Bài tập lớn môn xử lý ảnh nghiên cứu một số bộ lọc để khôi phục lại chất lượng ảnh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÀI TẬP LỚN MÔN XỬ LÝ ẢNH NGHIÊN CỨU MỘT SỐ BỘ LỌC ĐỂ KHÔI PHỤC LẠI CHẤT LƯỢNG ẢNH Giảng viên: TS Nguyễn Đình Cơng Sinh viên thực (Nhóm 1): Thanh Hóa tháng 01 năm 2022 MỤC LỤC NHIỄU VÀ KHỬ NHIỄU: I 1.1 Khái niệm nhiễu: 1.2 Một số loại nhiễu: 1.3 Xử lý nhiễu: II LỌC ẢNH XỬ LÝ NHIỄU: 2.1 Khái niệm lọc ảnh: 2.2 Nguyên tắc chung lọc ảnh: 2.3 Kỹ thuật lọc ảnh: 2.4 Các loại lọc: a Bộ lọc tuyến tính: b Bộ lọc phi tuyến: III MỘT SỐ PHÉP LỌC CƠ BẢN 3.1 Lọc miền tần số 3.2 Lọc miền không gian: a Lọc trung bình (Mean Filter) b Lọc trung vị (Median Filter) c Lọc Gauss (Gaussian Filter) TÀI LIỆU THAM KHẢO 11 I NHIỄU VÀ KHỬ NHIỄU: 1.1 Khái niệm nhiễu: Do hạn chế vật lý vốn có thiết bị ghi hình khác nhau, hình ảnh có xu hướng bị nhiễu ngẫu nhiên trình thu nhận hình ảnh Nhiễu hiểu tượng méo tín hiệu gây cản trở trình quan sát hình ảnh trích xuất thơng tin Nhiễu xuất ảnh nhiều nguyên nhân thay đổi độ nhạy đầu dò, biến đổi mơi trường, thân chất liệu sinh ra, sai số lượng tử hóa hay sai số truyền Hình 1: Hình ảnh ví dụ nhiễu 1.2 Một số loại nhiễu: - Nhiễu Gauss: Nhiễu có chất rời rạc xạ (hệ thống ghi ảnh cách đếm photon (lượng tử ánh sáng)) Mỗi pixel ảnh nhiễu tổng giá trị pixel pixel ngẫu nhiên - Nhiễu muối - tiêu (Salt & Pepper noise): Nhiễu sinh xảy sai số trình truyền liệu Những pixel đơn đặt luân phiên mang giá trị hay giá trị cực đại tạo hình chấm dạng muối tiêu ảnh - Nhiễu Shot hay nhiễu Poisson: Nhiễu sinh trình thu nhận, số lượng lớn hạt photon tập trung vào điểm chúng tạo nhiễu điểm Nhiễu đặc trưng hàm mật độ phân bố xác suất Poisson, nên gọi nhiễu Poisson - Nhiễu Speckle hay nhiễu đốm: Là loại nhiễu phát sinh ảnh hưởng điều kiện mơi trường lên cảm biến hình ảnh q trình thu nhận hình ảnh Nhiễu lốm đốm phát trường hợp ảnh y tế, ảnh Radar hoạt động ảnh Radar độ tổng hợp (SAR) 1.3 Xử lý nhiễu: Nhiễu phụ thuộc độc lập với nội dung ảnh thường biểu diễn thuộc tính thống kê Xử lý nhiễu phụ thuộc vào nội dung ảnh thường có độ phức tạp cao Với gia tăng mạnh mẽ việc tạo hình ảnh kỹ thuật số thường chụp điều kiện khơng khí/ánh sáng kém, phương pháp khơi phục hình ảnh trở thành cơng cụ khơng thể thiếu kỷ ngun phân tích có hỗ trợ máy tính Mục đích hướng đến phương pháp khử nhiễu giảm nhiễu hình ảnh tự nhiên, đồng thời giảm thiểu việc tính gốc cải thiện độ nhiễu tín hiệu (SNR) Để giải vấn đề này, nhiều phương pháp khử nhiễu đề xuất sử dụng Về chúng chia thành nhiều nhóm hai số phương pháp khử nhiễu cổ điển phương pháp dựa mơ hình học sâu Trong đó, phương pháp cổ điển dựa miền không gian loại bỏ nhiễu cách tính tốn giá trị xám pixel dựa mối tương quan pixel/mảng ảnh ảnh gốc Nói chung, phương pháp miền khơng gian chia thành hai loại: lọc miền khơng gian lọc miền tần số Hình 2: Một số phương pháp cải thiện nâng cấp ảnh II LỌC ẢNH XỬ LÝ NHIỄU: 2.1 Khái niệm lọc ảnh: Lọc ảnh (làm mịn ảnh, làm mượt ảnh) bước quan trọng xử lý ảnh Lọc ảnh thực tế có nhiều tác dụng loại bỏ nhiễu, tìm biên đối tượng Có nhiều lọc xử lý ảnh xử ảnh là xử lý tín hiệu số 2.2 Nguyên tắc chung lọc ảnh: Nguyên tắc chung phương pháp lọc cho ma trận ảnh nhân với ma trận lọc (Kernel) Ma trận lọc (Kernel) cịn gọi cửa sổ chập (trong phép nhân chập), cửa sổ lọc, mặt nạ,… Việc nhân ảnh với ma trận lọc giống việc trượt ma trận lọc theo hàng ảnh nhân với vùng ảnh, cộng kết lại tạo thành kết điểm ảnh trung tâm Hình 3: Minh họa việc nhân ma trận ảnh 2.3 Kỹ thuật lọc ảnh: - Một lọc ảnh không gian bao gồm: ma trận lọc/mặt nạ (thường hình chữ nhật hình vng nhỏ) phép tốn định nghĩa trước thực điểm ảnh bao phủ mặt nạ - Quá trình lọc ảnh gồm bước sau: (1) Xác định điểm trung tâm mặt nạ (2) Tại điểm (x,y) xét (trùng với tâm mặt nạ), thực phép toán lọc điểm lân cận (bị mặt nạ bao phủ) (3) Ghi nhận kết phép lọc giá trị mức xám điểm ảnh (x,y) ảnh đầu (4) Lần lượt trượt mặt nạ tới điểm chưa xét Lặp lại bước (2) Quá trình lọc kết thúc điểm trung tâm mặt nạ thăm hết điểm ảnh ảnh đầu vào Khi đó, ta thu kết ảnh lọc đầu Hình 4: Ma trận đầu vào I nhân với ma trận lọc (phần xám hình trái) để tạo thành ma trận đầu O Tại điểm (x,y) ảnh, đáp ứng g(x,y) lọc tổng tích hệ số lọc giá trị điểm ảnh bao phủ mặt nạ: g(x,y) = w(-1,-1)f(x-1,y-1) + w(-1,0)f(x-1,y)+…+w(0,0)f(x,y)+…+w(1,1)f(x+1,y+1) Hệ số trung tâm mặt nạ w(0,0) tương ứng với điểm ảnh vị trí (x,y) xét Với phép lọc ta có mặt nạ lọc khác nhau, khơng có quy định cụ thể cho việc xác định mặt nạ Kích thước mặt nạ w số lẻ Ví dụ: 3*3, 5*5 Kích thước mặt nạ nhỏ có ý nghĩa 3*3 Khi trượt mặt nạ ảnh đầu vào, cần ý đến điểm nằm gần biên ảnh Với lọc vuông n*n, vị trí cách biên khoảng (n-1)/2, lọc có biên trùng khít với biên ảnh, điểm ảnh gần biên, số hàng cột ma trận lọc nằm bên biên ảnh Để giải vấn đề, ta cần tiến hành xử lý điểm có khoảng cách khơng nhỏ (n-1)/2 so với biên ảnh Kết ảnh sau lọc có kích thước nhỏ so với ảnh gốc toàn điểm ảnh xử lý Trong trường hợp cần ảnh xử lý có kích thước với ảnh gốc, ta mở rộng ảnh cách: + Thêm giá trị vào điểm ảnh bên + Thêm điểm ảnh bên lặp lại giá trị điểm ảnh biên + Thêm mức xám bên đối xứng gương với điểm ảnh bên qua biên Trên thực tế, có phép lọc ảnh tương quan (correlation) tích chập (convolution) Với phép tương quan, ma trận lọc trượt nhân với vùng ảnh Tuy nhiên với phép tích chập, ma trận lọc xoay 180 độ (theo chiều ngang dọc) trước thực nhân phép toán tương đương ma trận lọc đối xứng 2.4 Các loại lọc: Căn vào phép toán áp dụng lọc, ta có loại lọc: + Bộ lọc tuyến tính: phép tốn thực điểm ảnh tuyến tính + Bộ lọc phi tuyến: phép toán thực điểm ảnh phi tuyến a Bộ lọc tuyến tính: Đầu lọc khơng gian tuyến tính đơn giản mức trung bình điểm ảnh lân cận bị bao phủ mặt nạ lọc Các lọc gọi lọc trung bình Bằng cách thay giá trị điểm ảnh hình ảnh mức trung bình mức cường độ điểm lân cận xác định mặt nạ lọc, tạo hình ảnh bị giảm chuyển tiếp mạnh cường độ, hay cịn gọi làm mịn ảnh Bởi nhiễu ngẫu nhiên thơng thường bao gồm q trình chuyển đổi mạnh mức cường độ nên ứng dụng rõ ràng làm mịn giảm nhiễu Tuy nhiên, cạnh đặc trưng trình chuyển đổi cường độ sắc nét nên lọc trung bình có hạn chế làm giảm cạnh b Bộ lọc phi tuyến: Đầu lọc phi tuyến kết phép toán phi tuyến thực lân cận bị mặt nạ bao phủ Các lọc hạng lọc phi tuyến phổ biến X(m,n) Cửa sổ lọc W a(k) k=1,… L Sắp xếp giá trị điểm ảnh a(k) k=1,… L Tính giá trị điểm ảnh theo phép lọc Y(m,n) Hình 5: Các bước lọc phi tuyến Đối với lọc hạng, giá trị mức xám điểm ảnh lân cận bị mặt nạ bao phủ xếp thứ tự (xếp hạng) đáp ứng điểm ảnh xác định kết xếp hạng Một số lọc hạng cụ thể: lọc trung vị (Median Filter) đáp ứng điểm ảnh giá trị sau q trình xếp hạng giá trị điểm ảnh lân cận, có tác dụng giảm nhiễu xung nhiễu muối tiêu; Lọc giãn (Max Filter) đáp ứng điểm ảnh giá trị lớn sau trình xếp hạng giá trị điểm ảnh lân cận, có tác dụng tìm điểm sáng ảnh; Lọc co (Min Filter) đáp ứng điểm ảnh giá trị nhỏ sau trình xếp hạng giá trị điểm ảnh lân cận, có tác dụng tìm điểm tối ảnh III MỘT SỐ PHÉP LỌC CƠ BẢN 3.1 Lọc miền tần số Những thành phần tần số thấp đại diện cho liệu ảnh vùng trơn mịn, thành phần tần số cao đại diện cho liệu chi tiết ảnh biên ảnh nhiễu - Lọc thông thấp cho thành phần tần số thấp qua loại bỏ thành phần tần số cao Vì vậy, ảnh sau lọc trơn mịn không sắc nét ảnh đầu vào - Lọc thông cao cho thành phần tần số cao qua loại bỏ thành phần số thấp Do đó, ảnh sau lọc có dải mức xám khơng đa dạng vùng trơn mịn, sắc nét so với ảnh đầu vào 3.2 Lọc miền không gian: - Lọc trung bình (Mean Filter) - Lọc trung vị (Median Filter) - Lọc Gauss (Gaussian Filter) Trong lọc trung bình lọc Gaussian lọc tuyến tính, chúng sử dụng mặt nạ chập tính tích chập Riêng lọc trung vị lọc phi tuyến tính, sử dụng mặt nạ chập không áp dụng tích chập a Lọc trung bình (Mean Filter) Đây lọc đơn giản Nó xây dựng dựa ý tưởng tính giá trị điểm ảnh trung bình cộng điểm ảnh xung quanh Ma trận lọc lọc trung bình có dạng: Cách lọc thường áp dụng cho làm trơn ảnh muốn giữ lại biên khơng bị mờ Hình 6: Kết lọc sử dụng phép lọc trung bình b Lọc trung vị (Median Filter) Phép lọc trung vị thực với ma trận lọc Tuy nhiên tính trung giá trị điểm ảnh vùng ma trận lọc sử dụng trung vị cho giá trị điểm trung tâm Với phép lọc trung vị, giá trị điểm trung tâm thay giá trị điểm ảnh ảnh đầu vào Do vậy, phương pháp lọc có khả loại bỏ nhiễu muối tiêu (salt-and-pepper noise) tốt Lọc trung vị khác với lọc trung bình chỗ khơng xảy phép tính tốn gì, đơn giản đâu giá trị nằm vị trí trung bình giá trị đầu vào thiết lập khung lọc, lấy giá trị vào tâm khung lọc ảnh gốc để tạo giá trị ảnh Hiệu phép lọc có khơng rõ ràng, khó nhận thật đằng sau phép biến đổi thay đổi số điểm ảnh khơng phải tồn điểm ảnh có ưu sửa chữa mạnh mẽ số điểm bất thường ảnh mà lọc khác không làm dễ dàng bỏ qua Hình 7: Kết lọc sử dụng phép lọc trung vị c Lọc Gauss (Gaussian Filter) Bộ lọc Gauss cho lọc hữu ích nhất, thực cách nhân chập ảnh đầu vào với ma trận lọc Gauss sau cộng chúng lại để tạo thành ảnh đầu Giá trị điểm ảnh phụ thuộc nhiều vào điểm ảnh gần điểm ảnh xa Trọng số phụ thuộc lấy theo hàm Gauss (cũng sử dụng quy luật phân phối chuẩn) Dưới biểu diễn ma trận lọc Gauss: Giả sử ảnh chiều Điểm ảnh trung tâm có trọng số lớn Các điểm ảnh xa trung tâm có trọng số giảm dần khoảng cách từ chúng tới điểm trung tâm tăng lên Như điểm gần trung tâm đóng góp nhiều vào giá trị điểm trung tâm Trên thực tế, việc lọc ảnh dựa hàm Gauss chiều (ngang dọc) Phân phối chuẩn chiều biểu diễn dạng: Trong μ trung bình (đỉnh), σ2 phương sai biến số x y Tham số μ định tác dụng lọc Gauss lên ảnh Độ lớn ma trận lọc (kernel) cần lựa chọn cho đủ rộng Hình 8: Kết lọc sử dụng phép lọc Gauss 10 TÀI LIỆU THAM KHẢO Nội Kĩ thuật lọc ảnh ứng dụng lọc nhiễu làm trơn – Đại học Bách khoa Hà Spatial Filtering - Các phép lọc không gian điểm ảnh - https://viblo.asia/ Các lọc, phép biến đổi ảnh xử lý ảnh - https://openlab.forumvi.com Xử lý ảnh miền tần số - Ngô Quốc Việt Lọc ảnh (Image Filtering) - https://aicurious.io/ 11 ... niệm lọc ảnh: Lọc ảnh (làm mịn ảnh, làm mượt ảnh) bước quan trọng xử lý ảnh Lọc ảnh thực tế có nhiều tác dụng loại bỏ nhiễu, tìm biên đối tượng Có nhiều lọc xử lý ảnh xử ảnh là xử lý tín hiệu số. .. với biên ảnh Kết ảnh sau lọc có kích thước nhỏ so với ảnh gốc toàn điểm ảnh xử lý Trong trường hợp cần ảnh xử lý có kích thước với ảnh gốc, ta mở rộng ảnh cách: + Thêm giá trị vào điểm ảnh bên... pixel/mảng ảnh ảnh gốc Nói chung, phương pháp miền khơng gian chia thành hai loại: lọc miền khơng gian lọc miền tần số Hình 2: Một số phương pháp cải thiện nâng cấp ảnh II LỌC ẢNH XỬ LÝ NHIỄU: