Nghiên cứu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh trong miền không gian

1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƯƠNG THÚY HƯỜNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI - 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƯƠNG THÚY HƯỜNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Truyền liệu mạng máy tính Mã số: Chuyên ngành đào tạo thí điểm LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS – TS NGÔ QUỐC TẠO Hà Nội - 2015 LỜI CAM ĐOAN Luận văn tốt nghiệp sản phẩm quan trọng, tổng hợp ý kiến kiến thức mà em học nghiên cứu suốt trình học tập trường Ý thức điều đó, với tinh thần làm việc nghiêm túc, tự giác lao động miệt mài thân với hướng dẫn tận tình thầy giáo PGS-TS Ngô Quốc Tạo, em hoàn thành luận văn Em xin cam đoan luận văn sản phẩm em nghiên cứu xây dựng nên Các kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Em xin cam đoan thông tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Hà Nội, ngày 20 tháng năm 2015 Học viên Dương Thúy Hường LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn thầy cô Khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội thầy giáo PGS-TS Ngô Quốc Tạo tạo điều kiện cho em học tập nghiên cứu để hoàn thành luận văn Em xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô, đồng nghiệp quan nơi em công tác tạo điều kiện cho em học tập, nghiên cứu hoàn thành luận văn Hà Nội, ngày 20 tháng năm 2015 Học viên Dương Thúy Hường MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN .4 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU .6 CHƯƠNG ITỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ VÀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN 1.1 Tổng quan xử lý ảnh số 1.1.1 Giới thiệu xử lý ảnh số 1.1.2 Các ứng dụng xử lý ảnh số 1.1.3Các bước xử lý ảnh số 10 1.2Nâng cao chất lượng ảnh miền không gian 12 CHƯƠNG IIHIỆU CHỈNH ÁNH SÁNG HÌNH ẢNH 20 2.1 Hiệu chỉnh ánh sáng dựa điểm ảnh 20 2.1.1 Change-level Brightness 21 2.1.2 Change-level Contrast 23 2.2 Hiệu chỉnh ánh sáng dựa histogram 25 2.2.1 Histogram 25 2.2.2 Cân histogram 25 2.3 Hiệu chỉnh ánh sáng sử dụng lọc laplace 28 CHƯƠNG IIIKẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 40 3.1 Tập liệu 40 3.2 Mục tiêu 40 3.2 Đánh giá so sánh 40 3.2.1 Công cụ 40 3.2.2 Đánh giá so sánh công cụ 41 KẾT LUẬN 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO 58 LỜI MỞ ĐẦU Xử lý ảnh số lĩnh vực phát triển nhanh ngành Công nghệ thông tin Trong năm trở lại đây, phần cứng máy tính thiết bị liên quan xử lý ảnh số có tiến vượt bậc tốc độ tính toán, khả lưu trữ xử lý thúc đẩy nghiên cứu xử lý ảnh số ngày đẩy mạnh lý thuyết ứng dụng Khái niệm ảnh số trở nên thông dụng với hầu hết người xã hội việc thu nhận ảnh số thiết bị cá nhân hay chuyên dụng với việc đưa vào máy tính xử lý trở nên đơn giản Nó ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khoa học công nghệ Chẳng hạn thị giác máy tính, rô-bốt, tìm kiếm tài liệu ảnh, hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh y học, thiết kế ảnh, giải trí … Xử lý ảnh số máy tính giúp thay đổi cách cảm nhận sử dụng máy tính, trở thành công cụ trực quan quan trọng thiếu đời sống ngày Vì xử lý ảnh số trở thành lĩnh vực nghiên cứu quan trọng chuyên ngành Công nghệ thông tin Với mong muốn đóng góp nghiên cứu vào lĩnh vực này, em chọn đề tài “Nghiên cứu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh miền không gian” làm luận văn tốt nghiệp Luận văn chia làm chương: Chương I – Tổng quan xử lý ảnh số nâng cao chất lượng ảnh miền không gian Chương II – Hiệu chỉnh ánh sáng hình ảnh Chương III – Kết thực nghiệm đánh giá Mặc dù cố gắng luận văn em chắn không tránh khỏi thiếu sót Em xin trân trọng tiếp thu tất ý kiến đóng góp thầy cô Hà Nội, ngày20 tháng năm 2015 Học viên Dương Thúy Hường CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ VÀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN 1.1 Tổng quan xử lý ảnh số 1.1.1Giới thiệu xử lý ảnh số Xử lý ảnh số lĩnh vực mang tính khoa học công nghệ Nó ngành khoa học mẻ so với nhiều ngành khoa học khác tốc độ phát triển nhanh, kích thích trung tâm nghiên cứu, ứng dụng, đặc biệt máy tính chuyên dụng riêng cho Cùng với ngôn ngữ tự nhiên, hình ảnh đóng góp vai trò quan trọng việc trao đổi thông tin Tính trực quan hình ảnh giúp cho người hiểu rõ sâu sắc thông tin cần thu thập Người ta chứng minh rằng, tất kênh thu nhận thông tin người lượng thông tin thu nhận qua kênh thị giác chiếm khoảng 70% Hình ảnh kết việc thu nhận biểu diễn lượng ánh sáng trải dài từ tia gamma (có bước sóng nhỏ) đến sóng radio (có bước sóng lớn) Tuy nhiên, mắt người cảm nhận vùng giới hạn nhỏ phổ điện từ Ngược lại, máy tính đọc vùng rộng phổ điện từ, từ tia gamma đến sóng radio Nó biểu diễn xử lý ảnh sinh nguồn mà người nhận biết được, ảnh siêu âm, ảnh hồng ngoại, ảnh vùng tia X, … Do xử lý ảnh có phạm vi ứng dụng tương đối rộng Xử lý ảnh số cách tiếp cận phân tích, tổng hợp hình ảnh theo ý tưởng mục đích người sử dụng Tuy xử lý ảnh khoa học tương đối so với nhiều ngành kho học khác, song năm gần đây, xử lý ảnh đồ họa phát triển cách mạnh mẽ gặt hái nhiều thành công góp phần vào phát triển chung ngành công nghệ thông tin Các phương pháp xử lý ảnh số bắt nguồn từ hai ứng dụng: nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh mắt người xử lý số liệu cho máy tự động Một ứng dụng xử lý ảnh nâng cao chất lượng ảnh báo truyền qua cáp London NewYork vào năm 192x Thiết bị đặc biệt mã hóa hình ảnh (báo), truyền qua cáp khôi phục lại phía thu Vấn đề nâng cao chất lượng hình ảnh lúc đầu có liên quan đến việc lựa chọn trình in phân bố mức sáng (tông độ phân giải ảnh) Hệ thống (Bartlane) có khả mã hóa hình ảnh với mức sáng Khả tăng lên 15 mức vào 1929 Việc nâng cao chất lượng ảnh phương pháp xử lý để truyền ảnh nghiên cứu 35 năm sau Năm 1964, ảnh chụp mặt trăng vệ tinh Ranger (Mỹ) truyền trái đất, xử lý máy tính để sửa méo (gây camera truyền hình đặt vệ tinh góc độ khác nhau) Các kỹ thuật cho phép nâng cao chất lượng hình ảnh làm đường biên lưu hình ảnh Từ năm 1964 đến nay, phạm vi xử lý ảnh số lớn mạnh không ngừng Các kỹ thuật xử lý ảnh số sử dụng để giải hàng loạt vấn đề, nhằm nâng cao chất lượng thông tin hình ảnh Trong y học, thuật toán máy tính nâng cao độ tương phản, mã hóa mức sáng thành màu để nội suy ảnh X-Quang hình ảnh y sinh học dễ dàng.Các nhà địa vật lý sử dụng kỹ thuật tương tự để nghiên cứu mẫu vật chất từ vệ tinh.Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh khôi phục hình ảnh sử dụng để xử lý hình ảnh giảm chất lượng Trong thiên văn học, phương pháp xử lý ảnh nhằm khôi phục hình ảnh bị nhiễu bị bóng (artifacts) sau chụp Trong vật lý lĩnh vực có liên quan, kỹ thuật máy tính nâng cao chất lượng ảnh lĩnh vực Plamas (có lượng cao) microscopy điện tử Tương tự, người ta ứng dụng xử lý ảnh có kết tốt viễn thám, sinh học, y tế hạt nhân, quân sự, công nghiệp … Nâng cao chất lượng khôi phục ảnh bị nhiễu trình xử lý ảnh dùng cho mục đích nội suy mắt người Lĩnh vực ứng dụng quan trọng thứ hai xử lý ảnh số gắn liền với việc cảm nhận máy Trong lĩnh vực thứ hai, cố gắng tập trung vào trình trích thông tin ảnh chuyển thành dạng thích hợp cho xử lý máy tính Những đề tiêu biểu kỹ thuật xử lý ảnh số ứng dụng nhiều thực tế, kể như: tự động nhận dạng đặc trưng, máy nhìn công nghiệp để điều khiển kiểm tra sản phẩm, nhận dạng mục tiêu quân sự, tự động xử lý vân tay, hiển thị lên hình ảnh X-Quang mẫu máu, xử lý máy hình ảnh chụp từ vệ tinh để dự báo thời tiết, nén ảnh để lưu truyền nhiều tín hiệu ảnh thông tin, máy tính, truyền hình thông thường truyền hình có độ phân giải cao 1.1.2 Các ứng dụng xử lý ảnh số Xử lý ảnh số có nhiều ứng dụng thực tế.Một ứng dụng sớm xử lý ảnh từ nhiệm vụ Ranger phòng thí nghiệm JetPulsion vào năm đầu thập kỷ 60 Hệ thống chụp hình gắn tàu vũ trụ có số hạn chế kích thước trọng lượng, ảnh nhận bị giảm chất lượng bị mờ, méo hình học nhiễu Các ảnh xử lý thành công nhờ máy tính số Hình ảnh mặt trăng hỏa mà thấy tất tạp chí xử lý máy tính số Ngày nay, hầu hết thông tin ảnh chuyển sang dạng ảnh số Vì vậy, gần tất lĩnh vực ngành kỹ thuật có nhiều liên quan đến ảnh số sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh số.Ứng dụng xử lý ảnh có khả tác động mạnh mẽ đến sống lĩnh vực y tế Soi chụp ảnh máy tính dựa sở định lý cắt lớp (project slice) dùng thường xuyên xét nghiệm lâm sàng, ví dụ phát nhận dạng u não Những ứng dụng y khoa khác xử lý ảnh gồm cải thiện ảnh X-Quang nhận dạng đường biên mạch máu từ ảnh chụp tia X Có ứng dụng khác gần gũi với sống gia đình cải tiến ảnh tivi Hình ảnh hình tivi có khuyết tật độ phân giải hạn chế, bị rung rinh, nhiều trượt hình đan dòng mức độ khác Xử lý ảnh số có tác động định đến việc cải thiện chất lượng hình ảnh hệ truyền hình làm phát triển hệ truyền hình có độ phân giải cao Một vấn đề truyền thông video hội nghị video, điện thoại video cần có dải tần rộng.Việc mã hóa thẳng chương trình video chất lượng yêu cầu đến 100 triệu bit/giây Nếu hy sinh phần chất lượng dùng sơ 10 đồ mã hóa ảnh số đưa thị trường hệ truyền hình chất lượng đủ rõ với nhịp bit 100 nghìn bit/giây Người máy ngày đóng vai trò quan trọng công nghiệp gia đình Chúng thực công việc nhàm chán nguy hiểm công việc mà tốc độ xác vượt khả người Khi người máy trở nên tinh vi hơn, thị giác máy tính đóng vai trò ngày quan trọng Người ta đòi hỏi người máy phát nhận dạng phận công nghiệp, mà “hiểu” chúng “thấy” đưa hành động phù hợp Xử lý ảnh số có tác động lớn đến thị giác máy tính Ngoài ứng dụng bao gồm ứng dụng lĩnh vực điện tử gia đình, thiên văn học, sinh vật học, vật lý, nông nghiệp, địa lý, nhân chủng học nhiều lĩnh vực khác Khả nhìn nghe thấy hai phương tiện quan trọng để người nhận thức giới bên ngoài, đáng ngạc nhiên mà xử lý ảnh số có nhiều khả ứng dụng, không khoa học kỹ thuật mà hoạt động khác người 1.1.3 Các bước xử lý ảnh số Con người thu nhận thông tin qua giác quan, thị giác đóng vai trò quan trọng Những năm trở lại với phát triển phần cứng máy tính, xử lý ảnh đồ họa phát triển cách mạnh mẽ có nhiều ứng dụng sống.Xử lý ảnh đồ họa đóng vai trò quan trọng tương tác người máy Quá trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn.Kết đầu trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận Hình 1.1 Quá trình xử lý ảnh (Nguồn: Tài liệu tham khảo [1]) 44 Hình 3.3 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace 45 Hình 3.4 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace Hình 3.5 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace 46 3.1.2.2.2 Nhóm ảnh Đây nhóm ảnh cần chút hiệu chỉnh ánh sáng nhỏ, bao gồm 200 ảnh, chụp điều kiện môi trường tương đối tốt chút lỗi ánh sáng cần phải chỉnh sửa Nhóm hình ảnh chấp nhận chất lượng có thêm hiệu chỉnh khiến hình ảnh tươi sáng hơn, độ tương phản cao đáp ứng yêu cầu người sử dụng hình ảnh Số lượng người tham gia 10 người, có 200 hình ảnh nên tổng số lựa chọn 2000, lựa chọn tốt không chọn xấu lựa chọn thích Kết biểu diễn đồ thị sau: 70 60 50 40 Tốt 30 Thích 20 10 Input Contrast Histogram Laplace Hình 3.6 Biểu đồ thể kết thực nghiệm nhóm ảnh với tiêu chí lựa chọn Tốt Thích Với nhóm ảnh 2, ảnh đầu vào có chất lượng tương đối tốt ứng dụng hiệu chỉnh ánh sáng dựa histogram kết đem lại hiệu thấp đối tượng lựa chọn yêu thích hình ảnh sử dụng kỹ thuật Ảnh ứng dụng hiệu chỉnh ánh sáng dựa điểm ảnh đánh giá tốt với nhóm ảnh đạt 61 % độ yêu thích lớn 60% Ảnh ứng dụng hiệu chỉnh laplace đánh giá tốt so với histogram equalization Một số hình ảnh kết nhóm ảnh ứng dụng ba kỹ thuật 47 Hình 3.7 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace 48 Hình 3.8 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace 49 Hình 3.9 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace 50 3.1.2.2.3 Nhóm ảnh Đây nhóm ảnh chụp điều kiện môi trường ánh sáng thuận lợi nên ảnh thu có chất lượng tốt không cần hiệu chỉnh thêm ánh sáng Nhóm hình ảnh đưa vào phần thực nghiệm làm liệu để đánh giá thêm kỹ thuật Số lượng người tham gia 10 người, có 50 hình ảnh nên tổng số lựa chọn 500, lựa chọn tốt không chọn xấu lựa chọn thích Kết biểu diễn đồ thị sau: 100 90 80 70 60 50 Tốt 40 Thích 30 20 10 Input Contrast Histogram Laplace Hình 3.10 Biểu đồ thể kết thực nghiệm nhóm ảnh với tiêu chí lựa chọn Tốt Thích Với nhóm ảnh 3, ảnh đầu vào có chất lượng tốt nên đạt đánh giá tốt 90% lượng ưa thích 84% Ảnh ứng dụng hiệu chỉnh ánh sáng dựa histogram lọc laplace hiệu việc tác động tới nhóm ảnh Một số hình ảnh kết nhóm ảnh ứng dụng ba kỹ thuật 51 Hình 3.11 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace 52 Hình 3.12 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace 53 Hình 3.13 (a) Ảnh gốc; (b) Contrast; (c) Histogram; (d) Laplace 3.1.2.2.4 Kết luận đánh giá chung Với nhóm ảnh ba kỹ thuật ưu việt, chất lượng ảnh thu ứng dụng ba kỹ thuật tốt so với ảnh gốc ban đầu Như vậy, việc hiệu chỉnh ánh sáng hình ảnh với hình ảnh tối đem lại hiệu tốt Tuy nhiên, kỹ thuật sử dụng lọc laplace theo khảo sát mang lại hiệu Lý lọc laplace hiệu chỉnh ánh sáng có chức tăng độ sắc nét hình ảnh, ảnh gốc ảnh tối mờ hiệu kỹ thuật cao Với nhóm ảnh hiệu mang lại giảm dần, chất lượng ảnh thu sau hiệu chỉnh không tốt chí ảnh gốc ban đầu Điều kỹ hiệu chỉnh ánh sáng mục đích nhằm tăng cường ánh sáng cho ảnh gốc ban đầu chụp điều kiện môi trường ánh sáng không thuận lợi 54 3.2 Đánh giá thực nghiệm kỹ thuật cổ điển với kỹ thuật hiệu chỉnh ánh sáng tự động Để tiến hành đánh giá này, em sử dụng ảnh theo trích dẫn tài liệu tham khảo số [5] Bộ ảnh tác giả báo tiến hành chọn lọc áp dụng kỹ thuật AutoExposure tác động lên ảnh nhằm tạo loạt ảnh có chất lượng tốt ảnh đầu vào Áp dụng kỹ thuật cổ điển với tập ảnh đầu vào báo em thu ảnh đầu tiến hành khảo sát đánh giá hai ảnh đầu AutoExposure kỹ thuật cổ điển Số ảnh theo báo 20 ảnh đầu vào, số người tham gia đánh giá 10 người tham gia đánh giá khảo sát kỹ thuật cổ điển Kết khảo sát trình bày biểu đồ hình 3.14 70 60 50 40 Tốt 30 Thích 20 10 Input Contrast Histogram Laplace AutoExposure Hình 3.14 Biểu đồ thể kết thực nghiệm ảnh theo tài liệu tham khảo [5] kỹ thuật AutoExposure với kỹ thuật cổ điển theo tiêu chí Tốt Thích Khi tiến hành khảo sát kỹ thuật AutoExposure cho kết ưu việt so với kỹ thuật cổ điển, người dùng đánh giá tốt yêu thích hơn, cụ thể đánh giá tốt chiếm 44% ưa thích 60% Như 55 đánh giá phản hồi từ người tham gia khảo sát với kỹ thuật AutoExposure tốt hẳn so với kỹ thuật cổ điển Một số kết hình ảnh áp dụng kỹ thuật cổ điển AutoExposure: (a) (b) Hình 3.14 (a) Ảnh gốc; (b) AutoExposure; (c) Contrast; (d) Histogram; (e)Laplace 56 Hình 3.15 (a) Ảnh gốc; (b) AutoExposure; (c) Contrast; (d) Histogram; (e)Laplace 57 KẾT LUẬN Sau thời gian em học tập nghiên cứu trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc Gia Hà Nội, với hướng dẫn tận tình thầy giáo PGS – TS Ngô Quốc Tạo em hoàn thành luận văn đạt kết sau: Phần lý thuyết: Trong luận văn em - Nghiên cứu xử lý ảnh số - Nghiên cứu phương pháp nâng cao chất lượng ảnh miền không gian cân histogram Phần thực nghiệm: Trong luận văn em - Cài đặt thử nghiệm số phương pháp hiệu chỉnh ánh sáng, nghiên cứu thử nghiệm tập liệu (500 hình ảnh) từ rút đánh giá so sánh Hướng phát triển luận văn: - Nghiên cứu thêm phương pháp đem lại hiệu cao tiến hành thử nghiệm tập liệu lớn Em xin chân thành cảm ơn thầy cô Khoa Công nghệ thông tin, trường ĐH Công nghệ, ĐH Quốc Gia Hà Nội thầy giáo PGS-TS Ngô Quốc Tạo tạo điều kiện cho em học tập nghiên cứu để hoàn thành luận văn 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] PGS TS Đỗ Năng Toàn, TS Phạm Việt Bình, “Giáo trình xử lý ảnh số”, NXB Khoa học kỹ thuật, 2008 [2] Võ Đức Khánh, “Giáo trình xử lý ảnh”, NXB Thống kê, Hà Nội, 2003 [3] Nguyễn Trọng Vinh, “Báo cáo NCKH: Nghiên cứu số kỹ thuật hiệu chỉnh góc nghiêng ảnh”,2011 Tiếng Anh [4] R.G Gonzalez and R.E Woods, “Digital Image Processing” 3rd ed Publishing House of Electronics Industry, Beijing [5] Lu Yuan, Jian Sun, “Automatic Exposure Correction of Consumer Photographs”, ECCV 2012 [6] system.html http://www.cineserge.com/2006/07/demystifying-ansel-adams-zone- [...]... cao chất lượng ảnh trong miền không gian Khái niệm miền không gian ở đây được hiểu là tập hợp các điểm ảnh tạo nên ảnh .Phương pháp xử lý ảnh trong miền không gian là phương pháp tác động trực tiếp lên các điểm ảnh này Quá trình xử lý ảnh trong miền không gian có thể được biểu diễn bởi biểu thức sau: g(x,y) = T(f(x,y)) (1.1) trong đó f(x,y) là ảnh đầu vào, g(x,y) là ảnh đã được xử lý và T là một toán... thấy trong mô hình màu này, không gian màu là một tập hợp nhỏ hơn của không gian các màu có thể nhìn thấy được, vì vậy một mô hình màu không thể được sử dụng để định rõ tất cả có thể nhìn thấy Sau đây, ta xem xét một số mô hình hay được sử dụng nhất 1.3.2 Không gian biểu diễn màu và hệ tọa độ màu Không gian biểu diễn màu là không gian 3 chiều Để đo lường một cách định lượng ta có hệ tọa độ không gian. .. ảnh theo cách của con người Trong các bước xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phương pháp trí tuệ con người Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức – hệ quyết định được phát huy Đối sánh rút ra kết luận: Là quá trình đối sánh, phân lớp ảnh, nhận biết được tên gọi của đối tượng Kết quả của quá trình này phục vụ cho các mục đích và các ứng dụng khác nhau 1.2 Nâng cao chất lượng ảnh trong miền không. ..11 Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c1, c2, …, cn) Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều Đầu tiên, ảnh tự nhiên từ thế giới ngoài được thu nhận qua các thiết bị thu (như Camera, máy chụp ảnh) Trước đây, ảnh. .. 0) và ngược lại, những điểm ảnh có cấp độ xám lớn hơn hoặc bằng m sẽ được giữ lại làm chi tiết của ảnh (đối tượng ảnh, có cấp xám bằng 1) Do việc xử lý một điểm ảnh bất kỳ (trong một bức ảnh) chỉ phụ thuộc vào cấp xám tại điểm đó nên người ta gọi kỹ thuật này là kỹ thuật xử lý điểm ảnh Thao tác xử lý ảnh trong miền không gian càng phức tạp khi lân cận được áp dụng càng lớn (không chỉ là 1 x 1, 2 x 2... không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng Thông thường không biểu diễn toàn bộ ảnh tho mà tập trung đặc tả các đặc trưng của ảnh như biên ảnh hay vùng ảnh Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phương pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, người ta... 2.10 Hình 2.12 Histogram của ảnh Histogram equalization trong hình 2.10 Ảnh gốc được chụp trong điều kiện trời nhiều mây và hướng chụp ngược sáng nên hình ảnh mờ và thiếu sáng Sử dụng cân bằng histogram mang lại cho ta hình ảnh như chụp khi có điều kiện ánh sáng tốt nhất, chất lượng ảnh tươi sáng và sắc nét Quan sát biểu đồ histogram trong ảnh gốc ta thấy ảnh thuộc loại ảnh tối, histogram lệch về phía... nổi bật của ảnh là các cạnh và các vùng không liên tục về cấp xám, chính vì thế sẽ không giữ lại được các chi tiết ban đầu của ảnh Để khôi phục các chi tiết của ảnh gốc, ta cộng ảnh kết quả khi cho qua bộ lọc laplace với ảnh gốc Các chi tiết trong ảnh kết quả rõ ràng, sáng sủa và rõ nét hơn ảnh gốc Các chi tiết trên ảnh kết quả được nhìn thấy rõ hơn, độ tương phản cao hơn Một số ví dụ về ảnh xử lý qua... sáng dựa trên điểm ảnh 21 Hình 2.2 (a) Ảnh gốc; (b) Ảnh hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên điểm ảnh Ảnh gốc được chụp vào buổi chiều trời nhiều mây âm u nên thiếu ánh sáng, hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên điểm ảnh đã làm cho ảnh tươi sáng hơn, độ tương phản lớn hơn, hình ảnh sắc nét hơn Hình 2.3 (a) Ảnh gốc; (b) Ảnh hiệu chỉnh ánh sáng dựa trên điểm ảnh 2.2.1.1 Change-level Brightness Một ảnh số được lưu trữ... 2.8 Histogram của ảnh màu RGB với 3 kênh màu 2.2.2.2 Cân bằng histogram Cân bằng histogram (histogram equalization) là phương pháp làm cho biểu đồ histogram của ảnh được phân bố một cách đồng đều Đây là một biến đổi khá quan trọng giúp nâng cao chất lượng ảnh Histogram là một hàm rời rạc đại diện cho tần số xuất hiện của tất cả các mức xám trong hình ảnh 26 h(rk) = nk / N (2.4) trong đó, rk là cường ... khác 1.2 Nâng cao chất lượng ảnh miền không gian Khái niệm miền không gian hiểu tập hợp điểm ảnh tạo nên ảnh .Phương pháp xử lý ảnh miền không gian phương pháp tác động trực tiếp lên điểm ảnh Quá... tương tự để nghiên cứu mẫu vật chất từ vệ tinh.Các thuật toán nâng cao chất lượng ảnh khôi phục hình ảnh sử dụng để xử lý hình ảnh giảm chất lượng Trong thiên văn học, phương pháp xử lý ảnh nhằm... lượng ảnh miền không gian làm luận văn tốt nghiệp Luận văn chia làm chương: Chương I – Tổng quan xử lý ảnh số nâng cao chất lượng ảnh miền không gian Chương II – Hiệu chỉnh ánh sáng hình ảnh Chương