Khôi phục ảnh part 2 potx

210 /* This program calculates the inverse magnitude response of the extracted blurring function.Theprogram requires the file names of the blurred imageand the edge strength image for the blurred image.To obtain the edge strength image you can use Kirsh.exe or Sobel.exe. */ #include <stdio.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #include <io.h> #include <conio.h> #include <ctype.h> #define pi 3.1414 void main() { FILE *fptr1,*fptr2,*fptr; char file_name1[12],file_name2[12]; unsigned char *buff; int M,M1,z,i,j,*wv,*wh,x0,y0,sign_max; float sum,A,*cv,*ch,mu1,mu2,pi2; float sigmax,sigmay,sx2,sy2,u,v,du,dv; float H[32][32],G,x; double nsq; char file_name[14],ch1; clrscr(); printf ("Enter file name for blurred image before obtaining edges >"); scanf("%s",file_name1); fptr1=fopen(file_name1,"rb"); if(fptr1=NULL) { printf("File does not exist."); exit(1); } printf("Enter file name for edge strength image >"); scanf("%s",file_name2); fptr2=fopen(file_name2,"rb"); if(fptr2=NULL) { printf("File does not exist."); 211 exit(1); } nsq=filelength(fileno(fptr1)); M=sqrt(nsq); M1=M/4; buff=(char *)malloc(M); wv=(int *)malloc(11*sizeof(int)); wh=(int *)malloc(11*sizeof(int)); ch=(float *)malloc(11*sizeof(float)); cv-(float *)malloc(11*sizeof(float)); fseek(fptr2,(long)(M*M1),0); for(i-M/4;i<(3*M/4);i++) { fread(buff,M,1,fptr2); for(j=M/4;j<(3*M/4);j++) { z=(int)(buff[j]-buff[j-1]); if(abs(z)>(int)30) { printf("\An edge has been detected at (%d, %d)",j,i); x0=j; y0=i; goto one; } } } printf("\nNo edges has been located."); fclose(fptr2); exit(1); one: fclose(fptr2); fseek(fptr1,(long)(M*(y0-5)),0); for(i=0;i<11;i++) { fread(buff,M,1,fptr1); wv[i]=buff[x0]; if(i==5) { for(j=0;j<11;j++) wh[j]=buff[j+x0-5]; } } /* Obtaining the derivatives of the image about the edge. */ 212 for(j=1;j<11;j++) { ch[j]=(float)(abs((wh[j]-wh[j-1]))); cv[j]=(float)(abs((wv[j]-wv[j-1]))); } ch[0]=ch[1]; cv[0]=cv[1]; fclose(fptr1); printf("\nDo you wish to store horizontal and vertical difference"); printf("\n data for plotting (y or n) >"); while(((ch1=tolower(getch()))=='y')&&(ch1=='n')); putch(ch1); if(ch1== 'y') { /* Preparing data for plotting. */ printf("\nEnter file name for storing data"); printf("\n taken along a horizontal line >"); scanf ( "%s", file_name1); printf("Enter file name for storing data "); printf("\n taken along a vertical line >"); scanf("%s " , file_name2); fptr1=fopen(file_name1,"w"); fptr2=fopen(file_name2,"w"); fprintf(fptr1,"%d %d\n",11,2); fprintf(fptr2, "%d %d\n",11,2); for(i=0;i<11;i++) { fprintf(fptr1,"%e %e\n",(float)i,ch[i]); fprintf(fptr2,"%e %e\n",(float)i,cv[i]); } fclose(fptr1); fclose(fptr2); } A=(ch[0]+ch[10])/2.0; for (i=1;i<10; i++) A+=ch[i]; for(i=0;i<11;i++) ch[i]/=A; mu1=0.0; for(i=0;i<11;i++) mu1+=(float)i*ch[i]; sum=0.0; 213 for(i=0;i<11;i++) sum+=(i-mu1)*(i-mu1)*ch[i]; sigmax=sqrt((double)sum); printf("\n mul=%f sigmax=%f\n",mu1,sigmax); A=(cv[0]+cv[10])/2.0; for(i=1;i<10;i++) A+=cv[i]; for(i=0;i<11;i++) cv[i]/=A; mu2=0.0; for(i=0;i<11;i++) mu2+=(float)i*cv[i]; sum=0.0; for(i=0;i<11;i++) sum+=(i-mu2)*(i-mu2)*cv[i]; sigmay=sqrt((double)sum); printf("\n mu2=%f sigmay=%f\n",mu2,sigmay); sx2=sigmax*sigmax; sy2=sigmay*sigmay; printf("\n Does the source of the blur imposes equal extent \n"); printf(" of blurs in both the x and y directions?(y or n) >"); while(((ch1=getche())!='y')&&(ch1!='n')); if(ch1=='y') sx2=sy2=sx2+sy2; printf("\nEnter name of file for storing magnitude- frequency"); printf("\nresponse in a form suitable for plotting >"); scanf("%s",file_name); fptr=fopen(file_name,"w"); u=-pi; pi2=2.0*pi*sigmax*sigmay;; du=dv=(2.0*pi)/32.0; 214 H×nh 10.3 Hµm kh«i phôc ¶nh mê. for(i=0;i<32;i++) { v=-pi; for(j=0;j<32;j++) { x=(u*u*sx2+v*v*sy2)/2.0; if(x>=20.0) G=(float)0.0; else G=(float)exp((double)(-x)); H[i][j]=1.0/(pi2*G+1.0); v+=dv; } u+=du ; } fprintf(fptr,"%d %d\n",32,32); fprintf(fptr,"%e ",0.0); v=-pi; for(i=0;i<32;i++) { fprintf(fptr,"%e ",v); 215 v+=dv; } fprintf(fptr,"\n"); u=-pi; for(i=0;i<32;i++) { fprintf (fptr, "%e " , u) ; for(j=0;j<32;j++) fprintf(fptr,"%e ",H[i][j]); fprintf(fptr, " \n "); u+=du; } fclose(fptr); printf("\nEnter file name for storing mag . -freq . response in a"); printf ( "\nformat that can be used by IMPULSE. C or FIRD.C > " ); scanf ( "%s " , file_name); fptr=fopen(file_name,"w"); fprintf(fptr , "%d %d ", 32, 32); for(i=0;i<32;i++) for (j=0 ;j<32 ; j++) fprintf(fptr,"%f ", H[i][j]); fclose(fptr) ; } Bài tập 10.1 Kiểm tra thủ tục trên đây với ảnh "CAMEL.IMG" (hình 7.7a) đã đợc phóng to, dùng hàm nội suy chốt B bậc ba. Kết quả đợc cho trong hình 7.9 đó là ảnh hơi mờ. Với yêu cầu nhận dạng đờng biên ảnh mà tại đó phạm vi vết mờ theo cả hai hớng ngang và dọc có thể đánh giá đợc, chơng trình trên đã cho ra một đờng biên ảnh rõ nét trên cả hai hớng ngang và dọc. Kết quả này có thể thu đợc khi sử dụng toán tử Kirsh (chơng 5, chơng trình 5.3). So sánh kết quả đó với hình 7.7b, 8.5, và 8.6 trong các chơng trớc. Hình 10.3 chỉ ra hàm giảm mờ, đó là kết quả từ bài tập này. Vết mờ đợc xem nh tròn trong trờng hợp này. Hình 7.9 là ảnh kết quả của chơng trình trên với x 2.9 và x 2.6, hoặc 3.89. Hình 10.4 đa ra đáp ứng tần số-biên độ của bộ lọc IIR 2 2 đợc thiết kế để xấp xỉ hàm 216 giảm mờ. Đầu tiên bộ lọc đợc thiết kế với phơng pháp Shanks và sau đó là phơng pháp lặp của chơng 9. Kết quả áp dụng bộ lọc IIR 2-D với ảnh đã nói ở trên có sự cải thiện đáng chú ý so với ảnh gốc. Tuy nhiên, phơng pháp lọc thông thấp mô tả trong chơng 9 cho kết quả gần với phơng pháp FFT hơn, so với cách tiếp cận này. Các hệ số thu đợc của bộ lọc IIR trong ví dụ này đợc ghi trong bảng 10.1. Bây giờ chúng ta tăng cờng ảnh sao hoả thu đợc qua kính thiên văn đợc cho trên hình 10.5. Nguyên nhân của vết mờ này là do hệ số khúc xạ thay đổi theo áp xuất khí quyển, và cũng có thể là do mở ống kính trong khoảng thời gian dài. áp dụng thủ tục đờng biên trong phần này, chúng ta thu đợc ảnh chỉ ra trên hình 10.6. Mặt dù ảnh nét hơn, nhng nó không cung cấp cho ta nhiều chi tiết mới. Chúng ta cần chỉ ra rằng đây là một ảnh của toàn bộ sao hoả với độ phân giải chỉ có 256 256 điểm ảnh. Đây là một ảnh dới mẫu, và không có thông tin nào về ảnh đợc rút ra ở đây mà lại không rút ra đợc từ ảnh gốc. Hình 10.7 chỉ ra một ảnh mờ là kết quả của ảnh của vật nằm ngoài tiêu cự. áp dụng cùng thủ tục và dùng bộ lọc FIR 7 7 thiết kế sử dụng cửa sổ Blackmann chúng ta thu đợc ảnh chỉ trên hình 10.8. Bảng 10.1 các hệ số của bộ lọc khôi phục -0.034139 1.000000 -0.014686 - 0.650127 -0.012220 0.007701 -0.014683 - 0.650224 0.991926 0.474917 -0.655115 0.005353 -0.012214 0.007699 -0.655211 0.005351 0.468586 0.005273 217 Hình 10.4 Đáp ứng biên độ của bộ lọc 2-D IIR đợc xấp xỉ bởi hàm khôi phục ảnh mờ. Bài tập 10.2 1. "MARS.IMG" và "YOSSRA.IMG" là các tên file tơng ứng của các ảnh trong hình 10.5 và 10.7. Thực hiện quá trình khôi phục. Để làm bài tập này chúng ta cần chạy các chơng trình sau theo thứ tự: a. KIRSH để có đợc đờng biên rõ nét của ảnh. b. DEBLUR để tính hàm chuyển đổi giảm mờ. c. IMPULSE để thu đợc đáp ứng không gian của hàm giảm mờ. d. IIRD để thiết kế bộ lọc IIR từ đáp ứng không gian. e. IIRDITER để tăng cờng bộ lọc đợc thiết kế (dùng một hoặc hai bớc lặp). Bạn cần phải tự viết chơng trình cho bạn. 2. Lặp lại phần 1 dùng các bộ lọc kiểu FIR. 3. áp dụng lọc trung bình để khôi phục ảnh "YOSSRA.IMG". 4. áp dụng bộ lọc thống kê Wallis với ảnh "YOSSRA.IMG".` 218 H×nh 10.5 ¶nh sao ho¶ bÞ mê do ¶nh hëng cña khÝ quyÓn. H×nh 10.6 Kh«i phôc ¶nh h×nh 10.5. 219 Hình 10.7 ảnh mờ do ngoài tiêu cự. Hình 10.8 Khôi phục ảnh hình 10.7. 10.6 Khôi phục lại ảnh qua phép xử lý vùng Các phép gần đúng ở phần trên dựa trên cơ sở coi rằng tất cả các vật thể trên bề mặt đều chịu một tác động bằng nhau của các vết mờ. Điều này sẽ đúng nếu chỉ có một độ sâu nhỏ trên ảnh hoặc tất cả các vật thể . pi2 =2. 0*pi*sigmax*sigmay;; du=dv= (2. 0*pi)/ 32. 0; 21 4 H×nh 10.3 Hµm kh«i phôc ¶nh mê. for(i=0;i< 32; i++) { v=-pi; for(j=0;j< 32; j++) { x=(u*u*sx2+v*v*sy2) /2. 0; if(x> =20 .0). chúng ta thu đợc ảnh chỉ trên hình 10.8. Bảng 10.1 các hệ số của bộ lọc khôi phục -0.034139 1.000000 -0.014686 - 0.650 127 -0.0 122 20 0.007701 -0.014683 - 0.65 022 4 0.991 926 0.474917 -0.655115. 0.005353 -0.0 122 14 0.007699 -0.65 521 1 0.005351 0.468586 0.00 527 3 21 7 Hình 10.4 Đáp ứng biên độ của bộ lọc 2- D IIR đợc xấp xỉ bởi hàm khôi phục ảnh mờ. Bài tập 10 .2 1. "MARS.IMG"