Báo cáo bài tập lớn cuối kì môn Xử lí ảnh bài toán KHÔI PHỤC ẢNH, MÔ HÌNH QUAN SÁT,THỬ NGHIỆM KĨ THUẬT LỌC WIENER BẰNG PHƯƠNG PHÁP LỌC MIỀN TẦN SỐ.Trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính, việc khôi phục hình ảnh từ ảnh bị nhiễu hoặc mờ là một bài toán quan trọng. Một trong những phương pháp phổ biến được sử dụng là lọc Wiener, mà có thể được triển khai trong miền thời gian hoặc miền tần số.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG - - BÀI TIỂU LUẬN HỌC PHẦN : XỬ LÝ ẢNH ĐỀ TÀI :TÌM HIỂU BÀI TỐN KHƠI PHỤC ẢNH, MƠ HÌNH QUAN SÁT,THỬ NGHIỆM KĨ THUẬT LỌC WIENER Thanh Hóa, tháng 11 năm 2023 TRƯỜNG ĐẠI HỌC HỒNG ĐỨC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG - - BÀI TIỂU LUẬN HỌC PHẦN : XỬ LÝ ẢNH ĐỀ TÀI :TÌM HIỂU BÀI TỐN KHƠI PHỤC ẢNH, MƠ HÌNH QUAN SÁT,THỬ NGHIỆM KĨ THẬT LỌC WENER Giảng viên hướng dẫn : HOÀNG VĂN QUÝ Sinh viên thực : NGUYỄN MẬU ĐỨC Ngành : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Lớp : K24A ĐH CNTT Mã sinh viên : 2161030009 Thanh Hóa, tháng 11 năm 2023 PHIẾU CHẤM ĐIỂM STT Họ tên sinh viên Nội dung thực Điểm Chữ ký Nguyễn Mậu Đức (2161030009) Họ tên giảng viên Chữ ký Giảng viên chấm 1: Giảng viên chấm 2: Ghi MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU PHẦN 1: TÌM HIỂU BÀI TỐN KHƠI PHỤC ẢNH, MƠ HÌNH QUAN SÁT ẢNH VÀ ỨNG DỤNG I BÀI TỐN KHƠI PHỤC ẢNH Khái niệm Ước lượng xuống cấp: II MƠ HÌNH QUAN SÁT Mơ hình ảnh bị xuống cấp nhiễu cộng ngẫu nhiên Mơ hình ảnh bị xuống cấp nhịe Mơ hình ảnh bị xuống cấp nhịe nhiễu Mơ hình ảnh nhiễu phụ thuộc tín hiệu PHẦN 2: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT LỌC WIENER TRONG XỬ LÝ ẢNH .11 I TỔNG QUAN VỀ BỘ LỌC WIENER 11 Giới thiệu lọc Wiener 11 Nguyên lý sở toán học 11 II ỨNG DỤNG BỘ LỌC WIENER TRONG XỬ LÝ ẢNH 15 Tổng quan khôi phục ảnh 15 Bộ lọc Wiener vấn đề khôi phục ảnh 15 PHẦN 3: THỬ NGHIỆM MƠ HÌNH LỌC WIENER KHÔI PHỤC ẢNH BẰNG LỌC MIỀN TẦN SỐ .17 I KHÁI QUÁT CÁCH HOẠT ĐỘNG: 17 Phân tích thu thập liệu 17 Xử Lí hình ảnh chuẩn bị cho lọc wiener 19 Áp dụng lọc Wiener 20 Biến đổi Fourier DFT chiều nghịch đảo để chuyển ảnh từ miền tần số quay lại miền thời gian 21 Chuyển đổi ảnh nằm khoảng (0:255) III XÂY DỰNG MƠ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ 23 23 Bài tốn 23 Mơ tả khối lệnh sử dụng chương trình 23 Đánh giá 30 KẾT LUẬN 36 TÀI LIỆU THAM KHẢO .37 LỜI NÓI ĐẦU Trong xu phát triển giới khoa học cơng nghệ ln có thay đổi mạnh mẽ Sự phát triển vũ bão CNTT tác động mạnh mẽ to lớn đến mặt đời sống kinh tế xã hội Ngày nay, CNTT trở thành động lực quan trọng phát triển Với khả số hoá loại thơng tin (số, đồ thị, văn bản, hình ảnh, tiếng nói, âm thanh.), máy tính trở thành phương tiện xử lý thông tin thống đa năng, thực nhiều chức khác dạng thông tin thuộc lĩnh vực: nghiên cứu, quản lý, kinh doanh, Với vốn kiến thức học trường nhu cầu cấp thiết xã hội cộng thêm gợi ý giảng viên môn – thầy Hồng Văn Q, nhóm em chọn đề tài ”Tìm hiểu tốn khơi phục ảnh, mơ hình quan sát, thử nghiệm kĩ thật lọc wiener” với mong muốn giúp cho việc khôi phục, chỉnh sửa ảnh số thực cách dễ dàng hơn, thuận tiện đời sống giảm thiểu sai xót q trình xử lý ảnh Trong q trình góp nhặt kiến thức quý báu , nhờ quan tâm hướng dẫn thầy Hoàng Văn Quý, chúng em bước nghiên cứu vận dụng kiến thức học để tìm hiểu, phân tích Tuy nhiên, hiểu biết chúng em lĩnh vực cịn hạn chế, đề tài cịn nhiều thiếu sót, nên chưa hồn thiện Vì chúng em mong đóng góp nhiệt tình thầy bạn để đề tài nhóm hồn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn! PHẦN 1: TÌM HIỂU BÀI TỐN KHƠI PHỤC ẢNH, MƠ HÌNH QUAN SÁT ẢNH VÀ ỨNG DỤNG I BÀI TỐN KHƠI PHỤC ẢNH Khái niệm Khôi phục ảnh đề cập tới kỹ thuật loại bỏ hay tối thiểu hoá ảnh hưởng mơi trường bên ngồi từ hệ thống thu nhận lưu trữ ảnh đến ảnh thu nhận Kỹ thuật khôi phục ảnh nhằm ước lượng lại ảnh gốc hay ảnh lý tưởng từ ảnh quan sát cách đo ngược lại tượng gây biến dạng Vì để khơi phục ảnh có kết quả, điều cần thiết phải biết nguyên nhân gây biến dạng ảnh Các nguyên nhân biến dạng thường gặp: Do camera, đầu thu ảnh chất lượng Do mơi trường ánh sáng, trường (scene), khí quyển, nhiễuxung Do người Việc khôi phục ảnh phụ thuộc vào loại hình xuống cấp hay khơi phục ảnh nhằm xác định mơ hình tốn học q trình gây biến dạng Các loại hình xuống cấp ta xét gồm: Nhiễu cộng ngẫu nhiên Nhoè Ước lượng xuống cấp: Có hai cách tiếp cận để có thơng tin xuống cấp Một cách tiếp cận thu thập thơng tin từ ảnh bị xuống cấp Nếu ta tìm vùng cường độ xấp xỉ đồng ảnh, chẳng hạn bầu trời, ước lượng phổ công suất hàm mật độ xác suất nhiễu ngẫu nhiên từ thăng giáng cường độ vùng có đồng Một cách tiếp cận khác để hiểu biết xuống cấp nghiên cứu chế gây xuống cấp II MƠ HÌNH QUAN SÁT Q trình gây biến dạng ảnh gốc phụ thuộc vào hệ thống quan sát tạo ảnh Do vậy, trước hết ta cần xem ảnh quan sát biểu diễn nào, sở mơ hình hố nhiễu sinh Tiếp theo dùng biến đổi ngược (lọc ngược) để khử nhiễu thu lại ảnh gốc Đó sở lý thuyết kỹ thuật khơi phục ảnh Mơ hình ảnh bị xuống cấp nhiễu cộng ngẫu nhiên Xét ảnh x quan sát có thêm nhiễu cộng n thể công thức sau: Y(m) =X(m)x+n(m) Giả thiết nhiễu cộng ngẫu nhiên độc lập với tín hiệu (khơng tương quan) Mơ hình ảnh bị xuống cấp nhịe Một ảnh bị xuống cấp nh mơ hình hố sau: y mx m*h m Trong mơ hình ảnh bị xuống cấp y(m) kết qủa nhân chập ảnh gốc x(m) với đáp ứng xung h(m).h(m) gọi hàm nhịe Hình Ảnh bị nhòe (Nguồn: http://www.svi.nl/BlindDeconvolution) Sự xuống cấp mơ hình hố nhân chập với nhoè nguyên nhân thấu kính lệch tiêu cự, máy bị rung nhiễu loạn khí Bài tốn làm giảm nh chia thành hai loại: Giải tích chập (deconvolution): hàm nhoè h biết, cách tiếp cận để khử nhoè lọc ngược Từ: Y ( f )=X ( f )∗N ( f )=¿ X ( f )= Y (f ) N (f ) Giải tích chập mù (blind deconvolution): nhịe h khơng biết phải ước lượng từ thơng tin sẵn có trước đưa tới lọc ngược Hình Ảnh bị nhịe khơng biết hàm gây nhịe(Nguồn:http://www.svi.nl/BlindDeconvolution) Vì ta muốn chia chập y(m) khơng có hiểu biết chi tiết h(m), nên phép xử lý gọi tốn chia chập mù Mơ hình ảnh bị xuống cấp nhịe nhiễu Thực tế xuống cấp ảnh thường tổ hợp nhịe nhiễu Thơng thường ta xét trường hợp nhiễu nhòe lọc tuyến tính với đáp ứng xung h(m) nhiễu nhiễu cộng n(m) Tín hiệu đầu mơ hình dạng: Một cách tiếp cận hợp lý để khôi phục ảnh x(m) áp dụng hệ làm giảm nhiễu để từ y(m) ước lượng u(m) = y(m) * h(m) sau áp dụng hệ khử nhoè để từ u(m) ước lượng x(m) Cách tiếp cận khử loại xuống cấp một, cho phép khai triển thuật tốn khơi phục riêng cho loại, sau kết hợp chúng lại cách đơn giản ảnh bị xuống cấp nhiều loại nguyên nhân khác Trong miền tần số, mơ hình nhiễu có dạng: Y f X f * H f N f Hình Mơ hình lọc trường hợp nhiễu cộng nhịe Mơ hình ảnh nhiễu phụ thuộc tín hiệu Một ảnh bị xuốngcấp y(m) biễu diễn mơ hình: 10