Phương pháp histogram equalization và histogram matching

Đề Tài 09: Phương pháp histogram equalization và histogram matching. Chương trình thử nghiệm với ảnh đa mức xám. Có thể nói gì về cách áp dụng các phương pháp nêu trên đối với ảnh màu (24 bit)?

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ ĐỊA CHẤT KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO MÔN HỌC XỬ LÝ ẢNH SỐ Đề Tài 09: Phương pháp histogram equalization histogram matching Chương trình thử nghiệm với ảnh đa mức xám Có thể nói cách áp dụng phương pháp nêu ảnh màu (24 bit)? GVHD :Ths.Trần Mai Hương Nhóm sinh viên thực hiện: 05 Lê Văn Long Lương Thị Mừng Nguyễn Thị Trang Lớp: Tin Trắc đia K59 Hà Nội 21/10/2015 GIỚI THIỆU Histograms gì? Tuy có nhiều khái niệm, tựu trung, Histograms biểu đồ thể số lượng điểm ảnh mức độ sáng tối ảnh chụp Trong biểu đồ ánh sáng dạng “đóng khung” khung hình chữ nhật này, giá trị ánh sáng biểu thị theo dạng chiều - chiều ngang thể cường độ ánh sáng, chiều dọc biểu thị số lượng điểm ảnh có độ sáng tương ứng với giá trị chiều ngang biểu đồ Theo quy ước, thang ánh sáng chiều ngang Histograms chia thành 256 cấp độ liên tục Giá trị rìa trái biểu đồ tương ứng với màu đen/vùng tối nhất, vùng tâm biểu đồ tương ứng cho sắc độ xám 18% (midtones), đại diện cho khu vực ánh sáng trung bình (mid-tone); sát rìa phải biểu đồ màu trắng/vùng sáng nhất, tương ứng với giá trị 255 Đôi khi, nhiếp ảnh số, thang ánh sáng Histograms phân chia lại 3, hay vùng Trong trình làm chúng em nhiều thiếu xót mong đóng góp bảo cô giáo Chúng em xin chân thành cảm ơn! Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang MỤC LỤC I CƠ SỞ LÝ THUYẾT (Histogram)………………………………………………4 Histogram Equalization (Cân lược đồ mức xám) a Cơ sở lý thuyết b Thuật Toán c Các bước cài đặt d Minh họa .6 Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo lược đồ mức xám định trước) a Cơ sở lý thuyết b Các bước cài đặt c Minh họa .8 II CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG……………………………………… … 10 Histogram Equalization (Cân lược đồ mức xám) 10 Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo lược đồ mức xám địnhtrước) 11 III KẾT LUẬN…………………………………………………………………….13 Histogram Equalization ……………………………… 13 Histogram Matching .13 VI TÀI LIỆU THAM KHẢO…………………………………………………….14 Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang I CƠ SỞ LÝ THUYẾT (Histogram) Histogram Equalization (Cân lược đồ mức xám) a.Cơ sở l ý thuyết Cân lược đồ mức xám tức đưa lược đồ mức xám dạng chuẩn (uniform) đồng thời trải lược đồ mức xám đến giá trị L Hàm chuyển đổi: T(a)= L * ; N = số pixel ; L = số lượng cấp độ sáng a) Tính biểu đồ xám tích lũy (cummulative histogram) ảnh gốc b) Chia biểu đồ xám tích lũy cho hệ số L -1 / N làm tròn số c) Với giá trị độ sáng ảnh gốc ta tính giá trị tương ứng b Thuật toán Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang c Các bước cài đặt Tính tổ chức đồ h(x) For y = To bm.Height - For x = To bm.Width - toH(bm.GetPixel(x, y).R) += Next Next Chuẩn hóa tổ chức đồ For i As Integer = To 255 hN(i) = h(i) / w Next Tính hàm mật độ xác suất For i As Integer = To 255 Z(i) = Z(i - 1) + hN(i) Next Áp dụng với điểm ảnh toàn ảnh For y = To bitmap.Height – For x = To bitmap.Width – c = bitmap.GetPixel(x, y).R c = Math.Round(Z(c) * 255) bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(c, c, c)) Next Next Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang d Mi nh họa: Ảnh Trước Hi stogram Ảnh Sau Hi stogram Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo lược đồ mức xám định trước) a.Cơ sở l ý thuyết Ta có: a : Giá trị xám điểm ảnh ảnh đầu vào z : Giá trị xám điểm ảnh ảnh đầu Ý tưởng : Ta biến đổi lược đồ xám ảnh đầu vào theo lược đồ xám mẫu cụ thể Các bước thuật toán: Tính lược đồ mức xám h(a) ảnh đầu vào Cân lược đồ mức xám h(a) ta được: s k = ; Cân lược đồ mức xám mẫu ta đươc : vk = vk = Như vậy: = G(zk) = sk; = ( ) Tuy nhiên thực tế ta không cần tìm hàm G-1 , thay vào ta tìm số nguyên z^ Khi zk nhỏ khoảng [0, L] thoả mãn ( G(z^) – sk) = 0), = z^ ( k = 0,1,2,…,L) Bắt đầu với k =0 lặp lại trình k = L Tuy nhiên bước ta không cần phải bắt đầu với z^ =0 giá trị s k đơn điệu tăng Do ^ bước thứ k+1, ta bắt đầu với z = zk tăng L Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang b Các bước cài đặt - Cân mức xám ảnh đầu vào s(k) - Cân lược đồ xám mẫu v(k) -Với mức xám k thực ánh xạ k-> s[k]->v[k]->zk z(0) = 255 For i As Integer = To 255 If (i < z(0) And (v(i) - s(0) >= 0)) Then z(0) = i Next For k As Integer = To 255 z(k) = 255 For t As Integer = z(k - 1) To 255 If (t < z(k) And (v(t) - s(k) >= 0)) Then z(k) = t Next Next c Mi nh Họa: Ảnh trước Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Hi stogram Trang Ảnh Mẫu Hi stogram Mẫu Sau áp dụng mẫu hi stogram cho ảnh sau : Như sau ta biến đổi Histogram matching ảnh sản phẩm có Lược đồ xám có hình dáng tương tự lược đồ xám ảnh lấy làm mẫu Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang II CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG Chương trình demo ngôn ngữ: VB.NET Chức chính: + Cân lược đồ mức xám + Biến đổi lược đồ mức xám theo lược đồ mức xám định trước Dưới số hình ảnh demo chương trình Histogram Equalization (Cân lược đồ mức xám) Ấn “Mở Ảnh” chương trình hiển thị ảnh ban đầu ấn vào nút H_E để chương trình thực cân Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang 10 Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo lược đồ mức xám định trước) Mở ảnh A( Ảnh cần cân bằng) sau mở ảnh B(ảnh chứa lược đồ mẫu) ấn vào (Cân A theo B) cho ta kết Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang 11 Thử Histogram Matching với ảnh có lược đồ mẫu khác Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang 12 III.KẾT LUẬN Histogram Equalization Ở vùng tối giá trị điểm ảnh không thay đổi nhiều , nhiên với vùng sáng giá trị mức sáng đẩy lên với bước đẩy tăng dần Với phép biến đổi khác giá trị xám điểm ảnh tăng lên đủ để phân biệt Qua quan sát kết thu em nhận thấy: Phép biến đổi thực tốt đối vớ i ảnh tối sáng Tuy nhiên số ảnh đặc bịêt phương pháp không cải thiện Histogram Matching Đối với biến đổi histogram matching tìm ảnh mẫu tốt cho kết tốt , ảnh mẫu không tốt kết biến đổi lược đồ xám thông thường, chí không tốt Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang 13 VI TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài l i ệu tham khảo Data image processing – Gonzalez R C Wood Grayscale and color image enhancememt 3.Derivation of HSI- to – RGB and RGB – to – HSI conversion equations Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang 14 Do kiến thức thân hạn chế, thời gian tìm hiều môn học chưa nhiều nên tập lớn em sai sót hạn chế Em kính mong nhận góp ý cô bạn để em nắm vững kiến thức môn học hoàn thiện tốt tập Em xin chân thành cảm ơn cô giáo tận tình dạy giúp đỡ chúng em suốt trình học tập môn học Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang 15 [...]...2 Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo một lược đồ mức xám định trước) Mở ảnh A( Ảnh cần cân bằng) sau đó mở ảnh B(ảnh chứa lược đồ mẫu) ấn vào (Cân bằng A theo B) sẽ cho ta kết quả Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang 11 Thử Histogram Matching với một ảnh có lược đồ mẫu khác Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang 12 III.KẾT LUẬN 1 Histogram Equalization Ở những vùng... được Qua quan sát kết quả thu được em nhận thấy: Phép biến đổi này thực hiện tốt đối vớ i những ảnh tối hoặc quá sáng Tuy nhiên đối với một số ảnh đặc bịêt thì phương pháp này không cải thiện được mấy 2 Histogram Matching Đối với biến đổi histogram matching nếu tìm được ảnh mẫu tốt sẽ cho kết quả rất tốt , còn nếu ảnh mẫu không được tốt lắm thì kết quả chỉ như của biến đổi lược đồ xám thông thường, thậm... còn hạn chế, thời gian tìm hiều môn học chưa nhiều nên trong bài tập lớn của em còn những sai sót và hạn chế Em kính mong nhận được sự góp ý của cô và các bạn để em nắm vững hơn nữa những kiến thức của môn học cũng như hoàn thiện tốt hơn bài tập này Em xin chân thành cảm ơn cô giáo đã tận tình chỉ dạy và giúp đỡ chúng em trong suốt quá trình học tập môn học Báo Cáo Bài Tập Lớn Xử Lý Ảnh Số Trang 15