intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Xử lý ảnh - chương 4

Chia sẻ: Hoangtuan Hoangtuan | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:40

Thêm vào BST
Báo xấu
212
lượt xem 65
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tham khảo tài liệu 'xử lý ảnh - chương 4', công nghệ thông tin, đồ họa - thiết kế - flash phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Xử lý ảnh - chương 4

  1. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh 4 xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh image enhancement N©ng cao chÊt l îng ¶nh lµ mét b íc quan träng, t¹o tiÒn ®Ò cho xö lý ¶nh. Môc ®Ých chÝnh lµ nh»m lµm næi bËt mét sè ®Æc tÝnh cña ¶nh nh thay ®æi ®é t¬ng ph¶n, läc nhiÔu, næi biªn, lµm tr¬n biªn ¶nh, khuyÕch ®¹i ¶nh, ... . T¨ng cêng ¶nh vµ kh«i phôc ¶nh lµ 2 qu¸ tr×nh kh¸c nhau vÒ môc ®Ých. T¨ng c- êng ¶nh bao gåm mét lo¹t c¸c ph ¬ng ph¸p nh»m hoµn thiÖn tr¹ng th¸i quan s¸t cña mét ¶nh. TËp hîp c¸c kü thuËt nµy t¹o nªn giai ®o¹n tiÒn xö lý ¶nh. Trong khi ®ã, kh«i phôc ¶nh nh»m kh«i phôc ¶nh gÇn víi ¶nh thùc nhÊt tr íc khi nã bÞ biÕn d¹ng do nhiÒu nguyªn nh©n kh¸c nhau. 4.1 c¸c kü thuËt t¨ng c êng ¶nh (Image Enhancement) NhiÖm vô cña t¨ng c êng ¶nh kh«ng ph¶i lµ lµm t¨ng l îng th«ng tin vèn cã trong ¶nh mµ lµm næi bËt c¸c ®Æc tr ng ®· chän lµm sao ®Ó cã thÓ ph¸t hiÖn tèt h¬n, t¹o thµnh qu¸ tr×nh tiÒn xö lý cho ph©n tÝch ¶nh. To¸n tö ®iÓm To¸n tö KG BiÕn ®æi Gi¶ mµu T¨ng®é t¬ng ph¶n Tr¬n nhiÔu Läc tuyÕn tÝnh Sai mµu Xo¸ nhiÔu Läc trung vÞ Läc gèc Gi¶ mµu Chia cöa sæ Läc d¶i thÊp Läc s¾c thÓ NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 75
  2. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh M« h×nh ho¸ Tr¬n ¶nh lîc ®å H×nh 4.1. C¸c kü thuËt c¶i thiÖn ¶nh T¨ng cêng ¶nh bao gåm: ®iÒu khiÓn møc x¸m, d·n ®é t ¬ng ph¶n, gi¶m nhiÔu, lµm tr¬n ¶nh, néi suy, phãng ®¹i, næi biªn v...v. C¸c kü thuËt chñ yÕu trong t¨ng cêng ¶nh ® îc m« t¶ qua h×nh 4.1. 4.1.1 C¶i thiÖn ¶nh dïng to¸n tö ®iÓm To¸n tö ®iÓm lµ to¸n tö kh«ng bé nhí, ë ®ã mét møc x¸m u ∈[0,N] ®îc ¸nh x¹ sang mét møc x¸m v ∈[0,N]: v = f( u) (xem 3.4 ch ¬ng 3). ¸nh x¹ f tuú theo c¸c øng dông kh¸c nhau cã d¹ng kh¸c nhau vµ ® îc liÖt kª trong b¶ng sau: 1) T¨ng ®é t¬ng ph¶n αu α≤u
  3. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh mçi ®iÓm cã gi¸ trÞ ®é s¸ng kh¸c nhau. ë ®©y, ®é s¸ng ®Ó m¾t ng êi dÔ c¶m nhËn ¶nh song kh«ng ph¶i lµ quyÕt ®Þnh. Thùc tÕ chØ ra r»ng hai ®èi t îng cã cïng ®é s¸ng nh ng ®Æt trªn hai nÒn kh¸c nhau sÏ cho c¶m nhËn kh¸c nhau. Nh vËy, ®é t¬ng ph¶n biÓu diÔn sù thay ®æi ®é s¸ng cña ®èi t îng so víi nÒn. Mét c¸ch n«m na, ®é t ¬ng ph¶n lµ ®é næi cña ®iÓm ¶nh hay vïng ¶nh so víi nÒn. Víi ®Þnh nghÜa nµy, nÕu ¶nh cña ta cã ®é t ¬ng ph¶n kÐm, ta cã thÓ thay ®æi tuú ý theo ý muèn. ¶nh víi ®é t ¬ng ph¶n thÊp cã thÓ do ®iÒu kiÖn s¸ng kh«ng ®ñ hay kh«ng ®Òu, hoÆc do tÝnh kh«ng tuyÕn tÝnh hay biÕn ®éng nhá cña bé c¶m nhËn ¶nh. §Ó ®iÒu chØnh l¹i ®é t ¬ng ph¶n cña ¶nh, ta ®iÒu chØnh l¹i biªn ®é trªn toµn d¶i hay trªn d¶i cã giíi h¹n b»ng c¸ch biÕn ®æi tuyÕn tÝnh biªn ®é ®Çu vµo (dïng hµm biÕn ®æi lµ hµm tuyÕn tÝnh) hay phi tuyÕn (hµm mò hay hµm l«garÝt). Khi dïng hµm tuyÕn tÝnh c¸c ®é dèc α, β, γ ph¶i chän lín h¬n mét trong miÒn cÇn d·n. C¸c tham sè a vµ b (c¸c cËn) cã thÓ chän khi xem xÐt l îc ®å x¸m cña ¶nh. v vb β va α a b L u H×nh 4.2 D·n ®é t ¬ng ph¶n Chó ý, nÕu d·n ®é t¬ng ph¶n b»ng hµm tuyÕn tÝnh ta cã: α = β =γ =1 ¶nh kÕt qu¶ trïng víi ¶nh gèc α , β ,γ > 1 d·n ®é t¬ng ph¶n α , β ,γ < 1 co ®é t¬ng ph¶n Hµm mò hay dïng trong d·n ®é t ¬ng ph¶n cã d¹ng: f = (X[m,n]) p NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 77
  4. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh Víi c¸c ¶nh h¹ng ®éng nhá, p th êng chän b»ng 2. a) ¶nh nguån cïng lîc ®å x¸m. ChØ sè mµu cao nhÊt lµ 97 NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 78
  5. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh b)¶nh sau khi d·n ®é t ¬ng ph¶n víi α = 3, ß = 2 vµ =1. H×nh 4.3 ¶nh gèc vµ ¶nh kÕt qu¶ sau khi d·n 4.1.1.2 T¸ch nhiÔu vµ ph©n ng ìng T¸ch nhiÔu lµ tr êng hîp ®Æc biÖt cña d·n ®é t ¬ng ph¶n khi hÖ sè gãc α = γ = 0. T¸ch nhiÔu ® îc øng dông mét c¸ch h÷u hiÖu ®Ó gi¶m nhiÔu khi biÕt tÝn hiÖu vµo n»m trªn kho¶ng [a,b]. Ph©n ng ìng lµ tr êng hîp ®Æc biÖt cña t¸ch nhiÔu khi a = b = const vµ râ rµng trong tr êng hîp nµy, ¶nh ®Çu ra lµ ¶nh nhÞ ph©n (v× chØ cã 2 møc). Ph©n ng ìng hay dïng trong kü thuËt in ¶nh 2 mµu v× ¶nh gÇn nhÞ ph©n kh«ng thÓ cho ra ¶nh nhÞ ph©n khi quÐt ¶nh bëi cã sù xuÊt hiÖn cña nhiÔu do bé c¶m biÕn vµ sù biÕn ®æi cña nÒn. ThÝ dô nh trêng hîp ¶nh v©n tay. v v lîc ®å x¸m v u u u a b H×nh 4.4 T¸ch nhiÔu vµ ph©n ng ìng. 4.1.1.3 BiÕn ®æi ©m b¶n (Digital Negative) v BiÕn ®æi ©m b¶n nhËn ® îc khi dïng phÐp biÕn ®æi f(u) = 255 - u. BiÕn ®æi ©m b¶n rÊt cã Ých khi hiÖn c¸c ¶nh y häc vµ trong qu¸ tr×nh t¹o c¸c ¶nh ©m b¶n. H×nh 4.5. u 4.1.1.4 C¾t theo møc (Intensity Level Slicing) Kü thuËt nµy dïng 2 phÐp ¸nh x¹ kh¸c nhau cho tr êng hîp cã nÒn vµ kh«ng nÒn NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 79
  6. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh • Cã nÒn L nÕu a ≤ u ≤ b f(u) = u kh¸c ®i • Kh«ng nÒn nÕu a ≤ u ≤ b f(u) = L 0 kh¸c ®i a) ¶nh mµu cïng víi lîc ®å x¸m. ChØ sè mµu cao nhÊt:243. NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 80
  7. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh b)¶nh ©m b¶n cïng víi lîc ®å x¸m (øng víi phÐp biÕn ®æi f(x) = L - x). ChØ sè mµu cao nhÊt:12 H×nh 4.6 ¶nh gèc vµ ¶nh ©m b¶n v v L u 45 0 u a b a b L a) kh«ng nÒn b) cã nÒn H×nh 4.7 Kü thuËt c¾t theo møc. BiÕn ®æi nµy cho phÐp ph©n ®o¹n mét sè møc x¸m tõ phÇn cßn l¹i cña ¶nh. Nã h÷u dông khi nhiÒu ®Æc tÝnh kh¸c nhau cña ¶nh n»m trªn nhiÒu miÒn møc x¸m kh¸c nhau. 4.1.1.5 TrÝch chän bit (Bit Extraction) NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 81
  8. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh Nh ®· tr×nh bµy trªn, mçi ®iÓm ¶nh th êng ® îc m· ho¸ trªn B bit. NÕu B = 8 ta cã ¶nh 28 = 256 møc x¸m (¶nh nhÞ ph©n øng víi B = 1). Trong c¸c bit m· ho¸ nµy , ng êi ta chia lµm 2 lo¹i: bit bËc thÊp vµ bit bËc cao. Víi bit bËc cao, ®é b¶o toµn th«ng tin cao h¬n nhiÒu so víi bit bËc thÊp. Trong kü thuËt nµy, ta cã: u = k12B-1 + k22B-2 + . . . + kB-12 + kB NÕu ta muèn trÝch chän bit cã nghÜa nhÊt: bit thø n vµ hiÖn chóng, ta dïng biÕn ®æi: f(u) = L nÕu k n = 1 0 kh¸c ®i vµ dÔ dµng thÊy kn = in - 2 in-1 víi in cho ë b¶ng trªn. 4.1.1.6 Trõ ¶nh Trõ ¶nh ® îc dïng ®Ó t¸ch nhiÔu khái nÒn. Ng êi ta quan s¸t ¶nh ë 2 thêi ®iÓm kh¸c nhau, so s¸nh chóng ®Ó t×m ra sù kh¸c nhau. Ng êi ta dãng th¼ng 2 ¶nh råi trõ ®i vµ thu ® îc ¶nh míi. ¶nh míi nµy chÝnh lµ sù kh¸c nhau. Kü thuËt nµy hay ® îc dïng trong dù b¸o thêi tiÕt, trong y häc. 4.1.1.7 NÐn d¶i ®é s¸ng §«i khi do d¶i ®éng cña ¶nh lín, viÖc quan s¸t ¶nh kh«ng thuËn tiÖn. CÇn ph¶i thu nhá d¶i ®é s¸ng l¹i mµ ta gäi lµ nÐn d¶i ®é s¸ng. Ng êi ta dïng v(m,n) = c log 10(δ + u(m,n)) phÐp biÕn ®æi l«ga sau: víi c lµ h»ng sè tØ lÖ, δ lµ rÊt nhá so víi u(m,n). Th êng δ chän cì 10-3. 4.1.1.8 M« h×nh ho¸ vµ biÕn ®æi l îc ®å x¸m VÒ ý nghÜa cña l îc ®å x¸m vµ mét sè phÐp biÕn ®æi l îc ®å ®· ® îc tr×nh bµy trong ch ¬ng Ba (phÇn 3.4). ë ®©y, ta xÐt ®Õn mét sè biÕn ®æi hay dïng: u ∑ - f(u) = pu(x i) (4-1) xi = 0 h( xi ) L −1 víi p u(x i) = i = 0, 1, ..., L-1 (4-2) ∑ h( xi ) i =0 NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 82
  9. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh h(x i) lµ lîc ®å møc x¸m xi: cã nghÜa lµ sè ®iÓm ¶nh cã møc x¸m x i. Trong biÕn ®æi nµy, u lµ møc x¸m ®Çu vµo; cßn ®Çu ra sÏ ® îc lîng ho¸ ®Òu theo s¬ ®å: Lîng u ∑0p( x ) u v v’ ho¸ i ®Òu = xi BiÕn ®æi nµy ® îc dïng trong san b»ng l îc ®å. - Ngoµi biÕn ®æi nh trªn, ng êi ta cßn dïng mét sè biÕn ®æi kh¸c. trong c¸c biÕn ®æi nµy, møc x¸m ®Çu vµo u, tr íc tiªn ® îc biÕn ®æi phi tuyÕn bëi mét u ∑p 1/ n ( xi ) u xi = 0 trong c¸c hµm sau: - f(u) = víi n=2, 3, ... L −1 ∑ pu1/ n ( xi ) xi = 0 (4-3) - f(u) = log(1+u) u ≥0 (4-4) u ≥0 , n = 2, 3, ... - f(u) = u 1/n (4-5) sau ®ã ®Çu ra ® îc lîng ho¸ ®Òu. Ba phÐp biÕn ®æi nµy ® îc dïng trong l îng ho¸ ¶nh. Nh×n chung, c¸c biÕn ®æi l îc ®å nh»m biÕn ®æi l îc ®å tõ mét ® êng kh«ng thuÇn nhÊt sang mét ® êng ®ång nhÊt ®Ó tiÖn cho viÖc ph©n tÝch ¶nh. 4.1.2 C¶i thiÖn ¶nh dïng to¸n tö kh«ng gian C¶i thiÖn ¶nh lµ lµm cho ¶nh cã chÊt l îng tèt h¬n theo ý ®å sö dông. Thêng lµ ¶nh thu nhËn cã nhiÔu cÇn ph¶i lo¹i bá nhiÔu hay ¶nh kh«ng s¾c nÐt bÞ mê hoÆc cÇn lµm râ c¸c chi tiÕt nh biªn. C¸c to¸n tö kh«ng gian dïng trong kü thuËt t¨ng c êng ¶nh ®ùoc ph©n theo nhãm theo c«ng dông: lµm tr¬n nhiÔu, næi biªn. §Ó lµm tr¬n nhiÔu hay t¸ch nhiÔu ng êi ta sö dông c¸c bé läc tuyÕn tÝnh (läc trung b×nh, th«ng thÊp) hay läc phi tuyÕn (trung vÞ, gi¶ trung vÞ, läc ®ång h×nh). Do b¶n chÊt cña nhiÔu lµ øng víi tÇn sè cao vµ c¬ së lý thuyÕt cña NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 83
  10. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh läc lµ bé läc chØ cho tÝn hiÖu cã tÇn sè nµo ®ã th«ng qua (d¶i tÇn bé läc). Do vËy ®Ó läc nhiÔu ta dïng läc th«ng thÊp (theo quan ®iÓm tÇn sè kh«ng gian) hay lÊy tæ hîp tuyÕn tÝnh ®Ó san b»ng (läc trung b×nh). §Ó lµm næi c¹nh (øng víi tÇn sè cao), ng ßi ta dïng c¸c bé läc th«ng cao, Laplace. Chi tiÕt vµ c¸c c¸ch ¸p dông ® îc tr×nh bµy díi ®©y. 4.1.2.1 Lµm tr¬n nhiÔu b»ng läc tuyÕn tÝnh: läc Trung b×nh vµ läc d¶i th«ng thÊp V× cã nhiÒu lo¹i nhiÔu can thiÖp vµo qu¸ tr×nh xö lý ¶nh nh : nhiÔu céng, nhiÔu xung, nhiÔu nh©n nªn cÇn cã nhiÒu bé läc thÝch hîp. Víi nhiÔu céng vµ nhiÔu nh©n ta dïng c¸c bé läc th«ng thÊp, trung b×nh vµ läc ®ång h×nh (homomorphie); víi nhiÔu xung ta dïng läc trung vÞ , gi¶ trung vÞ, läc ngoa× (outlier). a)Läc trung b×nh kh«ng gian Víi läc trtrung b×nh, mçi ®iÓm ¶nh ® îc thay thÕ b»ng trung b×nh träng sè cña c¸c ®iÓm l©n cËn vµ ® îc ®Þnh nghÜa nh sau: ∑ ∑ a ( k , l ) y (m − k , n − l ) v(m,n) = (4.6) ( k ,l ) ∈W NÕu trong kü thuËt läc trªn, ta dïng c¸c träng sè nh nhau, ph ¬ng tr×nh 4-6 trë thµnh: ∑ ∑ y (m − k , n − l ) 1 v(m,n) = (4-7) Nw ( k ,l ) ∈W ....... . víi - y(m,n) : ¶nh ®Çu θl vµo ........ - v(m,n) : ¶nh ®Çu ra ....... - w(m,n) : lµ cöa sæ läc W. . . . . . . . - a(k,l) : lµ träng sè läc . . . . k. . .. NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 84
  11. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh 1 H×nh 4.8. víi ak,l = vµ Nw lµ sè ®iÓm ¶nh trong cöa sæ läc W. Nw Läc trung b×nh cã träng sè chÝnh lµ thùc hiÖn chËp ¶nh ®Çu vµo víi nh©n chËp H. Nh©n chËp H trong tr êng hîp nµy cã d¹ng: 1 1 1 1 1 1 1 H= 9  1 1 1   Trong läc trung b×nh, ®«i khi ng êi ta u tiªn cho c¸c híng ®Ó b¶o vÖ biªn cña ¶nh khái bÞ mê ®i do lµm tr¬n ¶nh. C¸c kiÓu mÆt n¹ nh ®· liÖt kª trong ch - ¬ng tr íc ® îc sö dông tuú theo c¸c tr êng hîp kh¸c nhau. C¸c bé läc trªn lµ bé läc tuyÕn tÝnh theo nghÜa lµ ®iÓm ¶nh ë t©m cöa sæ sÏ ® îc thay bëi thÕ bëi tæ hîp tuyÕn tÝnh c¸c ®iÓm l©n cËn chËp víi mÆt n¹. Gi¶ sö ¶nh ®Çu vµo biÓu diÔn bëi ma trËn I: 4 7 2 7 1 5 7 1 7 1 I= 6 6 1 8 3 5 7 5 7 1 5 7 6 1 2 ¶nh sè thu ® îc bëi läc trung b×nh Y = H ⊗ I cã d¹ng: 26 16  36 31 19  35 27  39 46 31 1  Y = 36 43 49 34 27  9 12  36 43 48 34   24 35 33 22 11 Mét bé läc trung b×nh kh«ng gian kh¸c còng hay ® îc sö dông vµ ph ¬ng tr×nh cña bé läc cã d¹ng: NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 85
  12. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh 1  1  X [ m, n] + 4 { X [ m − 1, n] + X [ m + 1, n] + X [ m, n − 1] + X [ m, n + 1]} Y[m,n] = 2  ë d©y, nh©n chËp H lµ nh©n chËp 2*2 vµ mçi ®iÓm ¶nh kÕt qu¶ cã gi¸ trÞ b»ng trung b×nh céng cña nã víi trung b×nh céng cña 4 l©n cËn (4 l©n cËn gÇn nhÊt). Läc trung b×nh träng sè lµ mét tr êng hîp riªng cña läc th«ng thÊp. b)Läc th«ng thÊp Läc th«ng thÊp th êng ® îc sö dông ®Ó lµm tr¬n nhiÔu. VÒ nguyªn lý gièng nh ®· tr×nh bµy trªn. Trong kü thuËt nµy ng êi ta hay dïng mét sè nh©n chËp sau:  0 1 0 1  1 2 1 H t1= 8   0 1 0  1 b 1 1 b b2 b Hb = (b + 2) 2   1 b 1   Ta dÔ dµng thÊy khi b =1, Hb chÝnh lµ nh©n chËp H1 (läc trung b×nh); cßn khi b=2 Hb chÝnh lµ nh©n chËp H3 trong phÇn tr íc (3.2 ch ¬ng 3). §Ó hiÓu râ h¬n b¶n chÊt khö nhiÔu céng cña c¸c bé läc nµy, ta viÕt l¹i ph ¬ng tr×nh thu nhËn ¶nh díi d¹ng: η [m,n] Xqs[m,n] = X [m,n] + goc η [m,n] lµ nhiÔu céng cã ph ¬ng sai σ2n. Nh v©y, theo c¸ch tÝnh cña trong ®ã läc trung b×nh ta cã: ∑ ∑x ( m − k , n − l ) +η [m, n] 1 Y[m,n] = (4-8) goc Nw ( k ,l ) ∈W σ2 n ∑ ∑x 1 ( m − k, n − l ) + hay Y[m,n] = (4-9) goc Nw Nw ( k ,l ) ∈W NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 86
  13. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh Nh vËy nhiÔu céng trong ¶nh ®· gi¶m ®i N w lÇn. H×nh 4.9 minh ho¹ t¸c dông c¶i thiÖn ¶nh b»ng läc th«ng thÊp. a)¶nh gèc (chuyÓn ®æi tõ ¶nh mµu sang ¶nh møc x¸m) NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 87
  14. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh b) ¶nh qua läc trung b×nh c )¶nh thu ® îc qua läc th«ng thÊp H×nh 4.9 ¶nh gçc vµ ¶nh kÕt qu¶ c) Läc ®ång h×nh (Homomorphic filter) Kü thuËt läc nµy hiÖu qu¶ víi ¶nh cã nhiÔu nh©n. Thùc tÕ lµ ¶nh quan s¸t ® îc gåm ¶nh gèc nh©n víi mét hÖ sè nhiÔu. Gäi X(m,n) lµ ¶nh thu ® îc, X(m,n) lµ ¶nh gèc vµ η( m, n) lµ nhiÔu. Nh vËy: X(m,n) = X(m,n) . η( m, n) Läc ®ång h×nh thùc hiÖn lÊy logarit cña ¶nh quan s¸t. Do vËyta cã kÕt qu¶ sau: log( X(m,n)) = log(X(m,n)) + log( η( m, n) ) Râ rµng lµ nhiÔu nh©n cã trong ¶nh sÏ bÞ gi¶m. Sau qu¸ tr×nh läc tuyÕn tÝnh ta l¹i chuyÓn vÒ ¶nh cò b»ng phÐp biÕn ®æi hµm e mò. ¶nh thu ® îc qua läc ®ång h×nh sÏ tèt h¬n ¶nh gèc. NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 88
  15. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh 4.1.2.2 Lµm tr¬n nhiÔu b»ng läc phi tuyÕn C¸c bé läc phi tuyÕn còng hay ® îc dïng trong t¨ng c êng ¶nh. Trong kü thuËt nµy ng êi ta dïng bé läc trung vÞ (Median Filtering), gi¶ trung vÞ (Pseudo Median Filtering), läc ngoµi (Outlier). Víi läc trung vÞ, ®iÓm ¶nh ®Çu vµo sÏ ® îc thay thÕ bëi trung vÞ c¸c ®iÓm ¶nh. Cßn läc gi¶ trung vÞ sÏ dïng trung b×nh céng cña 2 gi¸ trÞ "trung vÞ" (trung b×nh céng cña max vµ min). H×nh 4.9 d) ¶nh qua b»ng läc Homomorphie a) Läc trung vÞ. Nh¾c l¹i r»ng kh¸i niÖm "trung vÞ" ®· nªu trong ch ¬ng 3 vµ ® îc viÕt: v(m,n) = Trungvi(y(m-k,n-l) víi (k,l) ∈ W (4-8) Kü thuËt nµy ®ßi hái gi¸ trÞ c¸c ®iÓm ¶nh trong cöa sæ ph¶i xÕp theo thø tù t¨ng hay gi¶m dÇn so víi gi¸ trÞ trung vÞ. KÝch th íc cöa sæ th êng ® îc NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 89
  16. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh chän sao cho sè ®iÓm ¶nh trong cöa sæ lµ lÎ. C¸c cöa sæ hay dïng lµ cöa sæ 3x3, 5x5 hay 7x7. ThÝ dô: NÕu y(m) = {2, 3, 8, 4, 2} vµ cöa sæ W = (-1, 0, 1), ¶nh kÕt qu¶ thu ® îc sau läc trung vÞ sÏ lµ v(m) = (2, 3, 4, 4, 2). Thùc vËy: mçi lÇn ta so s¸nh mét d·y 3 ®iÓm ¶nh ®Çu vµo víi trung vÞ, kh«ng kÓ ®iÓm biªn. Do ®ã: v[0] = 2 < gi¸ trÞ biªn> v[1] = Trungvi(2,3,8) = 3 v[2] = Trungvi(3,8,4) = 4 v[3] = Trungvi(8,4,2) = 4 v[4] = 2 TÝnh chÊt cña läc trung vÞ: Läc trung vÞ lµ phi tuyÕn v×: - Trungvi((x(m)+y(m)) ≠ Trungvi(x(m)) + Trungvi(y(m)). - H÷u Ých cho viÖc lo¹i bá c¸c ®iÓm ¶nh hay c¸c hµng mµ vÉn b¶o toµn ®é ph©n gi¶i. - HiÖu qu¶ gi¶m khi sè ®iÓm nhiÔu trong cöa sæ lín h¬n hay b»ng mét nöa sè ®iÓm trong cöa sæ. §iÒu nµy dÔ gi¶i thÝch v× trung vÞ lµ (N w +1)/2 gi¸ trÞ lín nhÊt nÕu Nw lÎ. Läc trung vÞ cho tr êng hîp 2 chiÒu coi nh läc trung vÞ t¸ch ® îc theo tõng chiÒu, cã nghÜa lµ ng êi ta tiÕn hµnh läc trung vÞ cho cét tiÕp theo cho hµng. NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 90
  17. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh H×nh 4.10. ¶nh thu ® îc qua läc trung vÞ víi ¶nh gèc trong 4.9a. b)Läc ngoµi (Outlier Filter) Gi¶ thiÕt r»ng cã mét møc ng ìng nµo ®ã cho c¸c møc nhiÔu (cã thÓ dùa vµo lîc ®å x¸m). TiÕn hµnh so s¸nh gi¸ trÞ cña mét ®iÓm ¶nh víi trung b×nh sè häc 8 l©n cËn cña nã. NÕu sù sai lÖch nµy lín h¬n ng ìng, ®iÓm ¶nh nµy ® îc coi nh nhiÔu. Trong tr êng nµy ta thay thÕ gi¸ trÞ cña ®iÓm ¶nh b»ng gi¸ trÞ trung b×nh 8 l©n cËn võa tÝnh ® îc. C¸c cöa sæ tÝnh to¸n th êng lµ 3x3. Tuy nhiªn cöa sæ cã thÓ më réng ®Õn 5x5 hay 7x7 ®Ó ®¶m b¶o tÝnh t ¬ng quan gi÷a c¸c ®iÓm ¶nh. VÊn ®Ò quan träng lµ x¸c ®Þnh ng ìng ®Ó lo¹i nhiÔu mµ vÉn kh«ng lµm mÊt th«ng tin. 4.1.2.3 MÆt n¹ gê sai ph©n vµ lµm nh¨n (Unharp Masking and Crispering) MÆt n¹ gê sai ph©n dïng kh¸ phæ biÕn trong c«ng nghÖ in ¶nh ®Ó lµm ®Ñp ¶nh. Víi kü thuËt nµy, tÝn hiÖu ®Çu ra thu ® îc b»ng tÝn hiÖu ra cña bé läc gradient hay läc d¶i cao bæ xung thªm ®Çu vµo: v(m,n) = u(m,n) + λg(m,n) (4-9) NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 91
  18. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh λ > 0, g(m,n) lµ gradient t¹i ®iÓm (m,n). Hµm gradient dïng lµ hµm víi Laplace(sÏ tr×nh bµy trong ch ¬ng N¨m) g(m,n) = u(m,n) - {u(m-1,n) + u(m+1,n) + u(m,n+1)}/2 (4-10) §©y chÝnh lµ mÆt n¹ ch÷ thËp ®· nãi trong ch ¬ng Ba. (1) (3) tÝn hiÖu Läc th«ng cao (1) + λ (2) Läc th«ng thÊp (4) (3) H×nh 4.11. C¸c to¸n tö gê sai ph©n. 4.1.2.4 Läc th«ng thÊp, th«ng cao vµ läc d¶i th«ng Toµn tö trung b×nh kh«ng gian nãi tíi trong 4.1.2.1 lµ läc th«ng thÊp. NÕu hLP(m,n) biÓu diÔn bé läc th«ng thÊp FIR ( Finite Impulse Response) th× bé läc th«ng cao h HP(m,n) cã thÓ ® îc ®Þnh nghÜa: h HP(m,n) =δ (m,n) - hLP(m,n) (4-11) Nh vËy, bé läc th«ng cao cã thÓ cµi ®Æt mét c¸ch ®¬n gi¶n nh trªn h×nh 4.8 Bé läc d¶i th«ng cã thÓ ®Þnh nghÜa nh sau: h BP = h L1(m,n) - h L2(m,n) víi hL1, hL2 lµ c¸c bé läc th«ng thÊp. u(m,n) Läc th«ng thÊp + v(m,n) NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 92
  19. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh H×nh 4.12 S¬ ®å bé läc th«ng cao. Bé läc th«ng thÊp th êng dïng lµm tr¬n nhiÔu vµ néi suy. Bé läc th«ng cao dïng trong trÝch chän biªn vµ lµm tr¬n ¶nh, cßn bé läc d¶i th«ng cã hiÖu qu¶ lµm næi c¹nh. VÒ biªn sÏ ® îc tr×nh bµy kü trong ch ¬ng 5. Tuy nhiªn, dÔ dµng nhËn thÊy r»ng biªn lµ ®iÓm cã ®é biÕn thiªn nhanh vÒ gi¸ trÞ møc x¸m. Theo quan ®iÓm vÒ tÇn sè tÝn hiÖu, nh vËy c¸c ®iÓm biªn øng víi c¸c thµnh phÇn tÇn sè cao. Do vËy, ta cã thÓ dïng bé läc th«ng cao ®Ó c¶i thiÖn: läc c¸c thµnh phÇn tÇn sè thÊp vµ chØ gi÷ l¹i thµnh phÇn tÇn sè cao. V× thÕ, läc th«ng cao thêng ® îc dïng lµm tr¬n biªn tr íc khi tiÕn hµnh c¸c thao t¸c víi biªn ¶nh. D íi ®©y lµ mét sè mÆt n¹ dïng trong läc th«ng cao: -1 -1 -1 0 -1 0 1 -2 1 (1) -1 9 -1 (2) -1 5 -1 (3) -2 5 -2 -1 -1 1 0 -1 0 1 -2 1 H×nh 4.13. Mét sè nh©n chËp trong läc th«ng cao. C¸c nh©n chËp th«ng cao cã ®Æc tÝnh chung lµ tæng c¸c hÖ sè cña bé läc b»ng 1. Nguyªn nh©n chÝnh lµ ng¨n c¶n sù t¨ng qu¸ giíi h¹n cña c¸c gi¸ trÞ møc x¸m (c¸c gi¸ trÞ ®iÓm ¶nh vÉn gi÷ ® îc gi¸ trÞ cña nã mét c¸ch gÇn ®óng kh«ng thay ®æi qu¸ nhiÒu víi gi¸ trÞ thùc). NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 93
  20. Ch¬ng Bèn: xö lý vµ n©ng cao chÊt lîng ¶nh H×nh 4.14. ¶nh qua läcth«ng cao (¶nh gèc h×nh 4.9a) 4.1.2.5 KhuyÕch ®¹i vµ néi suy ¶nh Cã nhiÒu øng dông cÇn thiÕt ph¶i phãng ®¹i mét vïng cña ¶nh. Cã nghÜa lµ lÊy mét vïng cña ¶nh ®· cho vµ cho hiÖn lªn nh mét ¶nh lín. Cã 2 ph - ¬ng ph¸p ® îc dïng lµ lÆp (Replication) vµ néi suy tuyÕn tÝnh (linear interpolation). Ph¬ng ph¸p lÆp Ngêi ta lÊy mét vïng cña ¶nh kÝch th íc M x N vµ quÐt theo hµng. Mçi ®iÓm ¶nh n»m trªn ® êng quÐt sÏ ® îc lÆp l¹i 1 lÇn vµ hµng quÐt còng ® îc lÆp l¹i 1 lÇn n÷a. Nh vËy ta sÏ thu ® îc ¶nh víi kÝch thíc 2N x 2N. §iÒu nµy t ¬ng ® ¬ng víi chÌn thªm mét hµng 0 vµ mét cét 0 råi chËp víi mÆt n¹ H. H= 1 1 NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 94
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2