xử lý ảnh chương 2 thu nhận, số hóa ảnh, hoàng văn hiệp

Xử lý ảnh Hồng Văn Hiệp Bộ mơn Kỹ thuật máy tính Viện Cơng nghệ thơng tin Truyền thơng Email: hiephv@soict.hut.edu.vn Nội dung Chương Chương Chương Chương Giới thiệu chung Thu nhận & số hóa ảnh Cải thiện & phục hồi ảnh Phát tách biên, phân vùng ảnh Chương Trích chọn đặc trưng ảnh Chương Nén ảnh Chương Lập trình xử lý ảnh Matlab C Chương Thu nhận, số hóa ảnh 2.1 Hệ thống thị giác cảm nhận ảnh 2.2 Cảm nhận biểu diễn màu sắc 2.3 Số hóa ảnh 2.4 Biểu diễn ảnh số 2.5 Mối quan hệ điểm ảnh 2.1 Hệ thống thị giác cảm nhận ảnh  Cấu tạo mắt người  Giác mạc  Thủy tinh thể  Dịch kính (thủy tinh dịch)Tế  Võng mạc o Tế bào hình nón o Tế bào hình que o Điểm vàng o Điểm mù Cấu tạo mắt người Giác mạc:  Mơ có độ dai, suốt, phủ trước bề mặt mắt  Nối tiếp với giác mạc màng cứng bao phần lại mắt Võng mạc    Các hình ảnh phản chiếu lên võng mạc Có loại tế bào cảm nhận võng mạc: tế báo hình nón tế bào hình que Cấu tạo mắt người (tiếp)  Tế bào hình nón Có 6-7 triệu tế bào tập trung chủ yếu tâm của võng mạc Rất nhạy với màu sắc Chúng nối với thông qua dây thần kinh  Tế bào hình que Có 75-150 triệu tế bào phân phối võng mạc Không nhạy với màu sắc ánh sáng Mật độ tế bào hình nón hình que Sự tạo ảnh mắt Sự cảm nhận phân biệt độ sáng Cường độ sáng cảm nhận hệ thống thị giác hàm logarit cường độ sáng vào mắt Sự cảm nhận phân biệt độ sáng Ví dụ cho thấy cảm nhận độ sáng khơng phải hàm thông thường cường độ sáng 10 Độ phân giải cấp xám 50 Phóng to thu nhỏ ảnh số (Zooming & Shrinking) Bản chất phóng to thu nhỏ ảnh giống sampling  Zooming: oversampling  Shrinking: undersampling Zooming shrinking: gồm bước  Bước Tạo vị trí điểm ảnh  Bước Gán giá trị mức xám cho điểm ảnh 51 Zooming Bước Tạo vị trí điểm ảnh mới: đơn giản  tạo grid kích thước kích thước muốn zoom lên Bước Gán giá trị mức xám  Có nhiều phương pháp o Nearest neighbor interpolation (nội suy gần nhất) o Bilinear interpolation o Pixel replication (nhân pixel) 52 Zooming: Nearest neighbor interpolation Ví dụ: ảnh 4x4  zoom thành ảnh x  Bước 1: Áp lưới x vào ảnh x4  Bước 2: Gán giá trị mức xám cho ô lưới: ô gần gán  Bước Mở rộng ảnh x 53 Zooming: Bilinear interpolation Ví dụ: ảnh 4x4  zoom thành ảnh x  Bước 1: Áp lưới x vào ảnh x4  Bước 2: Gán giá trị mức xám cho ô lưới: giá trị số ô lân cận  Bước Mở rộng ảnh x 54 Zooming: Pixel replication Áp dụng tốt cho phép zoom ảnh lên số nguyên lần  Ví dụ: zoom ảnh lên lần o Lặp giá trị pixel cột lần o Lặp giá trị pixel hàng lần 55 Shrinking Các phương pháp gán giá trị tương tự zooming  Phương pháp Nearest neighbor  gán lưới to vào ảnh  Phương pháp pixel replication  xóa hàng cột tương ứng 56 Chương Thu nhận, số hóa ảnh 2.1 Hệ thống thị giác cảm nhận ảnh 2.2 Cảm nhận biểu diễn màu sắc 2.3 Số hóa ảnh 2.4 Biểu diễn ảnh số 2.5 Mối quan hệ điểm ảnh 57 2.5 Mối quan hệ điểm ảnh Lân cận (neighbor)  Một pixel p vị trí (i, j) có o lân cận vị trí: (Ký hiệu N4(p)) (i – 1, j); (i+1, j); (i, j -1); (i, j+1) o lân cận vị trí: (Ký hiệu N8(p)) (i – 1, j); (i+1, j); (i, j -1); (i, j+1); (i+1, j+1); (i+1, j-1); (i – 1; j+1); (i – 1; j-1) 58 2.5 Mối quan hệ điểm ảnh Liền kề (adjacency)  V: tập giá trị mức xám để xác định liền kề  pixel p, q có giá trị mức xám ∈ V o 4-adjacency: q ∈ 𝑁4 (p) o 8-adjacency: q ∈ 𝑁8 (p) o m-adjacency: i) Nếu q ∈ 𝑁4 (p), ii) q ∈ N8(p) 𝑁4 𝑝 ∩ 𝑁4 𝑞 khơng có điểm có giá trị mức xám ∈ 𝑉 59 2.5 Mối quan hệ điểm ảnh Liền kề (adjacency)  Ví dụ: V = {1} - ảnh nhị phân – adjacency 60 m - adjacency 2.5 Mối quan hệ điểm ảnh Đường (path)  Path từ điểm p(x, y) đến q(s, t) định nghĩa tập pixel o Sao cho: (x0, y0) = (x, y); (xn, yn) = (s, t) (xi, yi) (xi-1 , yi-1) điểm liền kề  Khái nệm: 4-paths, 8-paths, m-paths 61 2.5 Mối quan hệ điểm ảnh Liên thông (connected)  S: tập pixel ảnh  p, q ∈ 𝑆 gọi liên thông ∃ path nối p q Với pixel p, tập tất điểm liên thơng với gọi vùng liên thơng Vùng, miền (region)  R tập điểm ảnh: R ∈ 𝑆  R gọi region R vùng liên thông 62 2.5 Mối quan hệ điểm ảnh Đường bao (boundary, border, contour)  Đường bao region R tập điểm thuộc R mà có nhiều điểm lân cận không thuộc R Chú ý:  Đường bao ≠ đường biên (edge)  Đường bao ≡ đường biên: ảnh nhị phân 63 2.5 Mối quan hệ điểm ảnh Khoảng cách điểm ảnh  Khoảng cách Euclidean:  Khoảng cách D4 o D4 = 1: điểm lân cận  Khoảng cách D8 64 ... Chương Thu nhận, số hóa ảnh 2. 1 Hệ thống thị giác cảm nhận ảnh 2. 2 Cảm nhận biểu diễn màu sắc 2. 3 Số hóa ảnh 2. 4 Biểu diễn ảnh số 2. 5 Mối quan hệ điểm ảnh 25 2. 3 Số hóa ảnh 26 2. 3 Số hóa ảnh Analog... 131.0 72 256 65.536 131.0 72 196.608 26 2.144 327 .680 393 .21 6 458.7 52 524 .28 8 5 12 2 62. 144 524 .28 8 786.4 32 1.048.576 1.310. 720 1.5 72. 864 1.835.008 2. 097.1 52 1 024 1.048.576 2. 097.1 52 3.145. 728 4.194.304... Lập trình xử lý ảnh Matlab C Chương Thu nhận, số hóa ảnh 2. 1 Hệ thống thị giác cảm nhận ảnh 2. 2 Cảm nhận biểu diễn màu sắc 2. 3 Số hóa ảnh 2. 4 Biểu diễn ảnh số 2. 5 Mối quan hệ điểm ảnh 2. 1 Hệ thống