Tham khảo tài liệu 'giáo trình xử lý ảnh y tế tập 1a p4', công nghệ thông tin, đồ họa - thiết kế - flash phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 1a P4
- Có nghĩa là mỗi một mẫu đều có một giá trị bằng nó tương ứng. Vì thế, biểu
thức (3.11) có thể viết lại thành:
N N
h(k , k )[ x(n
y (n1 , n2 ) k1 , n2 k 2 ) x(n1 k1 , n2 k 2 )]
1 2 1
k1 N k 2 1
N
+ h(k1 ,0)[ x (n1 k1 , n2 ) x(n1 k1 , n2 ) (3.15)
k1 1
+ h(0,0) x(n1 , n2 )
Do vậy làm giảm đi số phép nhân cần thiết để thực hiện bộ lọc.
Cho bộ lọc đối xứng vòng tròn chúng ta có
h(k1 , k 2 ) h( k1 , k 2 ) h(k1 , k 2 ) h( k1 , k 2 )
Và N1 = N2 = N. Biểu thức (3.14) có thể viết lại
N N
y (n1 , n2 ) h(k1 , k 2 )[ x(n1 k1 , n2 k 2 )
k1 1 k 2 1
+ x(n1 k1 , n2 k 2 ) x (n1 k1 , n2 k 2 )
+ x(n1 k1 , n2 k 2 )]
(3.16)
N
+ h(0, k)[ x(n1 , n2 k ) x (n1 k , n2 )
k =1
+ x(n1 , n2 k ) x(n1 k , n2 )]
+ h( 0,0 )x(n1 , n2 )
Các bộ lọc đối xứng vòng tròn biểu diễn tích đối xứng bát giác (xem kết quả
của ví dụ 2.5 và 2.6 cho trong chương 2). Vì vậy
h(k1,k2) = h(k2,k1)
Và ở đây biểu thức (3.16) có thể viết lại thành
N N
y (n1 , n2 ) h(k1 , k 2 )[ x(n1 k1 , n2 k 2 )
k1 1 k 2 1
+ x (n1 k 2 , n2 k1 ) x(n1 k1 , n2 k 2 )
+ x (n1 k 2 , n2 k1 ) x(n1 k1 , n2 k 2 )
+ x (n1 k 2 , n2 k1 ) x (n1 k1 , n2 k 2 )
+ x (n1 k 2 , n2 k1 )]
- N
h(k , k )[ x(n1 k , n2 k ) x(n1 k , n2 k )
k 1
+ x(n1 k , n2 k ) + x(n1 k , n2 k )]
N
+ h(0, k)[ x(n1 , n2 k ) x(n1 k , n2 )
k =1
+ x(n1 , n2 k ) x(n1 k , n2 )] h(0,0) x(n1 , n2 )
3.4 Phần mềm thực hiện của các bộ lọc 2-D có đáp ứng xung hữu
hạn
Trong phần này chúng tôi sẽ trình bày phương pháp thực hiện bằng phần mềm
bộ lọc 2-D FIR cho xử lý ảnh số. Chúng ta sẽ coi rằng ảnh được lưu trên bộ nhớ
ngoài như đĩa cứng hay vùng đệmảnh. Số dòng tối thiểu cần cho việc xử lý, được
lưu trong bộ nhớ, cho phép lọc các ảnh lớn mà không cần dự trữ một lượng lớn bộ
nhớ của máy tính. Phương pháp này được mô tả bằng sơ đồ trong hình 3.1
((độ_rộng_của_ảnh-1),0)
(0,0) n2
Bộ đệm chuyển đổi ảnh w.
dịch Hàng thứ n1
(trong bộ nhớ trong) Độ rộng
kích thước = (2N + 1) độ rộng của ảnh. của ảnh
Bộ
Chiều
dài của
(0,2N)
đệm
ảnh
ảnh
N N
z n2 h(k1 , k 2 ) w( N k1 , n2 k 2 )
k1 N k 2 N
n1
z n2
Lưu trữ tại bộ nhớ ngoài hay
bộ đệm ảnh.
Buffer.
Kích thước = 1 độ rộng ảnh.
Hình 3.1 Lọc 2-D.
Thuật toán gồm các bước sau:
1. Xoá bộ đệm ảnh, w.
2. Cho n1 = (0, 1, 2, ..., (chiều dài ảnh -1), hãy làm các công việc sau:
a. Chuyển hàng thứ n1 từ bộ đệm ảnh hoặc từ file ảnh lên hàng cuối cùng trong
w. (Chúng ta coi rằng ảnh được biểu diễn bằng 8 bit hay 256 mức xám).
b. Cho n2 = 0, 1, 2, ..., (chiều rộng ảnh-1) làm các công vi ệc sau:
(1) Tính z(n2) từ
- N N
h( k , k
z ( n2 ) )w( N k1 , n 2 k 2 )
1 2
k1 N k 2 N
(2) Lưu z(n2) trong bộ đệm tại vùng n2.
c. Copy bộ đệm ra file trung gian trên đĩa cứng.
d. Dịch chuyển hàng của w theo hướng như trong hình 3.1, cụ thể,
cho i = 0, 1, ..., (2N - 1) làm các công việc sau:
rowi rowi 1
3. Đọc ảnh đã lọc từ file trung gian, chia độ và dịch chuyển để các giá trị nằm
trong khoảng từ 0 đến 255 (8 bit).
4. Lưu ảnh đã được chia độ lên file hoặc bộ đệm ảnh.
5. Xoá file trung gian.
6. Hiện thị ảnh đã được lọc.
Chú ý rằng biểu thức được dùng trong thuật toán này,
N N
h(k , k ) w( N k , n
z ( n2 ) k2 )
1 2 1 2
k1 N k 2 N
(3.18)
Để lọc ảnh có hơi khác với biểu thức truy hồi (3.11). Điểm khác thứ nhất: N là
một hằng số thay thế cho n1, với n1 là một biến trong biểu thức (3.11). Biến trong
thuật toán này được tính ra bằng cách dịch chuyển hàng trong w. Giải thuật trên
dẫn đến cùng một kết quả với biểu thức
N N
h(k1, k 2 ) x(n1 N k1 , n2 k 2 ) (3.19)
y (n1 , n 2 )
k1 N k 2 N
Tương tự như biểu thức (3.11) ngoại trừ một dịch chuyển của N hàng trên ảnh
ra,
N N
h(k1 , k 2 ) X ( z1 , z 2 ) z1 N k z 2 k
Y ( z1 , z 2 ) 1 2
k1 N k 2 N
hay
N N
Y ( z1 , z 2 )
z1 N h(k1 , k 2 ) z1 k1 z 2 k2
X ( z1 , z 2 ) k1 N k 2 N
(3.20)
Chính là biến đổi z trong biểu thức (3.11) được nhân với một trễ dọc z1 N .
Để tính bộ lọc đối xứng vòng tròn, biểu thức (3.18) có thể viết lại d ưới dạng
biểu thức (3.17) bằng cách thay n1 bằng N.
- N N
z ( n2 ) h(k1 , k 2 ) [ w( N k1 , n2 k 2 ) w( N k2 , n2 k1 )
k1 1 k 2 1
k1 k 2
+ w( N k1 , n2 k 2 ) w( N k 2 , n2 k1 )
+ w( N k1 , n2 k 2 ) w( N k 2 , n2 k1 )
+ w( N k1 , n2 k2 ) w( N k 2 , n2 k1 )]
(3.21)
N
+ h(k, k)[ w( N k , n2 k ) w( N k , n2 k )
k =1
+ w( N k , n2 k ) w( N k , n2 k )]
N
+ h(0, k)[ w( N , n2 k ) w( N k , n2 )
k =1
+ w( N , n2 k ) w( N k , n2 )]
+ h(0,0)w( N , n2 )
Chương trình 3.1 “FIR.C”. Lọc ảnh dùng kiểu lọc FIR.
/*PROGRAM 3.1 "FIR.C". Program for filtering Images
using FIR type filters.*/
/* This program is for filtering images using the
algorithm described in sec.3.4. The filter type
is FIR. No assumptions are made regarding the filter
coefficients (e.g. circular symmetry). Thus, the
program is general enough to be used with any type
of FIR filter.
The FIR filter coefficients can be obtained using the
the Simpson's double integration program described in
chapter II. */
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
void main()
{
- int i,j,n1,n2,N,NT,N2,image_width, image_length,k1,k2;
int true_width,true_length,ind;
char file_name[14],ch;
unsigned char **w;
unsigned char *temp;
float **h,max,min;
float nsq, zn2, tmp;
FILE *fptr, *fptr1, *fptr_tmp;
clrscr();
printf
("Enter file name containing FIR filter
coefficients ->");
scanf("%s",file_name);
if((fptr=fopen(file_name,"r"))==NULL)
{
printf("%s does not exist.",file_name);
exit(1);
}
/* calculating order of filter. */
nsq=0;
while(fscanf(fptr,"%f ", &tmp)!=EOF) nsq++;
rewind(fptr);
NT=sqrt(nsq);
printf("Order of filter %d x %d",NT,NT);
N=(NT-1)>>1;
N2=N
- ("Press any key to continue, Screen will be
cleared. ");
getch();
clrscr();
printf("Enter file name for input image ->");
scanf("%s",file_name);
if((fptr=fopen(file_name,"rb"))==NULL)
{
printf("%s does not exist.", file_name);
printf("\nPress any key to exit.");
getch();
exit(1);
}
nsq=filelength(fileno(fptr));
printf("is this a square image ?");
printf("\n i.e. Is image_length=image_width (y or
n)? -> ");
while(((ch=tolower(getch()))!='y')&&(ch!='n'));
putch(ch);
switch(ch)
{
case 'y':
image_length=image_width=sqrt(nsq);
printf("\n Image size = %d x %d",
image_length, image_width);
break;
case 'n':
printf("\nEnter image_width-->");
scanf("%d",&image_width);
image_length=nsq/image_width;
printf("Image length is %d", image_length);
break;
}
/* opening a temporary file. */
fptr_tmp=fopen("temp_img.dat","w+");
gotoxy(70,25);
textattr(WHITE+(GREEN
- /* Clear Image Transfer Buffer. */
for(i=0;i
- {
if(zn2>max) max=zn2;
if(zn2
- {
gotoxy(1,16);
printf("File exists. Wish to overwrite? (y or n)--
>");
while(((ch=tolower(getch()))!='y')&&(ch!='n'));
putch(ch);
switch(ch)
{
case 'y':
ind=1;
break;
case 'n':
gotoxy(1,15);
printf ( " ");
gotoxy(1,15);
printf("Enter file name -->");
scanf("%s",file_name);
ind=access(file_name,0);
}
}
fptr1=fopen(file_name, "wb");
gotoxy(70,25);
textattr(WHITE+(GREEN
- cputs(" ");
fclose(fptr1); /* close output-image file */
gotoxy(1,20);
printf("DONE.");
}
Chương trình 3.1 có thể được dùng để lọc ảnh với bộ lọc FIR với bất kỳ đặc
tính nào. Tuy nhiên, vì mục đích của chúng ta là sử dụng bộ lọc đối xứng tuần
hoàn trên ảnh, việc tính toán sẽ hiệu quả hơn nếu ta thay đổi chương trình với sự
cải tiến của hệ số tuần hoàn. Trước khi thực hiện bất kỳ thay đổi nào trong chương
trình 3.1 chúng ta sẽ sử dụng nó để lọc một ảnh. Ảnh dùng để kiểm tra là ảnh nằm
trên đĩa kèm theo có tên IKRAM.IMG. Yêu cầu khi chạy chương trình là chúng ta
phải thu được hệ số của bộ lọc FIR. Điều này dễ dàng đạt được bằng cách tận
dụng chương trình với quy tắc Simpon để gấp đôi ảnh. Điều này được cung cấp
trong chương 2, chương trình 2.1. Bộ lọc thông thấp đối xứng tuần hoàn và bộ lọc
thông cao Butterworth, mỗi bộ với điểm 0.3 3-dB, thực hiện như bộ lọc FIR kích
thước 5 5, được tận dụng. Hình 3.2a cho thấy ảnh gốc (IKRAM.IMG). Hình
3.2b giới thiệu ảnh lọc thông cao. Hình 3.2c là ảnh lọc thông thấp.
Đúng như sự mong đợi, ảnh lọc thông cao rõ nét hơn ảnh gốc. Ảnh lọc thông
thấp mờ hơn. Mặc dù vậy, ảnh lọc thông cao dường như thiếu sự phân lượng mức
xám. Sự giảm bớt phân lượng mức xám có thể được coi là do hầu hết các ảnh có
phổ giảm nhanh như một hàm của tần số. Một phương pháp cho ảnh kết quả rõ
hơn và giữ được sự phân lượng mức xám cao hơn là trung bình ảnh gốc với ảnh
lọc thông cao. Kết quả của phương pháp này được cho trong hình 3.3.
Nếu bạn chưa mua được một khung hình số và một màn hình đen trắng, bạn vẫn
có thể hiển thị ảnh mức xám trên màn hình VGA thông qua bộ thích ứng VGA.
Chương trình thực hiện điều này được cung cấp sẵn trong đĩa kèm theo.
- (a)
Thêm vào BST
Báo xấu
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
