Đang tải... (xem toàn văn)
Tài liệu Xử lý ảnh (dịch từ two dimensional signal and image processing JAE s lim)
Đại học quốc gia khoa Công nghệ xử lý ảnh trích dịch two-dimensional signal and Image processing Tác giả: JAE S. LIM Đại học Công nghệ Massachusetts Dịch giả: Nguyễn văn Ngọ Hiệu đính: nguyễn viết kính Hànội- 2001 TWO-DIMEN SIONAL SIGNAL and IMAGE PROCESSING JAE S.LIM Departrnent of Electrical Engineering and Cornputer Science Massachusetts Institute of Technology PRENTICE HALL, Englewood, New Jersey 07632 PRENTICE HALL SIGNAL PROCESSING SERIES Alan V. Oppenheim, Editor ANDREWS AND HUNT Digital Image Restoration BRIGHAM The Fast Fourier Transform BRIGHAM The Fast Fourier Transform and It’s Applications BURDIC Underwater Acoustic System Analysis CASTLEMAN Digital Image Processing COWAN AND GRAN T Adaptive Filters CROCHIERE AND RABINEK Multirate Digital Signal Processing DUDGEON AND MERSEREAU Multidimensional Digital Signal Processing HAMMING Digital Filters, 3/E HAYKIN, ED. Array Signal Processing JAYANT AND NOLL Digital Coding of Waveforms KAY Modern Spectral Estimation KINO Acoustic Waves: Devices, Imaging, and Analog Signal Processing LEA, ED. Trends in Speech Recognition LIM Two-Dimensional Signal and Image Processing LIM, ED. Speech Enhancement LIM AND OPPENHIEIM, EDS. Advanced Top ics in Signal Processing MARPLE Digital Spectral Analysis with Applications McCLELLAN AND RADER Number Theory in Digital Signal Processing MENDEL Lessons in Digital Estimation Theory OPPENHEIM, ED. Applications of Digital Signal Processing OPPENHEIM, WILLSKY, WITH YOUNG Signals and Systems OPPENHEIM AND SCHAFER Digital Signal Processing OPPENHEIM AND SCHAFER Discrete-Time Signal Processing QUACKENBUSH ET AL. Objective Measures of Speech Quality RABINER AND GOLD Theory and Applications of Digital Sign al Processing RABINER AND SCHAFER Digital Processing of Speech Signals ROBINSON AND TREITEL Geophysical Signal Analysis STEARNS AND DAVID Signal Processing Algorithms TRIBOLET Seismic Applications of Homomorphic Signal Processing . WIDROW AND STEARNS Adaptive Signal Processing Mục lục Lời nói đầu của ngời dịch (i.~ii.) Chơng I. Cơ sở xử lý ảnh Mở đầu 1 1. ánh sáng 4 1.1 ánh sáng là sóng điện từ 4 1.2 Độ sáng, màu sắc và độ bão hoà 5 1.3 Hệ màu cộng và hệ màu trừ 10 1.4 Biểu diễn ảnh đơn sắc và ảnh mà u 12 2 Hệ thống thị giác của ngời 16 2.1 Mắt 16 2.2 Mô hình mức ngoại vi của hệ thị giác. 21 3 Các hiện tợng thị giác . 23 3.1 Độ nhạy cảm cờng độ. 23 3.2. Sự thích nghi. 25 3.3 Hiệu ứng dải Mach và đáp ứng tần số không gian. 26 3.4 Mặt nạ không gian. 28 3.5 Các hiện tợng thị giác khác. 29 4 Hệ thống xử lý ảnh 32 4.1 Tổng quan hệ thống xử lý ảnh. 32 4.2 Bộ số hoá. 33 4.3 Hiển thị. 37 Chơng 2 . cải thiện ảnh. Mở đầu 39 1. thay đổi độ tơng phản và dải động. 41 1.1 Thay đổi mức xám. 41 1.2 Bộ lọc thông cao và mặt nạ mờ 50 1.3 Xử lý đồng cấu 53 1.4 Phép thay đổi thích nghi độ tơng phản cục bộ và giá trị trung bình độ . . chói cục bộ. 55 2 làm trơn nhiễu. 58 2.1 Bộ lọc thông thấp. 58 2.2 Lọc trung vị (lọc median). 59 2.3 Làm trơn pixel ngoại cỡ. 66 3 Phát hiện biên 67 3.1 Phơng pháp gradient. 68 3.2 Các phơng pháp dựa trên Laplaxian. 76 3.3 Phát hiện biên bằn g phơng pháp Marr và Hi ldreth. 80 3.4 Phát hiện biên dựa trên mô hình tín hiệu. 83 4 Phép nội suy ảnh và sự ớc lợng chuyển động 86 4.1 Phép nội suy không gian. 86 4.2 Ước lợng chuyển động 89 4.2.1 Các phơng pháp thích ứng vùng 93 4.2.2 Các phơng pháp ràng buộc không - thời gian 97 4.3 Phép nội suy thời gian có bù chuyển động 102 4.4 ứng dụng của các phơng pháp ớc lợng chuyển động vào phép nội . suy không gian. 104 5 Mầu giả và mầu tô. 106 Chơng 3 Phục Hồi ảnh mở đầu. 109 1. ớc lợng sự xuống cấp. 111 2 làm giảm nhiễu cộng ngẫu nhiên. 113 2.1 Bộ lọc Wiener 113 2.2 Các biến thể của bộ lọc Wiener. 118 2.3 Xử lý ảnh thích nghi. 120 2.4 Bộ lọc Wiener thích nghi. 123 2.5 Phục hồi ảnh thích nghi dựa vào hàm độ r õ nhiễu. 128 2.6 Trừ phổ trong không gian hẹp. 133 2.7 Phục hồi ảnh thích nghi nhậy biên. 136 3 giảm nhoè. 139 3.1 Bộ lọc ngợc. 139 3.2 Algorit chia chập mù. 142 4 làm giảm nhoè và tap âm cộng ngẫu nhiên. 148 5 làm giảm nhiễu phụ thuộc tín hiệu. 151 5.1 Biến đổi thành nhiễu cộng không phụ thuộc tín hiệu. 151 5.2 Giảm nhiễu phụ thuộc tín hiệu trong miền tín hiệu. 154 6 Phép lọc thời gian cho phục hồi ảnh. 6.1 Lấy trung bình khung. 158 6.2 Phục hồi ảnh bằng bù chuyển động 162 7 bình luận. 164 Chơng 4 Mã hoá ảnh mở đầu. 167 1. Lợng tử hoá 169 1.1 Lợng tử hoá vô hớng 169 1.2 Lợng tử hoá véc tơ 178 1.3 Thiết kế sách mã và algôrit K -means 186 1.4 Sách mã cây và tìm kiếm nhị phân 190 2. Gán từ mã 193 2.1 Gán từ mã có chiều dài đều 193 2.2 Entropy và gán từ mã có chiều dài biến đổi 193 2.3 Kết hợp tối u của lợng tử hoá và gán từ mã 198 3. mã hoá dạng sóng 199 3.1 Điều xung mã 200 3.2 Điều chế Delta 205 3.3 Điều xung mã vi sai 210 3.4 Các bộ mã hoá hai kênh 214 3.5 Mã hoá hình chóp 216 3.6 Mã hóa thích nghi và lợng tử hoá véctơ 224 4. phép mã hoá biến đổi ảnh 226 4.1 Các phép biến đổi 226 4.2 Những khái niệm bổ sung 231 4.3 Làm giảm hiệu ứng khối 237 4.4 Sự mã hoá biến đổi lai ghép 239 4.5 Mã hoá thích nghi và lợng tử hoá véctơ 240 5. mã hoá mô hình ảnh 241 6. mã hoá liên mành. Mã hoá ảnh màu 245 6.1 Mã hoá liên mành 245 6.2 Mã hoá ảnh màu 249 6.3 Lỗi do kênh truyền gây ra 251 7. những nhận xét bổ sung 251 8. vài lời kết luận 253 Phụ lục Quá trình ngẫu nhiên 1. Biến ngẫu nhiên 255 2. Quá trình ngẫu nhiên 257 3. Tín hiệu ngẫu nhiên là đầu vào của hệ tuyến tính 262 4. Bộ lọc Wiener không nhân quả 264 5. Ước lợng thông số thống kê 266 Lời nói đầu của ngời dịch Quyển sách Xử lý Tín hiệu hai chiều và ảnh (TWO-DIMENSIONAL SIGNAL and IMAGE PROCESSING) của tác giả Jae S. LIM , giáo s Học viện Công nghệ Massachusetts (Hoa kỳ), nằm trong bộ sách nổi tiếng về xử lý tín hiệu do giáo s Alan V. OPPENHEIM làm Tổng biên tập. Quyển sách này phát triển lên từ những công trình nghiên cứu và quá trình giảng dạy của tác giả trong lĩnh vự c xử lý tín hiệu nhiều chiều và ảnh, chủ yếu để dùng làm sách giáo khoa cho bậc cao học và năm cuối bậc đại học. Quyển sách gồm 10 chơng, theo ý kiến tác giả là có thể sử dụng làm sách giáo khoa cho một giáo trình chung gồm cả xử lý tín hiệu hai chiều và xử lý ảnh, nhng cũng có thể tách ra để làm hai sách giáo khoa riêng cho từng giáo trình Xủ lý tín hiệu hai chiều và Xử lý ảnh. Trong bản dịch này, chúng tôi đã dịch bốn chơng chuyên về xử lý ảnh, gồm chơng 1 nói về những vấn đề cơ sở của xử lý ảnh, chơng2 về cải thiện ảnh, chơng 3 về phục hồi ảnh, và chơng 4 về mã hoá ảnh (bốn chơng 7 ~ 10 của nguyên bản tiếng Anh). Ngoài ra, dịch thêm tiết 6.1 của nguyên bản, coi nh phần phụ lục của bản dịch, vì một số công thức trong tiết này đợc sử dụng tron g bốn chơng nói trên. Nguyên bản quyển sách do giáo s Châu Thải Vinh, nay là Phó Giám đốc Đại học Đông nam, Trung quốc, mang sang Hànội năm 1994 để giảng chuyên đề Mã hoá Tín hiệu ở lớp học hè của Hội Vô tuyến -Điện tử Việt nam và giới thiệu cho các đồn g nghiệp Việt nam. Chơng 10 của nguyên bản đã đợc dịch trong thời gian đó. Gần đây, khi khoa Công nghệ Đại học Quốc gia Hà nội đợc thành lập, giáo s viện sỹ Nguyễn văn Hiệu đã động viên chúng tôi trong việc tìm chọn và giao phó việc chủ biên các sách giáo khoa Vô tuyến- Điện tử nổi tiếng trên thế giới, nhằm nâng cao chất lợng đào tạo bậc đại học và trên đại học cho ngành Điện tử -Viễn thông nớc nhà. Vì vậy, chúng tôi đã dịch nốt những chơng còn lại, nhằm dùng làm sách tham khảo chính cho giáo trìn h Xử lý ảnh ở bậc cao học. Đoàn giáo s Đại học Đông nam, Trung quốc, sang thăm Đại học Quốc gia Hànội vào tháng 10 năm 2000 cũng đã khuyến nghị biên dịch và sử dụng quyển sách này. Bản dịch quyển sách đã đợc Phó giáo s Nguyễn viết Kính, chủ tịch Hội đ ồng ngành Điện tử -Viễn thông thuộc Khoa Công nghệ hiệu đính với tinh thần trách nhiệm cao, gợi ý nhiều thuật ngữ hợp lý về chuyên ngành Xử lý ảnh và đóng góp những từ ngữ xác đáng làm cho sự diễn đạt ở một số chỗ dễ hiểu hơn. Phó giáo s Nguyễn kim Giao, chủ nhiệm bộ môn Viễn thông cũng đã giúp đỡ phát hiện thêm một số sai sót trong đánh máy và xếp hình, đặc biệt là đã có những gợi ý rất hay trong việc tìm các thuật ngữ tiếng Việt thích hợp để mô tả các hiện tợng aliasing * và temporal aliasing. Trong lĩnh vực xử lý số, đặc biệt là xử lý ảnh số, còn nhiều vấn đề rất mới, ở nớc ta cha có thuật ngữ thống nhất, do đó các bạn trẻ Hoắc công Sự và Nguyễn văn Công trong thời gian làm luận án tốt nghiệp đã đọc nhiều tài liệu tiếng Việt để su tập thuật ngữ và giúp thầy lựa chọn. Các bạn cũng đã giúp làm chế bản điện t và vận dụng kiến thức về xử lý ảnh để thực hiện việc chuyển hàng trăm bức ảnh minh hoạ từ bản tiếng Anh sang bản tiếng Việt sao cho đảm bảo độ trung thực. Với lòng biết ơn chân thành, tôi xin cảm tạ tất cả bạn bè trong và ngoài nớc đã động viên và giúp đỡ làm cho bản dịch ra đời và tránh đợc nhiều sai sót. Tuy vậy, trong bản in lần đầu này cũng còn vài chỗ khiếm khuyết cha khắc phục đợc. Chẳng hạn, vì chúng tôi không có nguyên bản mà chỉ có bản photocopy đen - trắng của quyển sách, nên các hình 1.8, 4.58, và 4.59 là những ảnh màu không đa lên bản dịch lần này đợc , mong đọc giả lợng thứ . Hànội, ngày 20 tháng 8 năm 2001 GS Nguyễn văn Ngọ [...]... màu đỏ, lục và lam Một cách tiếp cận xử lý ảnh màu là xử lý 3 ảnh đơn sắc R, G và B riêng biệt và tổ hợp kết quả lại Phương pháp tiếp cận này đơn giản và thường sử dụng trong thực tế Vì độ sáng, màu sắc và độ bão hoà mỗi cái đều phụ thuộc cả 3 ảnh đơn sắc, nên việc xử lý riêng biệt R, G và B có thể tác động đến màu sắc và độ bão hoà, mặc dầu có khi mục đích xử lý chỉ là thay đổi độ sáng Bộ ba giá trị... khác với ảnh chưa xử lý trong biểu hiện độ sáng của nó Một thuận lợi khác là hầu h ết thành phần tần số cao của ảnh màu đều ở trong thành phần Y Do vậy, lọc thông thấp các thành phần I và Q sẽ không ảnh hưởng đáng kể đến ảnh màu Đặc tính này có thể được khai thác trong mã hoá ảnh màu số hoặc trong phát tín hiệu TV màu analog Khi mục đích của xử lý ảnh vượt quá yêu cầu tái tạo chính xác cảnh gốc theo cảm... được phản ảnh bởi phần thông cao trong đặc tính thông dải H( x , y ) Mặc dầu mô hình trong hình 1.15 rất đơn giản và chỉ áp dụng đối với quá trình xử lý ở mức ngoại vi, nó cũng tỏ ra rất hiệu quả khi phân tích một số hiện tượ ng thị giác sẽ được bàn đến ở tiết sau Một cách để khai thác mô hình ở hình 1.15 là xử lý một ảnh ở một miền ở gần Ví dụ trong mã hoá ảnh, những thông tin có trong ảnh nhưng... với ảnh màu trong hình 1.8, theo thứ tự được biểu diễn như ba ảnh đơn sắc trong hình 1.9(a),(b) và (c) Vì f I(x,y) và f Q(x,y) có thể âm nên ta cộng thêm thiên áp cho chúng để hiển thị Cường độ xám trung bình trong hình 1.9(b) và (c) đại biểu cho biên độ không của f I(x,y) và f Q(x,y) So với bộ RGB, bộ ba giá trị YIQ có thuận lợi là ta có thể chỉ xử lý riêng thành phần Y nh đã xử lý sẽ khác với ảnh. .. lý một ảnh ở một miền ở gần Ví dụ trong mã hoá ảnh, những thông tin có trong ảnh nhưng bị thị giác loại bỏ thì không cần thiết phải mã hoá Xử lý ảnh trong một miền ở gần kề chỗ vào cái gì quan trọng với hệ thị giác Đó là một lý do tại sao một số thuật toán xử lý ảnh thực hiện trong miền log cường độ chứ không phải trong miền cường độ nh sáng Phi tuyến H( x , y ) Tín hiệu thần kinh Hình 1.15: Mô hình... ra ảnh lập thể của ta, việc trộn lẫn các ảnh từ hai mắt cho phép trường thị giác cảm nhận không gian ba chiều Hai bó mới đó đi qua hai cạnh trái và phải của một vật cong gập như đầu gối Các dây ban đầu kết thúc tại đây, các dây mới tiếp tục đến vỏ não thị giác, nơi các tín hiệu thần kinh được xử lý và tạo ra khả năng nhìn Vỏ não thị giác là một phần nhỏ của vỏ não Chưa ai biết gì nhiều về cách xử lý. .. giác, xử lý tín hiệu thần kinh để lấy ra thông tin nh sáng Mức ngoại vi Tín hiệu thần kinh Mức trung tâm nh ảo Hình 1.14 : Hệ thị giác người là một sự nối liên tiếp của hai hệ Hệ thứ nhất đại biểu cho mức ngoại vi của hệ thị giác, chuyển ánh sáng thành tín hiệu thần kinh Hệ thứ hai đại biểu cho mức trung tâm của hệ thị giác, xử lý tín hiệu thần kinh để lấy ra thông tin cần thiết Về quá trình xử lý ở... của ảnh màu trong hình 1.8(d), (a) thành phần Y; (b) thành phần I; (c) thành phần Q Thành phần Y được gọi là thành phần chói, vì nó phản ánh độ chói trong công thức (1.3) Nó có vai trò chính trong sự nhận biết độ sáng của ảnh màu, và cũng có thể sử dụng được với ảnh đen trắng Các thành phần I và Q gọi là các thành phần sắc độ, và chúng có vai trò chính trong sự nhận biết màu sắc và độ bão hoà của ảnh. .. đã được thảo luận trong phần 1.2 Giá trị I thường được gọi là độ chói, cường độ, hay mức xám của ảnh 12 đen trắng Vì I trong công thức (1.5) biểu diễn công suất trên đơn vị diện tích, nên nó bao giờ cũng không âm và hữu hạn, nghĩa là: 0 I Imax Trong đó I max là giá trị lớn nhất mà I đạt được Trong xử lý ảnh, I được chia thang (scaled) sao cho nó nằm trong một phạm vi thuận lợi nào đó, ví dụ 0 I 1 hoặc... trình xử lý ở mức trung tâm người ta hiểu biết còn quá ít, nhưng quá trình xử lý ở mức ngoại vi thì đã được hiểu biết căn kẽ, và đã có nhiều nỗ lực để tạo ra mô hình của nó Hình 1.15 (mô hình Stock ham) biểu diễn một mô hình rất đơn giản cho ảnh đơn sắc phù hợp với một số hiện tượng thị giác đã biết Trong mô hình này, cường độ ảnh đơn sắc I(x,y) được biến đổi phi tuyến, chẳng hạn bằng thuật toán lôgarit, . Applications of Digital Signal Processing OPPENHEIM, WILLSKY, WITH YOUNG Signals and Systems OPPENHEIM AND SCHAFER Digital Signal Processing OPPENHEIM AND SCHAFER Discrete-Time Signal Processing QUACKENBUSH. TREITEL Geophysical Signal Analysis STEARNS AND DAVID Signal Processing Algorithms TRIBOLET Seismic Applications of Homomorphic Signal Processing . WIDROW AND STEARNS Adaptive Signal Processing Mục. Imaging, and Analog Signal Processing LEA, ED. Trends in Speech Recognition LIM Two- Dimensional Signal and Image Processing LIM, ED. Speech Enhancement LIM AND OPPENHIEIM, EDS. Advanced Top ics in Signal