xử lý ảnh chương 3 cải thiện và phục hồi ảnh cải thiện 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 Chƣơng Cải thiện phục hồi ảnh Cải thiện ảnh Phục hồi ảnh Cải thiện ảnh Xử lý ảnh để đầu “tốt” đầu vào cho mục đích định  Do đó: Cải thiện ảnh phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể Phương pháp cải thiện ảnh  Xử lý miền không gian o Xử lý điểm ảnh o Xử lý mặt nạ  Xử lý miền tần số o Các phép lọc  Xử lý màu sắc Xử lý miền không gian Spatial Domain process  Trong đó: f(x, y) ảnh gốc   g(x, y) ảnh sau biến đổi T: phép biến đổi ảnh Xử lý miền không gian Nếu xét cửa sổ lân cận: x  Phép xử lý điểm ảnh  Giá trị đầu điểm ảnh phụ thuộc điểm đó, khơng phụ thuộc vào điểm khác Nếu xét cửa sổ lân cận w x w  Cửa sổ lân cận gọi là: mặt nạ (mask), nhân (kernel), Cửa sổ (window), lọc (filter), template  Giá trị đầu điểm phụ thuộc vào điểm lân cận Các phép biến đổi ảnh dựa điểm ảnh Phép biến đổi âm ảnh Biến đổi dùng hàm logarit Biến đổi dùng hàm mũ Biến đổi dựa histogram Biến đổi dựa phép số học/logic Một số phép xử lý dựa điểm ảnh Một số hàm biến đổi Phép biến đổi âm ảnh s=L–1–r Matlab code: I = imread(‘rice.png’); J = 255 – I; imshow(J) Phép biến đổi log Công thức Tác dụng: Kéo giãn giá trị vùng tối, thu hẹp giá trị vùng sáng 10 SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC HAI TOÁN TỬ LAPLACIAN  Theo cơng thức ta xây dựng mặt nạ lọc L sau:  f  f ( x, y )  [ f ( x  1, y )  -1 -1 -1 -1 f ( x  1, y )  f ( x, y  1)  f ( x, y  1)]  89 Mặt nạ bất biến với phép quay 90o SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC HAI TỐN TỬ LAPLACIAN  Chúng ta xem xét đạo hàm bậc hai theo đường chéo, mặt nạ lọc L thu là:  f  [ f ( x  1, y  1)  f ( x  1, y )  f ( x  1, y  1)  f ( x  1, y  1)  f ( x  1, y )  f ( x  1, y  1)  f ( x, y  1)  f ( x, y  1)]  f ( x, y )  90 Mặt nạ bất biến với phép quay 45o 1 1 -8 1 1 SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC HAI TỐN TỬ LAPLACIAN  Chúng ta xem xét đạo hàm bậc hai theo đường chéo, mặt nạ lọc L thu là:  f  f ( x, y )  [ f ( x  1, y  1)  f ( x  1, y )  f ( x  1, y  1)  f ( x  1, y  1)  f ( x  1, y )  f ( x  1, y  1)  f ( x, y  1)  f ( x, y  1)]  91 Mặt nạ bất biến với phép quay 45o -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 Cải thiện ảnh với toán tử Laplacian 92 Cải thiện ảnh với toán tử laplacian 93 Cải thiện ảnh với toán tử laplacian 94  f ( x, y)   f ( x, y ) g ( x, y )    f ( x, y)   f ( x, y ) CHÚ Ý -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 95 0 = = 0 0 0 0 0 0 -1 + + -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC NHẤT TOÁN TỬ GRADIENT  Đạo hàm bậc xử lý ảnh thực cách sử dụng độ lớn gradient  Với hàm f(x, y), gradient f tọa độ (x, y) định nghĩa vectơ cột hai chiều:  f  G x   x  f      f  G y     y  96 SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC NHẤT TOÁN TỬ GRADIENT  f  G x   x  f      f  G y     y  Độ lớn vectơ cho bởi:  f  mag (f )  G  G x  f   f           x   y   97 2 y  Xấp xỉ f  Gx  G y SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC NHẤT TOÁN TỬ GRADIENT f f f  G x  G y   x y  f ( x  1, y )  f ( x, y )  f ( x, y  1)  f ( x, y ) Như vậy: Gx  f ( x  1, y)  f ( x, y) G y  f ( x, y  1)  f ( x, y ) 98 SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC NHẤT TOÁN TỬ GRADIENT  Trong vùng 33, sử dụng ký hiệu z5 mặt nạ tương ứng với điểm ảnh f(x, y), điểm z1 mặt nạ tương ứng với điểm ảnh f(x-1, y1),  Xấp xỉ đơn giản đạo hàm bậc thỏa mãn điều kiện: Gx  f ( x  1, y)  f ( x, y) G y  f ( x, y  1)  f ( x, y ) 99 Gx = (z6 – z5) Gy = (z8 – z5) z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC NHẤT TOÁN TỬ GRADIENT z1 z2 z3 G x  ( z8  z ) G y  ( z  z ) z7 z8 z9  Khi đó: f  [G  G ] x y  [( z8  z5 )  ( z6  z5 ) ] f  z8  z5  z6  z5 100 z4 z5 z6 2 SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC NHẤT z1 TOÁN TỬ GRADIENT  Hai toán tử khác Roberts đề nghị z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 sau: G x  ( z  z ) G y  ( z8  z ) f  [G  G ] x y  [( z9  z5 )  ( z8  z6 ) ] f  z9  z5  z8  z 101 2 SỬ DỤNG ĐẠO HÀM BẬC NHẤT z1 TOÁN TỬ GRADIENT  Hai toán tử khác Sobel đề nghị sau: G x  ( z  z8  z )  ( z1  z  z ) G y  ( z  z  z )  ( z1  z  z ) f  Gx  G y 102 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 CHÚ Ý  103 Tổng tất hệ số mặt nạ Điều nhằm làm cho đáp ứng vùng cấp xám khơng thay đổi có giá trị ... Lập trình xử lý ảnh Matlab C Chƣơng Cải thiện phục hồi ảnh ? ?Cải thiện ảnh ? ?Phục hồi ảnh Cải thiện ảnh ? ?Xử lý ảnh để đầu “tốt” đầu vào cho mục đích định  Do đó: Cải thiện ảnh phụ thuộc vào ứng... pháp cải thiện ảnh  Xử lý miền không gian o Xử lý điểm ảnh o Xử lý mặt nạ  Xử lý miền tần số o Các phép lọc  Xử lý màu sắc Xử lý miền khơng gian Spatial Domain process  Trong đó: f(x, y) ảnh. ..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