Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 2 - TS. Ngô Quốc Việt

Chia sẻ: 4584125 4584125 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:60

Thêm vào BST

Báo xấu

207
lượt xem 30
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Xử lý ảnh số - Chương 2 trình bày một số vấn đề về xử lý cơ bản trên miền không gian. Các nội dung chính trong chương này gồm có: Phân loại và các định dạng ảnh; lân cận, tính liên thông, vùng và biên; OpenCV - Ví dụ đầu tiên; các toán tử; histogram và các xử lý. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 2 - TS. Ngô Quốc Việt

MỘT SỐ XỬ LÝ CƠ BẢN TRÊN MIỀN KHÔNG GIAN NGÔ QUỐC VIỆT TPHCM-2014
1. Phân loại và các định dạng ảnh 2. Lân cận, tính liên thông, vùng và biên 3. OpenCV - Ví dụ đầu tiên 4. Các toán tử 5. Histogram và các xử lý Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 2
 Kiến thức cơ bản về các loại ảnh  Một số khái niệm lân cận, liên thông thường dùng trong xử lý ảnh  Xử lý ảnh mức xám thông qua các hoạt động trên histogram Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 3
 Điểm ảnh hay còn gọi là pixel (picture element, pels, image elements) được xem như là dấu hiệu hay cường độ sáng tại một toạ độ trong không gian của đối tượng.  Ảnh được xem như là một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hoá, được biểu diễn là ma trận 2 chiều a[i][j] trong đó mỗi phần tử có một giá trị nguyên hoặc là một véc tơ cấu trúc màu Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 4
 Mỗi pixel chứa một màu (hoặc mức xám) độ sâu z màu  value(x, y, z, , t) thời gian t Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 5
Lưới các pixel, mỗi pixel chứa một màu p = (r,c) là vị trí pixel. r: row; c: column Ảnh màu có nhiều giá trị cho mỗi I( p) = I(r,c) giá trị của pixel tại p pixel; Ảnh monochrome có 1 giá trị mỗi pixel Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 6
 Mức xám (gray level): Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số-kết quả của quá trình lượng hoá  Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 256 mức xám, tức là từ 0 đến 255) Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 7
Ảnh Số bit/pixel Số màu Ảnh đen trắng 1 2 Ảnh xám (gray scale) 8 256 Ảnh RGB 24 2563 Ảnh 32 bit 32 2564 (true color+độ sâu) Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 8
 Các hoạt động có thể chia thành các loại  Trên điểm (pixel): giá trị điểm ảnh output chỉ phụ thuộc một giá trị điểm ảnh tại cùng vị trí của ảnh input  Cục bộ (local): giá trị điểm ảnh output tại vị trí nhất định (m, n) chỉ phụ thuộc vào giá trị các điểm ảnh lân cận của điểm ảnh có cùng vị trí (m, n) trên ảnh input.  Toàn cục (global): giá trị điểm ảnh output tại vị trí nhất định (m, n) phụ thuộc vào toàn bộ pixel trên ảnh input.  Nhằm tạo ra ảnh mới b[m,n] từ ảnh đầu vào a[m,n] sao cho đạt một số mục tiêu tăng cường chất lượng ảnh hoặc đáp ứng các yêu cầu phân tích. Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 9
 Điểm, cục bộ, và toàn cục Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 10
Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 11
 Một điểm ảnh p tại tọa độ (x, y) có  4-lân-cận-ngang-và-dọc của p x (x+1, y), (x-1, y), (x, y+1), (x, y-1) x p x N4(p) x  4-lân-cận-chéo (Diagonal) của p x x (x+1, y+1), (x+1, y-1), p ND(p) (x-1, y+1), (x-1, y-1) x x x x x  8-lân-cận của p: là sự kết hợp của x p x N8(p) N4(p) và ND(p) x x x Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 12
 4-liền-kề: Hai điểm ảnh p và q là 4-liền-kề nếu q thuộc tập N4(p).  8-liền-kề: Hai điểm ảnh p và q là 8-liền-kề nếu q thuộc tập N8(p).  Ví dụ: 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 Các điểm ảnh 4-liền-kề 8-liền-kề Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 13
#include "stdafx.h“ #include #include #include int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { // Open the file. IplImage *img = cvLoadImage("building.jpg"); if (!img) { printf("Error: Couldn't open the image file.\n"); return 1; } // Display the image. cvNamedWindow("Image:", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("Image:", img); // Wait for the user to press a key in the GUI window. cvWaitKey(0); // Free the resources. cvDestroyWindow("Image:"); cvReleaseImage(&img); return 0; } Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 14
Enhancement Input image Input image technique Miền không gian Miền tần số Xử lý trực tiếp trên pixel Xử lý trên biến đổi Fourier của ảnh Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 15
 Thay đổi giá trị không phụ thuộc vào tọa độ các điểm ảnh  Tăng giảm độ sáng, thống kê tần suất, biến đổi tần suất , âm bản, biến đổi log, v.v.  Sử dụng biểu đồ tần suất, còn gọi là histogram.  Tần suất mức xám g của ảnh I là số điểm ảnh có giá trị g. Histogram là biểu đồ các mức xám có trong ảnh. Ví dụ cho ảnh I, histogram h(g) của I là: Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 16
 “Trắng” chuyển thành ”đen” và ngược lại  Ảnh âm của ảnh I có [0,L-1] mức xám được xác định bởi, với r là mức xám cụ thể: s  L 1  r Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 17
int main(int argc, char **argv) { const char* imagename = argc > 1 ? argv[1] : "lena.jpg"; IplImage* img = 0; int h, w, step, channels, i, j, k; uchar *data; img = cvLoadImage(imagename, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); h = img->height; w = img->width; step = img->widthStep; channels = img->nChannels; data = (uchar *)img->imageData; //transforming to negative for(i=0; i
 Nhằm giãn các mức xám thấp của ảnh input có được mức xám cao hơn. Nhằm làm cho bớt tối.  Mức xám s mới được xác định bởi s  c log(1  r ) Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 19
 Power-law: s  cr , hoặc s  c ( r   )   Với c,  là hằng dương  Dùng  cho trường hợp r=0.  Thay đổi giá trị  sẽ tạo ra nhiều hiệu ứng. Còn gọi là hiệu chỉnh gamma (gamma correction) trên ảnh.  Gamma correction rất quan trọng trong tạo ảnh trung thực trên màn hình.  Sinh viên đọc thêm “Digital Image Processing-3rd Edition” của Rafael C. Gonzalez từ 130-137. Thực hiện với openCV những biến đổi này. Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 20