Hướng dẫn cải thiện ảnh phần 2 ppt

Ch¬ng 2: c¶I thiÖn ¶nh 46 (64) (64) (64) 6 4 - (63) 60 - (60) (61) 58 - (58) 56 - (56) 52 - (52) 48 - (48) 44 - (43) 40 - 36 - (37) 32 - 28 - (29) 24 - 20 - (20) 16 - 12 - (10) 8 - 4 -(4) 64 - (64) 60 - (62) 58 - (59) 56 - (56) 52 - (52) 48 - (48) 44 - (43) 40 - (38) 36 - 32 - (32) 28 - (26) 24 - (21) 20 - 16 - (16) 12 - (12) 8 - (8) 4 - (5) (2) f H×nh 2.3(c) Cêng ®é ®Çu vµo 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 P(f) P d (g) g H×nh 2.3(d) Cêng ®é ®Çu ra 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Chơng 2: cảI thiện ảnh 47 15 - 14 - 13 - 12 - 11 - 10 - 9 - 8 - 7 - 6 - 5 - 4 - 3 - 2 - 1 - 16 - 14 - 12 - 10 - 8 - 6 - 4 - 2 - Hình 2.4: (a) Hàm biến đổi mức xám biến đổi gần đúng tổ chức đồ trong Hình 2.3(a) thành tổ chức đồ mong muốn trong Hình 2.3(b); (b) Tổ chức đồ của ảnh biến đổi mức xám nhận đợc bằng cách áp dụng hàm biến đổi trong hình (a) cho một ảnh có tổ chức đồ nh trên Hình 2.3(a). Cờng độ đầu vào (a) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 f g Cờng độ đầu ra Cờng độ đầu ra (b) p(g) g 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Chơng 2: cảI thiện ảnh 48 áp dụng cách tiếp cận này cho bài toán thay đổi tổ chức đồ bao gồm các biến f và g rời rạc, thoạt tiên ta tính các tổ chức đồ luỹ tích P(f) và P d (g) từ p(f) và p d (g) bằng: P(f) = f ok )k(p = P(f-1) + p(f) (2.1a) P d (g) = f ok d )k(p = P d (g-1) +p d (g) (2.1b) Hình 2.3 biểu diễn một ví dụ về tổ chức đồ luỹ tích. Hình 2.3(a) và (b) cho ví dụ của p(f) và p d (g), Hình 2.3(c) và (d) ch o P(f) và P d (g) nhận đợc bằng cách sử dụng (2.1). Từ P(f) và P d (g), có thể nhận đợc hàm biến đổi mức xám g = T f bằng cách chọn g cho từng giá trị f sao cho P d (g) P(f). Hàm biến đổi mức xám nhận đợc từ Hình 2.3 đợc biểu diễn trên Hình 2.4(a), tổ chức đồ của ảnh nhận đợc từ phép biến đổi đó đợc biểu diễn trên Hình 2.4(b). Nếu giữ nguyên tổ chức đồ mong muốn p d (g) phù hợp cho nhiều các ảnh đầu vào khác nhau thì chỉ cần từ p d (g) tính ra P d (g) một lần mà thôi. Trong ví dụ ta xét ở trên, lu ý rằng tổ chức đồ của ảnh đã xử lý không giống tổ chức đồ mong muốn. Đó là trờng hợp chung khi f và g là hai biến rời rạc và ta yêu cầu tất cả các pixel có cờng độ đầu vào nh nhau đợc ánh xạ vào một cờng độ đầu ra nh nhau. Cũng lu ý rằng tổ chức đồ lu ỹ tích mong muốn P d (g) gần nh một đờng thẳng. Một phép thay đổi tổ chức đồ đặc biệt đợc gọi là san bằng (equalisation) tổ chức đồ, tổ chức đồ nhận đợc là một hằng số. Khi đó tổ chức đồ luỹ tích sẽ là một đờng thẳng. ảnh xử lý bằng quân bằng tổ chức đ ồ có độ tơng phản cao hơn ảnh cha xử lý, nhng trông có vẻ không tự nhiên. Tuy phép thay đổi mức xám về khái niệm cũng nh về tính to án là đơn giản nhất, nó vẫn đem lại cho ngời xem kết quả khả quan trong cải thiện chất lợng ảnh hoặc độ dễ hiểu, nhờ đó thờng đợc sử dụng nhiều trong các ứng dụng xử lý ảnh. Điều này đợc minh hoạ bằng hai ví dụ. Hình 2.5(a) biểu diễn một ảnh gốc 512 512 pixel, với mỗi pixel đợc biểu diễn bằng 8 bít. Hình 2.5(b) biểu thị tổ chức đồ của ảnh trong Hình 2.5(a). Tổ chức đồ cho thấy rõ là một số lợng lớn các pixel ảnh đợc tập trung ở những mức cờng độ thấp trong dải động, nghĩa là trong những vùng tối ảnh sẽ thể hiện rất tối và suy giảm độ tơng phản. Bằng cách tăng độ tơng phản trong vùng tối thì có thể làm cho các chi tiết của ảnh rõ hơn. Điều này đợc thực hiện bằng cách sử dụng hàm biến đổi biểu diễn trên Hình 2.5(c). ảnh đợc xử lý bằng hàm trong Hình 2.5(c) Chơng 2: cảI thiện ảnh 49 đợc biểu diễn trên Hình 2.5(d), tổ chức đồ của nó nh trên Hình 2.5(e). Một ví dụ khác đợc biểu diễn trên Hình 2.6. Trên Hình 2.6(a) là ảnh gốc còn trên Hình 2.6(b) là ảnh đã đợc xử lý độ tơng phản. Hình 2.5: Ví dụ về thay đổi mức xám. (a) ảnh gốc 256 x 256 pixels; (b) Tổ chức đồ của ảnh trong hình (a); (c) Hàm biến đổi đợc sử dụng trong sự biến đổi mức xám; (d) ảnh đã xử lý; (e) Tổ chức đồ của ảnh đã xử lý trong hình (d). Hình 2.6: Ví dụ về thay đổi mức xám. (a) ảnh gốc 512 x 512 pixels; (b) ảnh đã xử lý. Chơng 2: cảI thiện ảnh 50 Phơng pháp thay đổi tổ chức đồ đợc thảo luận ở trên cũng có thể đợc áp dụng vào ảnh mầu. Để cải thiện ảnh độ tơng phản mà chỉ ảnh hởng nhỏ tới màu sắc hoặc độ bão hoà, ta có thể biến đổi ảnh RGB f R (n 1 ,n 2 ), f G (n 1 ,n 2 ) và f B (n 1 ,n) thành ảnh YIQ f Y (n 1 ,n 2 ), f I (n 1 ,n 2 ) và f Q (n 1 ,n 2 ) bằng cách sử dụng biến đổi trong công thức (2.8). Sự thay đổi mức xám chỉ áp dụng với ảnh Y f Y (n 1 ,n 2 ), sau đó đem kết quả tổ hợp lại với f I (n 1 ,n 2 ) và f Q (n 1 ,n 2 ) không xử lý. Lại dùng biến đổi (2.8), nhận đợc ảnh đã xử lý RGB g R (n 1 ,n 2 ), g G (n1,n2) và g B (n 1 ,n 2 ). Trên Hình 2.7(a) là ảnh gốc 512x512 pixel và trên Hình 2.7(b) là ảnh đã đợc xử lý bằng biến đổi mức xám. 1.2. Bộ LọC THÔNG CAO Và MặT Nạ mờ Bộ lọc thông cao làm nổi bật các thành phần tần số cao của tín hiệu đồng thời làm giảm thành phần tần số thấp. Vì các đờng biên hoặc chi tiết tinh vi trên ả nh góp phần chủ yếu trong việc tạo ra các thành phần số cao của ảnh, nên bộ lọc thông cao thờng làm tăng độ tơng phản cục bộ và làm cho ảnh sắc nét. Mặt nạ mờ đợc các nghệ sĩ nhiếp ảnh biết đến từ lâu, có liên quan chặt chẽ với bộ lọc thông c ao. Khi áp dụng mặt nạ mờ, ảnh gốc bị làm mờ sau đó lấy một phần của ảnh mờ che lấp ảnh nguồn. Điều đó đợc thực hiện bằng cách đem bản âm của ảnh mờ cộng với ảnh gốc. ảnh đã xử lý bởi mặt nạ mờ có thể đợc biểu diễn bằng. 212121 n,nbfn,naf)n,n(g L (2.2) trong đó f(n 1 ,n 2 ) là ảnh gốc, f L (n 1 ,n 2 ) là ảnh đã qua bộ lọc thông thấp hoặc ảnh mờ, a và b là các đại lợng vô hớng với a > b > 0, g(n 1 ,n 2 ) là ảnh đã xử lý. Đem viết lại f(n 1 ,n 2 ) nh là tổng của ảnh f L (n 1 ,n 2 ) đã qua bộ lọc thông thấp và ảnh đã qua bộ lọc thông cao f H (n 1 ,n 2 ), ta có thể viết (2.2) là. g(n 1 ,n 2 ) = (a-b)f L (n 1 ,n 2 ) + a f H (n 1 ,n 2 ) (2.3) Chơng 2: cảI thiện ảnh 51 từ (2.3) thấy rõ là các thành p hần tần số cao đợc làm nổi bật so với thành phần tần số thấp và mặt nạ mờ là một dạng của bộ lọc thông cao. Một vài ví dụ điển hình về đáp ứng tần số của bộ lọc thông cao sử dụng để cải thiên độ tơng phản đợc biểu diễn trên Hình 2.8. Một đặ c tính chung của tất cả bộ lọc ở Hình 2.8 là tổng biên độ của mỗi đáp ứng xung là bằng 1 vì vậy đáp ứng tần số của bộ lọc H( 1 , 2 ) = 1 khi 1 = 2 = 0 và cho thành phần một chiều đi qua trọn vẹn. Đặc tính này có hiệu quả là bảo tồn cờng độ trung bình củ a ảnh gốc trong ảnh đã xử lý. Chú ý rằng đặc tính này bản thân không thể đảm bảo cờng độ ảnh xử lý nằm trong khoảng 0 , 255. Nếu các giá trị cờng độ của một vài pixel trong ảnh đã xử lý nằm ra ngoài phạm vi này chúng có thể bị ghim giá trị từ 0 tớ i 255 hoặc đặt lại thang độ ảnh để cờng độ của tất cả các pixel thuộc ảnh đã xử lý đều nằm trong phạm vi từ 0 tới 255. 010 151 010 121 252 121 . 7 1 121 2192 121 (-1) (1) (-2) (1) 7 1 7 2 7 1 7 2 7 19 7 2 (-1) (1) (-2) (1) 7 1 7 2 7 1 Hình 2.8: Đáp ứng xung của các bộ lọc thông cao dùng cho cải thiện ảnh. (c) (a) (b) n 2 n 2 n 2 n 1 n 1 n 1 Chơng 2: cảI thiện ảnh 52 Hình 2.9 minh hoạ tính năng bộ lọc thông cao, Hình 2.9(a) là ảnh gốc 256 256 pixel và Hình 2.9(b) l à kết quả sử dụng bộ lọc thông cao trong Hình 2.9(a). Mặc dù ảnh gốc không bị xuống cấp, bộ lọc thông cao làm tăng độ tơng phản cục bộ nhờ đó ảnh thể hiện sắc nét hơn. Tuy vậy, vì bộ lọc thông cao làm nổi bật các thành phần tần số cao, mà tạp âm nền th ờng có thành phần tần cao đáng kể cho nên lọc thông cao làm tăng công suất nhiễu nền. So sánh vùng nền Hình 2.9(a) và Hình 2.9(b) thấy rằng ảnh qua bộ lọc thông cao nhiều nhiễu hơn ảnh cha qua xử lý. Sự nổi bật nhiễu nền là một hạn chế đối với bất kỳ algo rit nào có tác dụng làm tăng độ tơng phản tại chỗ và làm cho ảnh sắc nét. Hình 2.9: Ví dụ về lọc thông cao. (a) (b) (a) ảnh gốc 256 x 256 pixel; (b) ảnh đã qua bộ lọc thông cao. 1.3. Xử Lý Đồng cấu Khi đem ảnh với một dải động lớn, chẳng hạn phong cảnh tự nhiên vào một ngày trời nắng, ghi trên một môi trờng với dải động nhỏ nh phim hoặc giấy, độ tơng phản thờng bị giảm, đặc biệt trong những vùng rất tối hoặc r ất sáng. Một cách tiếp cận để cải thiện ảnh là làm giảm dải động và tăng độ tơng phản cục bộ trớc khi đem ghi trên một môi trờng với dải động nhỏ. Có một phơng pháp đã đợc triển khai để làm giảm dải động và tăng độ tơng phản cục bộ dựa trên việ c áp dụng một hệ đồng cấu bằng phép nhân với một mô hình tạo ảnh. ảnh thờng đợc hình thành bởi sự ghi ánh sáng phản xạ từ một đối tợng đợc một nguồn quang chiếu sáng. Dựa trên sự quan sát này, mô hình toán của ảnh là f(n 1 ,n 2 ) = i(n 1 ,n 2 )r(n 1 ,n 2 ) (2.4) . ( 62) 58 - (59) 56 - (56) 52 - ( 52) 48 - (48) 44 - (43) 40 - (38) 36 - 32 - ( 32) 28 - (26 ) 24 - (21 ) 20 - 16 - (16) 12 - ( 12) 8 - (8) 4 - (5) (2) f H×nh 2. 3(c) Cêng ®é ®Çu vµo 0 1 2. 7 2 7 19 7 2 (-1) (1) ( -2) (1) 7 1 7 2 7 1 Hình 2. 8: Đáp ứng xung của các bộ lọc thông cao dùng cho cải thiện ảnh. (c) (a) (b) n 2 n 2 n 2 n 1 n 1 n 1 Chơng 2: cảI thiện ảnh 52 . pixel thuộc ảnh đã xử lý đều nằm trong phạm vi từ 0 tới 25 5. 010 151 010 121 25 2 121 . 7 1 121 21 92 121 (-1) (1) ( -2) (1) 7 1 7 2 7 1 7 2 7 19 7 2 (-1)