Đang tải... (xem toàn văn)
1.1. Đặt vấn đề Hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc trao đổi thông tin. Tính trực quan của hình ảnh giúp hiểu rõ và sâu sắc hơn về thông tin. Nhưng vì một lý do nào đó, hình ảnh bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố gián tiếp hay trực tiếp, khi đó chúng ta phải cần đến xử lý ảnh. Khi hình ảnh bị nhiễu, xử lý ảnh phi tuyến là phép toán hữu hiệu nhất để giải quyết bài toán này. 1.2. Mục đích đề tài Với khả năng hạn chế và thời gian có hạn, chúng em không quá tham vọng để bao quát toàn bộ nội dung xử lý ảnh phi tuyến, mà chỉ đề cập đến một số nội dung cơ bản nhưng phù hợp với yêu cầu của đề tài: • Tìm hiểu về các phương pháp xử lý ảnh phi tuyến như lọc nhiễu ảnh bằng các bộ lọc ngăn xếp, trung vị và trung vị trọng số. • Đánh giá chất lượng ảnh sau lọc qua các tham số PSNR MAE như đó đưa ra được kết luận về sự tối ưu của các bộ lọc này. 1.3. Phạm vi đề tài • Là một phạm vi hẹp trong xử lý ảnh, tìm hiểu và mô phỏng các phương pháp lọc ảnh phi tuyến bằng các bộ lọc cơ bản như bộ lọc ngăn xếp, trung vị và trung vị trọng số • Các phương pháp lọc ảnh đơn thuần chỉ lọc ảnh nhiễu Salt Pepper với mật độ nhiễu thấp. 1.4. Phương pháp thực hiện Từ ý tưởng và mục đích đề tài, chúng em dự định xây dựng một phần mềm thu nhỏ với đầy đủ chức năng lọc ảnh phi tuyến. Người sử dụng có thể dễ dàng nhập một ảnh sau đó tùy chọn nhiễu cho ảnh, từ đó có thể lựa chọn các bộ lọc phi tuyến phù hợp để lọc ảnh. Trên cơ sở đó, phương pháp thực hiện bao gồm: • Tìm hiểu về Matlab và các hàm cơ bản liên quan đến xử lý ảnh trong Matlab • Tìm hiểu lý thuyết các bộ lọc phi tuyến trong Chương I, II, III sách Nonlinear Image Processing • Viết sơ đồ giải thuật từ đó mô phỏng trên Matlab các bộ lọc đã tìm hiểu • Lập trình GUI để tạo giao diện cho chương trình.
BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG ====o0o==== BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1 ĐỀ TÀI: LỌC NHIỄU ẢNH Giảng viên hướng dẫn: Ths. Dương Tấn Nghĩa Nhóm sinh viên thực hiện: ST T Họ và Tên MSSV 1 Nguyễn Xuân Trường 20112360 2 Trần Minh tú 20112168 3 Nguyễn Tiến Việt 20112507 4 Trần Thị Minh Tuyến 20112466 2 Mai Văn Trường 20112358 Hà Nội, 5/2014 1 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH LỜI MỞ ĐẦU Những năm gần đây, sự phát triển của khoa học kỹ thuật đã làm thay đổi cuộc sống của con người. Máy tính cùng các thiết bị điện tử đã tác động đến thế giới hiện đại, khiến các công việc của nhân loại được giải quyết nhanh gọn, hiệu quả cao hơn. Song song với sự phát triển của khoa học kỹ thuật đó là sự phát triển của phần cứng, cũng như phần mềm máy tính. Máy tính đã đưa con người lên một tầm cao mới và cùng với đó, xử lý ảnh không còn là một đề tài xa lạ với con người. Khái niệm ảnh số đã trở lên thông dụng với hầu hết mỗi người trong xã hội và việc thu nhận ảnh số bằng các thiết bị cá nhân hay chuyên dụng với việc đưa vào máy tính xử lý đã trở lên đơn giản. Hiện nay, xử lý ảnh là một lĩnh vực đang được quan tâm và đã trở thành môn học chuyên ngành của sinh viên ngành công nghệ trong nhiều trường đại học trên cả nước. Với mong muốn tìm hiểu thêm những kiến thức về lĩnh vực này, nhóm chúng em đã lấy đề tài xử lý ảnh để thực hiện học phần đồ án 1, đặc biệt là các thuật toán xử lý ảnh trong không gian, các bộ lọc phi tuyến. Lọc phi tuyến là khâu quan trọng trong giai đoạn tiền xử lý ảnh, đa dạng về phương thức lọc tùy theo việc lựa chọn bộ lọc. Có thể kể tên một số bộ lọc phi tuyến từ đơn giản đến phức tạp như bộ lọc trung vị, bộ lọc trung vị trọng số, bộ lọc ngăn xếp, bộ lọc SDROM… Đối với sinh viên ngành Điện tử Viễn thông chúng em, xử lý ảnh dành được sự quan tâm đặc biệt. Nó là nền tảng cung cấp chúng em kiến thức cơ bản về chuyên ngành. Vì vậy, việc thực hiện học phần đồ án 1: “lọc nhiễu ảnh” là một cơ hội rất tốt cho chúng em tìm hiểu và vận dụng những kiến thức vào trong thực tế, được rèn luyện bản than, tích lũy kiến thức. 2 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH MỤC LỤC Contents 3 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH DANH SÁCH HÌNH VẼ DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 4.1: Tỉ số PSNR với nhiễu muối tiêu 5% 36 Bảng 4.2: Tỉ số PSNR với nhiễu muối tiêu 20% 36 4 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH CHƯƠNG I. MỞ ĐẦU 1.1. Đặt vấn đề Hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc trao đổi thông tin. Tính trực quan của hình ảnh giúp hiểu rõ và sâu sắc hơn về thông tin. Nhưng vì một lý do nào đó, hình ảnh bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố gián tiếp hay trực tiếp, khi đó chúng ta phải cần đến xử lý ảnh. Khi hình ảnh bị nhiễu, xử lý ảnh phi tuyến là phép toán hữu hiệu nhất để giải quyết bài toán này. 1.2. Mục đích đề tài Với khả năng hạn chế và thời gian có hạn, chúng em không quá tham vọng để bao quát toàn bộ nội dung xử lý ảnh phi tuyến, mà chỉ đề cập đến một số nội dung cơ bản nhưng phù hợp với yêu cầu của đề tài: • Tìm hiểu về các phương pháp xử lý ảnh phi tuyến như lọc nhiễu ảnh bằng các bộ lọc ngăn xếp, trung vị và trung vị trọng số. • Đánh giá chất lượng ảnh sau lọc qua các tham số PSNR & MAE như đó đưa ra được kết luận về sự tối ưu của các bộ lọc này. 1.3. Phạm vi đề tài • Là một phạm vi hẹp trong xử lý ảnh, tìm hiểu và mô phỏng các phương pháp lọc ảnh phi tuyến bằng các bộ lọc cơ bản như bộ lọc ngăn xếp, trung vị và trung vị trọng số • Các phương pháp lọc ảnh đơn thuần chỉ lọc ảnh nhiễu Salt & Pepper với mật độ nhiễu thấp. 1.4. Phương pháp thực hiện Từ ý tưởng và mục đích đề tài, chúng em dự định xây dựng một phần mềm thu nhỏ với đầy đủ chức năng lọc ảnh phi tuyến. Người sử dụng có thể dễ dàng nhập một ảnh sau đó tùy chọn nhiễu cho ảnh, từ đó có thể lựa chọn các bộ lọc phi tuyến phù hợp để lọc ảnh. Trên cơ sở đó, phương pháp thực hiện bao gồm: 5 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH • Tìm hiểu về Matlab và các hàm cơ bản liên quan đến xử lý ảnh trong Matlab • Tìm hiểu lý thuyết các bộ lọc phi tuyến trong Chương I, II, III sách Nonlinear Image Processing • Viết sơ đồ giải thuật từ đó mô phỏng trên Matlab các bộ lọc đã tìm hiểu • Lập trình GUI để tạo giao diện cho chương trình. 6 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÔNG CỤ THỰC HIỆN 2.1. Tổng quan về xử lý ảnh số 2.1.1. Xử lý ảnh số là gì? Xử lý ảnh là một phần của xử lý tín hiệu số. Xử lý ảnh tăng cường thông tin hình ảnh đối với quá trình tri giác của con người và biểu diễn trên máy tính. Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ. Nó là một ngành khoa học mới mẻ so với nhiều ngành khoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó rất nhanh, kích thích các trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt là máy tính chuyên dụng riêng cho nó. Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh “tốt hơn” hoặc một kết luận. Hnh 2.1. Sơ đồ định nghĩa xử lí ảnh 2.1.2. Nguồn gốc của xử lý ảnh số Ứng dụng đầu tiên được biết đến là nâng cao chất lượng ảnh báo được truyền qua cáp từ Luân đôn đến New York từ những năm 1920. Vấn đề nâng cao chất lượng ảnh có liên quan tới phân bố mức sáng và độ phân giải của ảnh. Việc nâng cao chất lượng ảnh được phát triển vào khoảng những năm 1955. Điều này có thể giải thích được vì sau thế 7 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH chiến thứ hai, máy tính phát triển nhanh tạo điều kiện cho quá trình xử lý ảnh sô thuận lợi. Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng ảnh từ mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ bao gồm: làm nổi đường biên, lưu ảnh. Từ năm 1964 đến nay, các phương tiện xử lý, nâng cao chất lượng, nhận dạng ảnh phát triển không ngừng. Các phương pháp tri thức nhân tạo như mạng nơ ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại và cải tiến, các công cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quả khả quan. 2.1.3. Các ứng dụng của xử lí ảnh số a. Biến đổi ảnh Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính toán nhiều (độ phức tạp tính toán cao) đòi hỏi dung lượng bộ nhớ lớn, thời gian tính toán lâu. Các phương pháp khoa học kinh điển áp dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi. Người ta sử dụng các phép toán tương đương hoặc biến đổi sang miền xử lý khác để dễ tính toán. Sau khi xử lý dễ dàng hơn được thực hiện, dùng biến đổi ngược để đưa về miền xác định ban đầu, các biến đổi thường gặp trong xử lý ảnh gồm: - Biến đổi Fourier, Cos, Sin - Biến đổi (mô tả) ảnh bằng tích chập, tích Kronecker - Các biến đổi khác như KL (Karhumen Loeve), Hadamard Một số các công cụ sác xuất thông kê cũng được sử dụng trong xử lý ảnh. b. Nén ảnh Ảnh dù ở dạng nào vẫn chếm không gian nhớ rất lớn. Khi mô tả ảnh người ta đưa kỹ thuật nén ảnh vào. Các giai đoạn nén ảnh có thể chia ra chế độ 1, chế độ 2. Hiện nay, các chuẩn MPEG được dùng với ảnh đang phát huy hiệu quả. 8 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH 2.1.4. Các bước trong xử lí ảnh số Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c 1 , c 2 , , c n ). Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều. Để dễ tưởng tượng, xét các bước cần thiết trong xử lý ảnh. Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh). Trước đây, ảnh thu qua Camera là các ảnh tương tự (loại Camera ống kiểu CCIR). Gần đây, với sự phát triển của công nghệ, ảnh màu hoặc đen trắng được lấy ra từ Camera, sau đó nó được chuyển trực tiếp thành ảnh số tạo thuận lợi cho xử lý tiếp theo. (Máy ảnh số hiện nay là một thí dụ gần gũi). Mặt khác, ảnh cũng có thể tiếp nhận từ vệ tinh; có thể quét từ ảnh chụp bằng máy quét ảnh. Hình 2.2 dưới đây mô tả các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Hnh 1.2. Các bước trong xử lý ảnh a. Phần thu nhận ảnh (Image Acquisition) Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Thường ảnh nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại camera đã số hoá (như loại CCD – Change Coupled Device) là loại photodiot tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh. Camera thường dùng là loại quét dòng ; ảnh tạo ra có dạng hai chiều. Chất lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) 9 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH b. Tiền xử lý (Image Preprocessing) Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. Đây cũng là giai đoạn quan trọng liên quan đến nội dung đồ án này, đó là các phương pháp xử lý ảnh phi tuyến để nâng cao chất lượng ảnh khi nhiễu. c. Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh Phân vùng ảnh là tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh. Ví dụ: để nhận dạng chữ (hoặc mã vạch) trên phong bì thư cho mục đích phân loại bưu phẩm, cần chia các câu, chữ về địa chỉ hoặc tên người thành các từ, các chữ, các số (hoặc các vạch) riêng biệt để nhận dạng. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh. Kết quả nhận dạng ảnh phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này. d. Biểu diễn ảnh (Image Representation) Đầu ra ảnh sau phân đoạn chứa các điểm ảnh của vùng ảnh (ảnh đã phân đoạn) cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature election) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Ví dụ: trong nhận dạng ký tự trên phong bì thư, chúng ta miêu tả các đặc trưng của từng ký tự giúp phân biệt ký tự này với ký tự khác. e. Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation) Nhận dạng ảnh là quá trình xác định ảnh. Quá trình này thường thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học (hoặc lưu) từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Ví dụ: một loạt chữ số và nét gạch ngang trên phong bì thư 10 [...]... được 2 thuật toán bộ lọc ngăn xếp với cửa sổ 3x1 và 3x3 Với ảnh gốc được cộng nhiễu Salt & Pepper 10% sau đây là kết quả: 19 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH Hình3.3 Ảnh sau khi loc bở bộ lọc ngăn xếp 3x3 Ảnh gốc - Ảnh nhiễu Salt & Pepper 10% - Ảnh sau khi lọc bằng bộ lọc ngăn xếp 3x3 + Ảnh sau khi lọc của bộ lọc ngăn xếp 3x3 chất lượng tốt hơn bộ lọc ngăn xếp 3x1 + Thời gian xử lý ảnh của bộ lọc ngăn xếp... vị(giữa) của mảng 21 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH Hình 3.4: Sơ đồ thuật toán bộ lọc trung vị d.Kết quả • Bộ lọc trung vị 3x3: Cho cửa sổ ảnh cỡ 3x3 như hình vẽ Sau 3 bước thực hiện ta thu được kết quả như sau: 22 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH Hình 3.5.Minh họa thuật toán bộ lọc trung vị • Minh họa với hình ảnh: Với ảnh gốc, được cộng nhiễu Salt & Pepper 10%, mô phỏng bộ lọc trung vị 3x3, 5x5, 7x7,... CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH Hình 5 Giao diện GUI đồ án b.Các nút bấm • Nút Add Image Cho phép người dùng nhập ảnh vào để thực hiện các thao tác xử lý ảnh • Nút Noise Image Hiển thị ảnh nhiễu sau khi lựa chọn nhiễu và nhập các thông số thích hợp của nhiễu • Nút Filtered Image Hiển thị ảnh sau khi lọc bằng các bộ lọc thích hợp • Nút Save Lưu ảnh sau khi lọc • Nút Reset Cho phép xử lý lại ảnh ban đầu, ảnh. .. CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH e Hàm tạo nhiễu Salt and Pepper: Còn gọi là nhiễu xung, nhiễu nhị phân Nếu b > a, mức xám b sẽ xuất hiện tương ứng là điểm sáng trên ảnh còn mức xám a sẽ tương ứng với điểm đen xuất hiện trên ảnh Để cộng nhiễu “Salt and pepper” vào một ảnh ta dùng câu lệnh sau : t = imnoise(image,’salt & pepper’, D) với D là mật độ nhiễu Hình 2.2 Ảnh dưới tác động của nhiễu a) Ảnh gốc b) Ảnh. .. 23 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH Hình3.6 Minh họa cho bộ lọc trung vị cỡ 3x3 a) Ảnh gốc b) Ảnh nhiễu muối tiêu 10% c) Ảnh đầu ra d)Ma trận trọng số 24 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH Hình 3.7 Kết quả mô phỏng bộ lọc trung vị 3x3 (a), 5x5 (b),7x7 (c), 9x9 (d) 3.2.2.Weight median filter a Định nghĩa Định nghĩa: Cho tập hợp trọng số W=(W 1,W2,….,WN) và vector quan sát X=[x 1,x2,…xN] qua bộ lọc trung vị... này là ảnh gốc, và ảnh sau khi lọc nhiễu bằng các bộ lọc PSNR càng cao thì chất lượng ảnh được lọc càng tốt Cách đơn giản nhất là định nghĩa thông qua mean squared error (MSE) được dùng cho ảnh 2 chiều có kích thước m×n trong đó I và K là ảnh gốc và ảnh sau khi lọc tương ứng: PSNR được định nghĩa bởi: 28 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH Ở đây, MAXI là giá trị tối đa của pixel trên ảnh Khi các pixels được... ban đầu, ảnh nhiễu và ảnh sau khi lọc, các dữ liệu vào - ra 33 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH • Nút Close Đóng giao diện b Lựa chọn các loại nhiễu thích hợp – Type of Noise Cho phép lựa chọn các loại nhiễu tác động vào ảnh +Salt & Pepper +Gaussian +Speckle Hình 6 Khung lựa chọn nhiễu c Lựa chọn các loại bộ lọc thích hợp –Type of Filters Cho phép lựa chọn các kiểu bộ lọc để tiến hành lọc nhiễu + Median... phương pháp xử lí ảnh số a Xử lí ảnh số trong miền không gian - Xử lí ảnh tuyến tính: Bộ lọc trung bình, lọc thông thấp,… - Xử lí ảnh phi tuyến: Median Filter, Stack Filter, Weight Median Filter, … b Xử lí ảnh số trong miền tần số - Các bộ lọc làm mượt ảnh trong miền tần số - Lọc thông thấp + Lọc thông thấp lý tưởng + Lọc thông thấp butterworth -Các bộ lọc làm sắc nét ảnh trong miền tần số - Lọc thông cao... Minh họa bộ lọc ngăn xếp với hàm f=x1x2+x2x3+x1x3, cửa sổ lọc là 3x1: 17 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH Hình3.1 Thuật toán bộ lọc ngăn xếp 3.1.3 Ý tưởng thực hiện Cho một ảnh được chuyển sang dạng gray và được cộng nhiễu với một thong số thích hợp Quá trình lọc bởi bộ lọc ngăn xếp được thực hiện như sau: • • • Chuyển ảnh về dạng ma trận Sau đó chuyển ma trận thành mảng 1 chiều Tách ngưỡng đồng thời áp... cùng kích thước 27 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH - Lọc trung vị có hiệu quả đặc biệt khi có nhiễu xung, bởi vì nhiễu xung xuất hiện như những chấm trắng và đen ở trên ảnh Nhược điểm: -Một trong các vấn đề chủ yếu với bộ lọc trung vị trọng số và bộ lọc trung vị là chi phí thiết kế đắt và tính toán phức tạp -Để thực thi lọc theo phương pháp này cần phải sắp xếp tất cả các giá trị ảnh lân cận thành trật tự . ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH Hnh3.3. Ảnh sau khi loc bở bộ lọc ngăn xếp 3x3 Ảnh gốc - Ảnh nhiễu Salt & Pepper 10% - Ảnh sau khi lọc bằng bộ lọc ngăn xếp 3x3 + Ảnh sau khi lọc của bộ lọc ngăn xếp. 2 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH MỤC LỤC Contents 3 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH DANH SÁCH HÌNH VẼ DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 4.1: Tỉ số PSNR với nhiễu muối tiêu 5% 36 Bảng 4.2: Tỉ số PSNR với nhiễu. lượng một ảnh thu nhận được phụ thuộc vào thiết bị thu, vào môi trường (ánh sáng, phong cảnh) 9 BÁO CÁO ĐỒ ÁN 1-LỌC NHIỄU ẢNH b. Tiền xử lý (Image Preprocessing) Sau bộ thu nhận, ảnh có thể nhiễu