tìm hiểu nâng cao chất lượng hình ảnh trong miền không gian

Trang 1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ BỘ MÔN VIỄN THÔNG o0o BÁO CÁO ĐỒ ÁN MÔN HỌC 1 TÌM HIỂU NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN SVTH : Nguyễn Tuấn Quang MSSV : 41002596 GVHD : T.S. Võ Trung Dũng Tp. Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2013 Trang 2 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập – Tự do – Hạnh phúc. ✩ ✩ Số: ______ /BKĐT Khoa: Điện – Điện tử Bộ Môn: Viễn Thông NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN MÔN HỌC 1 1. HỌ VÀ TÊN : Nguyễn Tuấn Quang MSSV: 41002596 2. NGÀNH: ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG LỚP : DD10DV05 Đề tài: TÌM HIỂU NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN 3. Nhiệm vụ (Yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu): 4. Ngày giao nhiệm vụ đồ án: 5. Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 6. Họ và tên người hướng dẫn: Phần hướng dẫn Nội dung và yêu cầu Đồ án đã được thông qua Bộ Môn. Tp.HCM, ngày… tháng… năm 2013 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN NGƯỜI HƯỚNG DẪN CHÍNH PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN: Người duyệt (chấm sơ bộ): Đơn vị: Ngày bảo vệ: Điểm tổng kết: Nơi lưu trữ đồ án: ……… Trang 3 Phần Mở đầu Lời nói đầu Từ khi máy tính cá nhân được phổ biến thì xử lý ảnh cũng phát triển theo. Sự phát triển như vũ bão của công nghệ đã và đang mang một lợi thế to lớn đối không chỉ xử lý ảnh mà mọi khía cạnh, lĩnh vực của cuộc sống. Trong những năm gần đây, khi được các nhà phân tích đánh giá là thời kì “hậu PC” thì smartphone lên ngôi. Sự xuất hiện của smartphone cùng các ứng dụng chỉnh sửa vô cùng dễ dàng và thân thiện đã khiến việc xử lý hình ảnh đơn giản hơn bao giờ hết. Chỉ vài cú tap màn hình là bạn đã có thể được một bức ảnh đã xử lý màu sắc, tương phản như ý muốn. Xử lý ảnh đóng góp vai trò không hề nhỏ trong cuộc sống hiện nay vì nó không chỉ phục vị cho nhu cầu cá nhân mà còn cho mục đích nghiên cứu khoa học. Với sự phát triển đó Xử lý ảnh là lĩnh vực đang rất được quan tâm và là môn học yêu thích của rất nhiều bạn sinh viên. Do sự phát triển nhanh chóng, đa dạng của Xử lý ảnh nên tài liệu này sẽ trình bày những nét tổng quát nhất về nó và tập trung chủ yếu về vấn đề Chỉnh sửa và nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian. Lịch sử hình thành của xử lý ảnh Một trong những ứng dụng đầu tiên của xử lý ảnh đã được áp dụng vào ngành công nghiệp báo chí, khi đó người ta đã gửi những bức ảnh từ London qua New York bằng cáp ngầm. Việc giới thiệu hệ thống truyền hình ảnh Bartlane trong những năm đầu thập kỉ 20 của thế kỷ trước đã giúp giảm thiểu thời gian truyền hình ảnh. Nếu trước kia người ta phải mất cả tuần để truyền thì khi đó bằng việc áp dụng truyền bằng cáp ngầm chỉ mất chưa đầy 3 tiếng đồng hồ. Ở thời điểm đó đây của là một điều kỳ diệu. Những thiết bị in ấn chuyên ngành sẽ mã hóa hình ảnh cho cáp truyền và sau đó sẽ được tái cấu trúc tại đầu cuối (nơi nhận). Có thể nói rằng ảnh số nói chung và xử lý ảnh số nói riêng đã được khai sinh vào những năm đầu của thập niên 20. [1] Một số vấn đề nảy sinh trong việc gia tăng chất lượng hiển thị của hình ảnh liên quan tới việc chọn lựa dây truyền in hay sự phân bố của mức đậm nhạt của hình ảnh. Hệ thống Bartlane ban đầu được mã hóa với 5 mức xám khác nhau. Sau đó được cải tiến thành 15 mức vào năm 1929. Trong những năm 60 của thế kỷ trước xử lý ảnh đã được áp dụng vào công cuộc chinh phục không gian bằng cách xử lý ảnh được gửi từ những tàu thám hiểm vũ trụ. Song song với sự phát triển ứng dụng xử lý ảnh trong ngành khoa học không gian thì những kỹ thuật xử lý ảnh cũng được áp dụng vào trong y khoa những năm cuối 60 đầu 70. Có thể kể đến 2 ứng dụng nổi bật của xử lý ảnh trong y khoa thời đó là CAT (computerized axial tomography: chụp cắt lớp trục xử dụng máy tính) hay còn được gọi với tên quen thuộc là CT (computerized tomography: chụp cắt lớp xử dụng máy tính). Chụp hình CT là công trình nghiên cứu khoa học đạt giải Nobel Y học của 2 nhà khoa học là Sir Godfrey N. Hounsfield và Giáo sư Allan M. Cormack. Từ những năm 60 cho tới nay, lĩnh vực xử lý ảnh đã phát triển chóng mặt. Ngoài việc được ứng dụng trong y khoa và trong khoa học không gian… xử lý ảnh được áp dụng cho rất nhiều lĩnh vực khác nhau. Trang 4 MỤC LỤC Các đề mục chính bao gồm Phần I: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH Nội dung phần này gồm: I.1 Xử lý ảnh là gì và ứng dụng của nó? Trang 5- trang 7 I.2 Các khái niệm cơ bản Trang 7- trang 12 Phần này cung cấp cho chúng ta cái nhìn tổng thể về xử lý ảnh, các khái niệm cơ bản và các ứng dụng tiêu biểu của nó. Phần II: XỬ LÝ ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN II.1 Giới thiệu Trang 13-trang 15 II.2 Các phương pháp xử lý ảnh trong miền không gian II.2.1 Một số biến đổi mức xám cơ bản Trang 16-trang 24 II.2.2 Xử lý ảnh thông qua histogram Trang 25-trang 35 Phần này cung cấp cho những giải thuật để xử lý ảnh thông qua điểm hay histogram. Ngoài ra sẽ có những ví dụ ứng dụng thực tế bằng Matlab. II.3 Tổng hợp Trang 36 Phần này cung cấp cho ta cái nhìn tổng hợp về các ý, mục đích của các phương pháp XLA đã được trình bày ở những phần trên Phần III: CÁI NHÌN VỀ TƯƠNG LAI CỦA XỬ LÝ ẢNH Trang 37-trang 38 Những ứng dụng đang được nghiên cứu để áp dụng vào tương lai của xử lý ảnh. Phần IV: LỜI KẾT Định hướng nghiên cứu trong tương lai, lời cảm ơn và chú thích những tài liệu, hình ảnh và thông tin tham khảo trong tài liệu này. Trang 39- trang 40 Trang 5 Phần I: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH I.1 Xử lý ảnh là gì và ứng dụng của nó? I.1.1 Tìm hiểu về xử lý ảnh Xử lý ảnh (XLA) là một vấn đề rộng lớn, thường gồm nhiều công đoạn xử lý bằng toán học phức tạp nhưng ý tưởng của việc XLA hoàn toàn đơn giản. Mục đích cuối cùng của XLA là sử dụng dữ liệu có trong ảnh đưa vào máy tính để máy hiểu, nhận biết và biên dịch những thông tin mà ta cần khai thác. Các kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh làm cho chất lượng hình ảnh được cải thiện (có thể là về mặt thẩm mỹ hay cung cấp thông tin). Một cách tổng quát thì nâng cao chất lượng ảnh thì được sử dụng để khai thác các chi tiết trong bức hình, hoặc làm nổi bật một số khía cạnh thú vị nào đó. Khi XLA thì có nhiều hơn 1 thông số trạng thái được chỉnh sửa. Nâng cao chất lượng ảnh có thể được áp dụng trong các ngành khoa học, kỹ thuật khác nhau. Ngoài điều kiện chiếu sáng thì chất lượng của một bức hình bị ảnh hưởng bởi nhiễu bên trong và sự nhiễu loạn của môi trường như là áp suất môi trường xung quanh và độ biến thiên của nhiệt. Các phương pháp nâng cao độ tương phản của hình ảnh bị hạn chế do mức xám của nó trải dài trên một vùng lớn và nhiều mức độ. Một thuật toán thích ứng tốt phải đảm bảo thích nghi với sự phân bố cường độ hình ảnh ngay cả trên toàn cục lẫn cục bộ. Bằng cách tách riêng khu vực mịn và chi tiết của hình ảnh, thuật toán được áp dụng cho từng phần để tránh tăng cường quá nhiều nhiễu. Trong hầu hết các trường hợp, chất lượng hình ảnh bị ảnh hưởng bởi môi trường không khí và môi trường nước, do đó nâng cao hình ảnh được yêu cầu. Nâng cao chất lượng hình ảnh đã góp phần vào sự tiến bộ nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực. Một số mảng trong nâng cao chất lượng hình ảnh được ứng dụng rộng rãi được nêu dưới đây. Các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh có thể chia thành 2 nhóm chính là: phương pháp trong miền không gian và phương pháp trong miền tần số, trong đó: - Phương pháp miền không gian: Cách tiếp cận của nó là tác động trực tiếp đến những điểm ảnh (pixel) có trong hình. - Phương pháp miền tần số: dựa trên việc điều chỉnh, tác động biến đổi Fourier nâng cao chất lượng hình ảnh của hình ảnh. Quá trình xử lý ảnh là quá trình tác động vào ảnh đầu vào để thu nhận ảnh đầu ra như mong muốn. Các công đoạn của xử lý ảnh có thể được tóm tắt bằng lược đồ sau. Con người nhận biết sự vật xung quanh qua các giác quan, trong đó mắt là cơ quan quan trọng nhất vì nó mang đến hơn 60% lượng thông tin. Với sự phát triển vượt bậc của phần cứng máy tính và các ngôn ngữ lập trình ngày càng thân thiện kéo theo sự phát triển của đồ họa và xử lý ảnh một cách nhanh chóng. Công việc xử lý ảnh đóng vai trò trung gian giữa môi trường xung quanh-máy tính- người. a) Thu nhận ảnh: Các thiết bị thu nhận ảnh bao gồm camera, scanner… Các thiết bị này có thể cho ảnh đen trắng hay màu. Thu nhận ảnh có 2 loại chính ứng với 2 loại ảnh thông dụng Raster và Vector. Các thiết bị thu nhận ảnh Raster thông thường là camera, các thiết bị thu nhận ảnh Thu nhận ảnh Kỹ thuật số hóa Xử lý ảnh bằng các thuật toán Biểu diễn ảnh đầu ra và lưu trữ Trang 6 Vector thông thường qua các cảm biến hay được ảnh chuyển đổi từ ảnh Raster. Nhìn chung các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện quá trình gồm 2 công đoạn: • Cảm biến: biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện. • Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh. b) Kỹ thuật số hóa: sau khi ảnh được chụp sẽ được lượng tử hóa để thành thông tin dưới dạng nhị phân nhằm mục đích chỉnh sửa dựa trên thuật toán đại số dễ dàng lưu trữ và chỉnh sửa. c) Xử lý bằng các thuật toán: có thể là có thuật toán dựa trên miền tần hay miền không gian. Tùy vào mục đích khai thác thông tin trong ảnh khác nhau mà người ta sử dụng thuật toán chuyên biệt khác nhau. d) Thu nhận ảnh đầu ra và lưu trữ: sau khi ảnh đã qua xử lý chúng ta cần xuất ra các thiết bị ngoại vi (màn hình, máy chiếu, máy in) để con người có thể nhìn thấy được. Ảnh trên máy tính là kết quả thu nhận theo các phương pháp số hoá trong các thiết bị kỹ thuật khác nhau. Lưu trữ cho các mục đích về sau. Quá trình lưu trữ ảnh nhằm 2 mục đích: • Tiết kiệm bộ nhớ. • Giảm thời gian xử lý. Việc lưu trữ thông tin trong bộ nhớ có ảnh hưởng rất lớn đến việc hiển thị, in ấn và xử lý ảnh. I.1.2 Ứng dụng của xử lý ảnh Mục đích chính của việc điều chỉnh, nâng cao chất lượng là để xử lý hình ảnh nhằm thu được kết quả áp dụng cho các ứng dụng chuyên biệt khác nhau. Ví dụ như: 1. Trong pháp y, nâng cao chất lượng hình ảnh được sử dụng để xác định, thu thập chứng cứ và giám định. Hình ảnh thu được từ phát hiện dấu vân tay, video an ninh phân tích và điều tra hiện trường vụ án được tăng cường để giúp đỡ trong việc xác định thủ phạm và bảo vệ nạn nhân.[2] 2. Trong khoa học khí quyển, nâng cao chất lượng hình ảnh được sử dụng để giảm tác động của mây mù, sương mù và thời tiết hỗn loạn cho các đài quan sát khí tượng. Nó giúp cho việc phát hiện hình dạng và cấu trúc của các đối tượng từ xa trong cảm biến môi trường. Hình ảnh vệ tinh trải qua công đoạn phục hồi hình ảnh và nâng cao để loại bỏ nhiễu.[3] 3. Trong vũ trụ học phải đối mặt với những thách thức do ô nhiễm ánh sáng và nhiễu có thể được giảm thiểu tối đa bằng nâng cao chất lượng hình ảnh. Đối với làm nét thời gian thực và nâng cao độ tương phản, một số máy ảnh có sẵn chức năng của nâng cao chất lượng hình ảnh được tích hợp. Hơn nữa, rất nhiều phần mềm, cho phép chỉnh sửa hình ảnh như vậy để cung cấp kết quả tốt hơn và sống động.[4] 4. Trong hải dương học nghiên cứu các hình ảnh cho thấy đặc tính thú vị của dòng nước, nồng độ trầm tích, địa mạo và các mẫu địa hình. Những đặc tính này có thể quan sát rõ ràng hơn trong hình ảnh kỹ thuật số được tăng cường để khắc phục vấn đề mục tiêu di động, thiếu ánh sáng và môi trường xung quanh che khuất.[5] 5. Hình ảnh y tế sử dụng kỹ thuật nâng cao chất lượng hình ảnh để giảm nhiễu và tăng độ sắc nét chi tiết để cải thiện thông tin cung cấp của hình ảnh. Vì chỉ cần 1 chi tiết nhỏ cũng đóng một vai trò quan trọng trong chẩn đoán và điều trị bệnh, nên làm nổi bật các tính năng quan trọng trong khi hiển thị hình ảnh y tế là cần thiết. Điều này làm cho nâng cao chất lượng hình ảnh trở thành một công cụ trợ giúp cần thiết để xem khu vực giải phẫu trong MRI, siêu âm và chụp X-quang.[6] Từ những ví dụ trên ta có thể thấy rằng việc xử lý hậu kì cho ảnh rất quan trọng, nó đáp ứng được rất nhiều nhu cầu của các lĩnh vực không chỉ trong khoa học mà còn trong đời sống thường ngày. Chính Trang 7 sự đa dạng đó đã tạo nên các kiểu gia giảm ảnh khác nhau nhằm phục vụ các mục đích khác nhau. Sẽ không hợp lý nếu bạn áp dụng cách hiệu chỉnh ảnh trong lĩnh vực y học vào lĩnh vực thiên văn, kết quả ra không được như mong đợi. Có thể nói rằng việc hiệu chỉnh hình ảnh là mảng vấn đề thú vị và trực quan nhất trong xử lý ảnh. I.2 Các khái niệm cơ bản Để nắm bắt các kiến thức về XLA ta cần hiểu được những khái niệm cơ bản sau. I.2.1 Ảnh Ảnh là tập hợp của nhiều điểm ảnh (pixel), mỗi điểm ảnh được đặc trung bởi 1 mức xám (gray level) hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí không gian xác định. Ảnh có thể xem như một hàm có n biến không gian, vì thế có thể coi ảnh là đa chiều trong xử lý ảnh, có thể là 2 chiều, 3 chiều… Trong xử lý ảnh, hình ảnh là kỹ thuật số và rời rạc. I.2.2 Điểm ảnh Điểm ảnh (pixel) là phần tử cấu tạo nên ảnh. Điểm ảnh được hiểu như 1 dấu hiệu hay cường độ sáng tại một tọa độ xác định trong không gian. HÌnh ảnh được xem như là 1 tập hợp các điểm với cùng kích thước nếu sử dụng càng nhiều điểm ảnh thì bức ảnh càng đẹp, càng mịn và càng thể hiện rõ hơn chi tiết của ảnh người ta gọi đặc điểm này là độ phân giải. Việc lựa chọn độ phân giải thích hợp tuỳ thuộc vào nhu cầu sử dụng và đặc trưng của mỗi ảnh cụ thể, trên cơ sở đó các ảnh thường được biểu diễn theo 2 mô hình cơ bản là raster và vector. I.2.2.1 Mô hình Raster Đây là cách biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay, ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận các điểm ảnh thu nhận qua các thiết bị như camera, scanner. Tuỳ theo yêu cầu thực thế mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn qua 1 hay nhiều bit. Mô hình Raster thuận lợi cho hiển thị và in ấn. Ngày nay công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị thu nhận ảnh Raster phù hợp với tốc độ nhanh và chất lượng cao cho cả đầu vào và đầu ra. I.2.2.2 Mô hình Vector Kiểu biểu diễn ảnh này ngoài mục đích tiết kiệm không gian lưu trữ dễ dàng cho hiển thị và in ấn còn đảm bảo dễ dàng trong lựa chọn sao chép di chuyển tìm kiếm… Trong mô hình vector người ta sử dụng hướng giữa các vector của điểm ảnh lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu ảnh vector được thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua các thuật toán. I.2.3 Nhiễu: Là những tín hiệu thông tin không mong muốn, gây cản trở cho quá trình xử lý ảnh. Để thu được kết quả chính xác hơn ta cần loại bỏ nhiễu. I.2.4 Mức xám (Gray level) Là giá trị có thể có của các điểm ảnh, ví dụ: Đối với hệ màu Gray 8 bit có giá trị từ 0-255 (2 8 -1). Mức xám đầu vào trong tài liệu này sẽ được kí hiệu là r, còn đầu ra là s. Trang 8 I.2.5 Histogram và ứng dụng của nó I.2.5.1 Khái niệm cơ bản Histogram là biểu đồ thể hiện độ sáng tương đối của một bức hình từ đen thuần khiết đến trắng thuần khiết, để biểu diễn mức độ sáng này trong xử lý ảnh người ta quy ước biến r với giá trị trong khoảng [0, L-1]. Hình ảnh ở trên biểu diễn độ xám (gray level) của các pixel có trong hình. Từ trái qua phải là 3 vùng khác nhau là Tối (Shadows), Trung bình (Midtones) và Sáng (Highlights). 3 phân vùng sẽ thể hiện các pixel có độ xám tương ứng. Hình dáng của Histogram phụ thuộc vào tông màu của cảnh vật và độ phơi sáng. I.2.5.2 Phát biểu về mặt kỹ thuật Histogram của ảnh số với mức độ xám trong khoảng từ [0, L-1] là một hàm rời rạc h (r k ) = n k trong đó r k là mức độ xám và n k là số điểm ảnh có mức độ xám tương ứng. Trong thực tế người ta còn có hàm p (r k ) = n k /n cho k= [0, L-1] và n là tổng số điểm ảnh trong hình. Nói cách khác hàm p(r k ) sẽ cho ta biết được xác suất của r k . [7] Một trong những khái niệm quan trọng trong xử lý ảnh là histogram. Histogram của ảnh I là số điểm ảnh có giá trị g mức xám, được kí hiệu là h(g). Ví dụ ta có ma trận I (g) như sau:                    Thì bảng giá trị của h(g) sẽ là: g 0 1 2 3 4 5 h(g) 2 4 4 3 2 1 Nói theo góc độ thống kê thì Histogram có thể coi như tuần suất xuất hiện của một biến cố. Việc nghiên cứu Histogram có ý nghĩa rất quan trọng trong XLA, nó giúp chúng ta tiếp cận hình ảnh một cách trực quan và dễ dàng. I.2.5.3 Cách lấy Histogram của một hình ảnh bằng Matlab Ta dùng cú pháp a_hist= imhist (a_gray), ví dụ cụ thể: Độ sáng tăng Số pixel tăng Tối Trung bình Sáng Hình I.1 Hình ảnh của một histogram. Trang 9 Ta sẽ thu được kết quả như sau Histogram được coi như cơ bản trong cách các kĩ thuật xử lý ảnh số trong miền không gian số. Việc tác động đến histogram sẽ rất hữu ích trong việc hiệu chỉnh ảnh. Ngoài việc hiệu chỉnh ảnh Histogram còn giúp một công cụ đắc lực trong việc nén và phân chia ảnh. Nhưng trong đây, phần hiệu chỉnh ảnh sẽ là trọng tâm được trình bày. I.2.5.4 Cách đọc Histogram: Hình (I.3) đến hình (I.7) miêu tả một số hình minh họa kèm theo histogram của nó. Trong ví dụ là hình ảnh một bông hoa với các biến đổi ánh sáng và độ tương phản khác nhau để ta có thể xem xét sự biến đổi Histogram của chúng. img = imread ('akita3.jpg'); img_gray = rgb2gray (img); subplot(1,2,1);imshow(img_gray); subplot(1,2,2);imhist(img_gray); Hình I.2.a Hình I.2.b Hình I.2 Thể hiện kết quả sau khi ta lấy histogram sử dụng Matlab Hình I.2.a Hình ảnh gốc Hình I.2.b Histogram của hình (I.2.a) Hình I.3 Histogram của hình ảnh gốc Trang 10 Từ nhận hình ảnh minh họa trên ta có thể nhận thấy rằng: - Những ảnh hài hòa về sáng, tối và độ tương phản thường có phân bố ít ở 2 miền tối, sáng và nhiều ở cùng trung bình. Hình I.4 Histogram của hình ảnh độ tương phản cao Hình I.5 Histogram của hình ảnh có độ tương phản thấp Hình I.6 Histogram của hình ảnh quá sáng Hình I.7 Histogram của hình ảnh quá tối [...]... trị thì đây chính là ảnh đen trắng (Black and White: BW) Tăng mức xám: thực hiện nội suy ra các mức xám trung gian bằng phép toán nội suy Ứng dụng: tăng độ mịn cho ảnh Trang 12 Phần II: CÁC PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG HÌNH ẢNH II.1 Giới thiệu Có 2 phương pháp chính đó là: nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian và tần số II.1.1 Nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian: Ta tác động trực... truyền F của hình ảnh Các bước xử lý hoàn toàn ta sẽ dùng biến đổi F ngược để biến hàm truyền thành hình ảnh đầu ra Các thuật toán nâng cao chất lượng hình ảnh được thực hiện để điều chỉnh độ sáng hình ảnh, độ tương phản hoặc phân phối các mức xám Trong miền tần số thì khái niệm về lọc thì dễ dàng hơn để hình dung Vì vậy, nâng cao chất lượng hình ảnh của f(x, y) có thể được thực hiện trong miền tần số,... Các hoạt động nâng cao được thực hiện để điều chỉnh độ sáng hình ảnh, độ tương phản hoặc phân phối các cấp độ màu xám Trong miền tần số khái niệm về lọc sẽ dễ dàng hơn để hình dung Vì vậy, nâng cao hình ảnh của f (x, y) có thể được thực hiện trong miền tần số, dựa trên DFT của F(u, v) Trong miền tần số nâng cao hình ảnh có thể được thực hiện như sau: a) Tính toán F(u, v), DFT của hình ảnh đầu vào b)... (1,3,3);imshow(img_adjusted); Hình a Hình b Hình a’ Hình b’ Hình c Hình c’ Hình II.18 Một ví dụ về việc sử dụng hàm imhistmatch trong Matlab a Hình ảnh muốn chỉnh sửa b Hình ảnh đối chiếu c Hình ảnh sau khi thay đổi histogram theo hình đối chiếu Hình a’, b’, c’ là histogram của các hình a, b, c Trang 32 Nhận xét: Hình (II.18 a) là quang cảnh Bắc cực được bao bởi phủ tuyết, có độ sáng cao nên histogram vùng sáng sẽ nhiều, trong. .. Trang 14 Hình II.3 Hình ảnh chụp X-quang của người Đây là một ví dụ thể hiện tác động của nâng cao chất lượng hình ảnh lên ảnh [a] Có rất nhiều khác biệt giữa các phương pháp nhân tố (elementary) và thử sai (heuristic) được dùng trong nâng cao chất lượng hình ảnh Tuy nhiên chúng ta không thể đánh giá phương pháp nào là tốt hơn vì thực tế những phương pháp khác nhau sẽ phát huy tác dụng riêng của nó Trong. .. dụng Fourier biến đổi ngược d) Tìm được phần thực sự của biến đổi nghịch DFT Trong đó G(u,v) là ảnh đầu ra, F(u,v) là ảnh đầu vào và H(u,v) là hàm truyền [9] II.2 Xử lý ảnh trong miền không gian II.2.1 Khái quát Khái niệm miền không gian được định nghĩa là tập hợp của các điểm ảnh cấu thành nên hình ảnh Phương pháp miền không gian là kỹ thuật tác động trực tiếp lên điểm ảnh Trang 13 Nguyên lý chính của... ra hình ảnh có màu đậm hơn dự định Hiệu ứng này được minh họa trong hình (II.9) Trang 20 Hình ảnh được hiển thị trên màn hình Hình II.9 Màn hình H II.9 a H II.9 b Chỉnh sửa gamma Hình ảnh được hiển thị trên màn hình (a) Nêm tuyến tính của hình ảnh màu xám (b) Đáp ứng của màn hình theo nêm tuyến tính (c)Nêm chỉnh sửa gamma (d) Ngõ ra của màn hình Màn hình H II.9 c H II.9 d Theo dự đoán, ngõ ra màn hình. .. và độ tương phản tổng thể hình ảnh Một công dụng khác và mạnh mẽ hớn là trong nâng cao cục bộ, nơi trung bình cục bộ và phương sai được sử dụng làm cơ sở để thực hiện thay đổi phụ thuộc vào đặc điểm hình ảnh trong một khu vực được xác định trước về mỗi điểm ảnh trong hình ảnh Cho (x, y) là tọa độ của một điểm ảnh trong một hình ảnh, và cho S(x,y) biểu thị một khu vực ảnh/ ảnh phụ (subimage) theo kích... trung bình cục bộ có trong hình (II.20) dùng phương trình (II.18) b Hình ảnh thu được từ việc tìm độ lệch chuẩn cục bộ có trong hình (II.20) dùng phương trình (II.19) c Hình ảnh thu được từ việc sử dụng các hằng số nhân để tạo hình ảnh được nâng cao chất lượng Trang 35 II.3 Tổng hợp: Xử lý ảnh bằng các thuật toán đại số giúp chúng ta có nhiều cách tiếp cận đa dạng trong việc chỉnh sửa ảnh để đạt được như... Ta tác động trực tiếp lên các điểm ảnh Cường độ của các điểm ảnh được tính một các đơn giản qua công thức sau: g(x,y)=T[f(x,y)] Trong đó f(x,y) là ảnh đầu vào, g(x,y) là ảnh đầu ra và T là thuật toán tác động lên f(x,y).[8] II.1.2 Nâng cao chất lượng hình ảnh trong miền tần số: Ta dựa trên việc tác động biến đổi Fourier của hình ảnh Trước tiên ảnh sẽ được biến đổi về miền tần số, sau đó thông qua các . hợp, chất lượng hình ảnh bị ảnh hưởng bởi môi trường không khí và môi trường nước, do đó nâng cao hình ảnh được yêu cầu. Nâng cao chất lượng hình ảnh đã góp phần vào sự tiến bộ nghiên cứu trong. được giảm thiểu tối đa bằng nâng cao chất lượng hình ảnh. Đối với làm nét thời gian thực và nâng cao độ tương phản, một số máy ảnh có sẵn chức năng của nâng cao chất lượng hình ảnh được tích. mảng trong nâng cao chất lượng hình ảnh được ứng dụng rộng rãi được nêu dưới đây. Các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh có thể chia thành 2 nhóm chính là: phương pháp trong miền không gian