Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nâng cao chất lượng ảnh dựa vào các quá trình khuếch tán

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:78

Thêm vào BST

Báo xấu

23
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của nghiên cứu này là nâng cao chất lượng ảnh dựa vào các quá trình khuếch tán. Thực hiện việc tìm hiểu về xử lý ảnh cơ bản về khuếch tán tuyến tính, phi tuyến đẳng hướng, không đẳng hướng và phức trong xử lý ảnh. Qua đó đưa ra hướng xây dựng các ứng dụng giảm nhiễu kết hợp tìm biên ảnh trong thực tiễn đối với các dạng ảnh có tỷ số nhiễu trên tín hiệu cao. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nâng cao chất lượng ảnh dựa vào các quá trình khuếch tán

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ NHIỄU NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH DỰA VÀO CÁC QUÁ TRÌNH KHUẾCH TÁN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2015 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ NHIỄU NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH DỰA VÀO CÁC QUÁ TRÌNH KHUẾCH TÁN Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHẠM ĐỨC LONG Thái Nguyên - 2015 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
i MỤC LỤC MỤC LỤC .......................................................................................................... i LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................ iii LỜI CẢM ƠN .................................................................................................. iv DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ........................................................................ v DANH MỤC CÁC HÌNH ................................................................................ vi MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1 NỘI DUNG ....................................................................................................... 3 Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH ................ 3 1.1. Ảnh số và chất lƣợng ảnh ....................................................................... 3 1.1.1. Hệ thống xử lý ảnh............................................................................... 3 1.1.2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh ....................................................... 5 1.2 Một số loại nhiễu ................................................................................... 11 1.3 Sử dụng các bộ lọc ................................................................................. 12 1.3.1 Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian ............................................... 13 1.3.2 Sử dụng các bộ lọc tuyến tính (Linear Filter) ..................................... 13 1.3.3 Kỹ thuật làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến ....................................... 15 1.3.3.1 Lọc trung vị...................................................................................... 16 1.3.3.2 Lọc giả trung vị ................................................................................ 20 1.3.3.3 Lọc ngoài (Outlier Filter)................................................................ 22 1.4 Bảo toàn thông tin ảnh trong quá trình tìm biên .................................... 22 1.4.1 Phƣơng pháp phát hiện biên ............................................................... 22 1.4.2 Một số đặc trƣng dựa trên biên ảnh .................................................... 23 1.5. Một số chỉ tiêu đánh giá xử lý ảnh thƣờng dùng .................................. 24 1.5.1 MSE (Mean Squared Error) ................................................................ 24 1.5.2 SNR (Signal to Noise Ratio) .............................................................. 25 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
ii 1.5.3 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) ................................................... 25 1.5.4 MAE (Mean Absolute Error). ............................................................. 26 Chƣơng 2. MỘT SỐ KỸ THUẬT PHÁT HIỆN BIÊN VÀ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH DỰA VÀO CÁC QUÁ TRÌNH KHUẾCH TÁN ...... 28 2.1. Một số kỹ thuật phát hiện biên tiêu biểu .............................................. 28 2.1.1 Kỹ thuật phát hiện biên Gradient ........................................................ 28 2.1.2 Kỹ thuật Laplace ................................................................................. 31 2.1.3 Kỹ thuật đạo hàm tích chập – Phƣơng pháp Canny ........................... 32 2.2. Một số kỹ thuật nâng cao chất lƣợng ảnh dựa vào các quá trình khuếch tán .................................................................................................................... 38 2.2.1 Khuếch tán đẳng hƣớng - khuếch tán tuyến tính [3] ......................... 39 2.2.2 Khuếch tán không đẳng hƣớng [3] .................................................... 40 2.2.3 Khuếch tán phức kết hợp giảm nhiễu tìm biên .................................. 46 Chƣơng 3. KẾT QUẢ CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM ...................................... 52 3.1 Các kết quả cài đặt ................................................................................. 52 3.1.1 Thực hiện lọc trên ảnh "Lena" bằng các phƣơng pháp khác nhau: .... 52 3.1.2 Thực hiện lọc trên ảnh "nhà C5" bằng phƣơng pháp khuếch tán: ...... 53 3.1.3 Thực hiện lọc trên ảnh "đền Kiếp Bạc" bằng phƣơng pháp khuếch tán phức: ................................................................................................................ 53 3.2 Đánh giá việc thực hiện các bộ lọc: ....................................................... 57 3.3 Nhận xét, đánh giá ................................................................................. 57 KẾT LUẬN ..................................................................................................... 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................... 61 PHỤ LỤC ........................................................................................................ 63 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan những kết quả nghiên cứu trong luận vắn là công trình nghiên cứu của tôi dƣới sự hƣớng dẫn của TS. Phạm Đức Long. Các kết quả trình bày trong luận văn là hoàn toàn trung thực, chƣa từng đƣợc công bố trong các công trình khoa học nào khác. Tôi xin chịu trách nhiệm về những lời cam đoan trên. Thái Nguyên, ngày 10 tháng 5 năm 2015 Tác giả Nguyễn Thị Nhiễu Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
iv LỜI CẢM ƠN Luận văn “Nâng cao chất lƣợng ảnh dựa vào các quá trình khuếch tán” đƣợc thực hiện và hoàn thành tại Trƣờng Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – Đại học Thái Nguyên. Trƣớc hết, tôi muốn gửi lời cảm ơn đến các thầy cô giáo ở Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn lâm khoa học Việt Nam và các thầy cô giáo ở Trƣờng Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – Đại học Thái Nguyên đã quan tâm tổ chức chỉ đạo và trực tiếp giảng dạy khóa cao học của chúng tôi. Kết quả nghiên cứu đạt đƣợc trong luận văn là nhờ sự định hƣớng và chỉ dẫn tận tình của TS. Phạm Đức Long. Phƣơng pháp tƣ duy khoa học mà thầy truyền thụ đã giúp tác giả có đƣợc phƣơng pháp nghiên cứu lý thuyết ứng dụng trong suốt quá trình thực hiện luận văn. Tác giả xin gửi lời tri ân tới thầy về sự quan tâm, giúp đỡ quý báu này. Cũng qua đây, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn tới PGS.TS Phạm Việt Bình, PGS.TS Đỗ Năng Toàn đã góp ý, nhận xét về chuyên môn giúp cho luận văn đƣợc cải tiến nhiều trong nội dung. Chân thành cảm ơn sự khích lệ, động viên và hỗ trợ của các bạn đồng nghiệp trong thời gian tác giả nghiên cứu. Cuối cùng, tôi xin cảm ơn gia đình, những ngƣời đã luôn ủng hộ và động viên để tôi yên tâm nghiên cứu và hoàn thành luận văn. Thái Nguyên, ngày 10 tháng 5 năm 2015 Tác giả Nguyễn Thị Nhiễu Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
v DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT CCD Bộ cảm biến (Charge Coupled Device) MSE Sai số bình phƣơng trung bình (Mean squared error) SNR Tỷ số tín hiệu/nhiễu (Signal-to-Noise Ratio) PSNR Tỷ số tín hiệu/nhiễu đỉnh (Peak Signal-to-Noise Ratio) PDE Phƣơng trình đạo hàm riêng (Partial Differential Equations) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
vi DANH MỤC CÁC HÌNH (Hình vẽ, ảnh chụp…) Hình 1.1 Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh ................................................. 3 Hình 1.2 Các thành phần chính của hệ thống xử lý ảnh ................................... 5 Hình 1.3 Ảnh biến dạng do nhiễu ..................................................................... 8 ........................................................... 18 Hình 1.5 Ảnh thu đƣợc qua lọc trung vị ........................................................ 19 Hình 1.6 Đƣờng biên của ảnh ........................................................................ 24 Hình 2.1. Gradient của ảnh theo hƣớng ....................................................... 29 Hình 2.2. Đạo hàm hàm Gauss theo hai hƣớng x và y .................................. 34 Hình 2.3. Hình mô tả các điểm biên lân cận ................................................... 35 Hình 2.4 Lọc khuếch tán phục hồi các thuộc tính của ảnh. (a) trên trái: ảnh nhiễu. (b) ảnh khuếch tán. tuyến tính. (c) khuếch tán phi tuyến đẳng hƣớng (d) khuếch tán phi tuyến không đẳng hƣớng. ..................... 39 Hình 2.5 Khuếch tán ảnh y học: ảnh gốc Cột ảnh trái: Từ trên xuống dƣới: khuếch tán tuyến tính. Cột ảnh giữa: Khuếch tán phi tuyến đẳng hƣớng Cột ảnh phải: khuếch tán phi tuyến không đẳng hƣớng. .... 39 Hình 2.6 Làm trơn ảnh nhiễu có bảo toàn biên dùng khuếch tán không đẳng hƣớng sau 10, 20, 30, 40 và 50 lần lặp. ......................................... 39 Hình 2.7 Phƣơng pháp khuếch tán của Perona-Malik [3].............................. 44 Hình 2.8 Thực hiện khuếch tán phức tuyến tính trên một ảnh kích thƣớc 256x216 thành phần thực làm mờ ảnh, thành phần ảo thực hiện tìm biên. a): Ảnh gốc, b) Quá trình với thành phần thực làm mờ ảnh, c) Quá trình với thành phần phức tìm biên ảnh ................................. 48 Hình 2.9 a) biên kiểu dốc b) biên kiểu bƣớc ................................................. 49 Hình 2.10 Quan hệ giữa biên dốc và biên bƣớc và các đạo hàm ................... 49 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
vii Hình 2.11 Khuếch tán phức của ảnh ngƣời chụp ảnh với nhỏ ( = /30). Phía trên là các giá trị thực. Phía dƣới là giá trị ảo. Từ trái qua phải là các ảnh nguyên bản và ảnh biến đổi sau 0.25, 2.5 và 25 giây. .. 50 Hình 2.12 Khuếch tán phức của ảnh cameraman với lớn ( = 14 /30). Phía trên là các giá trị thực, phía dƣới là các giá trị ảo. Mỗi một frame ảnh từ trái qua phải là ảnh nguyên bản và các các ảnh sau mỗi khoảng thời gian: 0.25, 2.5, 25. ..................................................... 51 Hình 3.1 Các kết quả phục hồi ảnh bằng một số bộ lọc khác nhau: (a) Ảnh "Lena" có nhiễu; (b) Lọc bằng bộ lọc median; (c) bộ lọc song phƣơng (bilateral filter); (d) Bộ lọc khuếch tán phi tuyến đẳng hƣớng của Perona-Malik; (e) Dùng khuếch tán phi tuyến không đẳng hƣớng; (f) khuếch tán phức. .................................................. 52 Hình 3.3 Ảnh gốc Đền Kiếp Bạc .................................................................... 53 Hình 3.4 Ảnh gốc Đền Kiếp Bạc có nhiễu ...................................................... 54 Hình 3.5 Ảnh đền Kiếp Bạc đã đƣợc khử nhiễu ............................................. 54 Hình 3.6 Ảnh gốc màu .................................................................................... 55 Hình 3.7 Ảnh gốc (gray) có nhiễu................................................................. 55 Hình 3.8 Ảnh đã đƣợc khử nhiễu bằng khuếch tán......................................... 56 Hình 3.9 Ảnh kết quả thực hiện tìm biên trên ảnh đƣợc khuếch tán .............. 56 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
1 MỞ ĐẦU Lọc nhiễu nâng cao chất lƣợng ảnh là một trong những vấn đề đƣợc nghiên cứu phổ biến và quan trọng nhất trong xử lý ảnh. Đã có nhiều phƣơng pháp làm giảm nhiễu ảnh nhƣng lại đồng thời làm mờ biên ảnh. Việc nghiên cứu xử lý ảnh hiện hƣớng tới một phƣơng pháp thực hiện tìm biên ảnh với chất lƣợng tốt hơn các phƣơng pháp tìm biên thông dụng sao cho giảm nhiễu nhƣng không làm mờ biên. Khuếch tán phi tuyến là một phƣơng pháp sử dụng có hiệu quả nhất trong những năm gần đây. Khuếch tán phi tuyến (thực và phức) cho phép thực hiện tìm biên ảnh với chất lƣợng tốt hơn các phƣơng pháp tìm biên thông dụng nhƣ Canny, Sobel do các chi tiết mỏng mảnh của biên đã đƣợc bảo toàn và quá trình tìm biên và lọc nhiễu đƣợc kết hợp đồng thời. Mục tiêu của nghiên cứu này là nâng cao chất lƣợng ảnh dựa vào các quá trình khuếch tán. Thực hiện việc tìm hiểu về xử lý ảnh cơ bản [1], [2], về khuếch tán tuyến tính, phi tuyến đẳng hƣớng, không đẳng hƣớng và phức trong xử lý ảnh. Qua đó đƣa ra hƣớng xây dựng các ứng dụng giảm nhiễu kết hợp tìm biên ảnh [3], [6], [7] trong thực tiễn đối với các dạng ảnh có tỷ số nhiễu trên tín hiệu cao. Áp dụng khuếch tán đặc biệt là khuếch tán phức trong xử lý ảnh với điều kiện khởi tạo là ảnh cần xử lý (ảnh rada, ảnh y học là các dạng có tỷ số nhiễu trên tín hiệu cao) thu đƣợc 2 kết quả đó là: Quá trình với thành phần thực làm giảm nhiễu và quá trình với thành phần ảo để tìm biên. Luận văn đã nghiên cứu một số phƣơng trình PDE khuếch tán của ảnh. Thực hiện thực nghiệm xử lý một ảnh trong hai trƣờng hợp khuếch tán tuyến tính và khuếch tán phi tuyến (thực và phức) để giảm nhiễu và tìm biên ảnh. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
2 Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn đƣợc chia làm 3 chƣơng, nội dung cụ thể của các chƣơng nhƣ sau: Chƣơng 1. Tổng quan về nâng cao chất lƣợng ảnh Trong chƣơng này trình bày lý thuyết cơ bản về xử lý ảnh (ảnh số và chất lƣợng ảnh, một số loại nhiễu, sử dụng các bộ lọc, bảo toàn thông tin ảnh trong quá trình tìm biên… đƣợc trình bày nhƣ là các khái niệm. Chƣơng 2. Một số kỹ thuật phát hiện biên và nâng cao chất lƣợng ảnh dựa vào các quá trình khuếch tán Chƣơng này trình bày một số kỹ thuật phát hiện biên tiêu biểu và các quá trình khuếch tán: Khuếch tán đẳng hƣớng, khuếch tán không đẳng hƣớng (thực và phức). Trong đó, khuếch tán đẳng hƣớng giới thiệu phƣơng trình khuếch tán tìm biên và nêu lên nhƣợc điểm sử dụng hệ số khuếch tán hằng số. Tiếp theo sử dụng quá trình khuếch tán trong xử lý ảnh: Khuếch tán thực thực hiện giảm nhiễu, tìm biên ảnh và khuếch tán phức kết hợp giảm nhiễu tìm biên. Chƣơng 3. Kết quả cài đặt thử nghiệm Chƣơng cuối cùng, tiến hành thực nghiệm dùng các quá trình khuếch tán tuyến tính, phi tuyến (thực và phức) để lọc nhiễu cho ảnh. Thực nghiệm sử dụng công cụ Matlab. Việc đánh giá chất lƣợng xử lý, so sánh các phƣơng pháp đƣợc thực hiện bằng sự đánh giá PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) giữa ảnh gốc và ảnh sau xử lý. Phần phụ lục giới thiệu các mã nguồn của thực nghiệm. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
3 NỘI DUNG Chƣơng 1. TỔNG QUAN VỀ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ẢNH 1.1. Ảnh số và chất lƣợng ảnh 1.1.1. Hệ thống xử lý ảnh Xử lý ảnh là một khoa học còn tƣơng đối mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác, nhất là trên qui mô công nghiệp. Để có thể hình dung cấu hình một hệ thống xử lý ảnh chuyên dụng hay một hệ thống xử lý ảnh dùng trong nghiên cứu, đào tạo, trƣớc hết chúng ta sẽ xem xét các bƣớc cần thiết trong xử lý ảnh. Trƣớc hết là quá trình thu nhận ảnh. Ảnh có thể thu nhận qua camera. Thƣờng ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tƣơng tự (loại camera ống kiểu CCIR), nhƣng cũng có thể là tín hiệu số hoá (loại CCD - Charge Coupled Device). Lƣu trữ CAMERA Thu nhận Phân tích Nhận Số hóa dạng ảnh ảnh SENSORS HỆ QUYẾT Lƣu ĐỊNH trữ Hình 1.1 Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh Ảnh cũng có thể thu nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng (sensor), hay ảnh, tranh đƣợc quét trên scanner. Tiếp theo là quá trình số hoá (digitalizer) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
4 để biến đổi tín hiệu tƣơng tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hoá bằng lƣợng hoá, trƣớc khi chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lƣu trữ. Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ. Trƣớc hết là công việc tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: Có thể do chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến. Do vậy cần phải tăng cƣờng và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc - trạng thái trƣớc khi ảnh bị biến dạng. Giai đoạn tiếp theo là phát hiện các đặc tính nhƣ biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc trƣng, v.v... Cuối cùng, tuỳ theo mục đích của ứng dụng, sẽ là giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay các quyết định khác. Các giai đoạn chính của quá trình xử lý ảnh có thể mô tả ở hình 1.1. Với các giai đoạn trên, một hệ thống xử lý ảnh (cấu trúc phần cứng theo chức năng) gồm các thành phần tối thiểu nhƣ hình 1.2. Đối với một hệ thống xử lý ảnh thu nhận qua camera-camera nhƣ là con mắt của hệ thống. Có 2 loại camera: camera ống loại CCIR và camera CCD. Loại camera ứng với chuẩn CCIR quét ảnh với tần số 1/25 và mỗi ảnh gồm 625 dòng. Loại CCD gồm các photo điốt và làm tƣơng ứng một cƣờng độ sáng tại một điểm ảnh ứng với một phần tử ảnh (pixel). Nhƣ vậy, ảnh là tập hợp các điểm ảnh. Số pixel tạo nên một ảnh gọi là độ phân giải (resolution). Bộ xử lý tƣơng tự (analog processor). Bộ phận này thực hiện các chức năng sau: - Chọn camera thích hợp nếu hệ thống có nhiều camera. - Chọn màn hình hiển thị tín hiệu Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
5 - Thu nhận tín hiệu video thu nhận bởi bộ số hoá (digitalizer). Thực hiện lấy mẫu và mã hoá. - Tiền xử lý ảnh khi thu nhận: dùng kỹ thuật bảng tra (Look Up Table - LUT). Màn hình đồ họa camera Bộ xử lý Bộ nhớ tƣơng tự ảnh Bộ nhớ Máy chủ Bộ xử lý ngoài ảnh số Màn hình Bàn phím Máy in Hình 1.2 Các thành phần chính của hệ thống xử lý ảnh Bộ xử lý ảnh số: Gồm nhiều bộ xử lý chuyên dụng: xử lý lọc, trích chọn đƣờng bao, nhị phân hoá ảnh. Các bộ xử lý này làm việc với tốc độ 1/25 giây. Máy chủ: Đóng vai trò điều khiển các thành phần miêu tả ở trên. Bộ nhớ ngoài: Dữ liệu ảnh cũng nhƣ các kiểu dữ liệu khác, để có thể chuyển giao cho các quá trình khác, nó cần đƣợc lƣu trữ. 1.1.2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh Nhƣ đã đề cập trong phần giới thiệu, chúng ta đã thấy đƣợc một cách khái quát các vấn đề chính trong xử lý ảnh. Để hiểu chi tiết hơn, trƣớc tiên ta Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
6 xem xét hai khái niệm (thuật ngữ) thƣờng dùng trong xử lý ảnh đó là Pixel (phần tử ảnh) và gray level (mức xám), tiếp theo là tóm tắt các vấn đề chính. a) Một số khái niệm Pixel (Picture Element): phần tử ảnh Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình số hoá , ngƣời ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hóa về không gian) và lƣợng hoá thành phần giá trị mà thể về nguyên tắc bằng mắt thƣờng không phân biệt đƣợc hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, ngƣời ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là Pixel - phần tử ảnh. Ở đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ thống đồ hoạ máy tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm pixel thiết bị có thể xem xét nhƣ sau: khi ta quan sát màn hình (trong chế độ đồ hoạ), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixel gồm một cặp toạ độ x, y và màu. Cặp toạ độ x, y tạo nên độ phân giải (resolution). Nhƣ màn hình máy tính có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: màn hình CGA có độ phân giải là 320 x 200; màn hình VGA là 640 x 350,... Nhƣ vậy, một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh. Khi đƣợc số hoá, nó thƣờng đƣợc biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh gồm n x p pixels. Ngƣời ta thƣờng kí hiệu I(x,y) để chỉ một pixel. Thƣờng giá trị của n chọn bằng p và bằng 256. Hình 1.2 cho ta thấy việc biểu diễn một ảnh với độ phân giải khác nhau. Một pixel có thể lƣu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit. Gray level: Mức xám của ảnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
7 Một điểm ảnh (Pixel) có hai đặc trƣng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ xám của nó. Dƣới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ thƣờng dùng trong xử lý ảnh. - Mức xám là kết quả sự mã hoá tƣơng ứng một cƣờng độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số tại điểm đó - kết quả của quá trình lƣợng hoá. Cách mã hoá kinh điển thƣờng dùng 16, 32 hay 64 mức. Mã hoá 256 mức là phổ dụng nhất Lý do từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bits) để biểu diễn mức xám. Mức xám dùng 1 byte biểu diễn: 28 = 256 mức (0, 1… 255), nên với 256 mức, mỗi pixel sẽ đƣợc mã hoá bởi 8 bit. - Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau. - Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 21 mức khác nhau. Nói cách khác mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1. - Ảnh màu: Trong hệ màu RGB(Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, ngƣời ta thƣờng dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3= 24 16,7 triệu màu. b) Biểu diễn ảnh Trong biểu diễn ảnh, ngƣời ta thƣờng dùng các phần tử đặc trƣng của ảnh là pixel. Nhìn chung có thể xem một hàm hai biến chứa các thông tin nhƣ biểu diễn của một ảnh. Các mô hình biểu diễn ảnh cho ta một mô tả lô gic hay định lƣợng các tính chất của hàm này. Trong biểu diễn ảnh cần chú ý đến tính trung thực của ảnh hoặc các tiêu chuẩn “thông minh” để đo chất lƣợng ảnh hoặc tính hiệu quả của các kỹ thuật xử lý. Việc xử lý ảnh số yêu cầu ảnh phải đƣợc mẫu hoá và lƣợng tử hoá. Thí dụ một ảnh ma trận 512 dòng gồm khoảng 512 x 512 pixel. Việc lƣợng tử hoá Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
8 ảnh là chuyển đổi tín hiệu tƣơng tự sang tín hiệu số (Analog Digital Convert) của một ảnh đã lấy mẫu sang một số hữu hạn mức xám. Một số mô hình thƣờng đƣợc dùng trong biểu diễn ảnh: Mô hình toán, mô hình thống kê. Trong mô hình toán, ảnh hai chiều đƣợc biểu diễn nhờ các hàm hai biến trực giao gọi là các hàm cơ sở. Với mô hình thống kê, một ảnh đƣợc coi nhƣ một phần tử của một tập hợp đặc trƣng bởi các đại lƣợng nhƣ: kỳ vọng toán học, hiệp biến, phƣơng sai, moment. c) Tăng cƣờng ảnh - khôi phục ảnh Nâng cao chất lƣợng là bƣớc cần thiết trong xử lý ảnh nhằm hoàn thiện một số đặc tính của ảnh. Nâng cao chất lƣợng ảnh gồm hai công đoạn khác nhau: tăng cƣờng ảnh và khôi phục ảnh. Tăng cƣờng ảnh nhằm hoàn thiện các đặc tính của ảnh nhƣ: Lọc nhiễu, hay làm trơn ảnh Tăng độ tƣơng phản, điều chỉnh mức xám của ảnh Làm nổi biên ảnh Tăng cƣờng ảnh là bƣớc quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Nó gồm một loạt các kỹ thuật nhƣ: Lọc độ tƣơng phản, khử nhiễu, nổi màu, v...v. f(a,ß) h(x,y; , ) g(x,y) nhiễu ảnh đầu Hệ thống ảnh đầu Thu nhận ra g(x,y) ß vào f( ,ß) ß Hình 1.3 Ảnh biến dạng do nhiễu Hình 1.3 ở trên cho ta thí dụ về sự biến dạng của ảnh do nhiễu. Khôi phục ảnh là nhằm loại bỏ các suy giảm (degradation) trong ảnh. Với một hệ thống tuyến tính, ảnh của một đối tƣợng có thể biểu diễn bởi: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
9 g(x,y) = h( x, y; , ) f ( , )d d ( ( x, y)) (1.1) Trong đó: - (x,y) là hàm biểu diễn nhiễu cộng. - f(a,ß) là hàm biểu diễn đối tƣợng. - g(x,y) là ảnh thu nhận. - h(x,y; a,ß) là hàm tán xạ điểm (Point Spread Function - PSF). Một vấn đề khôi phục ảnh tiêu biểu là tìm một xấp xỉ của f(a,ß) khi PSF(Point spread function) của nó có thể đo lƣờng hay quan sát đƣợc, ảnh mờ và các tính chất sác xuất của quá trình nhiễu. d) Biến đổi ảnh Thuật ngữ biến đổi ảnh (Image Transform) thƣờng dùng để nói tới một lớp các ma trận đơn vị và các kỹ thuật dùng để biến đổi ảnh. Cũng nhƣ các tín hiệu một chiều đƣợc biểu diễn bởi một chuỗi các hàm cơ sở, ảnh cũng có thể đƣợc biểu diễn bởi một chuỗi rời rạc các ma trận cơ sở gọi là ảnh cơ sở. Phƣơng trình ảnh cơ sở có dạng: A*k,l = ak al*T, với ak là cột thứ k của ma trận A. A là ma trận đơn vị. Có nghĩa là A A*T = I. Các A* k,l định nghĩa ở trên với k,l = 0,1, ..., N-1 là ảnh cơ sở. Có nhiều loại biến đổi đƣợc dùng nhƣ: - Biến đổi Fourier, Sin, Cosin, Hadamard, ... - Tích Kronecker (*) - Biến đổi KL (Karhumen Loeve): biến đổi này có nguồn gốc từ khai triển của các quá trình ngẫu nhiên gọi là phƣơng pháp trích chọn các thành phần chính. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
10 Do phải xử lý nhiều thông tin, các phép toán nhân và cộng trong khai triển là khá lớn. Do vậy, các biến đổi trên nhằm làm giảm thứ nguyên của ảnh để việc xử lý ảnh đƣợc hiệu quả hơn. (*) Trong xử lý ảnh, việc phân tích có thể được đơn giản hơn khá nhiều do làm việc với ma trận khối goị là tích Kronecker. Ma trận khối là ma trận mà các phần tử của nó lại là một ma trận. A 11 A 12 ... A 1, n ... ... ... ... A m1 Am2 ... A mn Ma trận A với Ai,j là ma trận m x n; i = 1, 2,...,m và j = 1, 2, ..., n. Tích Kronecker Cho A là ma trận kích thước M1 x M2 và B ma trận kích thước N1 x N2. Tích Kronecker của A và B ký hiệu là A B là ma trận khối được định nghĩa: a1,1 B a1,2 B ... A1, M 2 B ... ... ... ... A B aM 1,1 B aM 1,2 B ... aM 1, M 2 B với a i,j là các phần tử của ma trận A. 1 2 1 1 3 4 1 1 Thí dụ ma trận A ma trận B 1 2 1 2 3 4 3 4 thì A B 1 2 1 2 3 4 3 4 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
11 1.2 Một số loại nhiễu a) Khái niệm Nhiễu là những phần tử ảnh mà giá trị của nó trội so với các phần tử xung quanh. Xét theo tần số, các phần tử nhiễu có tần số cao so với các điểm xung quanh. Tuy nhiên, khái niệm trên chỉ mang tính tƣơng đối. b) Phân loại nhiễu Trƣớc khi xem xét chi tiết các kỹ thuật áp dụng, cần phân biệt các loại nhiễu hay can thiệp trong quá trình xử lý ảnh. Trên thực tế tồn tại nhiều loại nhiễu, tuy nhiên ngƣời ta thƣờng xem xét 3 loại nhiễu chính: nhiễu cộng, nhiễu nhân và nhiễu xung. Nhiễu cộng: Nhiễu cộng thƣờng phân bố khắp ảnh. Nếu ta gọi ảnh quan sát (ảnh thu đƣợc) là Xqs, ảnh gốc là Xgoc và nhiễu là η. Ảnh thu đƣợc có thể biểu diễn bởi: Xqs = Xgoc + η. Nhiễu nhân: Nhiễu nhân thƣờng phân bố khắp ảnh. Nếu ta gọi ảnh quan sát (ảnh thu đƣợc) là Xqs, ảnh gốc là Xgoc và nhiễu là η. Ảnh thu đƣợc có thể biểu diễn bởi: Xqs = Xgoc × η. Nhiễu xung (Impulse noise): là một loại nhiễu khá đặc biệt có thể sinh ra bởi nhiều lý do khác nhau chẳng hạn: lỗi truyền tín hiệu, lỗi bộ nhớ, hay lỗi định thời trong quá trình lƣợng tử hóa. Nhiễu này thƣờng gây đột biến tại một số điểm ảnh. Có 2 loại: Nhiễu xung đơn cực và nhiễu xung lƣỡng cực. Nhiễu xung lƣỡng cực có hàm phân bố là: p(z) = Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/