DUNG HỢP ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU BEMD

DUNG HỢP ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU BEMD

i ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP HCM KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ BỘ MÔN VIỄN THÔNG ~ ◦ ~ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DUNG HỢP ẢNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU BEMD (Bidimensional Empirical Mode Decomposition) GVHD: PGS TS. HOÀNG ĐÌNH CHIẾN SVTH: ĐÀO MINH VŨ 40603054 NGUYỄN TÀI TRÍ 40602646 TP Hồ Chí Minh, 1/2011 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP LỜI CẢM ƠN SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang iii NGUYỄN TÀI TRÍ LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cám ơn PGS TS. Hoàng Đình Chiến đã nhận lời hướng dẫn tôi xuyên suốt Đồ án môn học 2 và phát triển lên luận văn tốt nghiệp. Trong suốt thời gian đó, thầy đã giành rất nhiều thời gian, tâm huyết cũng như những kinh nghiệm đúc kết của thầy để hình thành trong tôi một phương pháp nghiên cứu khoa học và tính chuyên nghiệp trong công việc một cách hiệu quả. Được học tập và làm việc với thầy trong suốt thời gian qua là quãng thời gian quý báu, tôi xin trân trọng và cám ơn thầy. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn quý thầy cô trong khoa Điện – Điện tử, đặc biệt là các thầy cô bộ môn viễn thông đã truyền đạt cho tôi những kiến thức quý báu trong suốt các năm tôi học tại trường. Tôi xin chân thành cám ơn bạn Phạm Ngọc Phương Anh, sinh viên trường Schulich School of Business - York University – Canada, đã giúp tôi có được các bài báo khoa học IEEE, điều đó thực sự giúp tôi rất nhiều trong công việc nghiên cứu đề tài luận văn này. Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn người thân, gia đình và bạn bè đã luôn ở bên cạnh và động viên tôi những lúc gặp khó khăn, tạo động lực cho tôi trong suốt quá trình làm luận văn và cả trong quãng đường đại học. LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang iv NGUYỄN TÀI TRÍ TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Nhiệm vụ chính của luận văn này là tìm hiểu về ảnh hồng ngoại và các ứng dụng của nó. Đặc biệt là việc dung hợp giũa ảnh hồng ngoại và ảnh quan sát đƣợc nhằm mục đích ứng dụng trong an ninh, phát hiện ra vũ khí giấu bên trong lớp quần áo của đối tƣợng nghi vấn. Lý thuyết cơ bản dùng cho việc dung hợp chính là ứng dụng phƣơng pháp phân hủy thực nghiệm (Empirical Mode Decomposition-EMD) theo hai chiều. Luận văn đƣợc tóm tắt theo những ý chính sau: Chƣơng 1: ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE) Giới thiệu về ảnh hồng ngoại, bao gồm hồng ngoại xa (Far Infrared) và hồng ngoại gần (Near Infrared), cũng nhƣ các ứng dụng của chúng trong thực tế. Chƣơng 2: PHƢƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC (Discrete wavelet transform- DWT) Trình bày chi tiết về phƣơng pháp biến đổi Wavelet rời rạc một chiều và hai chiều. Chƣơng 3: PHƢƠNG PHÁP PHÂN HỦY THỰC NGHIỆM THEO HAI CHIỂU - BEMD Trình bày chi tiết về phƣơng pháp phân hủy thực nghiệm theo hai chiều dựa trên nền tảng lý thuyết của dạng một chiều EMD Chƣơng 4: TẬP HỢP CÁC THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA NHIỄU (EEMD) Đây là phƣơng pháp cải thiện của EMD và BEMD nhằm tránh hiện tƣợng mode mixing, đây là khó khăn lớn nhất trong EMD cũng nhƣ BEMD. Và dựa trên phƣơng pháp cải tiến EEMD nhƣng theo hai chiều nhằm ứng dụng trong phân tích ảnh hay dữ liệu hai chiều đƣợc tốt hơn Chƣơng 5: DUNG HỢP ẢNH VÀ ĐÁNH GIÁ, SO SÁNH KẾT QUẢ GIỮA CÁC PHƢƠNG PHÁP Xử lí ảnh bằng phƣơng pháp DWT, EMD, EEMD, EBEMD. Hiển thị chi tiết các hàm nội IMF của ảnh ứng với từng phƣơng pháp. Sau đó thực hiện đánh giá, nhận xét. Chƣơng 6: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Chƣơng 7: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI v MỤC LỤC Đề mục Trang Trang bìa i Nhiệm vụ luận văn ii Lời cảm ơn iii Tóm tắt nội dung luận văn . iv Muc lục v Danh sách hình vẽ . xii Danh sách các từ viết tắt . xiii CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR) . 1 1.1 Hồng ngoại xa (Far Infrared) 1 1.1.1 Giới thiệu 1 1.1.2 Một số ứng dụng của ảnh hồng ngoại xa 2 1.2 Hồng ngoại gần 5 1.2.1 Thiết bị chụp ảnh hồng ngoại gần 5 1.2.2 Hệ thống CCD (Charge-coupled Device) 6 1.2.3 Ứng dụng . 7 1.2.3.1 Camera hồng ngoại . 7 1.2.3.2 Ảnh nghệ thuật . 7 1.2.3.3 Ứng dụng trong lâm nghiệp, nông nghiệp và địa lí 8 1.2.3.4 Nhận dạng, khảo cổ . 8 CHƯƠNG 2 BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC . 10 2.1 Giới Thiệu về biến đổi wavelet . 10 2.2 Tháp ảnh . 10 2.3 Phân tích dựa trên wavelet . 11 2.3.1 Hàm Haar scaling và wavelet 12 2.3.2 1D-wavelet rời rạc . 13 2.3.3 2D-wavelet rời rạc . 14 vi 2.4 Khôi phục ảnh sau biến đổi wavelet . 17 CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU BEMD 19 3.1 Tổng quan về phương pháp thực nghiệm phân hủy theo một chiều EMD (Empirical Mode Decomposition) 19 3.1.1 Giới thiệu về EMD . 19 3.1.2 EMD trong phân tích tín hiệu . 20 3.1.3 EMD đối với ảnh 26 3.1.4 Lọc ảnh dựa trên EMD . 29 3.1.5 Sự gián đoạn của tín hiệu (Intermittence) 30 3.2 Thực nghiệm phân hủy theo hai chiều BEMD 32 CHƯƠNG 4 TẬP HỢP CÁC THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA NHIỄU (Noise-assisted data analysis method Ensemble-EMD) 34 4.1 Ensemble- Empirical mode decomposition (EEMD) 34 4.1.1 Mode mixing và giới hạn của phương pháp kiểm tra sự gián đoạn 34 4.1.2 Ensemble- Empirical Mode Decomposition (EEMD) . 34 4.1.3 Ứng dụng EEMD trong phân giải ảnh (dữ liệu trong không gian hai chiều) . 38 4.2 Phương pháp phân giải EEMD hai chiều (EBEMD) . 43 4.2.1 Tổng quát về EEMD trên dữ liệu hai chiều 43 4.2.2 Giải thuật phân giải dữ liệu theo EBEMD . 46 4.2.2.1 Qui trình sắp xếp xuyên suốt quá trình thực hiện EBEMD . 47 4.2.2.2 Giản đồ thực hiện 48 CHƯƠNG 5 DUNG HỢP ẢNH, SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP DWT, EMD, BEMD, EEMD VÀ EBEMD . 53 5.1 Giới thiệu về dung hợp ảnh . 53 5.2 Dung hợp ảnh dựa trên phương pháp biến đổi wavelet rời rạc (Discrete wavelet transform- DWT) . 54 5.3 Dung hợp ảnh dựa trên phương pháp thực nghiệm phân hủy EMD . 57 5.3.1 Két quả cho Phương pháp phân giải EMD 60 5.3.2 Kết quả cho phân giải theo BEMD 61 5.4 Dung hợp ảnh dựa trên phương pháp tập hợp EMD (EEMD) với sự trợ giúp của nhiễu . 65 5.4.1 Kết quả các IMF của ảnh 1 . 65 vii 5.4.2 Kết quả các IMFs cho ảnh 2 . 68 5.5 Dung hợp ảnh dựa trên phương pháp tập hợp EMD theo hai chiều 71 5.5.1 Kết quả các IMF cho ảnh 1 . 71 5.5.2 Kết quả các IMFs cho ảnh 2 . 74 5.6 Nhận xét kết quả và đánh giá 77 CHƯƠNG 6 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI . 79 6.1 Kết luận . 79 6.2 Hướng phát triển 79 6.2.1 Hướng phát triển 1 . 79 6.2.2 Hướng phát triển 2 . 80 6.2.3 Hướng phát triển 3 80 6.2.4 Hướng phát triển 4 80 CHƯƠNG 7 LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT VÀ CODE MÔ PHỎNG . 81 7.1 Dung hợp ảnh bằng phương pháp DWT . 81 7.1.1 Lưu đồ giải thuật . 81 7.1.2 Code chương trình 81 7.2 Dung hợp bằng phương pháp EMD 83 7.2.1 Lưu đồ giải thuật . 83 7.2.2 Code chương trình 83 7.3 Dung hợp bằng phương pháp BEMD 85 7.3.1 Lưu đồ giải thuật . 85 7.3.2 Code chương trình 85 7.4 Dung hợp bằng phương pháp EEMD 87 7.4.1 Lưu đồ giải thuật . 87 7.4.2 Code chương trình 87 7.5 Dung hợp bằng phương pháp EBEMD . 90 7.5.1 Lưu đồ giải thuật . 90 7.5.2 Code chương trình 90 Tài liệu tham khảo 93 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DANH SÁCH HÌNH VẼ SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang viii NGUYỄN TÀI TRÍ DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Dải bước sóng ánh sáng hồng ngoại và ánh sáng nhìn thấy được . 1 Hình 1.2: Máy chụp hình hồng ngoại xa của hãng Flir. 2 Hình 1.3: a-Ảnh hồng ngoại; b-ảnh quan sát . 2 Hình 1.4: a-ảnh thường và ảnh hồng ngoại của cột điện; b-ảnh thường và ảnh hồng ngoại của tủ thiết bị điện 3 Hình 1.5: Ảnh thường và ảnh hồng ngoại của trục quay . 4 Hình 1.6: Ảnh thường và ảnh hồng ngoại của bề mặt đường nhựa . 4 Hình 1.7: Ảnh thường và ảnh hồng ngoại của lớp bề mặt gạch lót . 4 Hình 1.8: a-Hệ thống có bộ lọc hồng ngoại; b-Hệ thống đã thay đổi bộ lọc . 5 Hình 1.9: Các bộ lọc hồng ngoại thực tế . 6 Hình 1.10: Tụ điện MOS . 7 Hình 1.11: Camera hồng ngoại 7 Hình 1.12: Ảnh hồng ngoại bị sai lệch màu so với thực tế . 8 Hình 1.13: Ảnh các thảm thực vật, a-Ảnh màu thông thường; b-Ảnh hồng ngoại gần . 8 Hình 1.14: Ảnh hồng ngoại phục chế từ ảnh cũ 9 Hình 2.1: Tháp ảnh với J mức . 11 Hình 2.2: Sơ đồ khối biến đổi wavelet với các dãy bộ lọc phân giải và bộ lọc tái tạo 13 Hình 2.3: Khối biến đổi wavelet rời rạc theo hai chiều với 1 mức . 14 Hình 2.4: Sơ đồ phân rã ảnh theo wavelet với 3 mức phân giải 15 Hình 2.5: Cây phân giải wavelet với 4 mức 15 Hình 2.6: Biến đổi wavelet rời rạc hai chiều (DWT2) với 3 mức . 16 Hình 2.7: Biến đổi wavelet rời rạc dạng cây phân giải 3-mức 17 Hình 2.8: Biến đổi DWT ngược đề khôi phục lại ảnh . 18 Hình 3.1: IMF với số zero-crossing và số cực trị bằng nhau, đường bao trên và đường bao dưới đối xứng tương ứng 0, tuy nhiên vẫn chưa có sự đối xứng. 20 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DANH SÁCH HÌNH VẼ SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang ix NGUYỄN TÀI TRÍ Hình 3.2: Phổ Hilbert của IMF1 của tín hiệu, X-Y là thang thời gian và tần số, thanh cường độ màu tương ứng với biên độ tức thời. 21 Hình 3.3: a-Dữ liệu gốc; b-Dữ liệu là đường liền nét mảnh với các đường bao trên và đường bao dưới là đường nét đứt, đường bao trung bình là đường liền nét đậm; c-Phần còn lại sau khi trừ dữ liệu với trị trung bình. . 25 Hình 3.4: Thực nghiệm phân hủy EMD với các IMFs tương ứng 26 Hình 3.5: Các IMFs của ảnh dựa trên phương pháp EMD 27 Hình 3.6: Các IMF từ 1 đến 9 28 Hình 3.7: Các IMF từ 10 đến 15 29 Hình 3.8: Hình võng mạc mắt, tương ứng với các mode sau khi phân giải. . 30 Hình 3.9: Biểu diễn tín hiệu x(t) với     , và các IMFs tương ứng. . 31 Hình 3.10: Biểu đồ của quá trình phân hủy. 32 Hình 3.11: Phân giải tín hiệu x(t) thành hai IMFs sau khỉ xử lý thành phần gián đoạn. . 32 Hình 4.1: a-Tín hiệu ngõ vào với sự gián đoạn bởi các thành phần tần số cao; b-Các cực trị; c- Các đường bao, d-IMF đầu tiên . 36 Hình 4.2: Các IMF từ IMF1 đến IMF3 và thành phần dư. 37 Hình 4.3: Tín hiệu với nhiễu trắng cộng vào và các IMF với 1 lần thử 37 Hình 4.4: EEMD với số lần thử là 50, nhiễu trắng thêm vào với độ lệch chuẩn là 0.1 . 38 Hỉnh 4.5: Ảnh ngõ vào bị nhòe một phần ảnh (vị trí đồng hồ) . 39 Hình 4.6: Dạng trình sóng của các IMFs sau phân giải bằng EEMD với số lần thử 50. Từ IMF1 đến IMF5 . 39 Hình 4.7: Dạng sóng của các IMFs sau phân giải bằng EEMD với số lần thử 50. Từ IMF6 đến IMF13 40 Hình 4.8: Dạng trình sóng của các IMFs sau phân giải bằng EEMD với số lần thử 50. Từ IMF14 đến IMF15 . 41 Hình 4.9: Các IMFs dạng ảnh tương ứng từ IMF1 đến IMF 4 41 Hình 4.10: Các IMF dạng ảnh tương ứng từ IMF5 đến IMF 10 . 42 Hình 4.11: Các IMF dạng ảnh tương ứng từ IMF11 đến IMF14 43 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DANH SÁCH HÌNH VẼ SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang x NGUYỄN TÀI TRÍ Hình 4.12: Sơ đồ giải thuật phân giải EEMD theo một hàng 44 Hình 4.13: Ảnh gốc (ảnh ngõ vào của BEMD) . 45 Hình 4.14: a- IMFs theo chiều ngang; b- IMFs theo chiều dọc . 45 Hình 4.15: Hai IMF đầu tiên theo hai hướng phân giải dọc và ngang 46 Hình 4.16: Tổng quát của quá trình EEMD theo hai hướng . 48 Hình 4.17: Phân giải dùng EEMD theo hướng đầu tiên 49 Hình 4.18: Phân giải dùng EEMD theo hướng thứ 2 50 Hình 4.19: Dạng trình sóng của các IMFs sau phân giải bằng EBEMD với số lần thử 50. Từ IMF1 đến IMF5 . 51 Hình 4.20: Các IMFs dạng ảnh sau khi phân giải sử dụng phương pháp EBEMD với với số lần thử 50. Từ IMF1 đến IMF5 . 52 Hình 5.1: a-Ảnh quan sát; b-Ảnh hồng ngoại; c-Ảnh dung hợp . 53 Hình 5.2: Mô tả quá trình dung hợp dựa trên biến đổi wavelet . 55 Hình 5.4: Sơ đồ phân giải ảnh sử dụng EMD 56 Hình 5.5: Giản đồ quá trình dung hợp các IMFs sử dụng phương pháp trọng số (weighted average) với các hệ số khác nhau cho mỗi IMFs tương ứng . 58 Hình 5.6: a-Ảnh ngõ vào 1 và các IMFs; b- Ảnh ngõ vào 2 với các IMFs . 60 Hình 5.7: Ảnh dung hợp 61 Hình 5.8: Hai ảnh ngõ vào cần dung hợp 61 Hình 5.9: Phân rã theo chiều ngang và theo chiều dọc ảnh 1, sau đó dung hợp các IMFs của cả hai chiều . 62 Hình 5.10: Phân rã theo chiều ngang và theo chiều dọc ảnh 2, sau đó dung hợp các IMFs của cả hai chiều 63 Hình 5.11: Các IMF dung hợp của hai ảnh . 64 Hình 5.12: Ảnh dung hợp theo BEMD 64 Hình 5.13: IMF1 của ảnh 1 65 Hình 5.14: IMF2 và IMF3 của ảnh 1 . 66 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP DANH SÁCH HÌNH VẼ SVTH: ĐÀO MINH VŨ Trang xi NGUYỄN TÀI TRÍ Hình 5.15: IMF4 và IMF5 của ảnh 1 . 67 Hình 5.16: IMF1 và IMF2 của ảnh 2 . 68 Hình 5.17: IMF3 và IMF4 của ảnh 2 . 69 Hình 5.18: IMF5 của ảnh 2 70 Hình 5.19: Kết quả ảnh dung hợp bằng EEMD 70 Hình 5.20: IMF1 của ảnh 1 71 Hình 5.21: IMF2 và IMF3 của ảnh 1 . 72 Hình 5.22: IMF4 và IMF5 của ảnh 1 73 Hình 5.23: IMF1 và IMF2 của ảnh 2 74 Hình 5.24: IMF3 và IMF4 của ảnh 2 . 75 Hình 5.25: IMF5 của ảnh 2 76 Hình 5.26: Kết quả ảnh dung hợp bằng EBEMD 76 Hình 7.1: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng DWT 81 Hình 7.2: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng EMD . 83 Hình 7.3: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng BEMD 85 Hình 7.4: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng EEMD 87 Hình 7.5: Lưu đồ giải thuật dung hợp bằng EBEMD 90 [...]... đƣợc sử dụng trong biến đổi wavelet thƣờng là Haar và Daubechies (db1, db2, …) Hình 2.8: Biến đổi DWT ngược đề khôi phục lại ảnh SVTH: ĐÀO MINH VŨ NGUYỄN TÀI TRÍ Trang 18 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 3 THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU BEMD (Bidimensional Empirical Mode Decomposition- BEMD) 3.1 Tổng quan về phƣơng pháp thực nghiệm phân hủy theo. .. phân giải 3-mức Từ hai hình trên ta cũng thấy rõ thành phần chiều dọc thì chứa các thành phần cạnh dọc rõ nét, tƣơng tự nhƣ với thành phần chiều ngang và đƣờng chéo Thành phần xấp xỉ sẽ là ngõ vào cho mức biến đổi tiếp theo Biến đổi wavelet có thể thực hiện theo một chiều (1D) hay hai chiều (2D), đối với ảnh là dữ liệu hai chiều thì biến đổi wavelet là phƣơng pháp rất hữu ích trong viêc phân tích ảnh. .. Đối với tín hiệu hay dữ liệu hai chiều, việc phân tách vẫn sử dụng các bộ lọc thông thấp ( ) và bộ lọc thông cao ( ) áp dụng lên dữ liệu theo từng chiều, kết quả tạo ra bốn dải băng con hay bốn thành phần: thành phần xấp xỉ a(m,n), thành phần theo ( chiều ngang chéo ( ), thành phần theo chiều dọc ( ) và thành phần theo đƣờng ) Hình 2.3: Khối biến đổi wavelet rời rạc theo hai chiều với 1 mức Dựa trên bộ... cho độ phân giải tần số tốt và độ phân giải thời gian kém 2.2 Tháp ảnh Tháp ảnh đặc trƣng cho mức phân giải của một ảnh, tại mỗi tầng của tháp thì mỗi ảnh có mức phân giải khác nhau, ảnh gốc với độ phân giải lớn nhất nằm ở mức J (nền của tháp), khi lên các mức cao hơn thì độ phân giải càng thấp và kích thƣớc ảnh sẽ giảm giần theo hệ số 1/2 bắt đầu từ ảnh gốc, do đó tại đỉnh của tháp với mức 0 thì ảnh. .. dàng phân biệt được khu vực có thực vật, cũng như loại thực vật trên quy mô rộng lớn Từ đó có thể quản lí và bảo vệ những mảng xanh hiệu quả hơn Ứng dụng loại này được sử dụng khá rộng rãi tại Pháp Sau đây sẽ là một số hình ảnh minh họa, a b Hình 1.13: Ảnh các thảm thực vật, a -Ảnh màu thông thường; b -Ảnh hồng ngoại gần 1.2.3.4 Nhận dạng, khảo cổ Gần đây tại Nhật, người ta cũng đang quan tâm đến ứng dụng. .. 3 THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU 3.1.2.2 Giải thuật thực hiện EMD Hầu hết tất cả các dữ liệu đều không phải là các IMFs, tại bất kỳ thời gian nào đƣợc đƣa ra thì dữ liệu có thể chứa trong nó nhiều hơn hai kiểu dao động, do đó một biến đổi Hilbert đơn giản không thể cung cấp đầy đủ sự mô tả nội dung tần số cho toàn dữ liệu Ta phải phân giải dữ liệu thành các thành phần IMFs, phƣơng pháp EMD phân. .. Ảnh nghệ thuật Ở ảnh hồng ngoại, màu sắc hoàn toàn bị sai lệch so với ảnh thường Do đó nó gần như cho chúng ta thấy một thế giới khác Ứng dụng của ảnh hồng ngoại trong giải trí là nhiếp ảnh hoặc phục vụ một số cảnh trong phim SVTH: ĐÀO MINH VŨ NGUYỄN TÀI TRÍ Trang 7 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƯƠNG 1 ẢNH HỒNG NGOẠI (INFRARED IMAGE-IR) Hình 1.12: Ảnh hồng ngoại bị sai lệch màu so với thực tế 1.2.3.3 Ứng dụng. .. hàm cơ bản mà ảnh ngõ vào sẽ đƣợc lọc các pixel tƣơng ứng với cạnh, đƣờng nét (thành phần tần số cao) và các pixel tƣơng ứng với nền của ảnh, các thành phần xấp xỉ (thành phần tần số thấp) theo chiều ngang trƣớc sau đó theo chiều dọc SVTH: ĐÀO MINH VŨ NGUYỄN TÀI TRÍ Trang 14 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 2 BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC (DWT) Hình 2.4: Sơ đồ phân rã ảnh theo wavelet với 3 mức phân giải Hoặc... phân giải chỉ đơn giản là sử dụng các đƣờng bao đƣợc xác định bởi các cực đại và cực tiểu nội một cách riêng biệt, gồm các bƣớc sau:  Xác định tất cả các cực trị nội bao gồm các cực đại và cực tiểu, sau đó kết hợp các cực trị nội lại nhờ vào cubic spline để hình thành đƣờng bao trên và đƣờng bao dƣới SVTH: ĐÀO MINH VŨ NGUYỄN TÀI TRÍ Trang 22 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 3 THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI. .. hai kết quả chọn lọc liên tiếp và nếu SD nằm SVTH: ĐÀO MINH VŨ NGUYỄN TÀI TRÍ Trang 23 LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CHƢƠNG 3 THỰC NGHIỆM PHÂN HỦY THEO HAI CHIỀU dƣới mức ngƣỡng quy định thì quá trình sẽ dừng lại, IMF đƣợc xác định, mức ngƣỡng thƣờng nằm trong khoảng 0.05 và 0.75 ∑[ | ( | ) ( ] (3.9) ) (3.10) IMF tiếp theo sẽ đƣợc xác định dựa trên tín hiệu vào là cho đến khi thành phần còn lại , quá trình thực