YOMEDIA
Bài giảng Địa tin học - Chuyển đổi ảnh tăng cường không gian
Chia sẻ: Phuhoang Phuhoang
| Ngày:
| Loại File: PPT
| Số trang:23
136
lượt xem
22
download
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
Tăng cường chất lượng ảnh là quy trình làm cho ảnh dễ giải đoán hơn phục vụ cho một ứng dụng cụ thể. Bài giảng Địa tin học - Chuyển đổi ảnh tăng cường không gian giúp người học nắm được tổng quan, bản chất phương pháp lọc không gian và các phương pháp lọc. Chúc bạn học tốt.
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Bài giảng Địa tin học - Chuyển đổi ảnh tăng cường không gian
- SPATIAL ENHANCEMENT
SPATIAL FILTER (LỌC KHÔNG GIAN)
- NỘI DUNG
1. Tổng quan
2. Bản chất phương pháp lọc không gian
3. Các phương pháp lọc
- Tổng quan
Tăng cường chất lượng ảnh là quy trình làm cho ảnh dễ
giải đoán hơn phục vụ cho 1 ứng dụng cụ thể.
Các phương pháp tăng cường chất lượng ảnh:
1. Tăng cường bức xạ (radiometric enhancement)
- Linear Enhancement (tăng cường tuyến tính)
- Non Linear Enhancement (tăng cường phi tuyến)
2. Tăng cường không gian (Spatial Enhancement)
- Spatial filter (lọc không gian)
3. Tăng cường phổ (Spectral Enhancement)
- Vegetation indices (chỉ số thực vật)
4. Tăng cường thời gian (temporal Enhancement)
- Principle Component (phân tích thành phần chính)
- Tổng quan
Tăng cường chất lượng không gian ảnh là việc hiệu chỉnh
giá trị pixel của ảnh dựa vào giá trị của các pixel xung quanh
chúng
Tăng cường chất lượng không gian ảnh liên quan mật thiết
với tần số không gian của ảnh (spatial frequency) . Tần số
không gian của ảnh là sự sai khác giữa giá trị độ sáng cao
nhất và thấp nhất của 1 tập hợp các pixel mà chúng ta xem
xét trên ảnh. Một ảnh viễn thám có thể tồn tại các loại tần số
không gian sau:
+ Tần số không gian bằng 0 (không có tương phản trên
ảnh)
+ Tần số không gian thấp (tương phản thấp trên ảnh)
+ Tần số không gian cao (tương phản cao trên ảnh)
- Tổng quan
Tăng cường chất lượng không gian ảnh là việc hiệu chỉnh
giá trị pixel của ảnh dựa vào giá trị của các pixel xung quanh
chúng
Tăng cường chất lượng không gian ảnh liên quan mật thiết
với tần số không gian của ảnh (spatial frequency) . Tần số
không gian của ảnh là sự sai khác giữa giá trị độ sáng cao
nhất và thấp nhất của 1 tập hợp các pixel mà chúng ta xem
xét trên ảnh. Một ảnh viễn thám có thể tồn tại các loại tần số
không gian sau:
+ Tần số không gian bằng 0 (không có tương phản trên
ảnh)
+ Tần số không gian thấp (tương phản thấp trên ảnh)
+ Tần số không gian cao (tương phản cao trên ảnh)
- Tổng quan
- Tổng quan
Tần số không gian ảnh có thể được tăng cường hoặc
giảm thiểu bằng phương pháp lọc không gian.
Ví dụ:
+ Sai số trong quá trình truyền dữ liệu hoặc dữ
liệu bị gián đoạn làm xuất hiện hiện tượng lốm đốm
(muối tiêu) trên ảnh, do vậy cần áp dụng phép lọc không
gian ảnh để giảm tần số không gian của ảnh làm cho
ảnh mịn hơn.
+ Ảnh có tần số không gian thấp, khi áp dụng phép
lọc không gian, làm cho tần số không gian của ảnh cao,
do vậy làm nổi bậc các đối tượng quan tâm.
- Tổng quan
Phép lọc làm mịn ảnh
- Tổng quan
Phép lọc làm giảm nhiễu
- Bản chất Lọc Không gian
Lọc không gian tuyến tính là phép lọc trong
đó giá trị độ sáng pixel (BV) tại vị trí (i,j) của
ảnh kết quả là hàm số của trung bình trọng
số của các pixel lân cận xung quanh vị trí
(i,j) của ảnh gốc.
Phép lọc như thế gọi là lọc convolution
(spatial convolution filtering)
- Bản chất Lọc Không gian
Để thực thi phép lọc không gian, cần phải
có 1 cửa sổ lọc (convolution kernel). Cửa sổ
lọc là một ma trận có kích thước thường là
số lẻ (ví dụ: 3x3, 5x5…), ma trận cửa sổ lọc
chứa các giá trị, các giá trị này dùng để tính
toán giá trị mới các pixel trên ảnh gốc.
- Bản chất Lọc Không gian
Giá trị pixel của ảnh gốc sẽ được tính theo
mô hình như sau:
- Bản chất Lọc Không gian
Giả sử kernel được cho bởi matrận W và ảnh
cho bởi matrận A
A = [ am , n ] W = [ wm ,n ]
Giá trị mới tại tâm cửa sổ
∑ am,n wm,n
W
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
Cửa sổ được di chuyển theo Cửa sổ W
mọi vị trí trên ảnh (3 x 3) 1/9 1/9 1/9
- Các phương pháp lọc
1. Lọc tần số thấp (low-pass)
2. Lọc tần số cao (high-pass)
3. Lọc tăng cường biên (edge-enhancement)
- Lọc tần thấp
- Mean
- Median
- Mode
- Gauss
- ….
Công dụng: Làm giảm tần số không gian trên ảnh – làm
mịn ảnh, làm giảm nhiễu
Lưu ý: Tổng giá trị trên cửa sổ lọc bằng 1.
- Lọc tần thấp Mean
- Lọc tần thấp – Median, Mode
-Lọc Mode, Median không có giá trị của cửa sổ lọc
(kernel). Giá trị pixel của ảnh kết quả chỉ là giá trị
mode, median của các giá trị pixel của ảnh gốc
thuộc cửa sổ lọc.
- Công dụng:
+ Lọc median: dùng loại bỏ nhiễu ngẫu nhiên
trên ảnh
+ Lọc mode: dùng để lấp đầy những khoảng
trống giữa các vùng trong các phép chuyển đổi
vector-raster hoặc dùng trong xử lý ảnh hậu phân
loại.
- Lọc tần thấp – Gauss
- Giống như phép lọc Mean, nhưng trọng số của
các pixel không đều nhau, những pixel lân cận xa
hơn so với pixel trung tâm được gán giá trị nhỏ
hơn.
- Lọc tần cao
- Công dụng: làm tăng tần số không gian của ảnh,
làm nổi bật các đối tượng quan tâm. Ảnh lọc tần
cao có histogram tương đối hẹp nên cần kéo dãn
tuyến tính cấp độ xám để thuận tiện cho giải đoán
ảnh.
- Các phương pháp:
+ Ảnh lộc tần cao = 2 lần giá trị độ sáng pixel
ảnh gốc – giá trị độ sáng pixel của ảnh được
lọc tần thấp tương ứng
+ Dùng các cửa sổ lọc:
- Lọc tăng cường biên
- Công dụng: Trong viễn thám, các ứng dụng liên
quan đến lĩnh vực khoa học trái đất, thông tin quan
trọng nhất thường có nguồn gốc từ các biên xung
quanh đối tượng (edge). Do vậy, việc tách biên có
ý nghĩa trong các so sánh và giải đoán ảnh.
- Các phương pháp:
+ Tách biên tuyến tính
+ Tách biên phi tuyến tính
Thêm tài liệu vào bộ sưu tập có sẵn:
Báo xấu
LAVA
ERROR:connection to 10.20.1.98:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
ERROR:connection to 10.20.1.98:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
Đang xử lý...
Thêm vào BST
Báo xấu
