Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 1b P10

Chia sẻ: Cinny Cinny | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

103
lượt xem 11
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong hình này một lưới chia ô vuông tưởng tượng được đặt lên ảnh. Độ lớn mỗi ô vuông của lưới xác định kích thước của một điểm ảnh. Mức xám của một điểm được tính bằng cường độ sáng trung bình tại mỗi ô vuông này. Mắt lưới càng nhỏ thì cho chất lượng ảnh càng cao. Trong kỹ thuật truyền hình tiên tiến, mục đích là cung cấp cho người xem, hình ảnh chất lượng cao, với độ phân giải gấp hai lần so với các chuẩn hiện nay....

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 1b P10

H ình 4.15 Hàm tuyến tính từng đoạn. 1. Tính: 1 yj  1 tan( L ) 1 m x j  y j tan( L ) 2. Với 0  z  x j z p z ( z)  tan( L ) và với x j  z  m h yj p z ( z)  (z  x j )  y j m xj 3. Tính: 1 yk  tan( H ) 1 25  m x k  255  y k tan( H ) 4. Với m  z  xk yk  h p z ( z)  ( z  xk )  y k xk  m và với x k  z  255 yk p z ( z)  (255  z ) 255  x k Phương pháp xen kẽ trên, ch ỉ sử dụng hai đoạn thẳng, được chỉ trên hình 4.16. Với 0  z  m h  L z  L p z ( z)  m Và với m  z  255 61
R h ( z  255)   R p z ( z)  255  m Tham số  H ,  H , m và h có thể đư ợc điều chỉnh xấp xỉ với phân phối mong muốn. Ví dụ, nếu chúng ta đặt  H   H  m  h  1.0 thì ta sẽ thu được phân bố đồng đều. pz(z) L H h 0 m 255 z H ình 4.16 Xấp xỉ hai đoạn thẳng. Các dạng phân phối khác. Có một số dạng phân phối khác cũng được sử dụng để nâng cao chất lượng ảnh. Các dạng này được cho dưới đây. Với nh ững dạng này chúng ta có thể có được một giải pháp gần nhất với công thức (4.26). Hàm mũ: p z ( z )  e  ( z  zmin ) (4.34) z  z min Hàm chuyển đổi được cho bởi r 1  (4.35)  ln 1   p r ( )d  r  rmin 0  Hàm Rayleigh:  ( z  zmin ) 2   z min  2 2  z     (4.36) p z ( z)  z  z min e 2  Hàm chuyển đổi được cho bởi 1   2        1  2  2 ln  r (4.37)  r  rmin     1   p r ( )d      0   62
Hàm hyperbolic (căn bậc 3): z 2 / 3 1 (4.38) pz (z)  3 z1/ 3  z1/ 3 max min Hàm hyperbolic (logarit) 1 (4.40) p z ( z)  zln( z max )  ln( z min ) Hàm chuyển đổi được cho bởi r p ( ) d  rmax   r 0 (4.41) r  rmin    rmin  Thực tế khi thực hiện công thức trên chúng ta sẽ thay thế pr (r ) b ằng h(i). Bây giờ là lúc chúng ta phát triển các chương trình biến đổi lược đồ mức xám. Bài tập 4.3 1. Viết chương trình C để thay đổi lược đồ mức xám trên cơ sở hàm tuyến tính mức độ bộ phận h ình 4.15. Kiểm tra chương trình trên ảnh "ISLAM.IMG". 2. Tương tự như câu 1, nhưng xuất phát từ các công thức (4.35), (4.37), (4.39), và (4.41). 3. Lập chương trình cho phép bạn chọn h àm san bằng, gaussian, mũ, Rayleigh, hyperbolic (căn bậc 3), hoặc hyperbolic (logarith), sau đó ánh xạ ảnh thích hợp. Hình 4.17 là ảnh "ISLAM.IMG" sau khi sử dụng phân phối gaussian với   125 và  / 1.073  150 . Chú ý rằng ảnh này có hiển thị nhiều chi tiết hơn ảnh san bằng mức xám trên hình 4.12b. Tuy nhiên, bạn sẽ thử nghiệm với  và  khác nhau để phát hiện ra ưu điểm của phương pháp này. 63
H ình 4.17 Ảnh xử lý dùng phân phối Gauss để biến đổi lược đồ mức xám. 4.6 Lọc trung vị Trung vị M của một tập hợp số đư ợc xác định sao cho một nửa các giá trị trong tập lớn hơn M hoặc một nửa các giá trị nhỏ hơn M. Lọc trung vị trong ảnh được áp dụng bởi đầu tiên chọn một cửa sổ có kích thước N, ở đây N ch ẵn. Cửa sổ này ho ặc miền cung cấp sẽ được quét qua ảnh. Điểm trung tâm của m iền cung cấp, tại bất kỳ nơi nào trong ảnh, được thay thế bằng trung vị của các giá trị điểm của các miền lân cận. Lọc trung vị làm cho điểm ảnh trở nên nổi trội hơn so với các điểm xung quanh. Nó loại trừ ảnh h ưởng của các 64
nhiễu kim, cải thiện khả năng chống nhiễu của tín hiệu. Lọc trung vị có thể được bổ xung bằng các biện pháp đ ã được phát triển cho bộ lọc FIR. Bài tập 4.4 Viết một chương trình dựa trên sơ đồ hình 4.18 để đưa ra lọc trung vị. Kiểm tra lọc trung vị trên ảnh thu đư ợc khi dùng biểu thức lược đồ mức xám và giới thiệu trên hình 4.12b. Chú ý rằng một ảnh thu được khi dùng biểu thức lược đồ mức xám là một ảnh có nhiễu. Kết quả của sử dụng bộ lọc trung vị kích thước 5  5 được thể hiện trên hình 4.19. Có một vài cải thiện về chất lượng ảnh được hiển thị ở đây. Tuy nhiên, ch ất lượng ảnh sẽ tốt hơn nếu ta đem trung bình ảnh gốc với ảnh kết qu ả lọc trung vị. Hµng thø n1 tõ file ¶nh vµo ®Õn hµng cuèi cïng cña bé ®Öm chuyÓn ®æi ¶nh (vÝ dô n1 tõ 0 ®Õn ®é dµi ¶nh - 1) Shift Bé ®Öm chuyÓn ®æi ¶nh N File ¶nh vµo N  §é réng ¶nh yn2= trung b×nh {W(N1-k1,n2-k2)}; N1=(N-1)/2; k1=-N1®Õn N1, vµ k2=-N1 ®Õn N1, n2=0 ®Õn (®é réng ¶nh-1) §Õn file ¶nh ra Bé ®Öm Vïng hç trî cho bé läc trung vÞ. N k1,k2 Trong vÝ dô nµy N=3 N Hình 4.18 Lọc trung vị 65
Hình 4.19 Kết quả thu được sau khi áp dụng lọc trung vị kích thước 5  5 trên ảnh đã được biến đổi lược đồ mức xám. 66
C hương 5 Làm nổi và tách đường biên ảnh 5.1 Chỉ dẫn Các kỹ thuật xử lý ảnh đều quan tâm đến việc làm nổi hoặc tách lấy đường biên ảnh. Đường biên trong một ảnh đen trắng đ ược định nghĩa là các đoạn rời rạc hoặc là thay đổi đột ngột của cường độ mức xám. Sự thay đổi này chứa các thông tin về ảnh, và phần đóng góp của chúng trong phổ ảnh sẽ tìm thấy cuối miền tần số cao. Một đường biên ảnh, trong trường hợp tổng quát có thể trải theo bất kỳ hướng nào, và có thể biến thiên về cường độ sáng. Trong chương này, chúng ta sẽ lấy ra đường biên ảnh bằng đặc tuyến tần số của chúng. Ta sử dụng bộ lọc FIR được thiết kế như bộ lọc thông cao đối xứng vòng tròn vào công việc này. Sau đó, ta sẽ đưa ra một số phép xử lý đường biên lấy từ đặc tuyến không gian của đường biên ảnh. 5.2 Làm nổi đường biên ảnh qua bộ lọc FIR V ì đường biên ảnh chiếm ở dải tần số cao trong phổ của ảnh, nên ta có thể làm nổi hoặc tách đ ường biên ảnh qua bộ lọc thông cao. Dùng cho chức năng này, ta có thể dùng bộ lọc tương phản pha có điểm cắt tần số đủ cao để làm nổi đường biên ảnh và làm mờ các chi tiết khác của ảnh có tần số thấp. Vấn đề đặt ra là chúng ta tìm ra điểm cắt tần số này như thế nào. Điểm này được tìm ra bằng phương pháp thử nghiệm và điều chỉnh dần dần. Ví dụ, ta có thể sử dụng ảnh đã qua bộ lọc trung vị ở hình 4.19 trong chương 4, ảnh này thu được khi sử dụng lược đồ mức xám và lọc trung vị trên ảnh "ISLAM.IMG" có trên đĩa đi kèm theo. Hình 5.1a và hình 5.1b cho kết quả dùng PCF thiết kế như lọc FIR kích thước 5  5 với các điểm cắt  c là 1.7 và 2.0. Các kết quả cho thấy là trong trường hợp này đường biên ảnh nổi trội với c = 2 .0 . Một phương pháp khác hay dùng để làm nổi đường biên ảnh là dùng bộ lọc Laplace, định nghĩa như sau:  2 f ( x , y )  2 f ( x, y ) (5.1)  2 f ( x, y )   2x 2 y ở đây f(x,y) là hàm cường độ của ảnh. Đặc tính tần số của Laplace được định nghĩa như sau: 62
H ( 1 , 2 )   12   2 2 (5.2) Đ ể hiểu hoạt động của phương pháp Laplace trong việc trích ra đường biên, xem sơ đồ ví dụ hình 5.2. Chúng là sự đơn giản hoá sườn âm và sườn dương đường biên. Hình 5.1 (a) Kết quả sử dụng bộ lọc PCF với  c  1.7 . (b) Kết quả sử dụng lọc PCF với  c  2.0 . 63