KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TỔ TIN HỌC CHUYÊN NGÀNH o0o CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc o0o BẢN NHẬN XÉT THỰC TẬP CHUYÊN MÔN Hội đồng: Tên đề tài:……………… Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Sinh viên thực hiện:………Nguyễn Minh Hà Lớp:……………………….59CDT1 Giáo viên hướng dẫn:…… Trần Vĩnh Hạnh Nhận xét chung đồ án: Ý thức, thái độ làm việc trình thực đồ án: Kết thực công việc giao – kết đồ án: Đồng ý cho bảo vệ: Điểm: Vĩnh Yên,ngày tháng năm 2011 Giáo viên hướng dẫn (ký ghi rõ họ tên) LỜI CẢM ƠN Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Em chân thành cảm ơn bảo tận tình thầy Trần Vĩnh Hạnh giáo viên hướng dẫn đề tài thực tập: Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh.Thầy giúp đỡ em nhiều trình tìm hiểu hoàn thành đề tài Đồng thời,em cảm ơn giúp đỡ thầy cô khoa Công Nghệ Thông Tin cung cấp cho chúng em thông tin hữu ích để giúp chúng em hoàn thành đề tài Trong trình làm đề tài, kiến thức hiểu biết em chưa sâu sắc nên đề tài chúng em không tránh khỏi sai sót Mong thầy cô thông cảm góp ý thêm cho chúng em để đề tài thực tập sau hoàn chỉnh Em xin chân thành cảm ơn! LỜI NÓI ĐẦU SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Sự xuất Ảnh tạo bước đột phá lớn phát triển khoa học công nghệ người.Ảnh giúp lưu lại kỉ niệm quý giá đẹp đẽ,từ ảnh giúp người chiêm ngưỡng , nghiên cứu vật tượng mà mắt người nhìn thấy.Chính vậy, ngày nay, tất ngành, lĩnh vực cấp độ quy mô khác vai trò ứng dụng Ảnh vô quan trọng tất yếu Tuy vậy,Do nhiều tác nhân lên số ảnh biến dạng,ảnh chất lượng không tốt , không đẹp Chính cần phải làm chỉnh sửa để ảnh đẹp , có chất lượng tốt hoàn hảo hơn.Đó nguyên nhân , ý tưởng để phải nghiên cứu tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh.Bài báo cáo giúp người chưa biết kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh sử dụng MỤC LỤC SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH I CÁC KỸ THUẬT KHÔNG PHỤ THUỘC KHÔNG GIAN 1.1 Giới thiệu Các phép toán không phụ thuộc không gian phép toán không phục thuộc vị trí điểm ảnh Ví dụ: Phép tăng giảm độ sáng , phép thống kê tần suất, biến đổi tần suất v.v Một khái niệm quan trọng xử lý ảnh biểu đồ tần suất (Histogram) Biểu đồ tần suất mức xám g ảnh I số điểm ảnh có giá trị g ảnh I Ký hiệu h(g) Ví dụ: 1 I= 2 0 1 g h(g) 1.2 Tăng giảm độ sáng Giả sử ta có I ~ kích thước m × n số nguyên c Khi đó, kỹ thuật tăng, giảm độc sáng thể SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh for (i = 0; i < m; i + +) for (j = 0; j < n; j + +) I [i, j] = I [i, j] + c; • Nếu c > 0: ảnh sáng lên • Nếu c < 0: ảnh tối 1.3 Tách ngưỡng Giả sử ta có ảnh I ~ kích thước m × n, hai số Min, Max ngưỡng θ đó: Kỹ thuật tách ngưỡng thể for (i = 0; i < m; i + +) for (j = 0; j < n; j + +) I [i, j] = I [i, j] > = θ? Max : Min; * Ứng dụng: Nếu Min = 0, Max = kỹ thuật chuyển ảnh thành ảnh đen trắng ứng dụng quét nhận dạng văn xảy sai sót thành ảnh ảnh thành dẫn đến ảnh bị đứt nét dính 1.4.Tách nhiễu phân ngưỡng Tách nhiễu trường hợp đặc biệt dãn độ tương phản hệ số góc α= γ=0 Tách nhiễu ứng dụng có hiệu để giảm nhiễu biết tín hiệu vào khoảng [a, b] Phân ngưỡng trường hợp đặc biệt tách nhiễu a=b=const Trong trường hợp này, ảnh đầu vào ảnh nhị phân (có mức) Phân ngưỡng thường dùng kỹ thuật in ảnh màu ảnh gần nhị phân không cho ảnh nhị phân quét ảnh có nhiễu từ cảm biến biến đổi ví dụ trường hợp lọc nhiễu ảnh vân tay 1.5 Kỹ thuật cắt theo mức Kỹ thuật dùng phép ánh sạ khác cho trường hợp có không SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh • Có nền: • Không nền: a) Không b) Có Biến đổi cho phép phân đoạn số mức xám từ phần lại ảnh Nó có tác dụng nhiều đặc tính khác ảnh nằm nhiều miền mức xám khác 1.6 Bó cụm Kỹ thuật nhằm giảm bớt số mức xám ảnh cách nhóm lại số mức xám gần thành nhóm Nếu có nhóm kỹ thuật tách ngưỡng Thông thường có nhiều nhóm với kích thước khác Để tổng quát biến đổi người ta lấy kích thước bunch_size h(g) SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 G Trang Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh I [i,j] = I [i,j]/ bunch - size * bunch_size ∀(i,j) Ví dụ: Bó cụm ảnh sau với bunch_size= I= Ikq = 2 6 0 0 0 3 6 0 1.7 Trừ ảnh Trừ ảnh dùng đẻ tách nhiễu khỏi Người ta quan sát ảnh thời điểm khác nhau, so sánh chúng để tìm khác Người ta dóng thẳng ảnh trừ thu ảnh Ảnh khác Kỹ thuật hay dùng dự báo thời tiết, y học 1.8 Nén dải độ dài sáng Đôi dải động ảnh lớn, việc quan sát ảnh không thuận tiện Cần phải thu nhỏ dải độ sáng lại mà ta gọi nén giải độ sáng Người ta dùng phép biến đổi logarit sau: v(m,n) = c log10(δ + u(m,n)) Với c số tỉ lệ δ coi nhỏ so với u(m, n) Thường δ chọn khoảng: SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh 1.9 Cân histogram Ảnh I gọi cân "lý tưởng" với mức xám g, g’ ta có h(g) = h(g’) Giả sử, ta có ảnh: I ~ kích thước m × n new_level ~ số mức xám ảnh cân TB = m×n ~ số điểm ảnh trung bình mức xám ảnh new _ level cân g t ( g ) = ∑ h(i ) i =0 ~ số điểm ảnh có mức xám ≤ g Xác định hàm f: g  f(g)   t(g)   Sao cho: f ( g ) = max 0, round   − 1  TB    Ví dụ: Cân ảnh sau với new_level= 4 I= 2 g h(g) t(g) f(g) 5 10 11 SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Ikq = 14 15 17 19 20 3 1 2 2 3 Chú ý: Ảnh sau thực cân chưa cân "lý tưởng " 1.10 Kỹ thuật tìm tách ngưỡng tự động Ngưỡng θ kỹ thuật tách ngưỡng thường cho người sử dụng Kỹ thuật tìm tách ngưỡng tự động nhằm tìm ngưỡng θ cách tự động dựa vào histogram theo nguyên lý vật lý vật thể tách làm phần tổng độ lệnh phần tối thiểu Giả sử, ta có ảnh: I ~ kích thước m × n G ~ số mức xám ảnh kể khuyết thiếu t(g) ~ số điểm ảnh có mức xám ≤ g m( g ) = Hàm f: g  g ∑ i.h(i) t ( g ) i =0 ~ mômen quán tính TB có mức xám ≤ g f (g ) f (g) = t(g) [ m( g ) − m(G − 1)] mxn − t ( g ) Tìm θ cho: f (θ ) = max { f ( g )} 0≤ g Bước 1: Vẽ Histogram ảnh cũ f(g) SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 g Trang 11 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Bước 2: Vẽ đồ thị hàm f(g) h(g) g Bước 3: Vẽ Histogram ảnh Đặt q = f(g) h(q) = card ({P| I(P) = q}) = card ({P| I(P) = f(g)}) = card ({P| g = f-1 (I(P))}) = ∑ h (i ) i∈ f −1 ( q ) h(g) f(g) g Histogram ảnh thua cách chồng hình tính giá trị theo q (= f(g)) theo công thức tính Kết cuối thu sau phép quay góc 90 thuận chiều kim đồng hồ SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 12 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh II CÁC KỸ THUẬT PHỤ THUỘC KHÔNG GIAN 2.1 Phép nhân chập mẫu Giả sử ta có ảnh I kích thước M × N, mẫu T có kích thước m × n đó, ảnh I nhân chập theo mẫu T xác định công thức m −1 I ⊗ T ( x, y ) = ∑ i =0 m −1 Hoặc I ⊗ T ( x, y ) = ∑ i =0 n −1 ∑ I ( x + i, y + j ) * T ( i , j ) (2.1) j =0 n −1 ∑ I ( x − i, y − j ) * T ( i , j ) (2.2) j =0 VD: I= 2 T= 0 1 I ⊗ T ( x, y ) = ∑ i =0 5 1 8 2 ∑ I ( x + i, y + j ) *T ( i, j ) = I ( x, y ) *T ( 0,0) + I ( x + 1, y + 1) *T (1,1) j =0 = I ( x, y ) + I ( x + 1, y + 1) I⊗T= 12 10 * * * * * 12 * 12 * * * * * * * 10 12 12 12 Tính theo công thức 2.2 * * * * I⊗T= * * * 6 Tính theo (2.1) * Nhận xét: SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 13 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh - Trong trình thực phép nhân chập có số thao tác ảnh, ảnh không xác định vị trí dẫn đến ảnh thu có kích thước nhỏ - Ảnh thực theo công thức 2.1 2.2 sai khác phép dịch chuyển để đơn giản ta hiểu phép nhân chập theo công thức 2.1 2.2 Một số mẫu thông dụng - Mẫu: T1 = 1 1 1 1 ~ Dùng để khử nhiễu ⇒ Các điểm có tần số cao VD1: 31 2 5 1 8 2 55 52 65 58 45 34 46 35 * * * * I ⊗ T1 = 29 * * 27 * * 35 * * 35 * * * * * * * * I= Áp dụng kỹ thuật cộng số với c = -27, ta có: Ikq = 28 25 * * 38 31 * * 18 * * 19 8 * * * * * * * * * * * * - Mẫu: SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 14 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh -1 T2 = -1 -1 -1 ~ Dùng để phát điểm có tần số cao VD2: I ⊗ T2 = 114 -40 -22 14 -14 16 * * * * -1 * * -10 * * -2 * * * * * * * * -6 * * 2.3 Lọc trung vị * Định nghĩa (Trung vị) Cho dãy x1; x2 ; xn đơn điệu tăng (giảm) Khi trung vị dãy ký hiệu Med({xn}), định nghĩa: n  + Nếu n lẻ x  + 1 2  n  n + Nếu n chẵn: x   x  + 1 2 2  * Mệnh đề n ∑ x−x i =1 i → Med ( { xn } ) Chứng minh + Xét trường hợp n chẵn SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 15 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Đặt M = n Ta có: n ∑ x−x i =1 M M i =1 i =1 = ∑ x − xi + ∑ x − x M + i i M M i =1 i =1 = ∑ ( x − xi + x M + i − x ) ≥ ∑ x M + i − x i M = ∑ [ ( x M +1 − x M ) + ( x M − xi ) ] i =1 M M i =1 i =1 = ∑ x M +i − Med ( { xi } ) + ∑ xi − Med ( { xi } ) n = ∑ xi − Med ( { xi } ) i =1 + Nếu n lẻ: Bổ sung thêm phần tử Med ( { xi } ) vào dãy Theo trường hợp n chẵn ta có: n ∑ x−x i =1 i + Med ( { xi } ) − Med ( { xi } ) → Med({xn}) n ∑ x−x i =1 i → Med({xn}) * Kỹ thuật lọc trung vị Giả sử ta có ảnh I ngưỡng θ cửa sổ W(P) điểm ảnh P Khi kỹ thuật lọc trung vị phụ thuộc không gian bao gồm bước sau: + Bước 1: Tìm trung vị {I(q)| q ∈ W(P)} → Med (P) + Bước 2: Gán giá trị I ( P) I ( P) =  Med ( P ) I ( P ) − Med ( P ) ≤ θ Nguoclai SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 16 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Ví dụ: I= 4 2 16 2 1 2 1 W(3 × 3); θ = Ikq = 4 2 2 Giá trị 16, sau phép lọc có giá trị 2, giá trị lại không thay đổi giá trị SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 17 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh 2.4 Lọc trung bình * Định nghĩa (Trung bình) Cho dãy x1, x2…, xn trung bình dãy ký hiệu AV({xn}) định nghĩa: 1 n  AV ( { xn } ) = round  ∑ xi   n i =1  * Mệnh đề n ∑( x − x ) i i =1 → AV ( { xn } ) Chứng minh: Đặt: φ ( x) = n ∑( x − x ) i i =1 Ta có: n φ ( x ) = 2∑ ( x − x i ) i =1 φ ' ( x) = n ⇔ ∑ ( x − xi ) = i =1 n ⇔ x = ∑ xi = AV ( { xi } ) n i =1 Mặt khác, φ '' ( x) = 2n > ⇒ φ → x = AV ( { xi } ) Kỹ thuật lọc trung bình SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 18 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa sổ W(P) ngưỡng θ Khi kỹ thuật lọc trung bình phụ thuộc không gian bao gồm bước sau: + Bước 1: Tìm trung bình {I(q)| q ∈ W(P)} → AV(P) + Bước 2: Gán giá trị I ( P ) − AV ( P ) ≤ θ I ( P) I ( P) =   AV ( P ) Nguoclai Ví dụ: I= 4 2 16 2 1 2 1 W(3 × 3); θ = Ikq = 4 2 Giá trị 16 sau phép lọc trung bình có giá trị 3, giá trị lại giữ nguyên sau phép lọc 2.5 Lọc trung bình theo k giá trị gần SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 19 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa sổ W(P), ngưỡng θ số k Khi đó, lọc trung bình theo k giá trị gần bao gồm bước sau: + Bước 1: Tìm K giá trị gần {I(q) q ∈ W(p)} → {k ∼ giá trị gần I(P) nhất} + Bước 2: Tính trung bình {k ∼ giá trị gần I(P) nhất} → AV k(P) + Bước 3: Gán giá trị I ( P ) − AV k ( P ) ≤ θ I ( P) I ( P) =   AVk ( P ) Nguoclai Ví dụ: I= 4 2 16 2 1 W(3 × 3); θ = 2; k = Ikq = 4 2 2 1 * Nhận xét: - Nếu k lớn kích thước cửa sổ kỹ thuật kỹ thuật lọc trung bình - Nếu k= ảnh kết không thay đổi ⇒ Chất lượng kỹ thuật phụ thuộc vào số phân tử lựa chọn k 2.6 Lọc thông thấp, thông cao lọc dải thông Toán tử trung bình không gian lọc thông thấp Nếu hLP(m, n) biểu diễn lọc SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 20 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh thông thấp FIR (Finite Impulse Response) lọc thông cao hHP(m, n) định nghĩa: hHP(m, n) = δ(m, n) - hLP(m, n) Như vậy, lọc thông cao cài đặt cách đơn giản hình sau: Bộ lọc dải thông định nghĩa sau: HHP(m, n)= hL1(m, n) – hL2(m, n) với hL1 hL2 lọc thông thấp Sơ đồ lọc thông cao Bộ lọc thông thấp thường dùng làm trơn nhiễu nội suy ẩnh Bộ lọc thông cao dùng nhiều trích chọn biên làm trơn ảnh, lọc dải thông có hiệu làm cạnh Về biên trình bày kỹ phần sau Tuy nhiên, dễ nhận thấy, biên điểm có độ biến thiên nhanh giá trị mức xám theo quan điểm tần số tín hiệu Như vậy, điểm biên ứng với thành phần tần số cao Từ đó, dùng lọc thông cao để cải thiện nhiễu: nghĩa lọc thành phần tần số thấp giữ lại thành phần tần số cao Vì thế, lọc thông cao thường dùng làm trơn biên trước tiến thành thao tác với biên ảnh Dưới số mặt nạ dùng lọc thông cao: Một số nhân chập lọc thông cao Các nhân chập thông cao có đặc tính chung tổng hệ số lọc Nguyên nhân ngăn cản tăng giới hạn giá trị mức xám (các giá trị điểm ảnh giữ giá trị cách gần không thay đổi nhiêu với giá trị thực) 2.7 Mặt nạ gờ sai phân làm nhẵn SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 21 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Mặt nạ gờ sai phân dùng phổ biến công nghệ in ảnh để làm đẹp ảnh Với kỹ thuật này, tín hiệu đầu thu tín hiệu lọc gradient hay lọc dải cao bổ sung thêm đầu vào: v(m,n) = u(m,n) + λg(m,n) với λ>0, g(m, n) gradient điểm (m, n) Hàm gradient dùng hàm Laplace G(m,n) = u(m,n) – {u(m-1,n) + u(m+1,n) + u(m,n+1)}/2 Đây mặt nạ chữ thập Các toán tử gờ sai phân 2.8 Khuyếch đại nội xuy ảnh Có nhiều ứng dụng cần thiết phải phóng đại mọt vùng ảnh Có nghĩa lấy vùng ảnh cho cho lên ảnh lớn Có phương pháp dùng lặp (Replication) nội suy tuyến tính (Linear Interpolation) Phương pháp lặp : Người ta lấy vùng ảnh kích thước MxN quét theo hàng Mỗi điểm ảnh nằm đường quét lặp lại lần hàng quét lặp lại lần Như vậy, ta thu ảnh với kích thước 2Nx2N Điều tương đương với việc chèn thêm hàng cột chập với mạt nạ H Mặt nạ H Kết thu : v(m,n) = u(k,l) với k=[m/2] l=[n/2] SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 22 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Khuyếch đại lặp 2x2 Hình minh họa nội suy theo phương pháp lặp Ở phép toán nêu phép toán lấy phần nguyên số [1] Phương pháp nội xuy tuyến tính : Giả sử có ma trận điểm ảnh Theo phương pháp nội suy tuyến tính, trước tiên, hàng đặt vào điểm ảnh theo hàng Tiếp sau, điểm ảnh dọc theo cột nội suy theo đường thẳng Thí dụ, với mứ độ khuyếch đại 2x2, nội suy tuyến tính theo hàng tính theo công thức: v1(m,n) = u(m,n) v1(m,2n+1) = u(m,n) + u(m,n+1) nội suy tuyến tính kết theo cột: v1(2m,n) = v1(m,n) v1(2m+1,n) = v1(m,n) + v1(m+1,n) với 0≤m≤M-1, 0≤n≤N-1, Nếu dùng mặt nạ dạng: 1/4 1/4 1/4 T2 = 1/2 1/2 1/4 1/2 1/4 ta thu kết Nội suy với bậc cao áp dụng cách Thí dụ, nội suy với bậc p (p nguyên), ta chèn p hàng với số 0, p cột với số Cuối cùng, tiến hành nhân chập p lần ảnh với mặt nạ H 2.9 Một số kỹ thuật cải thiện ảnh nhị phân SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 23 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Với ảnh nhị phân, mức xám có giá trị hay 1, Do vậy, ta xét phần tử ảnh phần tử logic áp dụng toán tử hình học dựa khái niệm biến đổi hình học ảnh phần tử cấu trúc Phần tử cấu trúc mặt nạ dạng mà phần tử tạo nên mô-típ Người ta tiến hành rê mặt nạ khắp ảnh tính giá trị điểm ảnh điểm lân cận với mô-típ mặt nạ theo cách lấy hội hay lấy tuyển Dựa vào nguyên tắc trên, người ta sử dụng kỹ thuật: dãn ảnh (Dilatation) co ảnh (Erosion) a) Dãn ảnh Dãn ảnh nhằm loại bỏ điểm đen bị vây điểm trắng Trong kỹ thuật này, cửa sổ (N+1)x(N+1) rê khắp ảnh thực đối sánh pexel ảnh với (N+1)2-1 điểm lân cận (không tính điểm tâm) Phép đối sánh thực phép tuyển logic Thuật toán biến đổi tóm tắt sau: For all pixel I(x,y) Begin tính FOR(x, y) {tính OR logic} if FOR(x, y) then ImaOut(x,y)[...]... hơn kích thước cửa sổ thì kỹ thuật chính là kỹ thuật lọc trung bình - Nếu k= 1 thì ảnh kết quả không thay đổi ⇒ Chất lượng của kỹ thuật phụ thuộc vào số phân tử lựa chọn k 2.6 Lọc thông thấp, thông cao và lọc dải thông Toán tử trung bình không gian là lọc thông thấp Nếu hLP(m, n) biểu diễn bộ lọc SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 20 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh thông thấp FIR (Finite... xi } ) n i =1 Mặt khác, φ '' ( x) = 2n > 0 ⇒ φ → min tại x = AV ( { xi } ) Kỹ thuật lọc trung bình SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 18 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa sổ W(P) và ngưỡng θ Khi đó kỹ thuật lọc trung bình phụ thuộc không gian bao gồm các bước cơ bản sau: + Bước 1: Tìm trung bình {I(q)| q ∈ W(P)} → AV(P) + Bước 2: Gán giá trị I ( P ) − AV... tại Med({xn}) * Kỹ thuật lọc trung vị Giả sử ta có ảnh I ngưỡng θ cửa sổ W(P) và điểm ảnh P Khi đó kỹ thuật lọc trung vị phụ thuộc không gian bao gồm các bước cơ bản sau: + Bước 1: Tìm trung vị {I(q)| q ∈ W(P)} → Med (P) + Bước 2: Gán giá trị I ( P) I ( P) =  Med ( P ) I ( P ) − Med ( P ) ≤ θ Nguoclai SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 16 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Ví dụ: I= 1... bậc cao hơn cũng có thể áp dụng cách trên Thí dụ, nội suy với bậc p (p nguyên), ta chèn p hàng với các số 0, rồi p cột với các số 0 Cuối cùng, tiến hành nhân chập p lần ảnh với mặt nạ H ở trên 2.9 Một số kỹ thuật cải thiện ảnh nhị phân SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 23 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Với ảnh nhị phân, mức xám chỉ có 2 giá trị là 0 hay 1, Do vậy, ta xét một phần tử ảnh. . .Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh 1.12 Biến đổi cấp xám tổng thể Nếu biết ảnh và hàm biến đổi thì ta có thể tính được ảnh kết quả và do đó ta sẽ có được histogram của ảnh biến đổi Nhưng thực tế nhiều khi ta chỉ biết histogram của ảnh gốc và hàm biến đổi, câu hỏi đặt ra là liệu ta có thể có được histogram của ảnh biến đổi Nếu có như vậy ta có thể hiệu chỉnh hàm biến đổi để thu được ảnh kết... Histogram của ảnh mới thua được bằng cách chồng hình và tính giá trị theo các q (= f(g)) theo công thức tính trên Kết quả cuối thu được sau phép quay góc 90 thuận chiều kim đồng hồ SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 12 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh II CÁC KỸ THUẬT PHỤ THUỘC KHÔNG GIAN 2.1 Phép nhân chập và mẫu Giả sử ta có ảnh I kích thước M × N, mẫu T có kích thước m × n khi đó, ảnh I nhân... nhiêu với giá trị thực) 2.7 Mặt nạ gờ sai phân và làm nhẵn SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 21 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Mặt nạ gờ sai phân dùng khá phổ biến trong công nghệ in ảnh để làm đẹp ảnh Với kỹ thuật này, tín hiệu đầu ra thu được bằng tín hiệu ra của bộ lọc gradient hay lọc dải cao bổ sung thêm đầu vào: v(m,n) = u(m,n) + λg(m,n) với λ>0, g(m, n) là gradient tại điểm (m, n)... Nhận xét: SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 13 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh - Trong quá trình thực hiện phép nhân chập có một số thao tác ra ngoài ảnh, ảnh không được xác định tại những vị trí đó dẫn đến ảnh thu được có kích thước nhỏ hơn - Ảnh thực hiện theo công thức 2.1 và 2.2 chỉ sai khác nhau 1 phép dịch chuyển để đơn giản ta sẽ hiểu phép nhân chập là theo công thức 2.1 2.2 Một... muốn Bài toán đặt ra là biết histogram của ảnh, biết hàm biến đổi hãy vẽ histogram của ảnh mới Ví dụ: g 1 2 3 4 h(g) 4 2 1 2 g + 1 nếu g ≤ 2 f(g)= g nếu g = 3 g – 1 nếu g > 3 Bước 1: Vẽ Histogram của ảnh cũ f(g) 0 SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 g Trang 11 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Bước 2: Vẽ đồ thị hàm f(g) h(g) g 0 Bước 3: Vẽ Histogram của ảnh mới Đặt q = f(g) h(q) = card ({P| I(P)... lại giữ nguyên sau phép lọc 2.5 Lọc trung bình theo k giá trị gần nhất SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1 Trang 19 Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa sổ W(P), ngưỡng θ và số k Khi đó, lọc trung bình theo k giá trị gần nhất bao gồm các bước sau: + Bước 1: Tìm K giá trị gần nhất {I(q) q ∈ W(p)} → {k ∼ giá trị gần I(P) nhất} + Bước 2: Tính trung bình {k ∼ giá trị