Báo cáo chuẩn bị đồ án tốt nghiệp KHỬ NHIỄU ẢNH SỬ DỤNG BiẾN ĐỔI WAVELET Nguyễn Thị Hằng Lê Hồng Trang Khoa Công nghệ Thông tin – Đại học Vinh 2 Nội dung báo cáo 1 Bài toán 2 Giới thiệu về biến đổi wa[.]
KHỬ NHIỄU ẢNH SỬ DỤNG BiẾN ĐỔI WAVELET Nguyễn Thị Hằng Lê Hồng Trang Khoa Công nghệ Thông tin – Đại học Vinh Nội dung báo cáo Bài toán Giới thiệu biến đổi wavelet Nhiễu khử nhiễu Giới thiệu ngôn ngữ Matlab Cài đặt thực nghiệm Kết luận Đặt vấn đề Các kỹ thuật xử lý ảnh trước chủ yếu sử dụng để nâng cao chât lượng ảnh Thời gian gần phạm vi ứng dụng ký thuật xử lý ảnh có mở rộng khơng ngừng Kỹ thuật khử nhiễu ảnh góp phần không nhỏ vào thành công kỹ thuật xử lý ảnh Kỹ thuật khử nhiễu cho ảnh không cịn vấn đề mẻ Với cơng nghệ khử nhiễu thu kết khác Điều đáng quan tâm nên chọn phương pháp cho phù hợp mang lại hiệu khả quan Lý chọn đề tài Tuy khử nhiễu ảnh đề tài không biến đổi Wavelet đại diện cho mức độ biến đổi cao tín hiệu Biến đổi wavelet tính linh động tuyệt vời nhanh chóng trở thành cơng cụ khơng thể thiếu xử lý tín hiệu hình ảnh Khử nhiễu ảnh vấn đề ngày thiếu lĩnh vực như: Y học, địa chất, khí tượng học, hình Bài toán Nghiên cứu áp dụng biến đổi Wavelet cho việc khử nhiễu ảnh Biến đổi wavelet liên tục Biến đổi wavelet hàm liên tục, bình phương khả tích f(x) thơng qua hàm wavelet xác định, giá trị thực ψ(x) xác định sau : ∞ Wψ ( s,τ ) = đó: f ( x)ψ s ,τ ( x) dx −∞ ψ s ,τ ( x) = ∫ x −τ ψ ÷ s s s, τ gọi tham số biến đổi tỉ lệ Tham số τ tương ứng với tham số dịch chuyển nguyên k Tham số liên tục s tương ứng với hệ số tỉ lệ nhị phân 2j Biến đổi wavelet rời rạc tương tự mẫu hàm liên tục f(x), hệ số tạo thành gọi biến đổi wavelet rời rạc f(x) Cặp biến đổi Wavelet rời rạc sau: Wϕ ( j0 , k ) = f ( x)ϕ j0 , k ( x) ∑ M x M Wψ ( j , k ) = với j ≥ j0 f ( x) = M ϕ f(x), j0 , k , , M-1 ∑W ( j , k )ϕ ( x) ϕ k ψ j ,k ( x) ∑ f ( x)ψ j ,k ( x) x j0 , k ( x) + M ∞ ∑ ∑W j = j0 k ψ ( j , k )ψ j , k ( x) hàm với giá trị rời rạc x = 0, Một số tính chất wavelet Tính chất sóng dao động với giá trị trung bình hàm wavelet Đặc trưng lượng:Năng lượng tổng tín hiệu f(x) định nghĩa biểu thức: Hàm sóng wavelet có đặc trưng lượng chuẩn hóa đơn vị cho tỷ lệ s: Một số họ wavelet Biến đổi wavelet haar: phép biến đổi đơn giản phép biến đổi wavelet Hình vẽ sau cho thấy dạng hàm: Biến đổi wavelet Meyer: Là phép biến đổi thơng dụng, có khả băng phân tích tín hiệu tốt Biến đổi wavelet Daubichies: Đây phép biến đổi phức tạp biến đổi wavelet Một số ứng dụng biến đổi wavelet Nén tín hiệu Khử nhiễu Thực loại bỏ giá tri điểm ảnh không thuộc vào chất ảnh Việc áp dụng ngưỡng loại bỏ tương ứng với bậc cao hệ số wavelet dễ dàng loại bỏ nhiễu tín hiệu Mã hóa nguồn mã hóa kênh Mã hóa nguồn cần khả nén với tỷ lệ nén cao Mã hóa kênh cần khả chống nhiễu tốt 10 Một số loại nhiễu Nhiễu cộng (Additive noise): thường phân bố khắp ảnh biểu diễn bởi: Y = X + n với Y: ảnh quan sát, X: ảnh gốc n nhiễu vd: Nhiễu Gaussian Nhiễu nhân: thường phân bố khắp ảnh biểu diễn bởi: Y = X.n vd: Nhiễu Speckle Nhiễu xung (Impulse noise): loại nhiễu đặc biệt sinh nhiều lý khác chẳng hạn: lỗi truyền tín hiệu, lỗi nhớ, hay lỗi định thời trình lượng tử hóa vd: Nhiễu muối tiêu (Salt-pepper noise) 11 Khái niệm khử nhiễu Loại bỏ giá trị điểm ảnh không thuộc vào chất ảnh Trong nhiều ứng dụng, khử nhiễu hình ảnh sử dụng để ước tính quan sát tín hiệu nhiễu từ gốc tốt nhất, hình ảnh sau phục hồi chứa nhiễu Một số phương pháp khử nhiễu: Sử dụng lọc Sử dụng biến đổi wavelet 12 Khử nhiễu áp dụng wavelet Thresholding wavelet tín hiệu kỹ thuật dự tốn để khai thác khả biến đổi Wavelet cho việc khử nhiễu tín hiệu, hình ảnh Phương pháp loại bỏ nhiễu cách xóa bỏ hệ số khơng đáng kể so với giá trị ngưỡng Ứng với tầng miền biến đổi chọn ngưỡng cắt thích hợp Nếu hệ số chi tiết nhỏ hay giá trị ngưỡng giá trị cho 0, có giá trị lớn giá trị ngưỡng cho lại để có hệ số chi tiết cải tiến cho tầng 13 Khử nhiễu áp dụng wavelet Sau đặt ngưỡng hết cho tất tầng dùng hệ số cải tiến để phục hồi lại tín hiệu, lúc có tín hiệu loại nhiễu Việc phân tích biến đổi wavelet cho hình ảnh thực sau: Trong mức phân hủy, hình ảnh chia thành vùng, cụ thể là: vùng HH, HL, LH LL Vùng HH cung cấp chi tiết đường chéo hình ảnh Vùng HL cho tính ngang vùng LH đại diện cho cấu trúc thẳng đứng 14 Khử nhiễu áp dụng wavelet Nếu chia mức độ phân hủy cao thì: Các vung thuộc LL có độ phân giải thấp Vậy để khử nhiễu trường hợp giữ lại thành phần tần số thấp tiếp tục điều chỉnh trình lựa chọn giá trị ngưỡng cho giai đoạn tiếp Người ta thường sử dụng Universal ngưỡng sau: Đây ngưỡng tối ưu theo nghĩa tiệm cận 15 Giới thiệu Matlab Năm 1993 MATLAB cho MS Windows đời Đồng thời cơng ty có trang web www.mathworks.com Matlab cơng cụ tính tốn kỹ thuật, chủ yếu tốn ma trận Matlab cịn cung cấp toolboxes chuyên dụng để giải vấn đề cụ thể xử lý ảnh, xử lý số tín hiệu, neuron, mơ phỏng… Matlab cung cấp cơng cụ chun xử lý ảnh Có thể nói Matlab công cụ mạnh giúp cho việc nghiên cứu thực giải thuật xử lý ảnh nhanh chóng dễ hiểu 16 Cài đặt chương trình Sinh nhiễu cho ảnh Sử dụng hàm imnoise để thêm nhiễu vào ảnh Hàm có cú pháp sau: g = imnoise(f, type, parameters) Trong đó: f: ảnh ngõ vào type: loại nhiễu cộng vào ảnh f parameters: thông số liên quan đến loại nhiễu cộng vào 17 Cài đặt chương trình Sau sử dụng ngôn ngữ Matlab số hàm thông dụng cho xử lý ảnh, ta có hàm cộng nhiễu: switch noise_type, case 1, noiseimage=imnoise(image1,'salt & pepper',D); case 2, noiseimage=imnoise(image1,'gaussian',0,V); case 3, noiseimage=imnoise(image1,'speckle',V); case 4, noise=0.1*randn(size(image1)); %tinh gia tri nhieu noiseimage=image1+noise; end 18 Cài đặt chương trình Ảnh trước sau cộng nhiễu: 19 Giao diện chương trình 20 Kết luận Những nội dung đạt Tìm hiểu Matlab Gui Tìm hiểu biến đổi wavelet Tìm hiểu ảnh hàm xử lý ảnh Matlab Tìm hiểu lý thuyết khơi phục ảnh Xây dựng ứng dụng minh họa cho việc khử nhiễu biến đổi wavelet Những hạn chế đề tài Ảnh sau khử nhiễu chưa khôi phục ban đầu Chưa xây dựng ứng dụng cho ảnh màu (RGB) 21 ... dụng ngưỡng loại bỏ tương ứng với bậc cao hệ số wavelet dễ dàng loại bỏ nhiễu tín hiệu Mã hóa nguồn mã hóa kênh Mã hóa nguồn cần khả nén với tỷ lệ nén cao Mã hóa kênh cần khả chống nhiễu... quan Lý chọn đề tài Tuy khử nhiễu ảnh đề tài không biến đổi Wavelet đại diện cho mức độ biến đổi cao tín hiệu Biến đổi wavelet tính linh động tuyệt vời nhanh chóng trở thành cơng cụ khơng thể... Cài đặt thực nghiệm Kết luận Đặt vấn đề Các kỹ thuật xử lý ảnh trước chủ yếu sử dụng để nâng cao chât lượng ảnh Thời gian gần phạm vi ứng dụng ký thuật xử lý ảnh có mở rộng khơng ngừng