TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH IMAGE ENHANCEMENT IMAGE ENHANCEMENT NỘI DUNG NỘI DUNG         !" # $  ! % &' !( Tổng quan Tổng quan )*+,-*.-/"0-/ )*+,-*.-/"0-/ 12!345461447 12!345461447 *3)*+,-*.8 *3)*+,-*.8 )*+69:;1<<<<= )*+69:;1<<<<= >?<@<<;)*+" #= >?<@<<;)*+" #= >A?<@<<;)*+ >A?<@<<;)*+ " = " = )*+(B;C-@<<= )*+(B;C-@<<= >C-D-<;-E(B= >C-D-<;-E(B= )*+;C<-@<<= )*+;C<-@<<= >F<<1<;GH5I= >F<<1<;GH5I= >AJKL>?C >AJKL>?C )*++;<-@<<= )*++;<-@<<= >M-<<;N#/O >M-<<;N#/O #= #= 1. Ảnh số 1. Ảnh số M9<-;M<@-<<=8!7P 'áQR;9P"= 9P"8"SPG5Qí9<- TF8!'á;!'9áP<= CONTINUOUS IMAGE PIXEL 0 1 2 3 X, Column Pixel No. 0 1 2 3 Y, Line Analog Image Digital Image < K1 Pixel Pixel UáQV M9<- Ảnh đa phổ (đa kênh) Ảnh đa phổ (đa kênh) Multi Channel Image Multi Channel Image -L<8(S àWPUPT ?1& X<- T1 <- T1  T1  T1  T1  Bit và hệ Nhị phân (Binary System) Bit và hệ Nhị phân (Binary System) Y'áVZ9<-!*.712[' A 1ù(Z9<-Pó, ( ,!' á\]!  ( > Fí1481ù  "-<5<-  "-<5<-   ]   ] ] ] ] ]  ] ]  ] ]    ]  $ ]  ]    ] % ]       X   ^  $ %X á6-*.ó(á  Khái niệm lân cận (Neighbor) của một Khái niệm lân cận (Neighbor) của một Pixel Pixel p p 4-neighbors of p 8-neighbors of p Tính liên tục của các pixel Tính liên tục của các pixel  ><5"  ^><5" [...]... Bright Image 255 0 pixel value 255 High Contrast Image Low Contrast Image Tương phản cao & thấp 0 pixel value 255 0 pixel value 255 Ảnh tối Ảnh sáng Ảnh có độ tương phản thấp Ảnh có độ tương phản cao RADIOMETRIC ENHANCEMENT TĂNG CƯỜNG BỨC XẠ Output Image 255: Brightest 255 Tăng cường tuyến tính High Contrast Image y=x: No Transformation Transformation Function Value of Brightness on a Display Screen Dark...2 Histogram của ảnh Histogram (biểu đồ xám) mô tả sự phân bố của cấp độ sáng của một ảnh theo số lượng pixel mang cùng một giá trị độ sáng Histogram 1 3 2 4 4 5 2 3 3 2 3 2 3 3 4 3 Pixel Value 1 2 3 4 5 Total Number 1 4 7 3 1 16 Frequency Histogram 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 Pixel Value 5 Ví dụ minh hoạ Histogram Có 15,563 pixels mang giá trị 76 Histogram và tính chất của ảnh Dark Image Tối & Sáng... transforamtion) Tăng cường phi tuyến tính  Đẳng hóa histogram Frequency ◦ Nhằm tạo ra một số bằng nhau các pixel cho mỗi giá trị độ sáng  Biến đổi Gaussian ◦ Chuyển histogram sang phân bố Gaussian 0 Pixel Value 255 Frequency  ( x − µ )2  1 f ( x) = exp−  2 2σ  2π σ  0 Pixel Value 255 Giải thuật equalization N = số pixel ; L = số lượng cấp độ sáng a) Tính biểu đồ xám tích lũy (cummulative histogram) của ảnh. .. tích lũy (cummulative histogram) của ảnh gốc b) Nhân biểu đồ xám tích lũy cho hệ số L-1 / N rồi làm tròn số c) Với mỗi giá trị độ sáng của ảnh gốc, giá trị mới ở vị trí tương ứng ở (b) Ví dụ N=24 L=16 ==> scale factor = 15 / 24 = 0.625 5 4 3 2 1 0 0 1 2 14 15 3 4 5 6 7 ảnh gốc 8 9 10 11 12 13 Bước a) - cummulative histogram 2 5 2 0 1 5 1 0 5 0 0 1 2 14 15 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Bước b) - Chia biểu đồ... 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 1 3 6 9 11 12 12 12 12 12 12 12 13 14 15 7 8 9 10 11 12 5 4 3 2 1 0 0 1 2 14 15 3 4 5 6 Equalization histogram 13 Ví dụ Equalization ảnh gốc Gaussian Biến đổi logarit (ví dụ sau áp dụng cho trường hợp miền giá trị của ảnh gốc rất lớn) y= y2 − y1 (log x − log x1 ) + y1 log x2 − log x1 y2 y y1 x1 x x2 Các phép biến đổi khác Thresholding • Phân họach các pixel thành 2 lớp xác . TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH IMAGE ENHANCEMENT IMAGE ENHANCEMENT NỘI DUNG NỘI DUNG   . Image aCá *3  a, Ảnh tối Ảnh tối Ảnh sáng Ảnh sáng Ảnh có độ tương phản thấp Ảnh có độ tương phản thấp Ảnh có độ tương phản cao Ảnh có độ tương phản cao RADIOMETRIC ENHANCEMENT RADIOMETRIC ENHANCEMENT TĂNG CƯỜNG. = )*+(B;C - @<<= )*+(B;C - @<<= >C - D-<;-E(B= >C - D-<;-E(B= )*+;C< - @<<= )*+;C< - @<<= >F<<1<;GH5I= >F<<1<;GH5I= >AJKL>?C >AJKL>?C )*++;< - @<<= )*++;< - @<<= >M -& lt;<;N#/O >M -& lt;<;N#/O #= #= 1.