Xử lý ảnh Kỹ thuật số Viễn thám pdf

Xử lý ảnh Kỹ thuật số Viễn thám H H ồ ồ Đ Đ ì ì nh Du nh Du ẩ ẩ n n TP.HCM 2005 Thời lượng (tổng 45 tiết) Mục lục   Ph Ph ầ ầ n gi n gi ớ ớ i thi i thi ệ ệ u v u v à à B B à à i test i test ph ph â â n l n l ọ ọ ai h ai h ọ ọ c vi c vi ê ê n n   Ch Ch ươ ươ ng 1: Ph ng 1: Ph â â n t n t í í ch th ch th ố ố ng k ng k ê ê c c ủ ủ a a ả ả nh s nh s ố ố   Ch Ch ươ ươ ng 2: ng 2: Ả Ả nh m nh m à à u u đ đ a ph a ph ổ ổ   Ch Ch ươ ươ ng 3: N ng 3: N ắ ắ n n ả ả nh vi nh vi ễ ễ n th n th á á m m   Ch Ch ươ ươ ng 4: T ng 4: T ă ă ng c ng c ườ ườ ng ng ả ả nh nh   Ch Ch ươ ươ ng 5: Ph ng 5: Ph â â n l n l ớ ớ p 3 ti 3 ti ế ế t t 6 ti 6 ti ế ế t t 6 ti 6 ti ế ế t t 3 ti 3 ti ế ế t t 6 ti 6 ti ế ế t t 3 ti 3 ti ế ế t p (classification) (classification) t Còn tiếp 3 ti 3 ti ế ế t t 3 ti 3 ti ế ế t t 15 ti 15 ti ế ế t   Ch Ch ươ ươ ng 6: Ph ng 6: Ph á á t hi t hi ệ ệ n thay n thay đổ đổ i i b b ằ ằ ng ng ả ả nh s nh s ố ố (change detection) (change detection)   Ch Ch ươ ươ ng 7: C ng 7: C á á c ph c ph é é p bi p bi ế ế n n đổ đổ i i h h ì ì nh h nh h ọ ọ c c c c ủ ủ a a ả ả nh v nh v à à Morphology Morphology   C C á á c b c b à à i th i th ự ự c h c h à à nh (5 b nh (5 b à à i) i)   B B à à i thi cu i thi cu ố ố i kh i kh ó ó a t a Tài liệu tham khảo L ươ ng M ạ nh Bá và Nguy ễ n Thanh Th ủ y , “Nhập môn xử lý ảnh số”, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2003 John R. Jensen , “Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective”, Prentice Hall, NJ, 1996 John A. Richards , “Remote Sensing Digital Image Analysis - An Introduction”, Spriger - Verlag, 1994 Kiyoshi Honda , “Pinciples of Remote Sensing”, Lecture Notes (powerpoint slides), AIT, Bangkok, 2004 H ồ Đình Du ẩ n & Marc Souris , “Numerical Methods and Algorithms in Remote Sensing and GIS”, Lecture Notes, AIT, Bangkok, 2004 Ch Ch ươ ươ ng 1 ng 1 Phân tích Thống kê của Ảnh số Hồ Đình Duẩn Nội dung chương 1 Khái niệm ảnh số Các tham số thống kê một chiều của ảnh Các phép biến đổi histogram Các tham số thống kê nhiều chiều Matrận hiệp phương sai và phương pháp PCA Biểu diễn ảnh số Pixel (Picture Element): điểm ảnh, mang một giá trị số f(x,y) x,y: số nguyên, chỉ vị trí pixel f: độ sáng (độ xám, brightness) CONTINUOUS IMAGE PIXEL 01 23 X, Colum n Pixel No. 0 1 2 3 Y, Line Analog Image Digital Image Height Width Pixel Giá trị của Pixel Ảnh đa phổ (đa kênh) Multi Channel Image Color Image: 3 kênh cho 3 màu R,G,B Landsat TM 7 Channel Band or Channel Band 4 Band 3 Band 2 Band 1 Bit và hệ Nhị phân (Binary System) Độ sáng của mỗi pixel được biểu diễn bởi một số bit Nếu dùng k bit cho mỗi pixel, có cả thảy 2 k cấp độ sáng từ 0 đến 2 k -1 Ví dụ: dùng 3 bit bit map graylevel bitmap graylevel bit2 bit1 bit0 bit2 bit1 bit0 0000 1004 0011 1015 0102 1106 0113 1117 [...]... (Quantization) Đó là quá trình số hóa một ảnh thực (liên tục) thành một ảnh số (rời rạc) (Analog to Digital) (1)Sampling (2)Quantization: : Chọn một lưới ô vuông (grid) để biểu diễn ảnh xác định một phép tương ứng từ độ sáng của ảnh qua một cấp độ sáng (grey level) Sampling Định lý Shannon về lấy mẫu “Thông tin sẽ không bị mất nếu ảnh được lấy mẫu theo một chu kỳ bằng một nữa nghịch đảo của tần số tín hiệu nguyên... ra một số bằng nhau các pixel cho mỗi giá trị độ sáng Gaussian To convert histogram to Gaussian distribution Natural Perception  ( x − µ )2  1 exp− f ( x) =  2σ 2  2π σ  Frequency 0 Pixel Value 255 Frequency 0 Pixel Value 255 Giải thuật equalization N = số pixel ; L = số lượng cấp độ sáng a) Tính biểu đồ xám tích lũy (cummulative histogram) của ảnh gốc b) Chia biểu đồ xám tích lũy cho hệ số L-1... pixel value 85 255 Histogram – ví dụ Có 15,563 pixels mang giá trị 76 Histogram và tính chất của ảnh Dark Image Bright Image Tối & Sáng 0 pixel value 255 0 pixel value 255 High Contrast Image Low Contrast Image Tương phản cao & thấp 0 pixel value 255 0 pixel value 255 Ảnh tối Ảnh sáng Ảnh có độ tương phản thấp Ảnh có độ tương phản cao High Contrast Image Brightness on a Display Screen Dark Low Contrast... dạng ảnh số vệ tinh thông thường (BSQ, BIL, BIP) Khái niệm lân cận (Neighbor) của một Pixel 4-neighbors of p 8-neighbors of p p p Tính liên tục của các pixel continuous at 4-connectivity continuous at 8-connectivity Hiển thị dữ liệu ảnh Ảnh hiển thị cần phải được tăng cường chất lượng để nhận biết tốt hơn Phép tăng cường thông dụng nhất là tăng độ tương phản (Contrast enhancement) Histogram của ảnh. .. Tính biểu đồ xám tích lũy (cummulative histogram) của ảnh gốc b) Chia biểu đồ xám tích lũy cho hệ số L-1 / N rồi làm tròn số c) Với mỗi giá trị độ sáng của ảnh gốc, giá trị mới ở vị trí tương ứng ở (b) Ví dụ N=24 L=16 ==> scale factor = 15 / 24 = 0.625 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ảnh gốc 9 10 11 12 13 14 15 ... cường chất lượng để nhận biết tốt hơn Phép tăng cường thông dụng nhất là tăng độ tương phản (Contrast enhancement) Histogram của ảnh Histogram (biểu đồ xám) mô tả sự phân bố của cấp độ sáng của một ảnh theo số lượng pixel mang cùng một giá trị độ sáng Histogram 3 2 4 4 5 2 3 3 2 3 2 3 3 4 3 Pixel Value 1 2 3 4 5 Total Number 1 4 7 3 1 16 Frequency 1 Histogram 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 Pixel Value 4 5 Image . Xử lý ảnh Kỹ thuật số Viễn thám H H ồ ồ Đ Đ ì ì nh Du nh Du ẩ ẩ n n TP.HCM 2005 Thời lượng (tổng 45 tiết) Mục. 1 ng 1 Phân tích Thống kê của Ảnh số Hồ Đình Duẩn Nội dung chương 1 Khái niệm ảnh số Các tham số thống kê một chiều của ảnh Các phép biến đổi histogram Các tham số thống kê nhiều chiều Matrận. kh ó ó a t a Tài liệu tham khảo L ươ ng M ạ nh Bá và Nguy ễ n Thanh Th ủ y , “Nhập môn xử lý ảnh số , NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2003 John R. Jensen , “Introductory Digital Image Processing: A