10/19/2011 Xử lý ảnh Hồng Văn Hiệp Bộ mơn Kỹ thuật máy tính Viện Cơng nghệ thơng tin Truyền thông Email: hiephv@soict.hut.edu.vn Nội dung Chương Chương Chương Chương Giới thiệu chung Thu nhận & số hóa ảnh Cải thiện & phục hồi ảnh Phát tách biên, phân vùng ảnh Chương Trích chọn đặc trưng ảnh Chương Nén ảnh Chương Lập trình xử lý ảnh Matlab C 10/19/2011 Chương Cải thiện phục hồi ảnh Cải thiện ảnh Phục hồi ảnh Cải thiện ảnh Xử lý ảnh để đầu “tốt” đầu vào cho mục đích định  Do đó: Cải thiện ảnh phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể Phương pháp cải thiện ảnh  Xử lý miền không gian o Xử lý điểm ảnh o Xử lý mặt nạ  Xử lý miền tần số o Các phép lọc  Xử lý màu sắc 10/19/2011 Cải thiện ảnh miền tần số Miền tần số? Phép biến đổi Fourier  Phép biến đổi Fourier hàm liên tục biến f(x) định nghĩa sau:  Phép biến đổi ngược Phép biến đổi Fourier Phép biến đổi Fourier hàm liên tục biến f(x, y)  Biến đổi xuôi  Biến đổi ngược 10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Trên miền rời rạc (ảnh số):  Phép biến đổi Fourier hàm rời rạc biến f(x) với x = 0, 1, 2, …, M-1  Phép biến đổi ngược Phép biến đổi Fourier (tiếp) Phép biến đổi Fourier hàm rời rạc biến f(x, y) với x = 0, 1, …, M-1; y = 0, 1, … N-1; 10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Ví dụ: y (0,0) 255 255 x f(x,y) Tính biến đổi Fourier ảnh Phép biến đổi Fourier (tiếp) ( f (0,0)  f (0,1)  f (1,0)  f (1,1))  127.5 2*2 F (0,1)  ( f (0,0) * e  j 2 ( 0*0 / 21*0 / )  f (0,1) * e  j 2 ( 0*0 / 21*1/ ) 2*2  f (1,0) * e  j 2 ( 0*1/ 21*0 / )  f (1,1) * e  j 2 ( 0*1/ 21*1/ ) )  127.5 F (0,0)  F (1,0)  ( f (0,0) * e  j 2 (1*0 / 2 0*0 / )  f (0,1) * e  j 2 (1*0 / 2 0*1/ ) 2*2  f (1,0) * e  j 2 (1*1/ 2 0*0 / )  f (1,1) * e  j 2 (1*1/ 2 0*1/ ) )  F (1,1)  ( f (0,0) * e  j 2 (1*0 / 21*0 / )  f (0,1) * e  j 2 (1*0 / 21*1/ ) 2*2  f (1,0) * e  j 2 (1*1/ 21*0 / )  f (1,1) * e  j 2 (1*1/ 21*1/ ) )  10 10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) y (0,0) (0,0) v Fourier x |F(u,v)| f(x,y) (x, y)  f(x, y): miền không gian (u, v)  F(u, v): miền tần số 11 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Trên miền tần số: thường xét tâm (0, 0) điểm tâm ảnh  Thực cách: Nhân f(x, y) với (-1)x+y thực phép biến đổi Fourier (0,0) v -255 -0 255 x x f(x,y) Fourier (0,0) u f(x,y)(-1)x+y |F(u-M/2,v-N/2)| 12 10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Biểu diễn cos, sin  Công thức Euler o Mỗi giá trị u: ứng với tần số o u  f(u): miền tần số 13 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Biểu diễn hệ cực  Trong đó: o Và: gọi phổ biên độ gọi phổ pha biến đổi Fourier  Phổ lượng 14 10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) 15 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Hàm biến  Phổ biên độ  Phổ pha  Phổ lượng 16 10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) F(0, 0) ứng với u = M/2 v = N/2 tức tâm ảnh (M N thường chẵn) F(0, 0) gọi thành phần chiều phổ (thành phần tần số 0) 17 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Một số ý 18 10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) 19 Phép biến đổi Fourier (tiếp) 20 10 10/19/2011 Bộ lọc thông thấp lý tưởng (tiếp) Do khơng có tính trơn điểm cắt  hiệu ứng run ảnh (hiệu ứng ringing) 45 Hiệu ứng ringing 46 23 10/19/2011 Bộ lọc thông thấp Butterworth Loại bỏ thành phần tần số cắt cao D0, D0 xác định % lượng loại bỏ Bậc n xác định độ nét lọc, n lớn hiệu ứng loại bỏ tần số cao lớn 47 Bộ lọc thông thấp Butterworth (tiếp) 48 24 10/19/2011 Bộ lọc thông thấp Butterworth (tiếp) 49 Bộ lọc thông thấp Butterworth (tiếp) Ảnh hưởng bậc n 50 25 10/19/2011 Hiệu ứng ringing lọc butterworth 51 Bộ lọc thông thấp Butterworth (tiếp) Đặc điểm  Do loại bỏ thành phần tần cao  Hàm có tính trơn điểm nên làm suy giảm tượng run ảnh  Dễ dàng điều khiển với tham số n D0 o Chú ý: n = khơng có tượng run ảnh n = 2: bắt đầu có tượng run ảnh n ≈ 20: giống lọc thông thấp lý o o tưởng 52 26 10/19/2011 Bộ lọc thông thấp Gaussian Nếu chọn với D0 tần số cắt 53 Bộ lọc thông thấp Gaussian (tiếp) 54 27 10/19/2011 Bộ lọc thông thấp Gaussian (tiếp) Nhận xét  Bộ lọc thông thấp gaussian không trơn Butterworth với tần số cắt  Tuy nhiên khơng có tượng run ảnh  Biến đổi xuôi ngược Fourier Gaussian hàm Gaussian 55 Một số ứng dụng lọc thông thấp 56 28 10/19/2011 Một số ứng dụng lọc thông thấp 57 Các phép lọc tăng cường độ nét cải thiện biên Lọc thông cao lý tưởng Lọc thông cao butterworth Lọc thông cao Gaussian 58 29 10/19/2011 Các lọc thông cao Ý tưởng: 59 Lọc thông cao lý tưởng 60 30 10/19/2011 Bộ lọc thông cao Butterworth 61 Bộ lọc thông cao Gaussian 62 31 10/19/2011 Lọc thông cao 63 Lọc thông cao Laplacian Chú ý: Suy ra:  64 32 10/19/2011 Lọc thơng cao Laplacian (tiếp) Từ suy laplacian miền khơng gian tìm cách 65 Lọc thơng cao Laplacian (tiếp) 66 33 10/19/2011 Lọc đồng hình Một ảnh miền khơng gian f(x, y) biểu diễn:  Trong đó: o i(x, y) biểu diễn độ chiếu sáng (illumination): thể vùng thay đổi không gian o r(x, y) biểu diễn độ phản xạ (reflectant): thể vùng thay đổi lớn không gian vùng thuộc biên đối tượng 67 Lọc đồng hình (tiếp) Lấy ln hai vế (lograrit vế) Do đó: 68 34 10/19/2011 Lọc đồng hình (tiếp) Biến đổi Z(u, v) miền tần số: Chuyển sang miền khơng gian 69 Lọc đồng hình (tiếp) 70 35 10/19/2011 Lọc đồng hình (tiếp) Ý tưởng Chọn H(u, v) cho tác động vào thành phần tần số thấp cao theo cách khác 71 Lọc đồng hình (tiếp)  H(u, v)  Chọn < < >  Hàm có xu hướng làm giảm thành phần tần thấp tăng thành phần tần số cao  Kết tăng cường chi tiết vùng tối cân độ tương phản vùng sáng 72 36 10/19/2011 Lọc đồng hình (tiếp) Ví dụ: = 0.5; =2 73 Lọc đồng hình (tiếp) Ứng dụng việc loại bỏ nhiễu nhân 74 37 ...10/19/2011 Chương Cải thiện phục hồi ảnh ? ?Cải thiện ảnh ? ?Phục hồi ảnh Cải thiện ảnh ? ?Xử lý ảnh để đầu “tốt” đầu vào cho mục đích định  Do đó: Cải thiện ảnh phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể Phương pháp cải. .. dụng cụ thể Phương pháp cải thiện ảnh  Xử lý miền không gian o Xử lý điểm ảnh o Xử lý mặt nạ  Xử lý miền tần số o Các phép lọc  Xử lý màu sắc 10/19/2011 Cải thiện ảnh miền tần số Miền tần số?... (tiếp) ? ?Ảnh trộn phổ biên độ ảnh hạt gạo với phổ pha ảnh người quay phim 30 15 10/19/2011 Ý nghĩa phổ biên độ phổ pha (tiếp) ? ?Ảnh trộn phổ biên độ ảnh người quay phim với phổ pha ảnh hạt gạo 31 Tương