Tài liệu Image Processing in C (giao trinh xu ly anh) ppt

Mục Lục MỤC LỤC CHƯƠNG 1.GIỚI THIỆU 1.1.Khái niệm xử lí aûnh 1.2.Ứng dụng xử lí ảnh 1.2.1.Khoa hoïc không gian 1.2.2.Phim aûnh 1.2.3.Tự động hóa văn phòng .6 1.2.4.Công nghiệp y tế 1.3.Bieåu diễn màu 1.3.1.Không gian màu RGB 1.3.2.Khoâng gian maøu HSI (HSV) 1.1.1.Chuyển đổi không gian màu 1.4.Một số khái niệm ảnh số 10 1.4.1.Pixel 10 1.4.2.Mức xám (Gray level) .10 1.4.3.Aûnh soá (Digital Image) 11 1.4.4.Một số khái niệm khác 11 1.5.Cài đặt 11 1.5.1.Cấu trúc file ảnh bitmap 11 1.5.2.Chương trình đọc file ảnh bmp mảng 13 1.5.3.Chương trình ghi mảng ảnh vaøo file bitmap 16 1.5.4.Haøm chuyển đổi không gian màu RGB -> HSI ngược lại 18 CHƯƠNG 2.XỬ LÍ ĐIỂM 21 2.1.Phép toán số học ảnh 21 2.2.Phép toán XOR 21 2.3.Bảng tìm kiếm 22 2.4.Histogram 22 2.4.2.Cân Histogram .23 2.4.3.Histogram trước 25 2.5.Tăng độ tương phản 25 2.6.Biến đổi cường độ 27 Dương Hoàng Huyên Nhập Môn Xử Lí Ảnh 2.7.Cài đặt thuật toán 30 2.7.1.Phép toán số học aûnh 30 2.7.2.Phép toán XOR 31 2.7.3.Các thuật toán Histogram .31 2.7.4.Hàm tăng độ tương phản kó thuật End-in-Search 33 2.7.5.Biến đổi cường độ 34 CHƯƠNG 3.XỬ LÍ VÙNG 37 3.1.Cuoän 37 3.2.Làm mờ ảnh (Blurring) 38 3.3.Làm nét ảnh (Sharpening) 41 3.4.Phaùt biên 42 3.4.2.Đạo hàm bậc 44 3.4.3.Toán tử la baøn 46 3.4.4.Toán tử đạo hàm bậc hai 47 3.4.5.Phát biên ảnh màu 49 3.5.Lọc trung vị 50 3.6.Cài đặt 52 3.6.1.Cuoän 52 3.6.2.Phát biên 56 3.6.3.Lọc trung vị .58 CHƯƠNG 4.XỬ LÍ HÌNH HỌC 59 4.1.nh xạ thẳng nghịch đảo 59 4.2.Noäi suy 59 4.2.1.Nội suy dựa vào láng giềng gần .60 4.2.2.Nội suy song tuyến 60 4.2.3.Nội suy cuộn với hàm bậc ba 61 4.2.4.Nội suy haøm B-Spline .61 4.3.Tỉ lệ ảnh 61 4.4.Cực tiểu hóa ảnh 62 4.4.1.Biểu diễn trung vị 62 4.4.2.Biểu diễn trung bình 62 4.5.Xoay aûnh 62 4.6.Tịnh tiến 64 Khoa Công Nghệ Thông Tin – Trường ĐH Quy Nhơn Mục Lục 4.7.Ảnh soi gương 64 4.8.Cài đặt 64 4.8.1.Hàm nội suy song tuyến 64 4.8.2.Tỉ lệ ảnh 65 4.8.3.Xoay aûnh 67 4.8.4.Aûnh soi gương 68 CHƯƠNG 5.XỬ LÍ NHIỀU ẢNH 71 5.1.Cộng hai ảnh 71 5.2.Trừ hai ảnh 71 5.3.And/Or logic 71 5.4.Trung bình ảnh 71 CHƯƠNG 6.CHUYỂN ẢNH VỀ TÔNG MÀU TRUNG GIAN 73 6.1.Giới thiệu 73 6.2.Tạo mẫu saún 73 6.3.Kó thuật tạo bóng 73 6.4.Lỗi khuyếch taùn 73 6.5.Chú ý chuyển tông màu .73 BIẾN ĐỔI ẢNH 75 6.6.Giới thiệu 75 6.7.Biến đổi Fourier rời rạc 75 6.8.Biến đổi Fourier nhanh 75 6.9.Lọc miền tần số 75 6.10.Bieán đổi Cosine rời rạc 75 LÀM MÉO VÀ BIẾN ẢNH 77 6.11.Biến đổi Affine 77 6.12.Biến đổi phối cảnh 79 6.13.Biến đổi song tuyến 80 Dương Hoàng Huyên Nhập Môn Xử Lí Ảnh 6.14.Thuật toaùn MeshWarp 82 6.15.Thuật toán lấy mẫu Fant 82 6.16.Làm méo phương pháp field-based 82 6.17.Chồng chéo 82 6.18.Một vài điểm lưu ý biến ảnh 82 NÉN ẢNH 83 6.19.Giới thiệu 83 6.19.1.Mã loạt dài 83 6.19.2.Maõ Huffman 83 6.19.3.Biến đổi mã Huffman .83 6.19.4.READ .83 6.19.5.Neùn LZW 83 6.19.6.Mã hóa toán học 83 6.19.7.Nén chuẩn JPEG 83 6.20.Một số phương pháp nén khác 83 6.20.1.Vector lượng tử hóa .83 6.20.2.Neùn Fractal 83 6.20.3.Bieán đổi Wavelet rời rạc .83 TÀI LIỆU THAM KHẢO 85 Khoa Công Nghệ Thông Tin – Trường ĐH Quy Nhơn Chương Giới Thiệu CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Khái niệm xử lí ảnh Xử lí ảnh môn khoa học thao tác ảnh Nó bao gồm nhiều kó thuật nhiều ứng dụng Những kó thuật cải tiến, làm méo ảnh, làm đặt trưng ảnh, tạo ảnh từ vị trí ảnh khác, khôi phục ảnh bị suy giảm trình thu nhận ảnh Xử lí ảnh thường nhầm lẫn với đồ họa máy tính Tuy nhiên hai lónh vực có đặt điểm khác Đồ họa máy tính sinh ảnh nhân tạo Xử lí ảnh thao tác ảnh có Có bốn loại thuật toán xử lí ảnh: điểm, vùng, hình học đa Sảnh Xử lí điểm thay đổi giá trị điểm ảnh dựa điểm gốc vị trí Xử lí theo vùng thay đổi giá trị điểm ảnh dựa vào giá trị gốc giá trị xung quanh Xử lí hình học thay đổi vị trí hay xếp lại điểm ảnh Xử lí nhiều ảnh thay đổi giá trị điểm ảnh dựa vào nhiều ảnh 1.2 Ứng dụng xử lí ảnh 1.2.1 Khoa học không gian Trong năm trước, xử lí ảnh dùng nhà khoa học Những nhà khoa học thành viên hiệp hội nghiên cứu không gian quốc phòng Những năm gần đây, NASA có nhiều ảnh cần xử lí Tàu vũ trụ Ranger cung cấp hàng trăm ảnh bề mặt mặt trăng Tàu vũ trụ Surveyor trả 21.038 ảnh từ xa vị trí đáp xuống tàu vũ trụ mặt trăng Mariner Dương Hoàng Huyên Nhập Môn Xử Lí Ảnh phóng vào năm 1964 trả 22 ảnh hỏa Các tàu thăm dò vũ trụ truyền ảnh không gian trái đất dòng liệu Dữ liệu truyền thường bị gián đoạn vệt sáng ảnh bị gián đoạn Các kó thuật xây dựng lại lọc xóa nhiễu khôi phục lại ảnh vị trí ảnh 1.2.2 Phim ảnh Sử dụng máy tính làm phim phát triển mạnh Máy tính chuyển ảnh thành ảnh khác, xóa đối tượng không mong muốn, tạo ảnh từ phần ảnh khác Ví dụ cảnh phim có 1000 người, qua trình xử lí cho nhiều người đến 20.000 người Một vài thao tác thực file như: Kết hợp ảnh: nhận vật thêm vào đoạn phim lịch sử Hoặc tạo đám đông từ nhóm nhỏ Biến đổi hình: biến hình thành hình khác Làm méo hình: làm cho diễn viên cao hơn, thấp hơn, mập hơn, gầy so với người thật Kó thuật làm méo hình sử dụng để tìm trẻ lạc cách tạo ảnh theo độ tuổi 1.2.3 Tự động hóa văn phòng Tất tài liệu lưu trữ dạng số hiển thị lên hình Phần mềm làm việc gọi DIP (Document Image Processing) Nhiều ngân hàng sử dụng phần mềm để lưu trữ séc xử lí, đơn vay tiền, báo cáo tài khoản Chính phủ lưu trữ thông tin mẫu đăng kí cử tri, giấy kết hôn, giấy chứng tử Bệnh viện sử dụng DIP để lưu trữ hàng ngàn ảnh y tế, thẻ bảo hiểm, 1.2.4 Công nghiệp y tế Khoa Công Nghệ Thông Tin – Trường ĐH Quy Nhơn Chương Giới Thiệu Có nhiều công nghệ hình ảnh sử dụng ảnh X-quang, ảnh siêu âm Tất ảnh lưu trữ máy tính sau cải tiến thao tác để bác só tập trung vào vùng quan tâm Nhiều ảnh y tế lưu trữ dạng không gian ba chiều, bác só xoay, tịnh tiến vị trí ảnh hình để nghiên cứu Một điểm thuận tiện khác ảnh y tế ảnh truyền đến bác só xa, bệnh nhân khám bệnh mà không cần đến bệnh viện 1.3 Biểu diễn màu Một mô hình màu (không gian màu) cách biểu diễn màu mối liên hệ thành phần Các ứng dụng xử lí ảnh khác dùng không gian màu khác Trong ngành công nghiệp xuất bản, sử dụng không gian màu CMY Màn hình máy vi tính, sử dụng không gian màu RGB Những ứng dụng phải thao tác riêng biệt thuộc sắc thái, độ bảo hòa, độ sáng màu sử dụng không gian HSI Những không gian màu đề cập sau chuẩn hóa (các giá trị thuộc đoạn [0,1]) Tuy nhiên ứng dụng thực tế, ta ánh xạ vào dãy số nguyên định 1.3.1 Không gian màu RGB Không gian màu bao gồm ba thành phần Red, Green, Blue Mô hình màu biểu diễn hình khối chiều hình 1-1 Đối với điểm ảnh biểu diễn 24bit màu, thành phần màu mã hóa thành 8bit ứng với 256 giá trị Ví dụ: màu đỏ (255, 0, 0), màu xanh (0, 255, 0), màu xanh dương (0, 0, 255), màu trắng (255, 255, 255), màu đen (0, 0, 0) Mô hình màu thường sử dụng để hiển thị màu máy tính, nhiên thành phần có độ tương quan cao nên không thích hợp cho ứng dụng xử lí ảnh Dương Hoàng Huyên Nhập Môn Xử Lí Ảnh Hình 1.1 Không gian màu RGB 1.3.2 Không gian màu HSI (HSV) Hình 1.1 Không gian màu HSI Không gian màu HSI kết hợp ba thành phần Hue (màu sắc), Saturation (độ bảo hòa), Intensity (cường độ) Khi sử dụng không gian màu này, ta không cần quan tâm có phần trăm màu đỏ, xanh để sinh màu Ta cần điều chỉnh thành phần Hue để sinh màu mong muốn Để thay đổi từ màu đậm sang màu, ta thay đổi thành phần Saturation, để tạo ảnh sáng hay đối hơn, ta Khoa Công Nghệ Thông Tin – Trường ĐH Quy Nhơn Chương Giới Thiệu thay đổi thành phần Intensity Trong ứng dụng xử lí ảnh, thao tác làm việc thành phần Intensity điểm ảnh, ta thường sử dụng không gian màu cho thuật toán xử lí ảnh Hình 1-2 mô tả không gian màu HSI 1.1.1 Chuyển đổi không gian màu Ảnh lưu máy tính sử dụng không gian màu RGB, để làm việc ứng dụng xử lí ảnh ta phải chuyển đổi không gian màu HSI 1.3.2.2 Chuyển không gian màu RGB không gian màu HSI: r= R G B ,g = ,b = Các giá trị h, s, i giá trị R+G+B R+G+ B R+G + B chuẩn hóa H, S, I tương ứng tính sau:  −1  h = cos    [ ( r − g ) + (r − b) ]    , b > g h = 2π-h, h ∈[0,2π] ( r − g ) + ( r − b )( g − b )   s = – min(r, g, b,), s ∈ [0,1]; i = R+G+B , i∈ [0,1] × 255 Các giá trị h, s, i phải chuyển đoạn tương ứng [0 0, 3600], [0,100], [0,255] cách: H = h × 180/π; S = s × 100; I = i × 255; 1.3.2.3 Chuyển không gian màu HSI không gian RGB: h = H ×π/180; s = S / 100; i = I / 255; công thức chuyển đổi chia thành trường hợp phụ thuộc vào giá trị h: + Nếu ≤ h < 2/3π:  s cos(h )  r = i.1 +  ; b = i.(1 - s); g = 3.i – (r + b);  cos(60 − h )  Dương Hoàng Huyên 10 Nhập Môn Xử Lí Ảnh + Nếu 2/3π ≤ h < 4/3π: h = h – 2/3π:  s cos(h )  g = i.1 +  ; r = i.(1 - s); b = 3.i – (r + g);  cos(60 − h )  + Neáu 4/3π ≤ h < 2π: h = h – 4/3π:  s cos(h )  b = i.1 +  ; g = i.(1 - s); r = 3.i – (g + b);  cos(60 − h )  Trong r, g, b giá trị chuẩn hóa R, G, B Để chuyển sang giá trị R, G, B ta nhân tất cho 255 1.4 Một số khái niệm ảnh số 1.4.1 Pixel nh thực tế liên tục không gian cường độ sáng, để ảnh xử lý máy tính cần thiết phải số hóa ảnh Trong trình số hóa, ta biến tín hiệu liên tục sang dạng rời rạc (rời rạc không gian giá trị) Mỗi giá trị rời rạc gọi pixel Mỗi pixel giá trị tọa độ x, y màu sắc Cặp tọa độ x, y tạo nên độ phân giải Như ảnh tập hợp điểm ảnh thường biểu diễn mảng hai chiều R dòng C cột Mỗi phần tử mảng cho biết giá trị điểm ảnh vị trí Độ phân giải ảnh mật độ điểm ảnh ảnh Theo định nghóa khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục không gian cường độ sáng ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bố độ phân giải phân bố hai trục x, y không gian hai chiều 1.4.2 Mức xám (Gray level) Là kết mã hóa cường độ sáng điểm ảnh với giá trị số Khoa Công Nghệ Thông Tin – Trường ĐH Quy Nhơn 68 Nhập Môn Xử Lí Ảnh = x1; if(x2Max) Max = y4; = y1; if(y2