Xử lý ảnh và ứng dụng thư viện AForge NET

Xử lý ảnh và ứng dụng thư viện AForge NET

Mục lục

2.1 Tổng quan về xử lý ảnh 5

2.2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 6

2.2.1 Các khái niệm 6

2.2.2 Biểu diễn ảnh 10

2.2.3 Tăng cường ảnh 13

2.2.4 Phân vùng ảnh 13

2.2.5 Trích chọn đặc tính 14

2.2.6 Nhận dạng ảnh 14

2.2.7 Nén ảnh 15

2.2.8 Các định dạng ảnh cơ bản 16

3 Một số bài toán về xử lý ảnh 18 3.1 Các bài toán cải thiện ảnh sử dụng toán tử điểm 18

3.2 Tăng độ tương phản (Stretching Contrast) 20

3.3 Tăng giảm độ sáng 21

3.4 Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian 22

3.4.1 4.1 Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính: lọc trung

tính và lọc dải thông thấp 23

3.4.2 Làm trơn bằng nhiễu lọc phi tuyến 27

3.5 Bài toán về phát hiện biên ảnh 29

3.5.1 Một số khái niệm 29

3.5.2 Phân loại các kỹ thuật phát hiện biên 29

3.5.3 Quy trình phát hiện biên 30

3.5.4 Các phương pháp phát hiện biên 31

4 Giới thiệu về thư viện Aforge.NET và chương trình minh

Chương 1

Mở đầu

Xử lý ảnh là một lĩnh vực mang tính khoa học và công nghệ Tại saonói như vậy thì trong phần báo cáo của bài tập lớn này em hy vọng sẽ giúpmọi người hiểu rõ hơn về xử lý ảnh và những ứng dụng thực tiễn của nómang lại

Xử lý ảnh là một nghành khoa học còn mới mẻ so với những nghànhkhoa học khác nhưng tốc độ phát triển của nó là rất nhanh, đặc biệt trongthời đại bùng nổ công nghệ thông tin hiện nay Nó kích thích các trungtâm nghiên cứu, các ứng dụng và đặc biệt là các máy tính chuyên dụng hỗtrợ cho nó

Phương pháp xử lý ảnh bắt đầu từ việc nâng cao chất lượng hình ảnh

và phân tích ảnh Ứng dụng đầu tiên được biết đến đó là nâng cao chấtlượng ảnh báo được truyền qua cáp London đến New York từ những năm

1920 Việc nâng cao chất lượng hình ảnh được phát triển khoảng từ năm

1955 và việc nâng cao đó hình ảnh đó liên quan đến mức phân bố mức sáng

và độ phân giải của điểm ảnh Sau những năm của thế chiến thứ II, máytính phát triển nhanh tạo điều kiện cho việc xử lý ảnh số được thuận lợi.Năm 1964, máy tính đã có khả năng xử lý và nâng cao chất lượng hìnhảnh từ Mặt trăng và vệ tinh Ranger 7 của Mỹ gồm làm nổi đường biên

và lưu ảnh Từ đó đến nay các phương tiện xử lý, nâng cao, nhận dạng

ảnh phát triển không ngừng Các phương pháp tri thức nhân tạo như nhậndiện khuôn mặt, mạng nơ-ron nhân tạo, các thuật toán xử lý hiện đại, cáccông cụ nén ảnh ngày càng được áp dụng rộng rãi và thu nhiều kết quảkhả quan, ứng dụng rất nhiều vào thực tiễn.

Trong những năm gần đây, phần cứng máy tính và các thiết bị liênquan đã có những tiến bộ vượt bậc tốc độ tính toán, dung lượng lưu trữ,khả năng xử lý v.v Khái niệm ảnh, ảnh số đã trở nên thông dụng và mọingười thu nhận hình ảnh bằng thiết bị cá nhân rồi đưa vào máy tính xử

lý đã trở nên đơn giản hơn rất nhiều Ở Việt Nam, xử lý ảnh đã được đưavào giảng dạy ở bậc đại học, việc nghiên cứu xây dựng và phát triển cácứng dụng về lĩnh vực xử lý ảnh là một vấn đề mời và đang được quan tâmnhiều hơn Xử lý ảnh là một lĩnh vực đang được quan tâm và trở thànhmôn học chuyên nghành của nhiều nghành công nghệ thông tin, toán tintrong nhiều trường đại học trên cả nước Nhưng phần lớn giá trình tài liệuđều dưới dạng công thức toán, ít được thể hiện dưới dạng công thức có thểlập trình được Vì vậy việc xây dựng thuật toán và lập trình một số cơ bảntrong xử lý ảnh là rất cần thiết giúp cho việc nghiên cứu tìm hiểu về lýthuyết xử lý ảnh được trực quan sinh động hơn

Vì vậy bài báo cáo này em xin giành để giới thiệu về xử lý ảnh, góithư viện xử lý ảnh trong C# đó là Aforge.NET các hàm trong thư viện đó

và một số ứng dụng đơn giản về xử lý ảnh trong thư viện này

Hình 1.1 Các giai đoạn chính trong xử lý ảnh.

Trước hết là quá trình thu nhận ảnh, ảnh có thể thu nhận qua camera.Thường ảnh thu nhận qua camera là tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểuCCIR), nhưng cũng có thể là tín hiệu số hóa (loại CCD-Charge CoupledDevice) Ngoài ra, ảnh cũng có thể nhận từ vệ tinh qua các bộ cảm ứng(sensor) hay ảnh, tranh được quét trên scanner

Tiếp theo là quá trính số hóa (digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương

tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) và số hóa bằng lượng tử hóa, trước khichuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại

Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ,trước hết là công viêc tăng cường ảnh Do những nguyên nhân khác nhau:

có thể do chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu

mà ảnh có thể bị suy biến Do vậy cần phải tăng cường khôi phục ảnh đểlàm nổi bật một số đặc tính của ảnh, hay làm gần giống với trạng tháigốc-trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng Giai đoạn tiếp theo là phát hiệncác đặc tính như: biên, phân vùng ảnh, trích chọn các đặc tính,v.v

Cuối tùy theo mục đích của ứng dụng mà sẽ là giai đoạn nhận dạng,phân lớp hay các quyết định khác

2.2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh.

Điểm ảnh (pixel element)

Gốc của ảnh là ảnh liên tục về không gian và độ sáng Để xử lý bằngmáy tính ảnh cần phải được số hóa Số hóa ảnh là sự biển đổi gần đúng mộtảnh liên tục thành một tập hợp điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí ( khônggian) và độ sáng (mức xám) Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết

lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng Mỗiđiểm như vậy gọi là điểm ảnh (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là pixel.Trong khuôn khổ ảnh 2 chiều, mỗi pixel ứng với mỗi cặp tọa độ (x,y).

Độ phân giải của ảnh

Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn địnhtrên một ảnh số được hiển thị Theo định nghĩa khoảng cách giữa các điểmảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy sự liên tục của ảnh Việclựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là

độ phân giải được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều

Ví dụ: Độ phân giải trên màn hình Smartphone VGA là 800*480 ( tức

là 800 điểm ảnh chiều học*480 điểm ảnh chiều ngang) thì thấy với mànhình 4” thấy mịn hơn màn hình 5” Lý do là cùng một mật độ nhưng diệntích màn hình rộng hơn thì độ mịn kém hơn (tức là liên tục các điểm)

Mức xám của ảnh (Gray level)

Là kết quả của sự biến đổi tương ứng một giá trị độ sáng của mộtđiểm ảnh với một giá trị nguyên dương Thông thường được xác định trongkhoảng [0 255] Tùy thuộc vào giá trị xám mà mỗi điểm ảnh được biểudiễn trên 1, 4, 8, 24 hay 32 bit

Ảnh số

Là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh, thường được biểu diễn bằng mộtmảng hai chiều I(m,n) với m là số hàng, n là số cột Ta ký hiệu P(x,y) làmột điểm ảnh tại vị trí (x, y) Số lượng điểm ảnh trên mỗi hàng hoặc cáchàng xác định độ phân giải của ảnh Ảnh số được chia làm 3 loại:

• Ảnh nhị phân: Giá trị xám của tất cả các điểm ảnh chỉ nhận 0 hoặc

1 Như vậy thì mỗi điểm ảnh trong ảnh nhị phân được biểu diễn bởi

tự như ảnh đen trắng chỉ khác là các số tại mỗi phần tử của ma trận.Người ta dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu :

28∗3 = 224 = 16,7 triệu màu

Quan hệ giữa các điểm ảnh

Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f (x,y)

• Lân cận của một điểm ảnh

Một điểm ảnh p tại tọa độ (x, y) có các lân cận theo chiều ngang vàchiều dọc là: (x+1, y), (x-1, y), (x, y+1), (x, y-1)

Tập hợp các điểm ảnh trên được gọi là lân cận 4 của p, ký hiệu N4(p).Mỗi điểM ảnh có khoảng cách đơn vị đến (x, y), và nếu (x, y) nằm trênbiên của ảnh thì lân cận của nó có thể nằm ngoài ảnh

Các lân cận chéo của p có tọa độ: (x+1, y+1), (x+1, y-1), (x-1, y+1),(x-1, y-1)

Tập lân cận chéo được ký hiệu ND(p)

Tập lân cận chéo cùng với lân cận 4 tạo thành lân cận 8 của p, ký hiệu

N8(p)

Hình 1.2 Lân cận của 1 điểm ảnh

• Liên kết giữa các điểm ảnh

Các Mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn ( Boundaries) củađối tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh Một liên kết đượcđặc trưng bởi tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng

Giả sử V là tập các giá trị mức xám Một ảnh có các giá trị cường độsáng từ thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau:

V={32, 33, 63, 64}

Có 3 loại liên kết:

+ Liên kết 4: Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độ sáng V đượcnói là liên kết 4 nếu q nằm trong tập N4(p)

+ Liên kết 8:Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độ sáng V được gọi

là liên kết 8 nếu q nằm trong tập N8(p)

+ Liên kết m (liên kết hỗn hợp):Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường

độ sáng V được nói là liên kết m nếu: q thuộc N4(p)hoặc q thuộc ND(p)

Lược đồ mức xám (Histogram)

Lược đồ mức xám của ảnh là một hàm cung cấp tuần suất xuất hiệncủa mỗi mức xám trong ảnh Lược đồ mức xám được biểu diễn trong hệtọa độ Decac xOy, trong đó Ox biểu diễn các mức xám của ảnh (256 mứctrong trường hợp chúng ta xét), Oy biểu diễn số điểm ảnh cho một mứcxám (số điểm ảnh có cùng mức xám)

Lược đồ mức xám cung cấp rất nhiều thông tin về sự phân bố mứcxám của ảnh Theo thuật ngữ của xử lý ảnh gọi là tính động của ảnh, tínhđộng của ảnh cho phép phân tích một khoảng nào đó phân bố phần lớncác mức xám của ảnh: ảnh rất sáng hay rất đậm Nếu ảnh sáng, lược đồxám nằm bên phải (mức xám cao), còn ảnh đậm thì lược đồ xám nằm bêntrái (mức xám thấp).

Hình 1.3 Hình ảnh biểu diễn lược đồ xám của một bức ảnh

Ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ, hoặc chuyển sang các khâutiếp theo để phân tích Nếu lưu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô, đòi hỏidung lượng bộ nhớ cực lớn và không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng vàcông nghệ Thông thường, các ảnh thô đó được đặc tả (biểu diễn) lại (hayđơn giản là mã hoá) theo các đặc điểm của ảnh được gọi là các đặc trưngảnh (Image Features) như: biên ảnh (Boundary), vùng ảnh (Region) Một

số phương pháp biểu diễn thường dùng:

• Biểu diễn bằng mã chạy (Run-Length Code)

• Biểu diễn bằng mã xích (Chaine -Code)

• Biểu diễn bằng mã tứ phân (Quad-Tree Code)

Biểu diễn bằng mã chạy

Phương pháp này thường biểu diễn cho vùng ảnh và áp dụng cho ảnhnhị phân Một vùng ảnh R có thể mã hoá đơn giản nhờ một ma trận nhịphân:

U(m,n) = 1 nếu (M,n) thuộc R

U(m,n) = 0 nếu (M,n) không thuộc R

Trong đó: U(m, n) là hàm mô tả mức xám ảnh tại tọa độ (m, n) Vớicách biểu diễn trên, Một vùng ảnh được mô tả bằng một tập các chuỗi số

0 hoặc 1 Giả sử chúng ta mô tả ảnh nhị phân của một vùng ảnh được thểhiện theo toạ độ (x, y) theo các chiều và đặc tả chỉ đối với giá trị “1” Khi

đó dạng mô tả có thể là: (x, y)r; trong đó (x, y) là toạ độ, r là số lượng cácbit có giá trị “1” liên tục theo chiều ngang hoặc dọc

Hình 1.4 Hình minh họa biểu diễn bằng mã loạt dài

Biểu diễn bằng mã xích

Phương pháp này thường dùng để biểu diễn đường biên ảnh Mộtđường bất kỳ được chia thành các đoạn nhỏ Nối các điểm chia, ta có cácđoạn thẳng kế tiếp được gán hướng cho đoạn thẳng đó tạo thành một dâyxích gồm các đoạn Các hướng có thể chọn 4, 8, 12, 24, Mỗi hướng được

mã hoá theo số thập phân hoặc số nhị phân thành mã của hướng

Hình 1.5 Hướng các điểm biên và mã tương ứng

A11070110764545432

Biểu diễn bằng mã tứ phân

Theo phương pháp mã tứ phân, một vùng của ảnh coi như bao kín bờimột hình chữ nhật Vùng này được chia làm 4 vùng con Nếu vùng con gồmtoàn điểm đen(1) hay toàn điểm trắng (0) thì không cần chia tiếp Trongtrường hợp ngược lại, vùng con gồm cả đen và trắng gọi là vùng xám lạitiếp tục được chia làm 4 vùng con tiếp Quá trình chia dừng lại khi khôngthể chia tiếp được nữa, có nghĩa là vùng con chỉ chứa thuần nhất điểmđen hay trắng Như vậy, cây biểu diễn gồM Một chuỗi các kí kiệu b(black),w(white) và g (grey) kèm theo ký hiệu mã hóa 4 vùng con Biểu diễn theophương pháp này ưu việt hơn so với các phương pháp trên, nhất là so với

mã loạt dài Tuy nhiên, để tính toán số đo các hình như chu vi, Mô-men làkhá khó

Tăng cường ảnh là bước quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh Tăngcường ảnh nhằM hoàn thiện các đặc tính của ảnh như:

• Lọc nhiễu, hay làm trơn ảnh

• Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám của ảnh

Vùng ảnh là một chi tiết, một thực thể trong toàn cảnh Nói đến vùngảnh là nói đến tính chất bề mặt của ảnh Nó là một tập hợp các điểm cócùng hoặc gần cùng một tính chất nào đó : mức xám, màu sắc Đườngbao quanh một vùng ảnh (Boundary) là biên ảnh Các điểm trong mộtvùng ảnh có độ biến thiên giá trị mức xám tương đối đồng đều hay tínhkết cấu tương đồng.

Một phương pháp phân vùng ảnh là sử dụng một ngưỡng giá trị xám

để phân tách ảnh thành đối tượng và nền (những điểm dưới ngưỡng xámthuộc về nền, ngược lại thuộc về đối tượng)

Dựa trên các thông tin thu nhận được qua quá trình phân vùng, kếthợp với các kỹ thuật xử lý để đưa ra các đặc trưng, đối tượng ảnh cũngnhư các thông tin cần thiết trong quá trình xử lý

Việc trích chọn hiệu quả các đặc điểm giúp cho việc nhận dạng các đốitượng ảnh chính xác, với tốc độ tính toán cao và dung lượng nhớ lưu trữgiảm xuống

Nhận dạng là quá trình phân loại các đối tượng được biểu diễn theomột mô hình nào đó và gán chúng một tên (gán cho đối tượng một tên gọi,tức là một dạng) dựa theo những quy luật và mẫu chuẩn

Theo lý thuyết về nhận dạng, các mô hình toán học về ảnh được phân theohai loại nhận dạng ảnh cơ bản:

• Nhận dạng theo tham số

• Nhận dạng theo cấu trúc

Một số đối tượng nhận dạng khá phổ biến hiện nay đang được áp dụngtrong khoa học và công nghệ là: nhận dạng ký tự (chữ in, chữ viết tay, chữ

ký điện tử), nhận dạng văn bản (Text), nhận dạng vân tay, nhận dạng mãvạch, nhận dạng mặt người

Ngoài ra, hiện nay một kỹ thuật nhận dạng Mới dựa vào kỹ thuậtmạng nơ ron đang được áp dụng và cho kết quả khả quan

Nhằm giảm thiểu không gian lưu trữ của ảnh, nén ảnh thường đượctiến hành theo cả hai khuynh hướng là nén có bảo toàn và không bảo toànthông tin

Nén không bảo toàn thì thường có khả năng nén cao hơn nhưng khảnăng phục hồi thì kém hơn Trên cơ sở hai khuynh hướng, có 4 cách tiếpcận cơ bản trong nén ảnh:

• Nén ảnh thống kê: Kỹ thuật nén này dựa vào việc thống kê tần suấtxuất hiện của giá trị các điểm ảnh, trên cơ sở đó mà có chiến lược

mã hóa thích hợp Một ví dụ điển hình cho kỹ thuật mã hóa này là

*.TIF

• Nén ảnh không gian: Kỹ thuật này dựa vào vị trí không gian của cácđiểm ảnh để tiến hành mã hóa Kỹ thuật lợi dụng sự giống nhau củacác điểm ảnh trong các vùng gần nhau Ví dụ cho kỹ thuật này là mãnén *.PCX

• Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Đây là kỹ thuật tiếp cận theo hướngnén không bảo toàn và do vậy, kỹ thuật thướng nến hiệu quả hơn

*.JPG chính là tiếp cận theo kỹ thuật nén này

• Nén ảnh Fractal: Sử dụng tính chất Fractal của các đối tượng ảnh,thể hiện sự lặp lại của các chi tiết Kỹ thuật nén sẽ tính toán để chỉ

cần lưu trữ phần gốc ảnh và quy luật sinh ra ảnh theo nguyên lýFractal.

• Mào đầu tệp (Header)

Là phần chứa các thông tin về kiểu ảnh, kích thước, độ phân giải, sốbit dùng cho 1 pixel, cách mã hóa, vị trí bảng màu

• Dữ liệu nén (Data CoMpression)

Số liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã hóa chỉ ra trong phần Header

• Bảng Màu (Palette Color)Bảng màu không nhất thiết phải có, ví dụ khi ảnh là đen trắng Nếu

có, bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và bảng màu được sử dụng

để hiện thị màu của ảnh

Ảnh JPEG (Joint Photographic Experts Group)

Đây là một định dạng ảnh được hỗ trợ bởi nhiều trình duyệt web ẢnhJPEG được phát triển để nén dung lượng và lưu trữ ảnh chụp, và được sửdụng tốt nhất cho đồ họa có nhiều Màu sắc, ví dụ như là ảnh chụp đượcscan File Ảnh JPEG là ảnh Bitmap đã được nén lại

Ảnh GIF (Graphics Interchange Format)

Ảnh GIF được phát triển dành cho những ảnh có tính chất thay đổi

Nó được sử dụng tốt nhất cho đồ họa có ít màu, ví dụ như là ảnh hoạthình hoặc là những bức vẽ với nhiều đường thẳng File ảnh GIF là nhữngảnh Bitmap được nén lại

Có hai sự khác nhau cơ bản giữa ảnh GIF và ảnh JPEG:

• Ảnh GIF nén lại theo cách giữ nguyên toàn bộ dữ liệu ảnh trong khiảnh JPEG nén lại nhưng làm mất một số dữ liệu trong ảnh

• Ảnh GIF bị giới hạn bởi số Màu nhiều nhất là 256 trong khi ảnhJPEG không giới hạn số màu mà chúng sử dụng

Nói một cách khác, toán tử điểm là toán tử không bộ nhớ, ở đó mộtmức xám u ∈ [0, N ] ánh xạ sang một mức xám v ∈ [0, N ] : v = f (u) Ứngdụng chính của các toán tử điểm là đổi độ tương phản của ảnh Ánh xạ fkhác nhau tùy theo các ứng dụng Các dạng toán tử được giới thiệu cụ thểnhư sau :

Các cấp độ α,β,γ xác định độ tương phản tương đối L là số mức xámcực đại

• Tách nhiễu và phân ngưỡng

Tách nhiễu là trường hợp đặc biệt của dãn độ tương phản khi hệ sốgóc α = γ = 0 Tách nhiễu được ứng dụng có hiệu quả để giảm nhiễu khibiết tín hiệu đầu vào trên khoảng [a, b]

Phân ngưỡng là trường hợp đặc biệt của tách nhiễu khi a = b = const.Trong trường hợp này, ảnh đầu vào là ảnh nhị phân (có 2 mức) Phânngưỡng thường dùng trong kỹ thuật in ảnh 2 màu vì ảnh gần nhị phânkhông cho ảnh nhị phân khi quét do có nhiễu từ bộ cảm biến và biến đổicủa nền

• Biến đổi âm bản (Digital Negative)

Âm bản nhận được bằng phép biến đổi âm Phép biến đổi rất có nhiềuhữu ích trong các phim ảnh dùng trong các ảnh y học

f (u) = L − u tạo âm bản

• Cắt theo mức ( Intensity Level Slicing)

Biến đổi này cho phép phân đoạn một số mức xám từ phần còn lại củaảnh Nó có tác dụng khi niều đặc tính khác nhau của ảnh nằm trên miềnmức xám khác nhau.

• Trích chọn bit (Bit Extraction)

Như đã trình bày ở trên, mỗi điểm ảnh thường được mã hoa trên Bbit Nếu B = 8 ta có ảnh 28 = 256 mức xám ( ảnh nhị phân ừng vời B

=1) Trong các bit mã hóa này, người ta chia làm 2 loại : bit bậc thấp vàbit bậc cao Với bit bậc cao, độ bảo toàn thông tin cao hơn so với bit bậcthấp Các bit bậc thấp thường biểu diễn nhiễu hay nền

f (u) = (in− 2in−1)L với in = Intit/2n−1, n = 1, 2 B

3.2 Tăng độ tương phản (Stretching

Con-trast)

Trước tiên cần phải làm rõ khái niệm độ tương phản Ảnh số là tậphợp các điểm, mỗi điểm có giá trị độ sáng khác nhau Ở đây, độ sang đểmắt người dễ cảm nhận song không phải là quyết định Thực tế chỉ ra rằnghai đối tượng có cùng độ sáng nhưng đặt trên hai nền khác nhau sẽ chocẩm nhận sáng khác nhau Như vậy, đọ tương phản biểu diễn sự thay đổi

độ sáng của đối tướng so với nền Nói một cách khác, độ tương phản là độnổi của một điểm ảnh hay vùng ảnh so với nền Như vậy, nếu ảnh có độtương phản kém, ta có thể thay đổi tùy theo ý muốn

Ảnh với độ tương phản thấp có thể do điều kiện sáng không đủ haykhông đều, hoặc do tính không tuyến tính hay biến động nhỏ của bộ phậncảm nhận ảnh Để điều chính lai độ tương phản của ảnh, cần điều chỉnh

lại biên độ trền toàn dải hay trên dải có giới hạn bằng cách biến đổi tuyếntính biên độ đầu vào (dùng hàm biến đổi là hàm tuyến tính) hay phi tuyến(hàm mũ hay hàm logarit) Khi dùng hàm tuyến tính các độ dốc của α,β,γphải chọn lớn hơn một miền cần dãn Các tham số a và b ( các cận) cóthể chọn khi xem xét lược đồ xám của ảnh Chú ý, nếu dãn độ tương phảnbằng hàm tuyến tính ta có :

α = β = γ = 1 ảnh có kết quả trùng với ảnh gốc

α, β, γ > 1dãn độ tương phản

α, β, γ < 1co độ tương phản

Hình 2.1 Dãn đồ tương phảnHàm mũ thương được dùng để dãn đồ tương phản Hàm có dạng

f (u) = (X [m, n])p.với p là bậc thay đổi Thường chọn là 2

3.3 Tăng giảm độ sáng

Giả sử ảnh đầu vào I - kích thước(m × n) và số nguyên c

Khi đó kỹ thuật tăng, giảm được thực hiện qua thuật toán :Bước 1: với mỗi điểm ảnh thực hiện cộng mức xám với giá trị