Về cơ bản, màu sắc mà con người và một số động vật khác cảm nhận được trong một vật thể được xác định bởi bản chất của ánh sáng phản xạ từ vật thể đó. Như minh họa trong Hình 2, ánh sáng khả kiến được cấu tạo bởi một dải tần số tương đối hẹp trong phổ điện từ. Một vật phản xạ ánh sáng cân bằng ở tất cả các bước sóng nhìn thấy được thì xuất hiện màu trắng đối với người quan sát. Tuy nhiên, vật thể thường phản xạ trong một phạm vi giới hạn của dải màu nhìn thấy được sẽ thể hiện một số sắc thái của màu sắc. Ví dụ, các vật thể màu xanh lá cây phản xạ ánh sáng có bước sóng chủ yếu trong khoảng 500 đến 570 nm, đồng thời hấp thụ phần lớn năng lượng ở các bước sóng khác.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN -□□&□□ - BÁO CÁO XỬ LÝ ẢNH CHƯƠNG 6: COLOR IMAGE PROCESSING Giảng viên: Thái Thị Nguyệt Nhóm – 64CS1 HÀ NỘI, 4/2022 Mục Lục I Nguyên tắc màu sắc II Các mơ hình màu sắc Giới thiệu mơ hình Chuyển đổi từ RGB sang HSI: 13 Chuyển đổi từ HSI sang RGB: 14 III Xử lý ảnh màu nhân tạo 15 Giới thiệu 15 Cắt cường độ mã hóa màu sắc 15 Cường độ chuyển đổi màu sắc 18 IV Khái niệm xử lý ảnh đủ màu 20 V Xử lý chuyển đổi màu sắc 20 Công thức 20 Bổ sung màu sắc 22 Cắt lát màu 23 Hiệu chỉnh tông màu màu sắc 24 Xử lý biểu đồ hình ảnh màu 25 VI Làm mịn làm sắc nét hình ảnh màu 26 Làm mịn hình ảnh màu 26 Làm sắc nét hình ảnh màu 28 VII Phân đoạn ảnh màu sắc 29 Phân đoạn hình ảnh khơng gian màu HIS 29 Phân đoạn ảnh không gian vector RGB 31 Phát biên màu 32 VIII Nhiễu ảnh màu 34 IX Nén ảnh màu 37 I Nguyên tắc màu sắc Vào năm 1666, Sir Isaac Newton phát chùm ánh sáng mặt trời qua lăng kính thủy tinh, ánh sáng qua màu trắng, thay vào phổ màu liên tục dao động từ tím đến đỏ (như hình 1) Phổ màu chia thành vùng rộng: tím xanh dương, xanh lá, vàng, cam đỏ Khi xem đủ màu (hình 2), khơng có màu phổ kết thúc đột ngột, thay vào đó, màu pha trộn trơn tru vào phần Hình 1: Phổ màu nhìn thấy cách truyền ánh sáng qua lăng kính Hình 2: Bước sóng bao gồm loạt khả nhìn thấy phổ điện từ Về bản, màu sắc mà người số động vật khác cảm nhận vật thể xác định chất ánh sáng phản xạ từ vật thể Như minh họa Hình 2, ánh sáng khả kiến cấu tạo dải tần số tương đối hẹp phổ điện từ Một vật phản xạ ánh sáng cân tất bước sóng nhìn thấy xuất màu trắng người quan sát Tuy nhiên, vật thể thường phản xạ phạm vi giới hạn dải màu nhìn thấy thể số sắc thái màu sắc Ví dụ, vật thể màu xanh phản xạ ánh sáng có bước sóng chủ yếu khoảng 500 đến 570 nm, đồng thời hấp thụ phần lớn lượng bước sóng khác Đặc tính ánh sáng trọng tâm khoa học màu sắc Nếu ánh sáng khơng có màu, thuộc tính cường độ độ sáng Ánh sáng vơ sắc bạn thấy phim điện ảnh làm trước năm 1930 Như định nghĩa Chương sử dụng nhiều lần kể từ đó, thuật ngữ mức xám (hoặc cường độ) dùng để thước đo vô hướng cường độ nằm khoảng từ màu đen, đến màu xám cuối màu trắng “Ánh sáng màu” trải dài quang phổ điện từ khoảng 400 đến 700 nm Ba đại lượng sử dụng để mô tả chất lượng nguồn sáng màu là: độ xạ, độ chói độ sáng “Độ xạ” tổng lượng phát từ nguồn sáng thường đo watt (W) “Độ chói” đo lumen (lm), thước đo lượng lượng mà người quan sát nhận từ nguồn sáng Ví dụ, ánh sáng phát từ nguồn hoạt động vùng hồng ngoại xa quang phổ có lượng đáng kể (bức xạ), người quan sát khó cảm nhận nó; độ chói gần không Cuối cùng, “độ sáng” yếu tố mô tả chủ quan mà thực tế đo Nó thể khái niệm cường độ không màu, yếu tố quan trọng việc mô tả cảm giác màu sắc Như lưu ý Phần 2.1, tế bào hình nón cảm biến mắt chịu trách nhiệm khả nhìn màu sắc Bằng chứng thực nghiệm chi tiết xác minh đến triệu tế bào hình nón mắt người chia thành ba loại cảm nhận chính, tương ứng với màu đỏ, xanh lục xanh lam Khoảng 65% tế bào hình nón nhạy cảm với ánh sáng đỏ, 33% nhạy cảm với ánh sáng xanh lục khoảng 2% nhạy cảm với ánh sáng xanh lam Tuy nhiên, tế bào hình nón màu xanh nhạy cảm Hình cho thấy đường cong thực nghiệm trung bình mơ tả chi tiết hấp thụ ánh sáng tế bào hình nón màu đỏ, xanh lục xanh lam mắt Do đặc điểm hấp thụ này, mắt người nhìn thấy màu sắc kết hợp biến đổi gọi “màu bản”: đỏ (R), xanh lục (G) xanh lam (B) Hình 3: Sự hấp thụ ánh sáng hình nón màu đỏ, xanh xanh dương mắt người chức bước sóng` Với mục đích tiêu chuẩn hóa, CIE (Commission Internationale de l'Eclairage — Ủy ban Quốc tế Chiếu sáng) định vào năm 1931 giá trị bước sóng cụ thể sau cho ba màu bản: xanh lam = 435,8 nm, xanh lục = 546,1 nm đỏ = 700 nm Tiêu chuẩn đặt trước kết Hình có sẵn vào năm 1965 Do đó, tiêu chuẩn CIE tương ứng với liệu thực nghiệm Điều quan trọng cần lưu ý việc xác định ba bước sóng màu cụ thể cho mục đích tiêu chuẩn hóa khơng có nghĩa ba thành phần RGB cố định hoạt động tạo tất màu quang phổ Việc sử dụng từ “cơ bản” bị hiểu sai rộng rãi có nghĩa ba màu tiêu chuẩn, trộn với tỷ lệ cường độ khác nhau, tạo tất màu nhìn thấy Như bạn thấy sau đây, cách giải thích khơng trừ bước sóng phép thay đổi, trường hợp khơng cịn ba màu cố định Các màu thêm vào với để tạo màu thứ cấp ánh sáng – hồng sẫm (đỏ cộng với xanh lam), lục lam (xanh lục cộng xanh lam) vàng (đỏ cộng xanh lục) Trộn ba màu chính, màu phụ với màu đối lập nó, theo cường độ tạo ánh sáng trắng Kết minh họa Hình 4, cho thấy ba màu kết hợp chúng để tạo màu thứ cấp ánh sáng Việc phân biệt màu ánh sáng màu chất màu chất tạo màu quan trọng Trong trường hợp thứ hai, màu định nghĩa màu trừ hấp thụ màu ánh sáng, phản xạ truyền hai màu lại Do đó, màu sắc tố hồng sẫm, lục lam vàng, màu phụ đỏ, lục lam Những màu thể Hình Sự kết hợp thích hợp ba sắc tố gốc, thứ cấp với sắc tố đối diện nó, tạo màu đen Thu sóng truyền hình màu ví dụ tính chất phụ gia màu ánh sáng Nội thất hình TV màu CRT (ống tia âm cực) sử dụng phổ biến vào năm 1990 bao gồm mảng lớn mẫu chấm tam giác photpho nhạy cảm với điện tử Khi bị kích thích, chấm ba tạo ánh sáng màu Cường độ chấm photpho phát màu đỏ điều chỉnh súng điện tử bên ống, tạo xung tương ứng với “năng lượng đỏ” mà camera TV nhìn thấy Các chấm phốt xanh lục xanh lam ba điều chế theo cách Hiệu ứng, xem máy thu hình, ba màu từ ba phosphor tế bào hình nón nhạy cảm màu mắt nhận “cộng” lại với coi hình ảnh đủ màu Ba mươi lần thay đổi hình ảnh liên tiếp giây ba màu hồn thành ảo giác hình ảnh hiển thị liên tục hình Màn hình CRT bắt đầu thay vào cuối năm 1990 cơng nghệ kỹ thuật số hình phẳng, chẳng hạn hình tinh thể lỏng (LCD) thiết bị plasma Mặc dù chúng khác với CRT, công nghệ công nghệ tương tự sử dụng nguyên tắc theo nghĩa chúng yêu cầu ba điểm ảnh (đỏ, lục lam) để tạo pixel màu Màn hình LCD sử dụng đặc tính ánh sáng phân cực để chặn truyền ánh sáng qua hình LCD trường hợp cơng nghệ hiển thị ma trận hoạt động, bóng bán dẫn màng mỏng (TFT) sử dụng để cung cấp tín hiệu thích hợp đến điểm ảnh hình Bộ lọc ánh sáng sử dụng để tạo ba màu ánh sáng vị trí ba pixel Trong đơn vị plasma, pixel tế bào khí nhỏ phủ lớp phosphor để tạo ba màu Các ô riêng lẻ đánh địa theo cách tương tự hình LCD Khả định địa tọa độ ba pixel riêng lẻ tảng hình kỹ thuật số Hình 4: Màu sắc thứ cấp ánh sáng sắc tố Các đặc điểm thường sử dụng để phân biệt màu với màu khác độ sáng, màu sắc độ bão hòa Như trước phần này, độ sáng thể khái niệm cường độ không sắc Hue thuộc tính liên quan đến bước sóng ưu hỗn hợp sóng ánh sáng Hue đại diện cho màu chủ đạo theo cảm nhận người quan sát Vì vậy, gọi đối tượng đỏ, cam vàng, nói đến màu sắc Độ bão hịa đề cập đến độ tinh khiết tương đối lượng ánh sáng trắng trộn với màu sắc Các màu quang phổ tinh khiết bão hịa hồn tồn Các màu hồng (đỏ trắng) hoa oải hương (tím trắng) bão hòa hơn, với mức độ bão hòa tỷ lệ nghịch với lượng ánh sáng trắng thêm vào Màu sắc độ bão hòa kết hợp với gọi sắc độ đó, màu đặc trưng độ sáng sắc độ Số lượng màu đỏ, xanh lục xanh lam cần thiết để tạo thành màu cụ thể gọi giá trị tristimulus ký hiệu X, Y Z Sau đó, màu định hệ số ba màu nó, định nghĩa 𝑋 𝑥 = 𝑋+𝑌+𝑍 (1) 𝑦= 𝑧= 𝑌 𝑋+𝑌+𝑍 𝑍 𝑋+𝑌+𝑍 (2) (3) Từ phương trình ta thấy rằng: 𝑥 + 𝑦 + 𝑧 = (4) Đối với bước sóng ánh sáng quang phổ khả kiến, giá trị tristimulus cần thiết để tạo màu tương ứng với bước sóng thu trực tiếp từ đường cong bảng tổng hợp từ kết thực nghiệm mở rộng (Poynton [1996, 2012]) Một cách tiếp cận khác để định màu sử dụng giản đồ màu CIE (xem Hình 5), biểu đồ cho thấy thành phần màu dạng hàm x (đỏ) y (xanh cây) Với giá trị x y, giá trị tương ứng z (xanh lam) nhận từ phương trình (4) cách lưu ý z = - (x + y) Ví dụ, điểm đánh dấu màu xanh Hình có khoảng 62% hàm lượng màu xanh 25% màu đỏ Theo phương trình (4), thành phần màu xanh lam khoảng 13% Hình 5: Sơ đồ màu sắc CIE Vị trí màu quang phổ khác — từ tím 380 nm đến đỏ 780 nm — xung quanh ranh giới giản đồ sắc độ hình lưỡi Đây màu tinh khiết hiển thị quang phổ Hình Bất kỳ điểm khơng thực nằm ranh giới, biểu đồ, đại diện cho số hỗn hợp màu quang phổ túy Điểm có lượng hình tương ứng với phần nhỏ ba màu bản; đại diện cho tiêu chuẩn CIE ánh sáng trắng Bất kỳ điểm nằm ranh giới biểu đồ sắc độ bão hịa hồn tồn Khi điểm rời khỏi ranh giới tiến đến điểm có lượng nhau, nhiều ánh sáng trắng thêm vào màu trở nên bão hịa Độ bão hịa điểm có lượng khơng Sơ đồ màu sắc hữu ích cho việc trộn màu đoạn thẳng nối hai điểm sơ đồ xác định tất biến thể màu khác thu cách kết hợp hai màu với Ví dụ, xem xét đường thẳng vẽ từ điểm màu đỏ đến màu xanh thể Hình Nếu có nhiều ánh sáng đỏ ánh sáng xanh lục, điểm xác đại diện cho màu nằm đoạn thẳng, gần điểm đỏ điểm xanh lục Tương tự, đường thẳng vẽ từ điểm có lượng đến điểm ranh giới biểu đồ xác định tất sắc thái màu quang phổ cụ thể Việc mở rộng quy trình thành ba màu đơn giản Để xác định dải màu thu từ ba màu định biểu đồ sắc độ, cần vẽ đường kết nối đến điểm ba điểm màu Kết hình tam giác, màu bên hình tam giác, đường biên nó, tạo nhiều cách kết hợp khác ba màu đỉnh Một tam giác có đỉnh ba màu cố định bao phủ tồn vùng màu Hình Quan sát hỗ trợ hình ảnh cho nhận xét đưa trước khơng phải tất màu thu ba màu nhất, cố định, ba màu tạo thành hình tam giác Hình 6: Gam màu sắc minh họa hình màu (tam giác) thiết bị in màu (vùng bóng mờ) II Các mơ hình màu sắc Giới thiệu mơ hình Mục đích mơ hình màu (cịn gọi khơng gian màu hệ thống màu) để tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác định màu sắc theo cách tiêu chuẩn Về chất, mơ hình màu đặc tả hệ tọa độ khơng gian hệ thống đó, cho màu mơ hình biểu diễn điểm chứa không gian Hầu hết mơ hình màu sử dụng ngày hướng tới phần cứng (chẳng hạn cho hình màu máy in) hướng tới ứng dụng, nơi thao tác màu mục tiêu (việc tạo đồ họa màu cho hoạt ảnh ví dụ sau này) Về xử lý hình ảnh kỹ thuật số, mơ hình hướng đến phần cứng thường sử dụng thực tế mơ hình RGB (đỏ, lục, lam) cho hình màu nhiều loại máy quay video màu; mẫu CMY (lục lam, hồng sẫm, vàng) CMYK (lục lam, hồng sẫm, vàng, đen) để in màu; mơ hình HSI (màu sắc, độ bão hòa, cường độ), tương ứng chặt chẽ với cách người mơ tả giải thích màu sắc Mơ hình HSI có ưu điểm tách màu thơng tin thang xám hình ảnh, làm cho phù hợp với nhiều kỹ thuật thang xám phát triển sách Có nhiều mơ hình màu sắc sử dụng ngày Điều phản ánh thực tế khoa học màu sắc lĩnh vực rộng lớn bao gồm nhiều lĩnh vực ứng dụng Thật hấp dẫn để nghiên cứu số mơ hình đây, đơn giản chúng thú vị hữu ích Tuy nhiên, để hồn thành nhiệm vụ, chúng tơi tập trung ý vào vài kiểu máy đại diện cho kiểu máy sử dụng xử lý hình ảnh Nắm vững tài liệu chương này, bạn không gặp khó khăn việc hiểu mơ hình màu bổ sung sử dụng ngày a Mô hình màu RGB Trong mơ hình RGB, màu xuất thành phần quang phổ đỏ, lục lam Mơ hình dựa hệ tọa độ Descartes Không gian màu sắc quan tâm khối lập phương Hình 7, giá trị RGB nằm ba góc; màu phụ lục lam, hồng sẫm vàng nằm ba góc khác; màu đen gốc; màu trắng nằm góc xa so với gốc tọa độ Trong mơ hình này, thang độ xám (các điểm có giá trị RGB nhau) mở rộng từ đen sang trắng dọc theo đường nối hai điểm Các màu khác mơ hình điểm bên khối lập phương xác định vectơ kéo dài từ điểm gốc Để thuận tiện, giả thiết tất giá trị màu chuẩn hóa nên hình lập phương Hình hình lập phương đơn vị Nghĩa là, tất giá trị R, G B biểu diễn giả định nằm khoảng [0, 1] Lưu ý số nguyên tố RGB hiểu vectơ đơn vị phát từ gốc khối lập phương Hình 7: Giản đồ khối màu RGB Các điểm dọc theo đường chéo có giá trị màu xám, từ màu đen điểm gốc đến màu trắng điểm (1,1,1) Hình ảnh thể mơ hình màu RGB bao gồm ba hình ảnh thành phần, hình ảnh cho màu Khi đưa vào hình RGB, ba hình ảnh kết hợp hình để tạo hình ảnh màu tổng hợp, giải thích Phần I Con số bit sử dụng để biểu diễn pixel không gian RGB gọi độ sâu pixel Hãy xem xét hình ảnh RGB hình ảnh màu đỏ, xanh lục xanh lam hình ảnh bit Trong điều kiện này, pixel màu RGB [nghĩa ba giá trị (R, G, B)] có độ sâu 24 bit (3 mặt phẳng hình ảnh nhân với số bit mặt phẳng) Thuật ngữ hình ảnh đủ màu thường sử dụng để biểu thị hình ảnh màu RGB 24 bit Tổng số màu có hình ảnh 24 bit RGB (28)3 = 16,777,216 Hình cho thấy khối màu RGB 24 bit tương ứng với sơ đồ Hình Cũng lưu ý hình ảnh kỹ thuật số, phạm vi giá trị khối chia tỷ lệ thành số biểu diễn bit số hình ảnh Nếu, trên, hình ảnh hình ảnh 8-bit, giới hạn hình lập phương dọc theo trục trở thành [0, 255] Sau đó, ví dụ, màu trắng điểm [255, 255, 255] khối Hình 8: Khối màu RGB 24 bit Cắt lát màu Làm bật dải màu cụ thể hình ảnh hữu ích để tách đối tượng khỏi môi trường xung quanh chúng Ý tưởng: Hiển thị màu sắc quan tâm để chúng bật so với Sử dụng vùng xác định màu làm mặt nạ để xử lý thêm Cách đơn giản để cắt hình ảnh màu ánh xạ màu nằm số phạm vi quan tâm thành màu trung tính không bật Nếu màu quan tâm đươhc bao quanh hình lập phương (hoặc siêu lập phương với n > 3) có chiều rộng W màu trung bình với thành phần (a1, a2, …, an) chuyển đổi cần thiết: | | 𝑊 {0 𝑛ế𝑢 ⎡⎢ 𝑟𝑗 − 𝑎𝑗 > ⎤⎥ 1≤𝑗≤𝑛 𝑟𝑖 𝑖 = 1, 2, …, 𝑛 ⎣ ⎦ Nếu hình cầu sử dụng để định màu quan tâm thì: 𝑛 2 {0 𝑛ế𝑢 ∑ (𝑟 − 𝑎) > 𝑅0 𝑟𝑖 𝑖 = 1, 2, …, 𝑛 𝑗=1 Buộc tất cá màu khác vào điểm không gian màu tham chiếu Trong không gian màu RGB, “the neural color” (0.5, 0.5, 0.5) 23 Hình 26: Các phép biến đổi màu sắc phát (a) màu đỏ khối RGB có chiều rộng (0,6863, 0.1608, 0.1922) (b) màu đỏ phạm vi RGB RADIUS 0.1765 tập trung điểm Các pixel bên khối hình cầu thay màu (0.5, 0.5, 0.5) Hiệu chỉnh tông màu màu sắc Các phép biến đổi tơng màu hình ảnh thường chọn tương tác Ý tưởng điều chỉnh thực nghiệm độ sáng độ tương phản hình ảnh để cung cấp chi tiết tối đa phạm vi cường độ phù hợp Bản thân màu sắc không bị thay đổi Trong không gian RGB CMY, điều có nghĩa ánh xạ tất thành phần màu.Trong khơng gian màu HSI, có thành phần cường độ sửa đổi Số lượng màu đỏ, xanh lục xanh lam cần thiết để tạo thành màu gọi giá trị tristimulus ký hiệu X, Y Z Các thành phần màu L*a*b cho phương trình sau: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) * 𝐿 = 116×ℎ * 𝑎 = 500×⎡⎢ℎ ⎣ 𝑌 𝑌𝑤 𝑋 𝑋𝑤 − 16 − ℎ 𝑌 𝑌𝑤 ⎤ ⎥ ⎦ * 𝑌 𝑍 𝑏 = 200×⎡⎢ℎ 𝑌 − ℎ 𝑍 ⎤⎥ 𝑤 𝑤 ⎦ ⎣ 16 ℎ(𝑞) = { 𝑞 787𝑞 + 116 Phạm vi tơng màu hình ảnh, cịn gọi loại nó, đề cập đến phân bố chung cường độ màu Hầu hết thông tin hình ảnh có đọ xác cao chủ yếu nằm cường độ thấp Màu sắc hình ảnh có độ xác thấp chủ yếu nằm cường độ thấp 24 Hình 27: Các phép biển đổi RGB điển hình sử dụng để điều chỉnh cân âm sắc phổ biến hình ảnh phẳng, sáng tối Điều chỉnh thành phần màu đỏ, xanh màu xanh không việc lúc làm thay đổi màu sắc hình ảnh đáng kể Xử lý biểu đồ hình ảnh màu Cân biểu đồ thành phần dẫn đến màu lỗi Giúp trải cường độ màu giữ nguyên sắc độ màu Tăng thành phần bão hịa hình ảnh sau cân biểu đồ cường độ 25 Hình 28: Cân biểu đồ không gian màu HSI Mặc dù cân cường độ màu không làm thay đổi giá trị màu sắc độ bão hịa hình ảnh, ảnh hưởng đến cảm nhận màu sắc tổng thể VI Làm mịn làm sắc nét hình ảnh màu Làm mịn hình ảnh màu Gọi Sxy biểu thị tập xác định tọa độ vùng lân cận có tâm (x, y) RGB không gian màu 𝑐(𝑥, 𝑦) = 𝐾 ∑ 𝑐 (𝑠, 𝑡) (𝑠, 𝑡)∈𝑆𝑥𝑦 Công thức cụ thể sử dụng RGB: | 1 𝑐(𝑥, 𝑦) = || 𝐾 ∑ 𝑅(𝑥, 𝑦) 𝐾 ∑ 𝐺(𝑥, 𝑦) (𝑥, 𝑦)∈𝑆𝑥𝑦 | (𝑥, 𝑦)∈𝑆𝑥𝑦 𝐾 | ∑ 𝐵(𝑥, 𝑦) || (𝑥, 𝑦)∈𝑆𝑥𝑦 | 26 Hình 29: a) Hình ảnh RGB b) Hình ảnh thành phần màu đỏ c) Thành phần xanh d) Thành phần màu xanh lam Hình 30: Các thành phần HSI hình ảnh màu RGB Hình 29 27 Hình 31: Làm mịm với với kernel trung bình Làm sắc nét hình ảnh màu Bằng cách sử dụng Laplacian, từ phân tích vector vector có thành phần Laplacian thành phần vô hướng riêng lẻ vector đầu vào Trong RGB, laplacian vector c tính: [ 2 ∇ [𝑐(𝑥, 𝑦)] = ∇ 𝑅(𝑥, 𝑦) ∇ 𝐺(𝑥, 𝑦) ∇ 𝐵(𝑥, 𝑦) ] Hình 32: Làm sắc nét hình ảnh cách sử dụng laplacian VII Phân đoạn ảnh màu sắc Phân đoạn hình ảnh khơng gian màu HIS Khơng gian màu HSI thành phần thuận tiện để hiển thị màu sắc ảnh màu Thông thường, độ bão hòa sử dụng lớp để che phân vùng bị cô lập ảnh màu Những ảnh cường độ sử dụng không mang nhiều ý nghĩa mặt thông tin màu sắc Giả sử bạn quan tâm việc phân vùng màu đỏ góc thấp phía bên trái ảnh Fig 7.40(a), Fig 7.40(b) phân vùng có quan hệ giá trị tương phản tương đối cao, màu xanh-tím cạnh phân vùng màu đỏ 28 29 Phân đoạn ảnh không gian vector RGB Mặc dù không gian HSI màu thị trực quan hơn, phân đoạn không gian vector màu RGB cho kết đạt tốt đơn giản Giả sử ta cần phân đoạn đối tượng có dải màu xác định ảnh màu RBG, với tập điểm màu cho trước đại diện cho màu mà ta cần quan tâm ta có ước lượng màu sắc trung bình mà ta cần phải phân đoạn ký hiệu vector a Mục tiêu phân đoạn phân loại điểm ảnh có nằm phân vùng định hay khơng Tính tốn điểm tương đồng xem điểm ảnh có nằm phân vùng định hay không cách sử dụng khoảng cách Euclide + Lấy điểm z không gian màu RGB Ta nói z tương đồng với a khoảng cách chúng nhỏ ngưỡng định Khoảng cách Euclide z a: 𝐷(𝑧, 𝑎) = ||𝑧 − 𝑎|| [ 𝑇 = (𝑧 − 𝑎) (𝑧 − 𝑎) ( ) = [ 𝑧 𝑅 − 𝑎𝑅 2 + (𝑧𝐺 − 𝑎𝐺) + ] (𝑧𝐵 − 𝑧𝐵) ] + Các số R, G B biểu thị cho thành phần RBG vector z a 30 + Các điểm nằm khối cầu thỏa mãn tương đồng với màu định, cịn điểm nằm ngồi không tương đồng - Ba cách tiếp cận bao quanh vùng liệu để phân đoạn vector RGB Dạng tổng quát đại lượng khoảng cách: 𝑇 −1 𝐷(𝑧, 𝑎) = [(𝑧 − 𝑎) 𝐶 (𝑧 − 𝑎)] Phát biên màu Phát biên màu công cụ quan trọng để phân đoạn ảnh màu Tính đạo hàm ảnh riêng lẻ sau sử dụng kết để biểu diễn ảnh màu dẫn tới kết bị sai Hãy xem xét hai hình ảnh màu (M lẻ) Hình 43 (d) (h), bao gồm ba hình ảnh thành phần Hình 43 (a) đến (c) (e) đến (g), tương ứng Ví dụ, chúng tơi tính tốn hình ảnh gradient hình ảnh thành phần cách sử dụng cơng thức (67), sau thêm kết để tạo thành hai hình ảnh gradient RGB tương ứng, giá trị gradient điểm giống hai trường hợp Theo trực giác, mong đợi gradient điểm mạnh hình ảnh Hình 43 (d) cạnh hình ảnh R, G B hướng hình ảnh đó, trái ngược với hình ảnh Hình 43 (h), có hai số cạnh hướng Vì vậy, thấy từ ví dụ đơn giản việc xử lý ba mặt phẳng riêng lẻ để tạo thành hình ảnh gradient tổng hợp mang lại kết sai Nếu vấn đề phát cạnh, phương pháp tiếp cận thành phần mang lại kết chấp nhận Tuy nhiên, độ xác vấn đề, rõ ràng cần định nghĩa gradient áp dụng cho đại lượng vectơ Chúng ta thảo luận phương pháp Di Zenzo [1986] đề xuất để thực điều 31 (a)-(c) thành phần R, G B ảnh (d) kết tổng hợp (a)-(c) (e)-(g) thành phần R, G B ảnh (h) kết tổng hợp (e)-(h) Cách tính đạo hàm sau số cách để đạo hàm cho hàm vector Đạo hàm f(x, y) vector thay đổi f điểm (x, y) Cho r, g and b vector đơn vị thuộc trục R, G B không gian màu RGB Ta định nghĩa vector: ∂𝑅 ∂𝐺 ∂𝐵 𝑢 = ∂𝑥 𝑟 + ∂𝑥 𝑔 + ∂𝑥 𝑏 𝑣= ∂𝑅 ∂𝑦 𝑟+ ∂𝐺 ∂𝑦 𝑔+ ∂𝐵 ∂𝑦 𝑏 Các đại lượng gxx, gyy gxy tích vector u v tính sau: 2 2 2 𝑇 ∂𝑅 ∂𝐺 ∂𝐵 𝑔𝑥𝑥 = 𝑢 𝑢 = 𝑢 𝑢 = || ∂𝑥 || + || ∂𝑥 || + || ∂𝑥 || 𝑇 ∂𝑅 ∂𝐺 ∂𝐵 𝑔𝑥𝑥 = 𝑣 𝑣 = 𝑣 𝑣 = || ∂𝑦 || + || ∂𝑦 || + || ∂𝑦 || 𝑇 ∂𝑅 ∂𝑅 ∂𝐺 ∂𝐺 ∂𝐵 ∂𝐵 𝑔𝑥𝑥 = 𝑢 𝑣 = 𝑢 𝑣 = || ∂𝑥 |||| ∂𝑦 || + || ∂𝑥 |||| ∂𝑦 || + || ∂𝑥 |||| ∂𝑦 || C(x, y) thay đổi với góc lớn nhất: 2𝑔𝑥𝑦 −1 ⎤ θ(𝑥, 𝑦) = 𝑡𝑎𝑛 ⎡⎢ 𝑔 −𝑔 ⎥ ⎣ 𝑥𝑥 𝑦𝑦 ⎦ Tỷ lệ thay đổi c(x, y) theo hướng θ(𝑥, 𝑦) theo công thức: 32 𝐹θ(𝑥, 𝑦) = { [(𝑔𝑥𝑥 + 𝑔𝑦𝑦) + (𝑔𝑥𝑥 − ) ]} 𝑔𝑦𝑦 𝑐𝑜𝑠2θ(𝑥, 𝑦) + 2𝑔𝑥𝑦𝑠𝑖𝑛2θ(𝑥, 𝑦) VIII Nhiễu ảnh màu Thông thường, nội dung ảnh bị nhiễu có đặc tính kênh màu, kênh màu bị ảnh hưởng khác nhiễu Có thể kênh cụ thể thiết bị điện tự bị trục chặc Tuy nhiên, mức độ nhiễu khác có nhiều khả gây khác biệt cường độ chiếu sáng kênh màu đón nhận Ví dụ thơng thường sử dụng lọc màu đỏ làm giảm cường độ chiếu sáng kênh màu đỏ Cảm biến CCD bị nhiều cường độ chiếu sáng giảm dần, kết kênh màu đỏ ảnh RGB bị nhiễu nhiều hai kênh màu lại Ảnh hưởng nhiễu chuyển từ ảnh nhiễu RGB sang HSI Trong ví dụ này, xem xét sơ lược độ nhiễu hình ảnh màu cách thức tượng nhiễu chuyển đổi từ mơ hình màu sang mơ hình màu khác Hình 33 (a) ,(b), (c) cho thấy ba mặt phẳng màu hình ảnh RGB bị hỏng nhiễu Gaussian Hình 33 (d) hình ảnh RGB tổng hợp Lưu ý nhiễu hạt mịn có xu hướng dễ nhận thấy hình ảnh màu so với hình ảnh thang độ xám Hình 34 (a) ,(b), (c) cho thấy kết việc chuyển đổi hình ảnh RGB Hình 44 (d) sang HSI So sánh kết với thành phần HSI ảnh gốc (xem Hình 37) lưu ý thành phần màu sắc độ bão hòa ảnh bị nhiễu bị suy giảm đáng kể Điều gây phi tuyến tính phép tốn cos công thức (17) (18) tương ứng Mặt khác, thành phần cường độ Hình 34 (c) mượt hình ảnh số ba hình ảnh thành phần RGB nhiễu Điều hình ảnh cường độ trung bình hình ảnh RGB, công thức (19) 33 (a) - (c) Hình ảnh thành phần bit màu đỏ, xanh lục xanh lam bị hỏng nhiễu Gaussian cộng thêm giá trị trung bình độ lệch chuẩn 28 mức cường độ (d) Hình ảnh RGB kết (a)-(c): ảnh bị nhiễu Gauss (d) kết từ (a)-(c) Các thành phần HSI ảnh màu bị nhiễu (a) hue (b) bão hòa (c) cường độ 34 Trong trường hợp, chẳng hạn, kênh RGB bị ảnh hưởng nhiễu, việc chuyển đổi sang HSI lan truyền nhiễu cho tất hình ảnh thành phần HSI Hình 35 cho thấy ví dụ Hình 35 (a) cho thấy hình ảnh RGB có hình ảnh thành phần màu xanh bị hỏng nhiễu muối tiêu, với xác suất muối tiêu 0,05 Hình ảnh thành phần HSI Hình 35 (b) , (c), (d) hiển thị rõ ràng cách nhiễu lan truyền từ kênh RGB màu xanh lục đến tất hình ảnh HSI Tất nhiên, điều khơng nằm ngồi dự đốn việc tính toán thành phần HSI sử dụng tất thành phần RGB, thảo luận Phần 7.2 (a) ảnh RGB với kênh màu xanh bị nhiễu muối tiêu (b) ảnh HSI bị hỏng (c) thành phần bão hịa Đúng quy trình mà thảo luận nay, việc lọc hình ảnh đủ màu thực sở hình ảnh, trực tiếp khơng gian vectơ màu, tùy thuộc vào quy trình Ví dụ, giảm nhiễu cách sử dụng lọc lấy trung bình quy trình thảo luận Phần 7.6, mà biết cho kết không gian vectơ giống xử lý hình ảnh thành phần cách độc lập Tuy nhiên, lọc khác xây dựng theo cách Các ví dụ bao gồm loại lọc thống kê đơn hàng thảo luận Phần 5.3 Ví dụ, để triển khai lọc trung vị không 35 gian vectơ màu, cần phải tìm lược đồ để xếp vectơ theo cách mà trung vị có ý nghĩa Trong trình đơn giản xử lý đại lượng vơ hướng, q trình phức tạp đáng kể xử lý vectơ Thảo luận thứ tự véc tơ nằm phạm vi thảo luận đây, sách Plataniotis Venetsanopoulos [2000] tài liệu tham khảo tốt thứ tự véc tơ số lọc dựa khái niệm xếp thứ tự IX Nén ảnh màu Số bit cần để biểu diễn màu sắc thông thường nhiều từ tới lần so với biểu diễn mức xám, nén liệu đóng vai trị trọng yếu việc lưu trữ truyền tải liệu ảnh Đối với ảnh RGB, CMY(K) HSI điểm màu đối tượng nén thành liệu phương tiện truyền tải thông tin màu sắc Nén trình làm giảm loại bỏ liệu dư thừa Figure 7.49(a) ảnh màu RGB hoa Iris với độ phân giải 24-bit, 8-bit biễu diễn màu đỏ, 8-bit biểu diễn màu xanh lá, 8-bit biểu diễn màu xanh dương Ở Figure 7.49(b) hình ảnh giải nén sau ảnh nén 7.49(a), thực tế ảnh nén giải nén xấp xỉ (gần giống) với ảnh cũ (gốc) 36 Nén ảnh màu (a) ảnh màu RGB gốc (b) kết nhận từ ảnh (a) sau nén giải nén nhận Nén ảnh giúp tăng tốc truyền tải liệu Giả sử bạn sử dụng Wifi sân bay với tốc độc truyền tải 10.106 bits/giây để tải lên 100 ảnh tốn khoảng 24 phút, với ảnh nén lại tốn khoảng giây để tải lên Tuy nhiên đầu cuối muốn xem ảnh gửi phải trải qua công đoạn giải nén, tốn vài giây để giải nén toàn số ảnh với việc ảnh hơ mờ so với ban đầu 37