DWT) kết hợp với ước lượng ICA d&ugrave;ng thuật to&aacute;n InfoMax v&agrave; FastICA. Ch&uacute;ng t&ocirc;i thử nghiệm tr&ecirc;n nhiều loại ảnh d&ugrave;ng c&aacute;c DWT v&agrave; thuật to&aacute;n ICA kh&aacute;c nhau để so s&aacute;nh về hiệu quả.</p>},
        issn = {1859-0128},
        url = {http://www.vjol.info/index.php/JSTD/article/view/1852}
}