Đang tải... (xem toàn văn)
Lọc tuyến tính là phương pháp lọc trong đó mức xám mỗi pixel của ảnh mới là tổ hợp tuyến tính của các mức xám của các pixels lân cận, tức là mỗi pixel lân cận sẽ được nhân với một hệ số tương ứng rồi được cộng lại để được đáp ứng tại điểm ảnh trung tâm. Nếu vùng lân cận có kích thước m x n thì ta có m x n hệ số tương ứng.
BÀI BÁO CÁO XỬ LÝ ẢNH XỬ LÝ ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN • Lọc ảnh gì? • Tìm hiểu tính chất ba lọc: • Tìm hiểu ưu nhược điểm lọc : 1.Lọc trung bình(mean filter) 2.Lọc trung vị(median filter) 3.Lọc Gaussian Lọc Lọc ảnh ảnh là gì? gì? – Là loại bỏ giữ lại số đặc điểm ảnh dựa vào lọc, mặt nạ sử dụng Cơ chế lọc ảnh miền không gian - Trượt di chuyển lọc mặt nạ qua điểm điểm ảnh Tâm mặt nạ điểm (x,y) cần xử lí ảnh - Tính toán điểm ảnh dựa lọc/mặt nạ thông tin ảnh Lọc thông thấp - Có ba loại lọc: + Lọc trung bình + Lọc trung vị + Lọc Gaussian Trong đó, lọc trung bình(mean filter) lọc Gaussian lọc tuyến tính, chúng sử dụng mặt nạ chập tính tích chập Riêng lọc median filter sử dụng mặt nạ chập không áp dụng tích chập lọc tuyến tính mà lọc phi tuyến tính 1.1 Làm trơn ảnh lọc tuyến tính Lọc tuyến tính gì??? * Khái niệm lọc tuyến tính: Lọc tuyến tính phương pháp lọc mức xám pixel ảnh tổ hợp tuyến tính mức xám pixels lân cận, tức pixel lân cận nhân với hệ số tương ứng cộng lại để đáp ứng điểm ảnh trung tâm Nếu vùng lân cận có kích thước m x n ta có m x n hệ số tương ứng 1.1.1 Lọc trung bình không gian (Mean Filter, Average Filter) Lọc trung bình lọc sử dụng cửa sổ lọc lớp tuyến tính( linear class) để lọc nhiễu làm trơn ảnh - Ý tưởng lọc thay giá trị điểm ảnh trung bình giá trị điểm lân cận nhằm loại bỏ điểm ảnh biến đổi lớn so với điểm lân cận(nhiễu), điểm ảnh nằm biên có biến đổi lớn so với lân cận Chúng ta xem số ví dụ cửa sổ lọc kĩ thuật lọc trung bình - Hình 1.1 : Tính giá trị trung bình - Sơ lược cách ngắn gọn bước giải thuật: Quét cửa sổ lọc lên thành phần ảnh đầu vào; điền giá trị quét vào cửa sổ lọc Xử lý cách thao tác thành phần cửa sổ lọc Tính giá trị trung bình thành phần cửa sổ lọc Gán giá trị trung bình cho ảnh đầu -Ta thấy xuất trường hợp đặc biệt: Hình 1.2 : Cửa sổ lọc(mặt nạ) có kích thước 1D Trong trường hợp mảng chiều cửa sổ lọc mảng có độ dài Khi cửa sổ quét phần tử cuối phần bên trái hay phần bên phải phần tử không tồn Trong trường hợp mảng hai chiều, tâm cửa sổ lọc di chuyển tới gần biên ảnh dòng/cột cửa sổ lọc nằm ảnh Hình 1.3: Trường hợp đặc biệt 2D - Ưu điểm lọc trung bình: + Là lọc tuyến tính đơn giản tính toán + Ảnh đạt độ trơn mịn - Khuyết điểm lọc trung bình: + Không hoàn toàn loại bỏ ảnh hưởng nhiễu, điểm ảnh đơn lẻ(nhiễu) ảnh hưởng đến giá trị trung bình pixel lân cận + Độ sắc nét ảnh + Độ tương phản thấp Hình ảnh cho lọc trung bình ( mean filter ) 1.1.1.2 Lọc Gaussian Mặt nạ của bộ lọc này được xây dựng từ hàm Gaussian: - Mặt nạ Gaussian dạng hình vuông - Các hệ số của mặt nạ thường được tính giới hạn khoảng 4σ đến 6σ Cho ta hiệu quả cao Tính chất hàm Gaussian: -Hàm Gauss phát sinh từ việc gán hàm mũ phức vào hàm bậc hai thông thường Do hàm Gauss có logarit hàm bậc hai -Hàm Gauss sử dụng rộng rãi: +Trong thống kê chúng miêu tả phân bố chuẩn +Trong xử lý tín hiệu chúng giúp định nghĩa lọc Gauss, +Trong xử lý hình ảnh hàm Gauss hai chiều dùng để tạo hiệu ứng mờ Gauss +Trong toán học chúng dùng để giải phương trình nhiệt phương trình khuyếch tán - Ưu điểm Gaussian: + Các lọc Gaussian ích ứng dụng thuật + Hỗ trợ cho nhà sinh học - Nhược điểm Gaussian: +Hình ảnh lớn thuật toán phức tạp 1.2 Làm trơn ảnh lọc phi tuyến * Khái niệm lọc phi tuyến: Cũng lọc tuyến tính, lọc phi tuyến sử dụng cửa sổ lọc trượt qua pixels ảnh gốc Tuy nhiên lọc tuyến tính dựa theo việc lấy tổng có trọng số pixels lân cận lọc phi tuyến thực phép toán phi tuyến với pixels 1.2.1 Lọc trung vị (Median Filter) Lọc trung vị phép lọc phi tuyến sử dụng phổ biến, khả lọc khử nhiễu ngẫu nhiên tốt, bị nhòe so với phép lọc trung bình Ý tưởng: Sắp xếp giá trị điểm ảnh cửa sổ tăng giảm dần so với trung vị Kích thước cửa sổ thường chọn cho số điểm ảnh cửa sổ lẻ Thay giá trị pixel giá trị danh sách Hình 1.6 : Cách thức hoạt động lọc trung vị Sơ lược cách ngắn gọn bước giải thuật: Quét cửa sổ lọc lên thành phần ảnh đầu vào; điền giá trị quét vào cửa sổ lọc Xử lý cách thao tác thành phần cửa sổ lọc Sắp xếp theo thứ tự thành phần cửa sổ lọc Lưu lại thành phần trung vị, gán cho ảnh đầu - Ưu điểm lọc trung vị: +Đạt hiệu tốt việc loại bỏ điểm ảnh hay hàng mà bảo toàn độ phân giải - Nhược điểm lọc trung vị: +Chi phí thiết kế đắt tiền tính toán phức tạp +Để thực thi lọc phương pháp trung vị cần phải xếp giá trị ảnh lân cận thành trật tự số học tốc độ xử lý chậm [...]... được tính giới hạn trong khoảng 4σ đến 6σ Cho ta hiệu quả cao Tính chất của hàm Gaussian: -Hàm Gauss phát sinh từ việc gán hàm mũ phức vào một hàm bậc hai thông thường Do đó hàm Gauss có logarit là một hàm bậc hai -Hàm Gauss được sử dụng rộng rãi: +Trong thống kê chúng miêu tả phân bố chuẩn +Trong xử lý tín hiệu chúng giúp định nghĩa bộ lọc Gauss, +Trong xử lý hình ảnh hàm Gauss hai chiều...- Ưu điểm của lọc trung bình: + Là bộ lọc tuyến tính đơn giản trong tính toán + Ảnh đạt độ trơn mịn - Khuyết điểm của lọc trung bình: + Không hoàn toàn loại bỏ các ảnh hưởng của nhiễu, các điểm ảnh đơn lẻ(nhiễu) sẽ ảnh hưởng đến giá trị trung bình của các pixel lân cận + Độ sắc nét của ảnh kém + Độ tương phản thấp Hình ảnh cho lọc trung bình ( mean filter ) 1.1.1.2 Lọc Gaussian Mặt nạ của... số điểm ảnh trong cửa sổ là lẻ Thay thế các giá trị pixel bằng giá trị giữa của danh sách Hình 1.6 : Cách thức hoạt động của lọc trung vị Sơ lược một cách ngắn gọn các bước của giải thuật: 1 Quét cửa sổ lọc lần lượt lên các thành phần của ảnh đầu vào; điền các giá trị được quét vào cửa sổ lọc 2 Xử lý bằng cách thao tác trên các thành phần của cửa sổ lọc 3 Sắp xếp theo thứ tự các thành phần trong cửa... lại thành phần trung vị, gán cho ảnh đầu ra - Ưu điểm của lọc trung vị: +Đạt hiệu quả khá tốt trong việc loại bỏ các điểm ảnh hay các hàng mà vẫn bảo toàn độ phân giải - Nhược điểm của lọc trung vị: +Chi phí thiết kế đắt tiền và tính toán phức tạp +Để thực thi lọc thì phương pháp trung vị cần phải sắp xếp các giá trị ảnh lân cận thành trật tự số học và như vậy tốc độ xử lý chậm ... ảnh hàm Gauss hai chiều được dùng để tạo hiệu ứng mờ Gauss +Trong toán học chúng được dùng để giải phương trình nhiệt và phương trình khuyếch tán - Ưu điểm của Gaussian: + Các bộ lọc Gaussian không có ích trong các ứng dụng thuật + Hỗ trợ cho các nhà sinh học - Nhược điểm của Gaussian: +Hình ảnh càng lớn thuật toán càng phức tạp 1.2 Làm trơn ảnh bằng lọc phi tuyến * Khái niệm lọc phi tuyến: Cũng như... pixels của ảnh gốc Tuy nhiên nếu lọc tuyến tính dựa theo việc lấy tổng có trọng số các pixels lân cận thì lọc phi tuyến sẽ thực hiện một phép toán phi tuyến với các pixels đó 1.2.1 Lọc trung vị (Median Filter) Lọc trung vị là phép lọc phi tuyến được sử dụng phổ biến, do khả năng lọc khử nhiễu ngẫu nhiên tốt, và ít bị nhòe hơn so với phép lọc trung bình Ý tưởng: Sắp xếp các giá trị điểm ảnh trong cửa