intTypePromotion=1

Bài giảng Xử lý tín hiệu và mã hóa: Chương 3 - TS. Phạm Việt Hà

Chia sẻ: Vdgv Vdgv | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:46

0
135
lượt xem
15
download

Bài giảng Xử lý tín hiệu và mã hóa: Chương 3 - TS. Phạm Việt Hà

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong chương 3 Xử lý và nâng cao chất lượng ảnh nằm trong bài giảng xử lý tín hiệu và mã hóa nhằm trình bày về các kỹ thuật tăng cường ảnh, các kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng toán tử điểm, cải thiện ảnh dùng toán tử không gian, khôi phục ảnh, mô hình quan sát và tạo ảnh, kỹ thuật lọc tuyến tính.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xử lý tín hiệu và mã hóa: Chương 3 - TS. Phạm Việt Hà

  1. Xử lý tín hiệu và mã hóa (Master program) Giảng viên: TS. Phạm Việt Hà Email: phamvietha@gmail.com ĐT CQ: (04).37544486 Địa chỉ CQ: 122 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội 1
  2. Chương 3. Xử lý và nâng cao chất lượng ảnh 3.1 Các kỹ thuật tăng cường ảnh 3.1.1 Các kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng toán tử điểm 3.1.2 Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian 3.2 Khôi phục ảnh 3.2.1 Mô hình quan sát và tạo ảnh 3.2.2 Kỹ thuật lọc tuyến tính  Tăng cường ảnh: Nhằm hoàn thiện trạng thái quan sát của một ảnh. Bao gồm điều khiển mức xám, thay đổi độ tương phản, giảm nhiễu, làm trơn, nội suy…  Khôi phục ảnh: Nhằm khôi phục ảnh gần với trạng thái thực nhất truớc khi biến dạng, tùy theo nguyên nhân gây ra biến dạng Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 2
  3. 3.1.1 Các kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng toán tử điểm  Xử lý điểm ảnh là 1 trong các phép xử lý cơ bản và đơn giản. Có 2 cách tiếp cận trong cách xử lý này:  Dùng 1 hàm thích hợp tùy theo mục đích cải thiện ảnh để biến đổi giá trị của điểm ảnh sang một giá trị khác.  Dựa vào kỹ thuật biến đổi lược đồ xám (Histogram). 3.1.1.1 Tăng độ tương phản Nếu ảnh của ta có độ tương phản kém, ta có thể thay đổi tuỳ theo ý muốn. Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 3
  4. 3.1.1.1 Tăng độ tương phản Nguyên lý: Điều chỉnh lại biên độ trên toàn dải hay dải có giới hạn bằng cách biến đổi tuyến tính (T là hàm tuyến tính) hay phi tuyến biên độ đầu vào. + Cách biến đổi tuyến tính: Với các độ dốc α , β , γ xác định độ tương phản tương đối, L là số mức xám tối đa của ảnh.  α = β = γ= 1 : Ảnh kết quá trùng với ảnh gốc.  α , β , γ > 1 : Giãn độ tương phản  α , β , γ < 1 : Co độ tương phản Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 4
  5. 3.1.1.2 Tách nhiễu và phân ngưỡng  Tách nhiễu: Là trường hợp đặc biệt của giãn độ tương phản khi có độ dốc α= γ= 0 Ứng dụng để quan sát ảnh, cắt ảnh hoặc giảm nhiễu khi biết tín hiệu đầu vào nằm trên khoảng [a, b].  Phân ngưỡng (Thresholding): Là trường hợp đặc biệt của tách nhiễu khi a = b = const Ứng dụng tạo các ảnh nhị phân, in ảnh 2 màu. Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 5
  6. 3.1.1.3 Biến đổi âm bản (Digital Negative)  Biến đổi âm bản nhận được khi dùng phép biến đổi v = L − s .  Ứng dụng khi hiện các ảnh y học. Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 6
  7. 3.1.1.4 Cắt theo mức (Intensity Level Slicing)  Làm nổi bật một miền mức xám nhất định (để tăng cường một số đặc điểm nào đó).  Có 2 kỹ thuật thực hiện:  Hiển thị giá trị cao cho tất cả các mức xám trong vùng quan tâm, và ngược lại (không nền).  Làm sáng vùng mức xám mong muốn, nhưng giữ nguyên các giá trị xá m khác (có nền). Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 7
  8. 3.1.1.4 Cắt theo mức (Intensity Level Slicing) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 8
  9. 3.1.1.5 Trích chọn bít (Bit Plane Slicing) Mục đích là để làm nổi bật các thành phần trên toàn ảnh bởi việc sử dụng các bit đặc biệt.  Mỗi mức xám s của 1 điểm ảnh được mã hóa trên B bit, và được biểu diễn:  Trong các bit mã hóa, người ta chia làm 2 loại: Bit bậc thấp và bit bậc cao. Với bit bậc cao, độ bảo toàn thông tin cao hơn nhiều so với bit bậc thấp, các bit bậc thấp thường biểu diễn nhiễu hay nền.  Muốn trích chọn bit thứ n và hiện chúng, ta dùng biến đổi: Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 9
  10. 3.1.1.6 Trừ ảnh  Trừ ảnh được dùng để nén ảnh, tách ảnh khỏi nền, truyền ảnh, nhận dạng, phân đoạn, làm nổi đường biên, tách nhiễu khỏi nền.  Kỹ thuật này hay được dùng trong dự báo thời tiết, trong y học, an ninh…  Trong an ninh báo động kẻ đột nhập. Cho hai ảnh I1, I2 (cùng kích thước, tính chất). Ta lấy hiệu hai ảnh bằng cách trừ từng toạ độ của I2 cho I1. Chỉ ra sự khác biệt giữa ảnh I1 và ảnh I2 : I(P)=I2(P)-I1(P) P (P là toạ độ) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 10
  11. 3.1.1.6 Trừ ảnh  Trừ ảnh được dùng để nén ảnh, tách ảnh khỏi nền, truyền ảnh, nhận dạng, phân đoạn, làm nổi đường biên, tách nhiễu khỏi nền.  Kỹ thuật này hay được dùng trong dự báo thời tiết, trong y học, an ninh…  Trong an ninh báo động kẻ đột nhập. Cho hai ảnh I1, I2 (cùng kích thước, tính chất). Ta lấy hiệu hai ảnh bằng cách trừ từng toạ độ của I2 cho I1. Chỉ ra sự khác biệt giữa ảnh I1 và ảnh I2 : I(P)=I2(P)-I1(P) P (P là toạ độ) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 11
  12. 3.1.1.6 Trừ ảnh Ví dụ: Cho 2 ảnh 1 4 2 8 5 7 1 4 2 8 5 7 4 2 8 5 7 0 4 2 8 5 7 0 I1= 2 8 5 7 0 0 I2= 2 8 5 7 0 0 8 5 7 0 0 0 8 5 7 0 1 1 5 7 0 0 0 0 5 7 0 1 1 1 7 0 0 0 0 0 7 0 1 1 1 1 Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 12
  13. 3.1.1.6 Trừ ảnh Ví dụ: Cho 2 ảnh 0 0 0 0 0 0 8 8 8 8 8 8 0 0 0 0 0 0 8 8 8 8 8 8 abs(I1-I2) 0 0 0 0 0 0 Max-abs(I1-I2)= 8 8 8 8 8 8 0 0 0 0 1 1 8 8 8 8 7 7 0 0 0 1 1 1 8 8 8 7 7 7 0 0 1 1 1 1 8 8 7 7 7 7 0 0 0 0 0 0 8 8 8 8 8 8 Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 13
  14. 3.1.1.7 Mô hình hóa và biến đổi lược đồ xám  Lược đồ xám: Là một hàm rời rạc cung cấp tần suất xuất hiện của mỗi mức xám. h(sk ) = nk • sk là mức xám thứ k • nk là số các điểm ảnh khác có cùng mức xám sk • n là tổng số các điểm ảnh trong ảnh  Biểu diễn lược đồ xám:  Trục tung biểu diễn số điểm ảnh cho một mức xám (hoặc tỷ lệ số điểm ảnh có cùng mức xám trên tổng số điểm ảnh)  Trục hoành biễu diễn các mức xám Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 14
  15. 3.1.1.7 Mô hình hóa và biến đổi lược đồ xám Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 15
  16. 3.1.1.7 Mô hình hóa và biến đổi lược đồ xám a. Phương pháp giãn lược đồ xám (Histogram Stretching) Các giá trị xám không phủ đều trên toàn dải động sẵn có của ảnh, làm cho ảnh quá tối, quá sáng hoặc tương phản kém. Để giải quyết điều này, ta thực hiện thao tác giãn lược đồ xám lên toàn dải động của ảnh. Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 16
  17. 3.1.1.7 Mô hình hóa và biến đổi lược đồ xám a. Phương pháp giãn lược đồ xám (Histogram Stretching) Để giải quyết điều này, ta thực hiện thao tác giãn lược đồ xám lên toàn dải động của ảnh.  Giả sử dải động (dải độ sáng) của ảnh là 0 ÷ 2B-1  Giá trị xám nhỏ nhất của ảnh → giá trị 0  Giá trị xám lớn nhất của ảnh → giá trị 2B-1 Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 17
  18. 3.1.1.7 Mô hình hóa và biến đổi lược đồ xám b. Phương pháp cân bằng lược đồ xám (Histogram Equalization) Mục đích là đưa ra một ảnh có mức xám được phân bố đồng đều.  Ý nghĩa: Dãn đều ảnh đen, trắng. Kết quả sẽ dễ nhìn hơn nhưng phân tích khó hơn.  Cân bằng lý tưởng: với mọi g, g’: g ≠ g’ thì h(g)=h(g’).  Trong trường hợp không cân bằng, chia Histogram thành các đoạn và các vùng chia là xấp xỉ bằng nhau (về số điểm trong Histogram) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 18
  19. 3.1.1.7 Mô hình hóa và biến đổi lược đồ xám b. Phương pháp cân bằng lược đồ xám (Histogram Equalization)  t(g): là số điểm ≤ g  t(g) = Sum( h(i); 0 ≤i≤ g)  M, N là kích thước của ảnh I  New_level: là số cấp xám cần cân bằng.  f(g)= max (0, round( (t(g)/(M*N))*new_level-1) )  Đặt TB=(M*N)/new_level  Khi đó f(g) = max (0, round(t(g)/TB-1)) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 19
  20. 3.1.1.7 Mô hình hóa và biến đổi lược đồ xám b. Phương pháp cân bằng lược đồ xám (Histogram Equalization) Ví dụ: Cho I và new_level=6, hãy cân bằng histogram 1 4 2 8 5 7 4 2 8 5 7 1 0 8 5 7 1 4 0 0 7 1 4 2 0 0 0 4 2 8 0 0 0 0 8 5 0 0 0 0 0 7 2 3 2 5 4 4 3 2 5 4 4 2 1 5 4 4 2 3 1 1 4 2 3 2 1 1 1 3 2 5 1 1 1 1 5 4 1 1 1 1 1 4 Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 20
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2