Lược đồ histogram - ứng dụng hiệu chỉnh ảnh trong xử lý ảnh

30 4.8K 101
Lược đồ histogram - ứng dụng hiệu chỉnh ảnh trong xử lý ảnh

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

- Histogram hay lược đồ mức xám là đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa mức xám và các điểm ảnh có chung mức xám, thể hiện tần suất xuất hiện mỗi mức xám trong ảnh.

[...]... các hệ số 80 và -3 0 ảnh trước khi trượt Histogram tương ứng ảnh sau khi trượt với hệ số 80 ảnh sau khi trượt với hệ số ảnh trước khi trượt Histogram tương ứng -3 0 2.2.2 Phép căng tổ chức đồ Mục đích: làm thay đổi độ tương phản của ảnh Ý tưởng: Thông thường trong một số ảnh, các giá trị xám không phủ đều toàn bộ dải xám sẵn có mà chỉ tập chung vào một khoảng nhất định,điều này làm ảnh bị sáng quá,... chữa 2.2.4 Cân bằng lược đồ Mục đích: Với một ảnh tự nhiên, phần lớn các điểm ảnh có giá trị thấp hơn độ sáng trung bình Trong miền tối ta khó có thể cảm nhận được các chi tiết của ảnh Cho nên ta cần khắc phục nhược điểm này bằng cách biến đổi lược đồ xám Thường biến đổi sao cho tiến gần đến lược đồ định trước, có thể nói phổ biến nhất là san bằng lược đồ Thuật toán cân bằng: Với ảnh đầu vào I(m*n):... y).R; int left = HistogramLeft(hL); c = (byte)((c * 255)/max); bitmap = new Bitmap(Truot _HisToGram( bm, left)); //Tinh tien ve 0 va copy hL qua hR bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(c, c, c)); } Array.Copy(hL, left, hR, 0, hL.Length - left); } return bitmap; } - Sau đây là hình ảnh so sánh giữa trước và sau khi sửa chữa với ảnh xám trượt -3 0 trước đó ảnh trước khi sửa Histogram tương ứng ảnh sau khi sửa... 0)); } } return bitmap; } So sánh giữa trước và sau khi co dãn ảnh trước khi căng Histogram tương ứng ảnh sau khi căng với hệ số 2 2.2.3 Sửa chữa tổ chức đồ Mục đích: nhằm có một tổ chức đồ tối ưu => nâng cao chất lượng ảnh Ý tưởng: + Kết hợp giữa trượt và căng tổ chức đồ + Trượt tổ chức đồ về bên trái sao cho mức xám nhỏ nhất + Căng tổ chức đồ sao cho mức xám lớn nhất (có giá trị) O(x,y) = I(x,y) *... 22/25 hc(4) = 9/25 hc(8) = 23/25 Áp dụng Eq[i] = round(255*hc[i]) ta được ảnh sau khi cân bằng là: I=  92   122  163   122  122  41  ÷ 224 41 224 245 ÷ 163 255 235 82 ÷ ÷ 224 163 41 71 ÷ 224 163 41 71 ÷  224 71 224 - Sau đây là hình ảnh so sánh giữa trước và sau khi cân bằng ảnh trước khi cân bằng Histogram tương ứng ảnh sau khi cân bằng 2 Một số hình ảnh của chương trình ... bằng: Với ảnh đầu vào I(m*n): Bước 1: tính tổ chức đồ của ảnh Bước 2: tính tỷ lệ xuất hiện của mức xám h[i] trên ảnh (h[i]/(m*n)) Bước 3: tính mật độ xác suất của các mức xám h[i] ( hc[i] = h[0] +…+ h[i] = hc[i-1] + h[i]) Bước 4: San bằng mức xám và gắn các mức xám mới cho điểm ảnh đầu ra: (Eq[i] = round(255*hc[i])) Hàm cài đặt: private Bitmap Canbang _Histogram( Bitmap bm) //, int level) { int[] h =... 1: xác định số điểm ảnh cho mỗi mức xám + Bước 2: xác định mức xám nhỏ và mức xám lớn nhất + Bước 3: kết hợp trượt và căng dải biểu đồ private void GetH(Bitmap bm , int[] toH) { private Byte HistogramLeft(int [] h) int x, y; { for(int i= 0;i tăng độ tương phản của ảnh Hàm cài đặt: private Bitmap Codan _HisToGram( Bitmap bm, int n) { if (n 0;i ) toH[bm.GetPixel(x, { if (h[i]!=0) y).R] += 1; return (byte)i; } } } } return 0; } int x, y; private Bitmap Suachua _Histogram( Bitmap bm) Byte c; { Byte max = HistogramRight(hR); Bitmap bitmap = new Bitmap(bm); //Tinh h(x) for (y = 0; y < bitmap.Height - 1; y++) int[]hL = new int[256]; { int[]hR = new int[256]; for (x = 0; x < bitmap.Width - 1; x++) GetH(bitmap, hL);... bitmap.Height - 1; y++) { for (x = 0; x < bitmap.Width - 1; x++) { c = bitmap.GetPixel(x, y); if ((c.R + n) = 0) bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(c.R + n, c.R + n, c.R + n)); else if ((c.R + n) > 255) bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(255, 255, 255)); else if ((c.R + n) < 0) bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(0, 0, 0)); } } return bitmap; } - Sau đây là hình ảnh so sánh . Luận Môn: Xử lý ảnh Đề tài: Lược đồ histogram. Ứng dụng hiệu chỉnh ảnh GVHD: Cao Ngọc Ánh Lớp: ĐH Tin4a1 Các thành viên trong nhóm: Nguyễn Văn Lý Nguyễn Ngọc Giáp Nguyễn Văn Tú Nguyễn Văn Trung 1. Histogram 1.1 bm.Width - 1; x++) h[bm.GetPixel(x, y).R] += 1; } - Ví dụ về hiển thị Lược đồ xám của ảnh. Lược đồ xám là một công cụ hữu hiệu dùng trong nhiều công đoạn của xử lý ảnh như tăng cường ảnh. 2.2 niệm - Histogram hay lược đồ mức xám là đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa mức xám và các điểm ảnh có chung mức xám, thể hiện tần suất xuất hiện mỗi mức xám trong ảnh. - Lược đồ xám biểu diễn trong

Ngày đăng: 13/06/2014, 06:25

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan