NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP KHÔI PHỤC ẢNHỨNG DỤNG LỌC NHIÊU VÀ XỬ LÝ ẲNH BỊ MÉO

TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ - - KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP KHÔI PHỤC ẢNH - ỨNG DỤNG LỌC NHIỄU VÀ XỬ LÝ ẢNH BỊ MÉO GVHD: T.S ĐỖ HỒNG TUẤN SVTH: NGUYỄN THANH LIÊM NGUYỄN HUY LỰC LỚP: 08DD2D KHỐ: 12 Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2013 081442D 081451D Luận Văn Tốt Nghiệp LỜI CẢM ƠN Trong thời gian thực đề tài nhóm sinh viên thực trải qua khơng khó khăn, nhờ giúp đỡ tận tình thầy TS Đỗ Hồng Tuấn, quý thầy cô bạn sinh viên khoa Điện – Điện tử trường Đại học Tôn Đức Thắng, nhóm chúng em hồn thành đề tài thời hạn Nhóm sinh viên thực xin gửi lời cảm ơn chân thành đến: − Thầy TS Đỗ Hồng Tuấn – người hướng dẫn bảo tận tình suốt thời gian vừa qua − Quý thầy cô khoa Điên – Điện tử, người truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho chúng em − Những người thân gia ìđnh b ạn bè bên c ạnh ủng hộ, động viên mặt vật chất lẫn tinh thần giúp sinh viên chúng em có điều kiện tốt để hồn thành đề tài Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2013 Sinh viên thực Nguyễn Thanh Liêm Nguyễn Huy Lực Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn LỜI MỞ ĐẦU Cùng với phát triển cơng nghệ khoa học kỹ thuật xử lý ảnh dần trở thành lĩnh vực thiếu đời sống Xử lý ảnh áp dụng rộng rãi nhiểu lĩnh vực như: quân sự, giao thông, giám sát, robot… Cũng khả bao qt đa dạng xử lý ảnh lĩnh vực khác đời sống nên để hiểu cách cạnh kẽ lĩnh vực gặp nhiều khó khăn Vậy, đề tài luận văn chúng em nghiên cứu phương pháp khôi phục ảnh cụ thể phương pháp lọc nhiễu xử lý ảnh bị méo Các phương pháp để khơi phục ảnh có nhiều phương pháp, nên đề tài tập trung vào phương pháp mà chúng em nhận thấy lĩnh vực khôi phục ảnh Phương pháp sử dụng: • Đối với nhiễu: Bộ lọc trung bình số học, lọc trung vị hai lọc đáp ứng • Đối với nhiễu méo: Bộ lọc đảo, lọc Wiener lọc Constrained Least Square Lý chọn đề tài: Để cải thiện chất lượng hình ảnh ảnh hưởng nhiễu méo, khôi phục lại ảnh lại gần giống với ảnh gốc ban đầu Nội dung nghiên cứu Để hoàn thành tốt đề tài sinh viên thực tập trung nghiên cứu vấn đề sau: - Tìm hiểu nguyên nhân gây nhiễu méo cho ảnh số Nghiên cứu mơ hình tốn học phương pháp ước lượng nhiễu xác định méo Xây dựng giải thuật lọc nhiễu Xây dựng giải thuật làm giảm méo SVTH:Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn - Xây dựng giải thuật làm giảm nhiễu méo Nội dung đề tài Phần A: Giới thiệu Phần B: Nội dung Chương I: Tổng quan xử lý ảnh Chương II: Xử lý ảnh nhiễu Chương III: Xử lý ảnh méo Chương IV: Kết mô Chương V: Kết luận hướng phát triển Phần C: Phụ lục tài liệu tham khảo Đề tài nguyên cứu thời gian ngắn với kiến thức cịn hạn hẹp, q trình thực khơng tránh khỏi thiếu sót Sinh viên chúng em thực đề tài mong nhận ý kiến đóng góp, bổ sung q thầy để đề tài hồn thiện SVTH:Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Luận Văn Tốt Nghiệp MỤC LỤC CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ XỬ LÝ ẢNH Trang 1.2 NGUỒN GỐC CỦA XỬ LÝ ẢNH Trang 1.3 CÁC LĨNH VỰC ỨNG DỤNG XỬ LÝ ẢNH Trang 1.4 CÁC BƯỚC CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH Trang 1.5 MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC ĐIỂM ẢNH Trang 1.6 MÔ HÌNH CỦA Q TRÌNH GÂY MÉO (NHIỄU) VÀ KHƠI PHỤC ẢNH Trang CHƯƠNG II: XỬ LÝ ẢNH NHIỄU 2.1 CÁC LOẠI NHIỄU Trang 2.1.1 ĐẶC TÍNH KHƠNG GIAN VÀ TẦN SỐ CỦA NHIỄU Trang 2.1.2 CÁC HÀM MẬT ĐỘ XÁC SUẤT CỦA NHIỄU Trang 2.1.3 ƯỚC LƯỢNG THÔNG SỐ NHIỄU Trang 15 2.2 KHÔI PHỤC ẢNH NHIỄU – CÁC BỘ LỌC KHÔNG GIAN Trang 16 2.2.1 BỘ LỌC TRUNG BÌNH SỐ HỌC Trang 16 2.2.2 BỘ LỌC TRUNG VỊ Trang 17 2.2.3 BỘ LỌC ADAPTIVE – LOCAL NOISE REDUCTION Trang 18 2.2.4 BỘ LỌC TRUNG BÌNH ĐÁP ỨNG Trang 19 CHƯƠNG III: XỬ LÝ ẢNH MÉO 3.1 SỰ SUY HAO TUYẾN TÍNH VÀ BẤT BIẾN Trang 22 Luận Văn Tốt Nghiệp 3.2 ƯỚC LƯỢNG HÀM GÂY MÉO Trang 25 3.2.1 ƯỚC LƯỢNG BẰNG CÁCH QUAN SÁT HÌNH ẢNH Trang 25 3.2.2 ƯỚC LƯỢNG BẰNG THỰC NGHIỆM Trang 26 3.2.3 ƯỚC LƯỢNG BẰNG MƠ HÌNH Trang 26 3.3 BỘ LỌC ĐẢO Trang 29 3.4 BỘ LỌC WIENER Trang 30 3.5 BỘ LỌC CONSTRAINED LEAST SQUARES Trang 31 CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 4.1 THƠNG SỐ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH Trang 35 4.2 CÁC LOẠI NHIỄU SỬ DỤNG Trang 35 4.3 SO SÁNH CÁC BỘ LỌC XỬ LÝ ẢNH NHIỄU Trang 37 4.3.1 NHIỄU SALT & PEPPER Trang 37 4.3.2 NHIỄU GAUSS Trang 41 4.4 SO SÁNH CÁC BỘ LỌC XỬ LÝ ẢNH MÉO Trang 45 4.4.1 XÉT TRƯỜNG HỢP KHÔNG NHIỄU Trang 45 4.4.2 XÉT TRƯỜNG HỢP CÓ NHIỄU Trang 50 CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 KẾT LUẬN Trang 59 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN Trang 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO Luận Văn Tốt Nghiệp DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Camera CCD: Camera Charge Couple Device CGA: Color Graphic Adaptor CCIR: Consultative Committee on International Radio FFT: Fast Fourier Transfer PDF: Point Spread Funtion MSE: Mean Square Error RMSE: Root Mean Square Error NRPR: Noise to Signal Power Ratio Luận Văn Tốt Nghiệp DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Các bước xử lý ảnh Trang Hình 1.2: Lận cận điểm ảnh toạ độ (x,y) Trang Hình 1.3: Mơ hình q trình gây méo (nhiễu) /khơi phục ảnh Trang Hình 2.1: Một vài hàm mật độ xác suất nhiễu thơng dụng Trang 13 Hình 2.2: Ảnh minh hoạ biểu đồ loại nhiễu Trang 14 Hình 2.3:Biểu đồ tính toán cách sử dụng đoạn ảnh mẫu cắt từ ảnh gốc chịu tác động nhiễu (a) Gauss, (b) Rayleigh (c) Uniform Trang 16 Hình 2.4: a) Ảnh sau thêm nhiễu salt & pepper với xác suất 0.1, b) Ảnh sau qua lọc trung vị Trang 17 Hình 2.5: a) Thể ảnh bị tác động bỡi nhiễu salt & pepper với xác suất P a = P b = 0.25; b) Thể ảnh kết lọc trung vị 7x7; c) Bộ lọc ảnh kết lọc trung bình đáp ứng với S max = Trang 21 Hình 4.1: Hình nhiễu Gauss (a) nhiễu salt & pepper (b) mật độ 0.01 Tramg 36 Hình 4.2: Đồ thị RMSE với mật độ nhiễu khác qua lọc trường hợp nhiễu salt & pepper với hình nhiều chi tiết Trang 37 Hình 4.3: Hình ảnh kết qua lọc với hình nhiều chi tiết bị ảnh hưởng bỡi nhiễu salt & pepper với mật độ nhiễu = 0.1 Trang 38 Hình 4.4: Đồ thị RMSE với mật độ nhiễu khác qua lọc trường hợp nhiễu salt & pepper với hình chi tiết Trang 39 Hình 4.5: Hình ảnh kết qua lọc với hình chi tiết bị ảnh hưởng bỡi nhiễu salt & pepper với mật độ nhiễu = 0.1 Trang 40 Hình 4.6: Đồ thị RMSE với mật độ nhiễu khác qua lọc trường hợp nhiễu Gauss với hình nhiều chi tiết Trang 41 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 4.7: Hình ảnh kết qua lọc với hình nhiều chi tiết bị ảnh hưởng bỡi nhiễu Gauss với mật độ nhiễu = 0.01 Trang 42 Hình 4.8: Đồ thị RMSE với mật độ nhiễu khác qua lọc trường hợp nhiễu Gauss với hình chi tiết Trang 43 Hình 4.9: Hình ảnh kết qua lọc với hình chi tiết bị ảnh hưởng bỡi nhiễu Gauss với mật độ nhiễu = 0.1 Trang 44 Hình 4.10: Đồ thị RMSE lọc khơng có nhiễu(Cho a=b=0.01:0.1 K = 0.0001(K = 0.006) ) Trang 45 Hình 4.11: Hình ảnh kết qua lọc với a=b=0.03 cho hình nhiều chi tiết Trang 46 Hình 4.12: Hình ảnh kết qua lọc với a=b=0.1 cho hình nhiều chi tiết Trang 47 Hình 4.13: Đồ thị RMSE lọc khơng có nhiễu(Cho a=b=0.01:0.1 K = 0.0001(K = 0.006) ) Trang 48 Hình 4.14: Hình ảnh kết qua lọc a=b=0.02 với hình chi tiết Trang 49 Hình 4.15: Hình ảnh kết qua lọc a=b=0.1 với hình chi tiết Trang 50 Hình 4.16: Đồ thị RMSE lọc hình ảnh bị tác động méo nhiễu salt & pepper với mật độ nhiễu d=0.0001 cho hình nhiều chi tiết Trang 51 Hinh 4.17: Hình ảnh kết qua lọc mật độ nhiễu thấp(d=0.0001) số gây méo a=b=0.1 với hình nhiều chi tiết Trang 52 Hình 4.18: Đồ thị RMSE lọc hình ảnh bị tác động méo nhiễu salt & pepper với mật độ nhiễu d=0.0001 cho hình chi tiết Trang 53 Luận Văn Tốt Nghiệp Hình 4.19: Hình ảnh kết qua lọc mật độ nhiễu thấp(d=0.0001) số gây méo a=b=0.1 với hình chi tiết Trang 54 Hình 4.20: Đồ thị RMSE lọc hình ảnh bị tác động méo nhiễu Gauss với mật độ nhiễu v=0.0001 cho hình nhiều chi tiết Trang 55 Hình 4.21: Hình ảnh kết qua lọc mật độ nhiễu thấp(v=0.0001) số gây méo a=b=0.1 với hình nhiều nhiều tiết Trang 56 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn • K = 0.0001, K = 0.006, a=b=0.1 Hình 4.12: Hình ảnh kết qua lọc với a=b=0.1 cho hình nhiều chi tiết Nhận xét: Với trường hợp khơng nhiễu số gây méo lớn (a=b=0.1) lọc phục hồi lại ảnh bị méo hồn tồn Ảnh bị mờ, khơng cịn mịn chi tiết Bộ lọc Inverse trường hợp cho kết lọc tốt Với lọc Wiener số K bé lọc Wiener lọc tốt Lọc CLS cho kết gần tương đương với lọc Inverse Wiener có K=0.0001 SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 47 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn b Hình chi tiết  Đồ thị RMSE Hình 4.13: Đồ thị RMSE lọc khơng có nhiễu(Cho a=b=0.01:0.1 K = 0.0001(K = 0.006) ) Nhận xét: Với trường hợp ảnh chi tiết bị làm mờ khơng bị ảnh hưởng nhiễu lọc Inverse lọc cho kết tốt Với lọc Wiener có giá trị K nhỏ lọc CLS cho kết lọc gần tương đương SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 48 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn  Hình thực tế • K = 0.0001, K = 0.006,a=b=0.02 Hình 4.14 : Hình ảnh kết qua lọc a=b=0.02 với hình chi tiết Nhận xét: Với trường hợp không nhiễu số gây méo thấp (a=b=0.02) lọc dường có khả phục hồi ngang Hình ảnh đươc phục hồi nguyên vẹn so với ảnh gốc ban đầu SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 49 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn • K = 0.0001, K = 0.006, a=b=0.1 Hình 4.15: Hình ảnh kết qua lọc a=b=0.1 với hình chi tiết Nhận xét: Với trường hợp khơng có ảnh hưởng nhiễu số gây méo(a=b=0.1) lọc Inverse lọc cho kết tốt nhất, ảnh phục hồi gần giống với ảnh gốc Với lọc Wiener số K bé lọc Wiener tốt Với lọc CLS ảnh phục hồi gần hồn tồn, ảnh sáng nỗi rõ chi tiết SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 50 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn 4.4.4 Xét trường hợp có nhiễu 4.4.4.3 Nhiễu salt & pepper a Hình nhiều chi tiết  Đồ thị RMSE Hình 4.16: Đồ thị RMSE lọc hình ảnh bị tác động méo nhiễu salt & pepper với mật độ nhiễu d=0.0001 cho hình nhiều chi tiết Nhận xét: Trong trường hợp có nhiễu méo lọc Inverse dường khơng thể khơi phục lại hình ảnh mà cịn làm tệ Bộ lọc ClS Wiener có số K cao cho kết lọc tốt SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 51 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn  Hình thực tế Hình 4.17 : Hình ảnh kết qua lọc mật độ nhiễu thấp(d=0.0001) số gây méo a=b=0.1 với hình nhiều chi tiết Nhận xét: Trường hợp thêm nhiễu salt & pepper số gây méo cao a=b=0.1 : - Bộ lọc CLS lọc cho kết tốt nhất, méo loại bỏ hồn tồn chi tiết hình ảnh bị mờ sáng hình ảnh nhám nhiều Bộ lọc Wiener có số K cao (K=0.006) phục hồi hình ảnh méo lấy lại hình ảnh ban đầu chi tiết bị mờ nhiều Bộ lọc Wiener có số K thấp (K=0.0001) ph ục hồi lại hình ảnh rõ chi tiết bị biến dạng nhiều, ảnh nhám Bộ lọc Inverse dường khơng thể phục hồi có ảnh hưởng nhiễu SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 52 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn b.Hình chi tiết  Đồ thị RMSE Hình 4.18 : Đồ thị RMSE lọc hình ảnh bị tác động méo nhiễu salt & pepper với mật độ nhiễu d=0.0001 cho hình chi tiết Nhận xét : Cũng kết hình nhiều chi tiết Bộ lọc CLS Wiener(K=0.006) cho kết lọc tốt Bộ lọc Wiener(K=0.0001) trường hợp hình chi tiết lọc hiệu so với hình nhiều chi tiết, thơng số RMSE lọc vư ợt cao so với chưa qua lọc Bộ lọc Inverse hiệu phục hồi lại ảnh bị tác động nhiễu SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 53 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn  Hình thực tế Hình 4.17 : Hình ảnh kết qua lọc mật độ nhiễu thấp(d=0.0001) số gây méo a=b=0.1 với hình chi tiết Nhận xét: Với trường hợp nhiễu salt & pepper mật độ thấp số gây méo cao(a=b=0.1) thì:  Bộ lọc CLS cho kết lọc tốt xuất chấm sáng nhỏ  Bộ lọc Wiener với K cao(K=0.006) lọc cho kết hình ảnh cịn bị mờ nhẹ,nhưng loại bỏ nhiễu tốt  Bộ lọc Wiener với K thấp(K = 0.0001) phục hồi lại hình ảnh ban đầu xuất nhiều đốm sáng lớn  Bộ lọc CLS cho kết lọc tốt xuất chấm sáng nhỏ SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 54 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn 4.4.4.2 Nhiễu Gauss a Hình nhiều chi tiết  Đồ thị RMSE Hình 4.18: Đồ thị RMSE lọc hình ảnh bị tác động méo nhiễu Gauss với mật độ nhiễu v=0.0001 cho hình nhiều chi tiết Nhận xét : Với trường hợp nhiễu Gauss lọc CLS cho kết lọc tốt Tiếp đến lọc Wiener(K=0.006) Wiener(K=0.0001) Bộ lọc Inverse khơng có khả phục hồi lại ảnh méo găp nhiễu SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 55 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn  Hình thực tế Hình 4.19 : Hình ảnh kết qua lọc mật độ nhiễu thấp(v=0.0001) số gây méo a=b=0.1 với hình nhiều nhiều tiết Nhận xét: - Bộ lọc CLS khơi phục lại chi tiết hình ảnh ban đầu ảnh nhám Bộ lọc Wiener có số K cao tỏ có hiệu suất lọc tốt , hình ảnh khơng phục hồi hồn tồn thấy rõ chi tiết Bộ lọc Wiener có số K thấp lọc Inverse dường khơng có khả phục hồi bị ảnh hưởng nhiễu Gauss SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 56 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn b Hình chi tiết  Đồ thị RMSE Hình 4.20: Đồ thị RMSE lọc hình ảnh bị tác động méo nhiễu Gauss với mật độ nhiễu v=0.0001 cho hình chi tiết Nhận xét: Trong trường hợp hình chi tiết lọc CLS Wiener (K=0.006) lọc cho kết tốt Bộ lọc Wiener (K=0.0001) Inverse tỏ hiệu găp nhiễu Gauss SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 57 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn  Hình thực tế Hình 4.21 : Hình ảnh kết qua lọc mật độ nhiễu thấp(v=0.0001) số gây méo a=b=0.1 với hình chi tiết Nhận xét: Với trường hợp nhiễu Gauss mật độ thấp số gây méo cao(a=b=0.1) thì: - Bộ lọc CLS lọc cho kết hồn tồn, chi tiết hình ảnh phục hồi lại ảnh gốc Bộ lọc Wiener(K=0.006) lọc cho kết hình ảnh cịn bị mờ vả chi tiết khơng cịn rõ Bộ lọc Wiener(K=0.0001) Inverse lọc bị tác động nhiễu Gauss SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 58 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn Chương V: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết luận Cùng với phát triển công nghệ khoa học kỹ thuật xử lý ảnh dần trở thành lĩnh vực thiếu đời sống Xử lý ảnh áp dụng rộng rãi nhiểu lĩnh vực như: qn sự, giao thơng, giám sát, robot… Cũng khả bao quát đa dạng xử lý ảnh lĩnh vực khác đời sống nên để hiểu cách cạnh kẽ lĩnh vực gặp nhiều khó khăn Vậy, đề tài luận văn chúng em nghiên cứu phương pháp khôi phục ảnh cụ thể phương pháp lọc nhiễu xử lý ảnh bị méo Các phương pháp để khôi phục ảnh có nhiều phương pháp, nên đề tài tập trung vào phương pháp mà chúng em nhận thấy lĩnh vực khôi phục ảnh Phương pháp sử dụng: • Đối với nhiễu: Bộ lọc trung bình số học, lọc trung vị hai lọc đáp ứng • Đối với nhiễu méo: Bộ lọc đảo, lọc Wiener lọc Constrained Least Square Khi ảnh xuất nhiễu lọc trung bình số học, lọc trung vị, hai lọc đáp ứng lọc tối ưu Trong loại nhiễu khác lọc khác cho kết lọc khác nhau; với nhiễu muối tiêu lọc trung bìnhđáp b ộ lọc tốt nhất, có khả loại bỏ nhiễu mật độ cao khơng làm nhiều chi tiết hình ảnh; với nhiễu Gauss lọc trung vị hiệu hẵn lọc lại trường hợp hình ảnh chi tiết, cịn với hình ảnh nhiều chi tiết lọc trung bình số học lọc Adaptive - Local Noise Reduction hiệu hẳn Khi ảnh chịu tác động méo lọc đảo lựa cho ưu tiên số Vì lọc có khả phục lại ảnh méo gần hoàn toàn SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 59 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn Khi ảnh chịu tác động nhiễu méo Wiener Constrained Least Square cho kết tốt Trong hai lọc lọc Constrained Least Square cho thấy hiệu hơn, méo khôi phục nhiễu loại bỏ nhiều Bộ lọc Wiener cho kết gần giống với lọc Constrained Least Square phải lựa chọn thông số K (hệ số cơng suất tỉ số tín hiệu nhiễu) phù hợp loại nhiễu mật độ nhiễu kết tốt Vậy nên để khơi phục ảnh cho chất lượng tốt ta nên kết hợp việc sử dụng lọc nhiễu lọc xử lý méo lại Nên loại bỏ nhiễu trước xử lý méo để hình ảnh khôi phục cách tốt 5.2 Hướng phát triển Đề tài tập trung vào việc khôi phục ảnh thời gian tìm hiểu giới hạn nên chưa mang lại kết tốt Hướng phát triển đề tài: − Nghiên cứu thuật toán tự ước lượng hàm gây méo từ ảnh thực tế thay tạo hàm gây méo đề tài thực − Nghiên cứu thêm lọc khác thử nghiệm nhiều loại nhiễu trường hợp méo khác để tìm lọc hiệu − Nghiên cứu thêm phương pháp nâng cao chất lượng hình ảnh SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 60 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Ts Nguyễn Thanh Bình , Ts Võ Nguyễn Quốc Bảo [2007], - Xử Lý Âm Thanh Và Hình Ảnh, Học viện cơng nghệ bưu viễn thơng Tiếng Anh [1] Rafael C Gonzalez , Richard E.Woods [2002] - Digital Image Processing 3rd [2] Rafael C Gonzalez , Richard E.Woods, Steven L.Eddins [2002] – Digital Image Processing Using Matlab [3] Image Processing Toolbox, Users Guide, Version 4, [2003], The MathWorks, Inc., Natick, MA [4] Castleman, K.R [1996], Digital Image Processing, 2nd ed Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J [5] http://www.mathworks.com [6] http://www.codeforge.com SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 61 ... thông dụng SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 13 Luận Văn Tốt Nghiệp GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn Hình 2.2: Ảnh minh hoạ biểu đồ histogram loại nhiễu SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy... lớn) SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Trang 35 Luận Văn Tốt Nghiệp a GVHD:TS.Đỗ Hồng Tuấn b Hình 4.1: Hình nhiễu Gauss (a) nhiễu salt & pepper (b) mật độ 0.01 SVTH: Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn... chúng em thực đề tài mong nhận ý kiến đóng góp, bổ sung quý thầy để đề tài hồn thiện SVTH:Nguyễn Thanh Liêm & Nguyễn Huy Lực Luận Văn Tốt Nghiệp MỤC LỤC CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1.1 KHÁI