Nang cao chat luong anh bằng wavelet rời rạc DWT

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG KHOA ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC TIỂU LUẬN Đề tài “NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH MÀU DỰA TRÊN BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC” Hà Nội – 42022 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU 3 I MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT 5 1 1 Ví dụ ảnh đầu vào là ảnh màu có kích thước 512x512 6 1 2 Chuyển đổi màu sắc 6 1 3 Biến đổi Wavelet rời rạc 2 chiều (2 D DWT) 6 1 4 Lọc PWL 7 1 5 Qúa trình cải thiện chất lượng tín hiệu đã sửa đổi 9 II KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ CÁC ỨNG DỤNG TRONG THỰC TẾ 11 1 Kết quả thực nghiệm 11 2 Các ứng dụng.

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KHOA ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC TIỂU LUẬN Đề tài: “NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH MÀU DỰA TRÊN BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC” Hà Nội – 4/2022 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU Nâng cao chất lượng đóng yếu tố quan trọng xử lý hình ảnh; cải thiện chất lượng hình ảnh gọi nâng cao chất lượng hình ảnh Cải tiến chất lượng thực ảnh Xám ảnh màu Nhiều thuật toán ứng dụng để tăng cường chất lượng ảnh xám Gần đây, kỹ thuật nâng cao độ phân giải hình ảnh sử dụng Biến đổi Wavelet rời rạc (DWT) cho hình ảnh Vệ tinh, báo cáo Demirel Anbarjafari [1] Phương pháp nội suy xử lý ảnh phương pháp để tăng số lượng pixel (điểm ảnh) ảnh kỹ thuật số Phương pháp nội suy sử dụng rộng rãi nhiều ứng dụng xử lý ảnh [2], Trong đó, lọc Homomorphic, lọc thơng thấp lọc thông cao kỹ thuật khác hoạt động miền khơng gian [3] [4] Sau đó, kỹ thuật sử dụng để tăng cường hình ảnh màu sắc Wu su đề xuất kỹ thuật nâng cao độ phân giải hình ảnh dựa phép biến đổi wavelet [5] Vì phần hình ảnh lọc thơng cao thêm vào liệu gốc, kết thu nâng cao chất lượng vùng biên ảnh đồng thời khuếch đại nhiễu Để giải vấn đề này, phương pháp tiếp cận hiệu sử dụng lọc phi tuyến nhằm cân tốt độ sắc nét hình ảnh giảm nhiễu [6] Hệ thống nâng cao chất lượng ảnh Fabrizio Russo đề xuất sử dụng hàm tuyến tính mảnh (PWL) đơn giản, thuật tốn ơng có hàm tuyến tính mảnh (PWL) để kết hợp hiệu ứng làm mịn làm sắc nét [7] Các hệ thống mờ F Russo G Ramponi đề xuất thích hợp để mơ hình hóa khơng chắn xảy tượng xung đột diễn ra, (tức là) làm sắc nét chi tiết khử nhiễu S.Gopinath et.al phát triển thuật tốn tuyến tính thơng minh (PWL) cho phương pháp lọc phi tuyến ảnh xám cách sử dụng Biến đổi wavelet rời rạc Kaganami, et.al trình bày phương pháp chuyển đổi màu ảnh màu để nâng cao chất lượng dựa tính bất biến Hue với đặc điểm màu sắc trực quan người mẫu màu HSV Trong nội dung tiểu luận, trình bày phương pháp xử lý ảnh màu để cải thiện chất lượng hình ảnh đồng thời khử nhiễu dựa tính gần mượt hàm tuyến tính mảnh PWL kỹ thuật DWT theo [8] Cấu trúc Tiểu luận bao gồm: I Mơ hình đề xt II Kết thực nghiệm ứng dụng thực tế III Ví dụ phần mềm nâng cao chất lượng ảnh mơ DWT python I MƠ HÌNH ĐỀ XUẤT Lưu đồ phương pháp đề xuất thể Hình.1 Đầu tiên, hình ảnh màu có nhiễu RGB chuyển đổi thành định dạng màu HSV, sau thành phần độ chói (V) biến đổi DWT mức (DWT chiều) phân tích (Sử dụng hàm Haar).Nó phân rã hình ảnh gốc thành bốn dải tần (LL, LH, HL HH) Sau đó, nhiễu hệ số tần số giảm bớt kỹ thuật lọc PWL xấp xỉ trơn tru Cuối cùng, độ chói V nâng cao thu thơng qua biến đổi Wavelet ngược, biểu đồ Thích ứng cân S H chuyển đổi trở lại thành hình ảnh nâng cao RGB 1.1 Ví dụ ảnh đầu vào ảnh màu có kích thước 512x512 1.2 Chuyển đổi màu sắc Bước phương pháp chuyển đổi gía trị RGB (Đỏ, Xanh lục Xanh lam) pixel segment hình ảnh gốc thành giá trị HSV (Hue, Saturation Luminance) Sự chuyển đổi thể phương trình (1) : 1.3 Biến đổi Wavelet rời rạc chiều (2-D DWT) Biến đổi Wavelet sử dụng thường xuyên xử lý hình ảnh Hình ảnh biểu diễn lúc miền tần số không gian cục cách sử dụng phép biến đổi Wavelet Phép biến đổi Fourier DCT cung cấp đặc tính tần số tồn cục hình ảnh, chúng khơng cung cấp đặc tính tần số cục Hạn chế khắc phục phép biến đổi wavelet Một biến đổi wavelet rời rạc (DWT) wavelet lấy mẫu riêng biệt để phân tích số phân tích hàm Điều DWT khắc phục, ghi nhận thơng tin miền tần số thời gian Biến đổi wavelet rời rạc (DWT) phân tách tín hiệu thành dải có băng thơng nhỏ tốc độ lấy mẫu chậm hơn, cụ thể Thấp-Thấp (LL), Thấp-Cao (LH), Cao-Thấp (HL) Cao-Cao (HH) Với điều này, thu bốn dải từ mức chuyển đổi - dải phụ thơng thấp có giá trị xấp xỉ thơ hình ảnh nguồn gọi dải LL ba dải phụ thông cao khai thác chi tiết hình ảnh theo hướng khác - HL cho chiều ngang, LH cho chiều dọc HH cho chi tiết đường chéo Việc phân tách wavelet 2-D hình ảnh thực cách áp dụng 1-D DWT dọc theo hàng hình ảnh đầu tiên, sau đó, kết phân tách dọc theo cột Thành phần độ chói (V) từ HSV được biến đổi wavelet Các thành phần tần số băng tần phụ bao gồm thành phần tần số giá trị thành phần độ chói (V) thể Hình Do đó, biến đổi Wavelet rời rạc (DWT) cơng cụ thích hợp sử dụng để thiết kế hệ thống nâng cao chất lượng hình ảnh 1.4 Lọc PWL Thơng thường xử lý ảnh kỹ thuật số có mức xám L Gọi x (n) độ chói pixel vị trí n = [n1, n2] ảnh đầu vào Thuật toán nâng cao chất lượng cửa sổ × xung quanh x (n) Đặt x1(n), x2(n) , , xN(n) ký hiệu cho nhóm N = pixel lân cận, Hình (0 ≤ x (n) ≤ L - 1; ≤ xi (n) ≤ L - 1, i = , , 8) Gọi y(n) đầu hệ thống nâng cao chất lượng ảnh F Russo đề xuất hệ thống nâng cao sử dụng Thuật tốn tuyến tính (PWL) đơn giản [7], mô tả mối quan hệ sau: ký hiệu ⊕ ⊕ tổng giới hạn a b = {a + b, L - 1} h hàm PWL điều khiển hai tham số ksm k sh Công thức (4) đưa khác biệt độ chói Δxi pixel trung tâm điểm ảnh lân cận Khi khác biệt nhỏ, phương pháp thực làm mịn (smoothing), nghĩa là, nhằm mục đích giảm khác biệt hình ảnh nâng cao Ngược lại, khác biệt độ chói cao, độ sắc nét cung cấp, tức là, hiệu ứng có xu hướng làm tăng khác biệt Điều cho phương trình (5), | Δxi | tăng lên, ảnh hưởng phương trình (3) trở nên hồn tồn khác Chính xác hơn, hiệu ứng làm mịn mạnh khác biệt nhỏ (| Δxi (n) | < k sm ), làm mịn yếu khác biệt nhỏ ( sắc mạnh khác biệt vừa ( khác biệt lớn (| Δxi (n) | ≥ 4ksm 2k sm ≤ | Δxi (n) | < k sm ≤ 4k sm | Δxi (n) | < 2k sm ), làm ), làm sắc yếu ) Hình dạng h (u) thiết kế để kết hợp hiệu ứng làm mịn làm sắc nét Việc lựa chọn mơ hình 7- segment dựa thực nghiệm Đó dung hịa tính phức tạp hiệu Các mơ hình có nhiều segment yêu cầu nhiều tham số không mang lại cải tiến đáng kể Mặt khác, mơ hình segment khơng cung cấp đủ hiệu tính linh hoạt Tiếp theo, nội dung bước làm sắc nét (sharpening) Nếu chọn k sh ≤ k sh > (thường ), hiệu ứng làm sắc nét áp dụng cho pixel ảnh | Δxi (n) | > 2k sm phương trình (5) Vì làm sắc coi ngược lại với hành động làm nhẵn , đặt h (Δxi (n))> Δxi (n)> 2k sm h (Δxi (n)) b) Vì Δxi (n) = a - b> nên g (Δxi (n)) = a - b g (−Δxi (n)) = Do phương trình (6) cho giá trị xác y (n) = b Hành động lọc xác định phương trình (6) (7) áp dụng sau trình làm sắc nét để loại bỏ giá trị ngoại biên Tuy nhiên, lựa chọn tốt áp dụng lọc cho liệu đầu vào bị nhiễu trước q trình cải tiến, tránh khuếch đại giá trị ngoại biên II KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ CÁC ỨNG DỤNG TRONG THỰC TẾ Kết thực nghiệm 10 Để đánh giá hiệu hệ thống đề xuất trên, thử nghiệm với nhiều hình ảnh khác Nhiễu Gaussian thêm vào hình ảnh đầu vào gốc Sau đó, phương pháp đề xuất loại bỏ nhiễu phương pháp cải thiện áp dụng Phương pháp đề xuất so sánh với lọc tiêu chuẩn nâng cao hình ảnh lọc Median, Unsharp, Laplacian Gaussian Kết thể Hình.4 ảnh chuẩn Hình.5 ảnh vệ tinh màu RMSE tỷ số công suất lớn tín hiệu cơng suất nhiễu ảnh hưởng đến độ trung thực tín hiệu Đây tham số sử dụng 11 phổ biến để đo lường chất lượng hình ảnh khơi phục lại Nó định nghĩa cho hai ảnh f (x, y) (x, y) coi ảnh xấp xỉ nhiễu ảnh theo công thức: Các giá trị RMSE ảnh chuẩn ảnh vệ tinh màu cho phương pháp khác tính toán biểu đồ so sánh thể Bảng Bảng Từ bảng quan sát thấy giá trị RMSE phương pháp đề xuất thấp phương pháp khác PSNR, định nghĩa là: Giá trị đỉnh đến đỉnh hình ảnh tham chiếu giá trị pixel lớn hình ảnh Tỷ số tín hiệu đỉnh nhiễu tính tốn từ sai số theo cơng thức Giá trị PSNR cao hiệu phương pháp tốt Các giá trị PSNR ảnh chuẩn ảnh vệ tinh màu cho phương pháp khác tính 12 tốn giá trị so sánh thể Bảng Bảng Từ bảng cho thấy giá trị PSNR phương pháp đề xuất cao phương pháp khác Các ứng dụng thực tế Bất ảnh thu nhận từ thiết quang, quang điện điện tử bị xuống cấp Các xuống cấp nhiễu, mờ, không tiêu cự camera, di chuyển tương đối vật cần chụp với camera…Có nhiều phương pháp khác để tối thiểu hóa xuống cấp ảnh Phương pháp nâng cao chất lượng ảnh sử dụng DWT kết hợp lọc PWL đề xuất [1] có kết tốt so với nhiều phương pháp khác Nâng cao chất lượng ảnh bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh Mục đích làm bật số đặc tính ảnh thay đổi độ tương phản, lọc nhiễu, biên, làm trơn biên ảnh… Phương pháp nâng cao chất lượng ảnh ứng dụng khôi phục ảnh, nhận dạng hình ảnh, chuẩn bị đầu vào cho chương trình ứng dụng khác trợ lý ảo… 13 III VÍ DỤ VỀ PHẦN MỀM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH VÀ MƠ PHỎNG DWT TRONG PYTHON Ví dụ Phần mềm nâng cao chất lượng ảnh Mặc dù ngày công nghệ chụp ảnh điện thoại di động thông minh cải thiện đáng kể chất lượng camera khả xử lý ảnh Tuy nhiên, chụp ảnh điều kiện môi trường, vị trí bất lợi chụp đêm, ánh sáng yếu, chụp ngược sáng đối tượng chụp trạng thái động ảnh hưởng lớn đến chất lượng ảnh, ảnh sau chụp bị nhiễu, không sắc nét, màu sắc khơng cân Vì mà điện thoại thông minh thường phải cài đặt phần mềm ứng dụng hỗ trợ chỉnh sửa, nâng cao chất lượng ảnh với hàng loạt tính hỗ trợ đa dạng Trong khn khổ Tiểu luận liên quan tới phép biến đổi Wavelet, nhóm đề tài xin giới thiệu phần mềm chỉnh sửa ảnh hiệu quả, có hỗ trợ sử dụng Wavelet để tối ưu chất lượng hình ảnh, phần mềm GIMP GIMP (GNU Image Manipulation Program) phần mềm tự mã nguồn mở sử dụng để chỉnh sửa hình ảnh, vẽ tự do, chuyển đổi định dạng hình ảnh khác tác vụ chuyên biệt Phần mềm có giao diện đồ họa tương tự ứng dụng chỉnh sửa ảnh hàng đầu Adobe Illustrator Photoshop CS; hỗ trợ ngơn ngữ tiếng Việt tương thích với hệ điều hành Linux, macOS Microsoft Windows Sử dụng phần mềm GIMP, nhóm đề thực trình diễn thực tế ứng dụng sử dụng phổ biến thường xuyên tương tự điện thoại thông minh làm mịn da mặt để loại bỏ khiếm khuyết khuôn mặt người chụp ảnh (da mặt mụn, bị rỗ, nốt ruồi, lỗ chân lông…) để tạo ảnh đẹp hơn, chất lượng Các thao tác demo bao gồm: + Tải ảnh lên phần mềm: Click mở phần mềm GIMP => File => Open => Chọn vị trí ảnh cần chỉnh sửa => Open 14 + Chỉnh sửa ảnh sử dụng lọc thuật toán Wavelet: Click chuột phải vào hình ảnh => Filters => Enhance => Wavelet - decompose Hình 6: Sử dụng thuật tốn phân tích Wavelet để chỉnh sửa ảnh phần mềm GIMP + Tại cửa sổ Wavelet decompose tùy chọn:  Scales: Tùy chọn số thang Wavelet, tối đa có thang tương ứng với mức độ xử lý từ thấp đến cao Tùy vào mục đích ý định chỉnh sửa ảnh để chọn thang Wavelet phù hợp; Thơng thường, phạm chỉnh sửa tồn bước ảnh thường áp dụng đồng thời nhiều thang Wavelet kết tốt Hình 7: Cửa sổ chọn thang phân tích Wavelet  Create a layer group to store the decompotitsion (tạo nhóm lớp phân tích Wavelet) 15  Add a layer mask to each scales layers (Mỗi lớp phân tích Wavelet nhóm độc lập) * Demo tính chỉnh sửa ảnh, cụ thể làm mịn da xóa râu mặt sử dụng thuật tốn phân tích Wavelet: = > Hình 8: Ảnh gốc khu vực ria cằm chon để làm đẹp sử dụng thuật toán Wavelet phần mềm GIMP Wavelet scale Nhóm Wavelet scale 1,2,3 Nhóm Wavelet scale 1,2,3,4,5 Nhóm Wavelet scale 1,2,3,4,5,6,7 Hình 9: Kết phân tích Wavelet tương ứng với nhóm thang đo khác 16 - Từ kết demo cho thấy, để loại bỏ râu làm đẹp da lựa chọn hợp lý kết hợp thang Wavelet 1, 3, 4, 5, 6, cho kết tốt => Trước Sau Hình 10: Kết trước sau xử lý ảnh Wavelet Các demo nâng cao chất lượng ảnh khác sử dụng phần mềm xử lý ảnh GIMP Hình 11: Ảnh trước sau Color Enhance GIMP Hình 12: Ảnh gốc, ảnh qua lọc thông thường ảnh qua lọc DWT GIMP Mô 2D - DWT python 17 Để thực mơ DWT có nhiều ngơn ngữ tích hợp sẵn thư viện để chạy thử nghiệm phát triển phần mềm ứng dụng phương pháp biến đổi wavelet nói chung DWT nói riêng Trong nội dung tiểu luận trình bày chương trình mơ DWT sử dụng ngôn ngữ Python thư viện Pywavelets ngôn ngữ Hình13: Ví dụ code 2-D DWT Python Để sử dụng thư viện Pywavelets cần Install thư viện câu lệnh: pip install pywt Hình 14: Phép biến đổi Wavelet rời rạc chiều (2D-DWT) Input - Dữ liệu đầu vào lấy liệu từ thư viện Data thư viện Output – Dữ liệu đầu biến đổi DWT chiều hình ảnh đầu vào thể dạng ảnh xám tương ứng tham số: LL – Hình ảnh xấp xỉ hình ảnh vào 18 LH – Hình ảnh lấy theo chiều ngang HL – Hình ảnh lấy theo chiều dọc HH – Hình ảnh lấy theo đường chéo Các liệu truy xuất dễ dàng làm đầu vào liệu cho kĩ thuật Hình thể kết sau chạy mơ Hình 15: Kết chạy mô với ảnh đầu vào xám kích thước 512x512 KẾT LUẬN Nâng cao chất lượng hình ảnh ứng dụng cần thiết Có nhiều phương pháp khác để nâng cao chất lượng ảnh sử dụng mơ hình khơi phục, sử dụng lọc tuyến tính Bài tiểu luận giới thiệu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh sử dụng wavelet theo [8] Thông qua việc trình bày lưu đồ 19 thực việc cải thiện chất lượng ảnh, kết thực nghiệm ứng dụng nâng cao chất lượng ảnh thực tế cho thấy wavelet công cụ hiệu để nâng cao chất lượng ảnh ứng dụng nhiều công nghệ xử lý ảnh số ngày Bài tiểu luận giới thiệu, hướng dẫn khai thác sử dụng phần mềm xử lý ảnh GIMP với nhiều option có kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh sử dụng biến đổi wavelet, kết sử dụng kỹ thuật so với kỹ thuật khác phần mềm cho kết tốt Ngoài ra, mô biến đổi wavelet rời rạc hai chiều 2D-DWT trình bày tiểu luận việc sử dụng ngơn ngữ lập trình Python Với việc sử dụng phần mềm xử lý ảnh GIMP, đặc biệt nâng cao chất lượng ảnh dùng DWT để chuẩn bị liệu ảnh đầu vào (bộ liệu khoảng 1000 ảnh) ứng dụng trợ lý ảo nhận diện đối tượng hiệu quả, giúp giảm bớt thời gian chuẩn bị liệu đồng thời nâng cao chất lượng liệu đầu vào Ứng dụng nhóm chúng em sử dụng dự án xây dựng trợ lý ảo Do thời gian nghiên cứu kiến thức hạn chế nên nội dung tiểu luận cịn có nhiều thiếu sót mong góp ý thầy cơ, bạn bè để tiểu luận hoàn thiện TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] H.Demirel and G.Anbarjafari, Discrete Wavelet Transform-Based Satellite Image Resolution Enhancement, IEEE Trans on Geoscience and Remote Sensing,Vol.49,No 6, 1997-2000, Jun-2011 [2] Y Piao, I Shin, and H W Park, “Image resolution enhancement using intersubband correlation in wavelet domain,” in Proc Int Conf Image Process., vol 1, pp I-445–448, 2007 20 [3] J S Lim, “Two-Dimensional Signal and Image Processing”, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1990 [4] R C Gonzales and E Woods, “Digital Image Processing Reading”, MA: Addison-Wesley,1992 [5] X Wu, and B Su, A Wavelet-based Image Resolution Enhancement Technique, Int Conf on Electronics and Optoelectronics (ICEOE 2011), 2011, pp 6265 [6] S C Matz and R J P de Figueiredo, “A nonlinear technique for image contrast enhancement and sharpening,” in Proc IEEE Int Symp Circuits and Systems (ISCAS ’99), vol pp 175–178, Orlando, Fla, USA, May–June 1999 [7] Fabrizio Russo “Piecewise Linear Model-Based Image Enhancement,” EURASIP , Journal on [8] Saravanan, G., Yamuna, G., & Vivek, R (2013) A color image enhancement based on discrete wavelet transform In Int J Comput Appl Proc Natl Conf Emerg Trends Inf Commun Technol 21 ... (Đỏ, Xanh lục Xanh lam) pixel segment hình ảnh gốc thành giá trị HSV (Hue, Saturation Luminance) Sự chuyển đổi thể phương trình (1) : 1.3 Biến đổi Wavelet rời rạc chiều (2-D DWT) Biến đổi Wavelet. .. đổi Wavelet Phép biến đổi Fourier DCT cung cấp đặc tính tần số tồn cục hình ảnh, chúng khơng cung cấp đặc tính tần số cục Hạn chế khắc phục phép biến đổi wavelet Một biến đổi wavelet rời rạc (DWT) ... đổi wavelet rời rạc (DWT) wavelet lấy mẫu riêng biệt để phân tích số phân tích hàm Điều DWT khắc phục, ghi nhận thơng tin miền tần số thời gian Biến đổi wavelet rời rạc (DWT) phân tách tín hiệu