Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 8 - TS. Ngô Quốc Việt

Chia sẻ: 4584125 4584125 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:59

Thêm vào BST

Báo xấu

129
lượt xem 25
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Xử lý ảnh số - Chương 8 trang bị cho người học những kiến thức về phục hồi ảnh. Các nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Giới thiệu phục hồi ảnh, nhiễu và ảnh nhiễu, các mô hình nhiễu, khử nhiễu sử dụng các bộ lọc miền không gian,...và các nội dung liên quan khác.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 8 - TS. Ngô Quốc Việt

PHỤC HỒI ẢNH NGÔ QUỐC VIỆT TPHCM-2014
 Giới thiệu phục hồi ảnh  Nhiễu và ảnh nhiễu  Các mô hình nhiễu  Khử nhiễu sử dụng các bộ lọc miền không gian  Nhiễu tuần hoàn  Khử nhiễu sử dụng các bộ lọc miền tần số  Mô hình ảnh lỗi (bao gồm nhiễu)  Inverse filter  Wiener-Helstrom filter Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 2
 Phục hồi nhằm khôi phục lại ảnh đã bị hỏng, nhòe, mờ, etc  Xác định xử lý gây ra sự suy giảm (degradation) và cố gắng khắc phục  Tương tự image enhancement, nhưng mục tiêu rõ ràng hơn Nguồn: Brian Mac Namee (DIT School of computing) Digital Image Processing, Richard Woods, 2002 Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 3
 Nâng cấp  Theo yêu cầu nâng cấp ảnh  Tri thức về nguyên nhân giảm chất lượng (degradation) không bắt buộc (hoặc không bị degradation)  Các thủ tục là heuristic và quan tâm đến các khía cạnh nhìn của human visual system.  Phục hồi  Chất lượng ảnh bị giảm (mờ, nhiễu, di chuyển)  Phục hồi ảnh dựa trên tri thức liên quan đến nguyên nhân suy giảm ảnh (degradation). Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 4
 Ảnh giảm chất lượng do bị tác động bởi nhiễu hoặc tác động của thiết bị chụp.  Nhiễu trong ảnh số phát sinh do quá trình thu nhận ảnh, số hóa ảnh (acquisition/ digitization) hoặc trong quá trình truyền ảnh)  Cảm biến ảnh bị tác động bởi môi trường xung quanh  Một số hiệu ứng lề làm cho ảnh bị tác động trong quá trình truyền ảnh.  Nhiễu được phân loại tùy theo phân bố của các giá trị điểm ảnh hoặc histogram Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 5
 Ảnh nhiễu được mô hình bởi: g ( x, y)  f ( x, y)   ( x, y)  Với f(x, y) là điểm ảnh gốc, η(x, y) là thành phần nhiễu và g(x, y) là pixel bị nhiễu  Nếu có thể xác định được mô hình nhiễu dạng như trên, thì sẽ có thể khôi phục được ảnh gốc Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 6
 Có nhiều mô hình nhiễu, Gaussian Rayleigh khác nhau bởi hàm nhiễu η(x, y):  Gaussian (phổ biến nhất)  Rayleigh Erlang Exponential  Erlang  Exponential (lũy thừa)  Uniform (đồng nhất)  Impulse (nhiễu muối tiêu) Uniform Impulse Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 7
 Hàm phân phối xác suất (PDF) của nhiễu noise được xác định bởi • 70% giá trị z trong khoảng [(-σ),(+σ)] p(z) • 95% giá trị z trong khoảng [(- 2σ),(+2σ)] 1 ( z   ) 2 / 2 2 p( z )  e 2 2 Tạo nhiễu Gaussian, với a là mean, b là độ lệch chuẩn, MxN là kích thước ảnh (default a = 0, b=1)      R = a + b*randn(M,N); Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 8
 PDF của nhiễu Rayleigh xác định bởi  p(z)  b2 ( z  a)e ( z a ) for z  a 2 /b p( z )    0 for z  a Mean và variance là b( 4   )   a  b / 4 và   2 4 Tạo nhiễu Rayleigh, với a là mean, b là độ lệch chuẩn, MxN là kích thước ảnh (default a=0, b= 1) a z a b 2 R = a + (-b*log(1-rand(M,N)))^0.5; Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 9
 PDF của nhiễu Erlang xác định bởi  a b z b 1 az p(z) a(b  1)b1 (b1)  e for z  0 K e p( z )   (b  1)! K (b  1)! 0 for z  0 Mean và variance là b b  và 2  2 a a Tạo nhiễu Erlang, MxN là kích thước ảnh (default a =2, b=5) k = -1/a; R = zeros(M,N); b 1 z for j = 1:b a R = R + k*log(1 - rand(M,N)); end Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 10
 PDF của nhiễu Exponential xác định bởi p(z) ae  az for z  0 p( z )   a 0 for z  0 Mean và variance là 1 1  và   2 2 a a Tạo nhiễu lũy thừa, MxN là kích thước ảnh (default a =1) k = -1/a R = k*log(1 - rand(M,N)); z Chú ý: đây là trường hợp đặc biệt của Erlang PDF với b=1. Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 11
 PDF của nhiễu Uniform xác định bởi  1 p(z) if a  z  b p( z )   b  a  0 otherwise 1 Mean và variance là ba a  b và (b  a ) 2  2  2 12 Tạo nhiễu uniform, với a là mean, b là độ lệch chuẩn, MxN là kích thước ảnh (default a=0, b= 1) a b z R = a + (b-a)*rand(M,N); Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 12
 PDF của nhiễu impulse (bipolar) xác định bởi p(z) Pa for z  a  p( z )   Pb for z  b  0 otherwise  Pb Tạo nhiễu salt-pepper, MxN là kích thước ảnh. a+b
 Tạo mảng MxN các số ngẫu nhiên phân bố đều trong khoảng (0,1). Suy ra, a*(M*N) có giá trị a và
 Tính PDF của ảnh  Từ đặc tả của cảm biến  Chụp nhiều ảnh thử nghiệm. Lấy vùng ảnh (patch) cố định từ các ảnh thử nghiệm và ước lượng PDF của chúng  xác định phần nào nguyên nhân nhiễu.  Trong mọi trường hợp  xác định được mean và variance.  Nhiễu chu kỳ: ước lượng thông qua power spectrum của ảnh. Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 15
 Minh họa ảnh gốc được thêm nhiễu với các mô hình khác nhau Ảnh gốc Histogram Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 16
Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 17
Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 18
 Sử dụng bộ lọc không gian để khử nhiễu thông qua các bộ lọc arithmetic mean có dạng ˆf ( x, y)  1  g ( s, t ) mn ( s ,t )S xy  Các bộ lọc làm trơn ảnh có thể để khử nhiễu  Ngoài arithmetic mean, có nhiều loại mean filters, tạo ra kết quả khử nhiễu khác biệt 1/ 1/ 1/  Geometric Mean 9 9 9 1/ 1/ 1/  Harmonic Mean 9 9 9  Contraharmonic Mean 1/ 9 1/ 9 1/ 9 Smooth filter Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 19
 Tính giá trị trung bình của ảnh nhiễu g(x,y) trong vùng xác định bởi Sx,y. Sxy biểu diễn tập các tọa độ trong subimage kích thước mxn (chính là mặt nạ).  Giá trị của điểm ảnh cần phục hồi tại (x,y) xác định bởi ˆf ( x, y)  1  g ( s, t ) mn ( s ,t )S xy  Chú ý: dùng mặt nạ chập trong đó mọi hệ số có giá trị 1/mn. Nhiễu sẽ giảm tương tự hiệu ứng blurring w = fspecial('average',[m n]); f = imfilter(g,w,'replicate'); Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 20