TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH

Chia sẻ: Lan Nguyen | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:56

Thêm vào BST

Báo xấu

159
lượt xem 25
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Các thuật toán tăng cường chất lượng ảnh được sử dụng để làm giảm nhiễu trong ảnh và làm tăng độ tương phản giữa các cấu trúc cần xem xét. Trong nhiều trường hợp, tăng cường chất lượng ảnh sẽ cải thiện chất lượng của ảnh và trợ giúp cho công việc chẩn đoán. Kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh thường được sử dụng để cho ảnh rõ ràng hơn nhưng cũng có thể là bước tiền xử lý cho việc phân tích tự động tiếp sau....

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH

CHƯƠNG 3 TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH (IMAGE ENHENCEMENT)
3.1. Kh¸i niÖm chung Các thuật toán tăng cường chất lượng ảnh được sử dụng để làm giảm nhiễu trong ảnh và làm tăng độ tương phản giữa các cấu trúc cần xem xét. Trong nhiều trường hợp, tăng cường chất lượng ảnh sẽ cải thiện chất lượng của ảnh và trợ giúp cho công việc chẩn đoán. Kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh thường được sử dụng để cho ảnh rõ ràng hơn nhưng cũng có thể là bước tiền xử lý cho việc phân tích tự động tiếp sau.
Ảnh SPECT bị suy giảm mạnh bởi nhiễu Poisson (là thuộc tính vốn có của quá trình phát xạ photon và quá trình đếm). Ảnh mammo không bị ảnh hưởng nhiều bởi nhiễu nhưng độ tương phản bị giới hạn bởi bản chất và sự xếp chồng của các mô mềm ở vú bị ép lại khi tiến hành chụp ảnh.
Các kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh bao gồm kỹ thuật tuyến tính, phi tuyến, cố định, thích nghi; kỹ thuật dựa vào pixel hay kỹ thuật đa mức. Các kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh được chia làm 2 nhóm. Nhóm các kỹ thuật tăng cường ảnh (trong miền không gian) và nhóm các kỹ thuật phục hồi ảnh (trong miền tần số).
3.2. Tăng cường ảnh Tăng Các toán tử điểm: thay đổi độ tương phản, sửa đổi mức xám đồ. Các toán tử không gian: làm trơn; lọc trung vị; làm sắc nét đường biên; phóng to, thu nhỏ; lọc đồng hình. Các toán tử biến đổi: lọc đồng hình.
3.2.1. Toán tử điểm a) Tăng độ tương phản - Mục đích: tăng dải động của các mức xám trong ảnh được xử lý Hình 3.1. Tăng độ tương phản
- Ghim: trường hợp đặc biệt của tăng độ tương phản khi ==0. Thích hợp để làm giảm nhiễu nếu biết ảnh đầu vào nằm trong khoảng [a,b]. Phải được thực hiện trên các ảnh được biểu diễn một số hữu hạn các bit (unsigned character). - Phân ngưỡng: trường hợp đặc biệt của ghim với a=b=t.
Hình 3.2. (a) ảnh ban đầu. (b) tăng độ tương phản:a=80,b=175, va=40, vb=215. (c) ghim. (d) phân ngưỡng t=128
- Biến đổi âm bản: v=L-u; u,v[0,L]. Hình 3.3. (a), (c) ảnh ban đầu. (b), (d) ảnh biến đổi âm bản
- Trích chọn bit L ut  1 vt   u  u n ,..., u 0 ; n  log 2 L 0 ut  0
Hình 3.4. Các ảnh trích chọn bit từ một ảnh số. (a) bit 0, (b) bit 1....(h) bit 7
- Nén dải: dải động của ảnh được biến đổi đơn vị là rất lớn nên chỉ nhìn thấy một số ít các pixel. Dải động có thể được nén lại thông qua biến đổi logarit v=c.log10(1+|u|) với c là hằng số. - Trừ ảnh: so sánh các ảnh với nhau nhằm mục đích tách nhiễu ra khỏi nền. Một phương pháp đơn giản nhưng rất hiệu quả là trừ theo từng bit v(i,j)=a.|u1(i,j)-u2(i,j)|+btrong đó (i,j) để chỉ vị trí của pixel; u1 và u2 là hai ảnh được so sánh
Toán tử trừ thực hiện trên 2 ảnh chụp ở các điều kiện khác nhau của cùng 1 đối tượng có thể tăng cường thông tin về sự thay đổi điều kiện chụp. Thực hiện chụp ảnh giải phẫu cùng cấu trúc mạch máu trước tiên. Sau đó, thuốc đánh dấu được theo dõi đưa vào cơ thể (chúng chảy qua cấu trúc mạch máu này). Ảnh giải phẫu thứ hai được thực hiện tại đỉnh của dòng thuốc đánh dấu này. Trừ hai ảnh này sẽ cho một ảnh mới có độ tương phản và độ nhìn thấy cấu trúc mạch máu tốt.
b) Sửa đổi mức xám đồ - Mức xám đồ của một ảnh số: biểu diễn tần số xuất hiện tương đối của các mức xám có trong ảnh. Mức xám đồ cho đánh giá xác suất xuất hiện của từng mức xám. - Cân bằng mức xám đồ: biến đổi ảnh sao cho mức xám đồ của ảnh đầu ra là đồng đều. - Chỉ định mức xám đồ: biến đổi ảnh sao cho mức xám đồ của ảnh đầu có dạng như đã cho trước.
- Cân bằng mức xám đồ Coi một giá trị điểm ảnh u0 là một biến ngẫu nhiên với hàm phân bố mật độ xác suất pu(u) và hàm phân bố tích luỹ Fu()=P[u]. Biến ngẫu nhiên v được định nghĩa dưới đây sẽ phân bố đều trong khoảng [0,1]. u v   Fu u    pu x dx  0
Chứng minh Lấy vi phân của v theo u: dv du  pu u  Thay vào quan hệ giữa pu(u) và pv(v) du 1 p v v   p u u   pu u  1 dv p u u 
Thực hiện trên ảnh số Ảnh vào u có mức xám đồ h(xi) với i=0,1...,L-1. L 1 p u  x i   h xi   hx ; i  0,1..., L  1 i i 0 Ảnh ra v* cũng giả thiết là có L mức được cho bởi: u v  pu  xi  xi  0 v *  Intv  v min L  1 1  v min   0,5 trong đó vmin là giá trị nhỏ nhất của v
u u lượng tử v*  pu i  i 0 hóa đều v*  intLv  0,5 L pu i  Hình 3.6. Các bước thực hiện cân bằng mức xám đồ