Bài Giảng Công Nghệ Xử Liý Ảnh Số - Mai Cường Thọ phần 7

Chia sẻ: Dqwdqweferg Vgergerghegh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Thêm vào BST

Báo xấu

78
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mô tả này bao gồm các thông tin về hình học, điểm nhìn, chất liệu và bố trí ánh sáng của đối tượng. Hình ảnh này có thể là một hình ảnh số (digital image) hoặc một hình ảnh đồ họa điểm (raster graphics image).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài Giảng Công Nghệ Xử Liý Ảnh Số - Mai Cường Thọ phần 7

43 Bài gi ng X lý nh s I.2.2. K thu t l c phi tuy n (NonLinear Filter) (i). L c trung v (Median Filter) - ư c s d ng ch y u cho gi m nhi u - M t b l c trung v cũng d a vào vi c dùng m t c a s di chuy n trên nh, và giá tr xám pixel u ra ư c thay th b i trung v c a các pixel trong c a s ó. - Thu t toán: + Các pixel trong c a s s ư c s p x p t nh t i l n. + N u kích thư c c a c a s =JxK là l thì v trí trung v là ( JxK + 1) / 2 , ngư c l i thì v trí trung v là JxK / 2 . Ví d : 20 20 30 40 30 50 70 60 S= 20 200 30 10 40 100 30 70 Dùng c a s 3x3 ta có. 20 30 30 30 40 50 70 100 200 (ii) B l c gi biên (Kuwahara Filter) - Biên óng vai trò quan tr ng trong c m nh n nh c a chúng ta và trong phân tích nh. B ng cách nào ó ta làm trơn nh mà không làm m t i s c nét c a biên, n u có th thì không làm thay i v trí c a biên. - B l c t ư c m c ích này g i là b l c “gi biên”. - B l c này cũng s d ng m t c a s : + kích thư c J=K=4L+1, L Vùng 1 nguyên. + Chia c a s thành 4 vùng( như mô t ) Vùng 2 + Trong m i vùng ta tính trung bình sáng ∑ s(m, n) mi = 1 Vùng 3 Λ ( m ,n )∈ℜ Pixel trung tâm và bình phương l ch Vùng 4 chu n ∑(ℜs(m, n) − mi ) µi2 = 1 2 Λ − 1 ( m,n)∈ GV. Mai Cư ng Th
44 Bài gi ng X lý nh s + Giá tr u ra c a pixel trung tâm trong c a s là giá tr trung bình c a vùng có bình phương l ch chu n nh nh t. - Λ là s i m nh c a vùng ℜ (ii). L c thông cao, thông d i (Spacial High- pass, Band -pass Filter) - M c ích: làm trơn nh và trích ch n biên. - N u ta có b l c thông th p không gian là hLP (m, n) , thì b l c thông cao ư c nghĩa hHP = δ (m, n) − hLP (m, n) , nh và b lc thông di là hBP = hLP1 (m, n) − hLP 2 (m, n) - Dư i ây là cac m t n hay dùng cho l c thông cao.  − 1 − 1 − 1  0 −1 0   1 −2 1   − 1 9 − 1 , HP = − 1 5 − 1 , HP = − 2 5 − 2 HP1 =        − 1 − 1 − 1  0 −1 0   1 −2 1  2 3       I.3. Các thao tác trên mi n t n s - K thu t này không thao tác trên m t vùng nh mà là toàn b nh. - Ý tư ng: Bi u di n nh u vào qua mi n t n s s d ng bi n i Fourier thu n, ch n hàm áp ng t n s H (u, v ) sao cho t k t qu mong mu n. Sau ó ta dùng bi n i Fourier ngư c bi u di n l i nh qua mi n không gian. Mô hình l c s mi n t n s B lc x(m,n) y(m,n) h(m,n) Ta có: y (m, n) = x(m, n) ⊗ h(m, n) i Fourier thu n, bi u di n qua mi n t n s ta ư c: S d ng bi n x(m, n)  → X (u , v) F h(m, n) F H (u, v ) → y (m, n) F Y (u , v) = X (u, v ).H (u, v ) → Y (u , v) F → y (m, n) 1 Ta có các b l c mi n t n s hay dùng là l c thông th p và thông cao GV. Mai Cư ng Th
45 Bài gi ng X lý nh s B l c thông th p, b l c thông cao (i). L c thông th p - M c ích: làm trơn nh - B l c thông th p lý tư ng: Hàm truy n t c ó d ng 1 D (u , v) ≤ D0 H (u , v ) =  0 D(u, v ) > D0 D0 ≥ 0 , D(u,v) là kho ng cách t i m (u,v) ng ct a t ns D0 còn ư c g i là t n s c t c a b l c. Là giao i m gi a H(u,v) =1 v i H(u,v)=0 ( ) (u , v) = M , N -G ct a 22 - D (u , v) = u 2 + v 2 B l c lý tư ng ch ra r ng, t t c các t n s trong vòng tròn bán kính D0 không b suy gi m, trong khi ó t t c các t n s ngoài vòng tròn này hoàn toàn b suy gi m. th không gian c a b l c thông th p lý tư ng, bi u di n dư i d ng nh, lát c t c a th GV. Mai Cư ng Th
46 Bài gi ng X lý nh s t b c n v i quĩ tích t n s c t t i - B l c ButterWorth thông th p: Hàm truy n D0 H (u , v ) = 1  D (u , v)  1+  2n   D0  th không gian c a b l c thông th p lý tư ng, bi u di n dư i d ng nh, lát c t c a th (ii) L c thông cao - M c ích: Làm s c nét nh - B l c thông cao có th ư c nh nghĩa qua b l c thông th p như sau H HP (u , v) = 1 − H LP (u , v) 0 D (u , v) ≤ D0 -B l c thông cao lý tư ng: H (u, v ) =  1 D(u, v ) > D0 GV. Mai Cư ng Th
47 Bài gi ng X lý nh s -B l c ButterWorth thông cao: H (u, v ) = 1  D0  1+  2n   D (u , v)  II. Khôi ph c nh (Image Restoration) Khôi ph c nh c p t i các k thu t la i b hay t i thi u hóa các nh hư ng cua môi trư ng bên ngoài hay các h thông thu nh n, phát hi n và lưu tr nh n nh thu nh n ư c. Khôi ph c nh bao g m các quá trình như: l c nh, kh nhi u nh m làm gi m các bi n d ng có th khôi ph c l i nh g n gi ng nh g c tùy theo các nguyên nhân ã gây ra bi n d ng. - V nguyên t c: Khôi ph c nh là nh m xác nh mô hình toán h c c a quá trình gây ra bi n d ng, ti p theo là dùng ánh x ngư c xác nh l i nh. Q uá trình thu nh n nh t th gi i th c GV. Mai Cư ng Th
48 Bài gi ng X lý nh s - Hư ng ti p c n: M t mô hình s ư c xây d ng t các nh ki m nghi m xác nh áp ng xung c a h th ng nhi u. II.1. Mô hình quan sát và t o nh - Cơ s lý thuy t c a k thu t khôi ph c nh: Quá trình gây ra bi n d ng nh g c ph thu c vào h th ng quan sát và t o nh. Ta ph i xem xét nh quan sát ư c bi u di n th nào trên cơ s ó mô hình hóa nhi u sinh ra. Ti p theo là dùng bi n i ngư c (l c ngư c) kh nhi u và thu l y nh g c. - nh quan sát ư c g m: nh g c + nhi u: u (m, n) + η (m, n) - Nhi u g m: + Nhi u nhân: thành ph n nhi u ph thu c ki u thi t b quan sát và t o nh η1 (m, n) c l p η 2 (m, n) + Nhi u c ng : thành ph n nhi u ng u nhiên Như v y là: n u b ng cách nào ó xác nh ư c các lo i tác ng bi n d ng (ph thu c vào h th ng và thi t b ) thì ta suy ra ư c nh g c. Hàm tác ng gây ˆ u (m, n) u(m,n) v(m,n) w(m,n) B lc nên bi n d ng khôi ph c nh h(m,n) η(m,n) - h(m,n): còn ư c g i là hàm phân tán i m (point-spread function.) m=n=0 1 - Trong trư ng h p lý tư ng, h(m, n) = δ (m, n) =  0 m ≠ 0 hay n ≠ 0 II.2. K thu t l c tuy n tính (i). L c ngư c L c ngư c là k thu t khôi ph c u vào c a h th ng khi bi t u ra ( nh thu nh n ư c). h(m,n) Ti n trình thu nh n nh GV. Mai Cư ng Th
49 Bài gi ng X lý nh s - v(m, n) = h(m, n) ⊗ u (m, n) + η (m, n) - Bi u di n qua mi n t n s : V (α , β ) = H (α , β )U (α , β ) + W (α , β ) H −1 (α , β ) Ti n trình ph c h i nh b ng l c ngư c - H −1 (α , β ) = 1 H (α , β ) ơn gi n ta g i thi t là h th ng không có nhi u. Như v y thì v n ch còn xác nh xác nh hàm phân tán i m h(m,n). - Mô hình nh rung ng m (Blur Motion) + Lý tư ng: nh không có rung ng m : m=n=0 1 h(m, n) = δ (m, n) =  0 m ≠ 0 hay n ≠ 0 + nh có rung ng m tuy n tính (d ch chuy n, xoay, k t h p c 2,…): 1  m2 + n2 ≤ = tan(ϕ ) h ( m, n : L , ϕ ) =  L L n và 0 2 m  khác d ch chuy n, ϕ góc xoay L: + Rung ng ng nh t ngoài tiêu i m (Uniform Out of Focus Blur) 1  m2 + n2 ≤ R 2 h(m, n : R ) = πR 2 0  khác - Bi n d ng nh do nhi u lo n c a khí quy n 5 H (α , β ) = e − k (α 2 + β 2 ) 6 k là h s hi u ch nh, k