Bài giảng Xử lý ảnh số - Các phương pháp cải thiện chất lượng ảnh

Nội dung text: Bài giảng Xử lý ảnh số - Các phương pháp cải thiện chất lượng ảnh

1. Xử lý ảnh số Các phương pháp cảithiệnchất lượng ảnh Chương trình dành cho kỹ sư CNTT Nguyễn Linh Giang
2. Các phương pháp cảithiệnchấtlượng ảnh •Tổng quan các phương pháp cảithiệnchất lượng ảnh; •Cácphương pháp trên điểm; •Biến đổi Histogram; • Các phép toán trên miền không gian; •Lọc ảnh; •Giả màu.
3. Lọc ảnh •Kháiniệm nhiễu; • Các phép lọctrênmiền không gian; • Các phép lọctrênmiềntầnsố.
4. Khái niệmtạp nhiễu • Ảnh thường chịubiếndạng do nhiễungẫu nhiên; •Nhiễuxuấthiện trong quá trình thu nhận ảnh, truyền tin hoặc trong quá trình xử lý; •Nhiễucóthể phụ thuộchoặc độclậpvớinội dung ảnh; •Nhiễuthường đượcbiểudiễnbằng các thuộc tính thống kê;
5. Khái niệmtạp nhiễu •Nhiễutrắng: –Lànhiễucóphổ năng lượng không đổi; –Cường độ nhiễutrắng không đổikhitầnsố tăng; – Thông thường nhiễutrắng đượcsử dụng để xấpxỉ thô tạp nhiễu trong nhiềutrường hợp; –Hàmtự tương quan củanhiễutrắng là hàm del-ta. Như vậynhiễutrắng không tương quan tạihaimẫu bấtkỳ; –Sử dụng nhiễutrắng là mô hình nhiễu đơngiảnnhất và có lợivề mặt tính toán.
6. Khái niệmtạpnhiễu –NhiễuGauss •Làtrường hợp đặcbiệt; •Nhiễu Gauss là dạng xấpxỉ nhiễutốt trong nhiềutrường hợpthựctế; •Mật độ phân bố xác suấtcủa nhiễu được đặctrưng bằng hàm Gauss; • Trong trường hợpmộtchiều, nhiễuGaussđược đặctrưng bằng giá trị trung bình μ và độ lệch tiêu chuẩncủabiến ngẫu nhiên ( phương sai σ2 ) ()x−μ 2 − 1 2 p() x= e 2σ 2πσ 2
7. Khái niệmtạpnhiễu • Ảnh chịu ảnh hưởng của nhiễu Gauss vớitrị trung bình không và phương sai bằng 13:
8. Khái niệmtạpnhiễu –Mộtsố dạng ảnh hưởng nhiễu: •Nhiễucộng: f( m, n ) = g( m, n ) + ν( m, n ) trong đó nhiễu ν( m, n )độclậpthống kê với tín hiệu; •Nhiễu nhân: nhiễulàhàmcủabiênđộ tín hiệu f( m, n ) = g( m, n ) + ν( m, n )g( m, n ) = = g( m, n )( 1+ ν( m, n ) ) = = g( m, n )n( m, n ) •Nhiễu xung: khi trên ảnh xuấthiệncácđiểmnhiễu riêng biệt có độ sáng khác biệtlớn so với các điểmlâncận; •Nhiễudạng muối tiêu: xuấthiện khi ảnh bị bão hòa bởi nhiễu xung. Khi đó ảnh sẽ bịảnh hưởng của các điểm nhiễu đen trắng.
9. Khái niệmtạpnhiễu •Vídụ nhiễudạng muốitiêu: vớitỷ lệ nhiễu là 1% và 5% tương ứng. Giá trị của các điểm ảnh trong khoảng [0, 255].
10. Các phép lọctrênmiềnkhônggian • Các phép lọc: –Bộ lọctrênmiền không gian: mặtnạ lọc; –Lọclàmtrơn; •Lọc trung bình; •Lọc trung bình theo hướng •Lọc trung vị; –Lọclàmnétảnh: •Lọc đạohàmbậc1; •Lọc đạohàmbậc2.
11. Các phép lọctrênmiềnkhônggian •Mặtnạ không gian –Mặtnạ không gian biểudiễnbộ lọccóđáp ứng xung hữu hạn hai chiều( 2-D FIRF ); –Cácdạng mặtnạ thông dụng có kích thước 2x2, 3x3, 5x5, 7x7; –Phéplọc đượcxácđịnh bằng cách lấytổng chậphàmlọc vớihìnhảnh v(m,n) = Σs(m-k, n-l) h(k,l) –Biểudiễntrênmiềntầnsố: V( k, l ) = S( k, l ) x H( k, l ) –Cácứng dụng: •Lọclàmtrơn: lọcthấp; •Lọclàmnét: lọc cao
12. Các phép lọctrênmiềnkhônggian •Phương pháp lọc trung bình –Mỗi điểm ảnh đượcthaythế bằng trung bình trọng số của các điểmlâncận: v(,) m= na∑ k∑(,)(,) l s− m k − n l k(,) l∈ W –Nếu a( k, l ) = 1/NW, trong đó NW là sốđiểm trong cửasổ, ta có phương pháp lọc trung bình: giá trị mớicủa điểm ảnh thay bằng trung bình cộng của các điểmrơivàocửasổ W 1 v(,) m= n ∑∑s(,) m− k −n l N w k(,) l∈ W –Nếumỗi điểm ảnh đượcthaythế bằng trung bình cộng của điểm đóvới trung bình cộng của4 điểmlâncậnkề, ta có 1 ⎡ 1 ⎤ vmn smn(,)= +(,)( sm 1,) −{} + nsm ( 1,) + + (, nsmn − 1) + (, + smn 1) 2 ⎣⎢ 4 ⎦⎥
13. Các phép lọctrênmiềnkhônggian –Lọc trung bình là lọclàmtrơnnhiễu: x(m,n) = s(m,n) + η(m,n) – η(m,n) - nhiễutrắng vớigiátrị trung bình không và 2 phương sai ση . –Mộtsố dạng mặtnạ bộ lọc: l -1 01 k k l -1 01 l 01 k -1 1 1 1 -1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 2 1 1 8 4 1 1 9 1 1 1 1 1 0 1 0
14. Các phép lọctrênmiềnkhônggian –Lọc trung bình không gian có dạng: 1 v(,) m= n s∑∑ m(,)(,)− k n − lη + m n N w k(,) l∈ W – Thành phần⎯η(m, n) là trung bình không gian của nhiễucộng và cũng có giá trị trung bình không, 2 2 phương sai:⎯ση = ση /NW –Như vậynăng lượng nhiễucũng giảmtỷ lệ vớisố điểm trong cửasổ;
15. Các phép lọctrênmiềnkhônggian –Nhược điểm: •Làmmờđường nét trên ảnh –Vídụ:
16. Các phép lọctrênmiền không gian •Lọc trung bình theo hướng –Làmtrơnnhiễudọc theo các đường nét; –Ngănchặnlàmtrơncắt ngang đường nét; –Làmtrơntheohướng •Tínhphéplọc trung bình dọc theo mộtsố hướng; •Lấykếtquả theo hướng sinh ra sự biến đổinhỏ nhấttrướcvàsau khi lọc;
17. Các phép lọctrênmiềnkhônggian •Lọc trung vị – Dùng trong trường hợp: •Xuấthiện các điểm nhiễucôlậpngẫu nhiên dàn trảitrên ảnh; •Lọc trung bình có thể làm ảnh bị mờ; –Phương pháp lọctrungvị: •Lấy điểm trung vị trong dãy đượcsắp các giá trị trong cửa sổ; •Lọc trung vị là lọc phi tuyến: Median{ x(m) + y(m) } ≠ Median{x(m)} + Median{y(m)} • Thông thường cửasổ có sốđiểmlẻ: 3x3, 5x5, 5 điểm+; •Cửasổ có sốđiểmchẵn: lấy giá trị trung bình của2 điểm ở giữa
18. Các phép lọctrênmiền không gian
19. Các phép lọctrênmiềnkhônggian Ảnh ban đầu Ảnh có nhiễu Ảnh sau khi lọc trung vị 3x3 Lọc trung bình 5x5 Lọc trung vị 3x3, lặp3 lần Lọc trung vị 5x5
20. Các phép lọctrênmiền không gian •Lọclàmnét: –Mục đích: •Làmtăng cường các thành phần chi tiết thanh mảnh của ảnh; • Làm nét các thành phầnchi tiếtbị mờ, nhòe. –Phương pháp: •Cácthànhphầnchi tiết thanh mảnh – đường nét tương ứng với các thành phầntầnsố cao; • Dùng các bộ lọc thông cao để tìm các thành phầntầnsố cao trong ảnh và làm nét ảnh; •Nhược điểm: khi làm nét các chi tiết thanh mảnh, các thành phần nhiễucũng đượclàmtăng cường.
21. Các phép lọctrênmiền không gian –Cácbướcthựchiện: •Xácđịnh đường nét: lọc các thành phầntầncao bằng các bộ lọc thông cao; •Tăng cường đường nét trên ảnh: cộng các thành phầnbiến thiên nhanh vào ảnh – làm tăng cường các thành phầnbiến thiên nhanh. v(m,n) = s(m,n) + λg(m,n) Trong đó g(m, n) là thành phầnbiến thiên nhanh. • Các thành phầnbiến thiên nhanh có thểđượcxác định bằng phương pháp đạohàm( cấp 1 hoặccấp2)
22. Các phép lọctrênmiềnkhônggian Tín hiệu Thông thấp (2) (1) Thông cao (1) + λ(3) (1) - (3) (3)
23. Các phép lọctrênmiềnkhônggian – Tách các thành phầnbiến thiên nhanh: • G(m, n): gradient tại điểm ( m, n ); • Đáp ứng xung củabộ lọc đạohàmbậc hai Laplace: Δ 1 gmnsmn=(,)(,)( − sm 1,) −[] (, nsmn + 1) − + ( 1,) + sm + (, nsmn − 1) 4 • Đặc điểmcủabộ lọc đạo hàm Laplace: – Đạohàmbậc2: ∂(,)(,)f2 x y ∂f2 x y Δf( x , ) y = ∇ ( f ∇ ( x , y )) = + ∂x2 ∂y2 –Cáchệ số dương nằmgầntâm –Cáchệ số âm nằm ở vùng ngoài biên; –Tổng các hệ số củabộ lọcbằng 0: không có thành phầnDC;
24. Các phép lọctrênmiềnkhônggian Bộ lọc đạohàmbậc hai Laplace 0− 1 0 1 H = −1 4 − 1 4 0− 1 0