Luận văn thạc sĩ nghiên cứu phương pháp lọc nhiễu ảnh và ứng dụng cho ảnh tài liệu

B GIO DC V O TO TRNG I HC s PHM H NI ===ằt)C3g8=== Lấ TRUNG TH C NGHIấN CU PHNG PHP LC NHIU NH V NG DNG CHO NH TI LIU Chuyờn ngnh: Khoa hc mỏy tớnh Mó s: 60 48 01 01 LUN VN THC s MY TNH Ngũi hng dn khoa hc: PGS TS NGễ QUC TO H NI, 2015 LI CM N Trong thi gian thc hin lun thc s em ó nhn c rt nhiu s khớch l, ng viờn, giỳp t phớa thy cụ, cha m v bn bố xung quanh Em xin gi li cm n chõn thnh ti cỏc thy cụ trng i hc S phm H Ni 2, cỏc thy Vin Cụng ngh thụng tin ó truyn t kin thc quý bỏu cho chỳng em Em xin by t lũng bit n chõn thnh nht ti thy giỏo, PGS.TS Ngụ Quc To, ngi ó trc tip hng dn em hon thnh lun thc s ny Cm n ti: " H thng eo tay h tr c sỏch ting Vit dnh cho ngi khim th Mó s VAST01.07/15-16 h tr thc hin lun Em ó c gng hc v hon thnh lun thc s nhng cú th lun thc s cũn cú nhng thiu sút Em rt mong nhn c s gúp ý, ch bo ca cỏc thy cụ v cỏc bn lun thc s hon thin hn H ni, ng y .thỏng nm 2015 Tỏc gi lun L Trung Thc LI CAM OAN Tụi xin cam oan rng s liu v kt qu nghiờn cu ong lun ny l trung thc v khụng trựng lp vi cỏc ti khỏc Tụi cng xin cam oan rng mi s giỳp cho vic thc hin lun ny ó c cm n v cỏc thụng tin trớch dn lun ó c ch rừ ngun gc H ni, ng y .thỏng nm 2015 Tỏc gi lun L Trung Thc MC LC LI CM N LI CAM OAN DANH MC HèNH V M U CHNG I - KHI QUT V x Lí NH V LC NHIU NH 1.1 Gii thiu v x lý nh 1.2 Nhng c bn h thng x lý nh 10 1.2.1 Nhng khỏi nim c bn 10 1.2.1.1 im nh (Picture Element) 10 1.2.1.2 phõn gii ca n h 10 1.2.1.3 Mc xỏm ca nh 11 1.2.1.4 nh s 12 1.2.1.5 Quan h gia cỏc im nh 12 1.2.2 Thu nhn nh 14 1.2.3 Tin x lý (Image Processing) 15 1.2.4 Nhng khỏc x lý nh 16 1.2.4.1 Bin i nh (Image Transform) 16 1.2.4.2 Nộn nh .16 1.2.4.3 Cỏc nh dng c bn x lý nh 16 1.3 Bi toỏn lc nhiu nh 17 1.3.1 Bi toỏn 17 1.3.2 Gii thiu v nhiu nh 18 1.3.2.1 Mt mụ hỡnh ca quỏ trỡnh suy thoỏi 18 1.3.2.2 Nhiu 19 1.3.3 Khỏi nim lc nhiu nh 24 CHNG - CC K THUT LC NHIU N H 26 2.1 K thut lc trung bỡnh 26 2.2 K thut lc thớch nghi 28 2.3 K thut lc cp thp 29 2.4 K thut lc theo th t .30 2.5 K thut lc nghch o 31 2.6 K thut lc Band Reject 34 2.7 S dng b lc Notch 35 2.8 La chn cụng c, ngụn ng lp trỡnh .36 CHNG - BI TON LC NHIU CHO NH TI LIU 41 3.1 Bi toỏn 41 3.2 Th nghim chng trỡnh lc nhiu mui tiờu v Gauss 41 3.2.1 Lc cp thp 41 3.2.2 Lc trung bỡnh 42 3.2.3 Lc theo th t 44 3.3 Chng trỡnh lc nhiu nh 45 3.3.1 Giao din chớnh ca chng trỡnh .45 3.3.2 Cỏc on mó lnh 45 3.4 Kt qu th nghim chng trỡnh lc nhiu n h 49 KT LUN V KIN NGH 55 TI LIU THAM KHO 56 PH LC 57 DANH MC HèNH V 1.1 Lõn cn cỏc im nh ca ta (x,y) 12 1.2 nh gc 20 1.3 Thờm nhiu mui, tiờu 20 1.4 Nhiu Gauss 21 1.5 Nhiu m 22 1.6 Ti liu b hng bi nhiu chu kỡ 24 2.1 Xúa mu-ht tiờu vi hm medýỡlt 28 2.2 Ly trung bỡnh *3 30 2.3 Ly trung bỡnh 5*5 30 2.4 Lc nghch o 32 2.5 Gim bỏn kớnh lc 2.6 phõn chia hn ch : chn ngng giỏ tr d 33 34 3.la) Ly trung bỡnh 3*3 41 3.1(b) Ly trung bỡnh 5*5 42 3.2 Xúa mu-ht tiờu vi hm medýit 43 3.3 Giao din chnh ca chomg trỡnh lc nhiu nh 3.4 Th mc kh chn nh u vo 45 50 3.5 nh sau lm h hi Gauss 50 3.6 Lc trung bỡnh mt n 3x3 loi b nhiu Gauss 50 3.7 Lc trung bỡnh mt n 5x5 loi b nhiu Gauss 51 3.8 Lc tng thớch mt n 5x5 loi b nhiu Gauss 51 3.9 Lc tng thớch mt n 7x7 loi b nhiu Gauss 51 3.10 Lc tng thớch mt n 9x9 loi b nhiu Gauss 52 3.11 nh sau kh lm h hi mui - tiờu 52 3.12 Lc trung bỡnh loi b nhiu mui - tiờu 3.13 Lc cp thp mt n 3x3 loi b nhiu mui - tiờu 52 3.14 Lc cp thp mt n 5x5 loi b nhiu mui - tiờu 53 3.15 Lc theo th t mt n 3x3 loi b nhiu mui - tiờu 53 3.16 Lc theo th t mt n 5x5 loi b nhiu mui - tiờu 54 53 M U Lý chn ti Trong nhng nm gn õy cụng ngh thụng tin phỏt trin vi tc nhanh chúng c v phn cng v phn mm S phỏt trin ca cụng ngh thụng tin ó thỳc y s phỏt trin ca nhiờu lnh vc xó hi khỏc nh: y hc, giỏo dc, gii trớ, kinh t VY S phỏt trin ca phn cng c v phng din thu nhn, hin th, cựng vi tc x lý ó m nhiu hng mi cho s phỏt trin phn mm, c bit l lnh vc x lý nh cng nh cụng ngh thc ti o ó i v thõm nhp mnh m vo i sng ca ngi nh thu c sau qua trỡnh thu nhn nh hoc cỏc phộp bin i khụng trỏnh nhiu hoc khuyt thiu S sai sút ny mt phn bi cỏc thit b quang hc v in t, phn khỏc bi bn thõn cỏc phộp bin i khụng phi l ton ỏnh, nờn cú s ỏnh x thiu ht n nhng im ờn nh kt qu.Vic khc phc cỏc nhc im ny luụn l t cho cỏc h thng x lý nh Cỏc h x lý nh quỏ trỡnh phõn tớch nh, tng cng nh nõng cao cht lng nh Do cỏc nguyờn nhõn khỏc cú th cht lng thit b thu nhn nh, ngun sỏng hay nhiu, nh cú th b suy bin, vy cn phi tng cng v khụi phc li nh lm ni bt mt s c tớnh chớnh ca nh, hay lm cho nh gn ging nht vi ng thỏi gc, ng thỏi trc nh b bin dng Xut phỏt hon cnh ú Nghiờn cu phng phỏp lc nhiu nh v ng dng cho nh ti liu c em chn lm ti Mc ớch nghiờn cu Mc ớch chớnh ca ti l: - Nghiờn cu v nhiu nh, mt s phng phỏp lc nhiu nh - S dng mt ngụn ng trin khai xõy dng chng trỡnh mụ phng mt s phng phỏp lc nhiu nh Nhim v nghiờn cu Tỡm hiu khỏi quỏt v x lý nh Tỡm hiu cỏc phng phỏp lc nhiu nh Chn phng phỏp lc hp lý cho nh c th Xõy dng chng trỡnh ng dng lc nhiu cho nh phong cnh, nh ti liu i tng v phm v nghiờn cu i tng: - Anh nhiu - Cỏc k thut lp trỡnh Phm vi nghiờn cu: - Tỡm hiu v cỏc loi nhiu nh: Nhiu mui - tiờu, nhiu gauss, nhiu m - Tỡm hiu v cỏc phng phỏp lc nhiu nh: Lc trung bỡnh, lc thớch n g h i - Xõy dng chng trỡnh ng dng ca cỏc phng phỏp trờn Phng phỏp nghiờn cu Thu thp ti liu, phõn tớch, suy lun, tng hp, ỏnh giỏ T ú xut nghiờn cu v tỡm hiu: Nghiờn cu phng phỏp lc nhiu nh v ng dng cho nh ti liu Kt qu t c Trờn c s cỏc kin thc ó thu thp v nghiờn cu: Xõy dng c ng dng thc t lc nhiu cho nh phong cnh, nh ti liu NI DNG Chng 1: Khỏi quỏt v x lý nh v lc nhiu nh 1.1 Gii thiu v x lý nh 1.2 Cỏc c bn h thng x lý nh 1.3 Bi toỏn lc nhiu nh Chng 2: Cỏc k thut c nhiu nh 2.1 K thut lc trung bỡnh 2.2 K thut lc thớch nghi 2.3 K thut lc cp thp 2.4 K thut lc theo th t 2.5 K thut lc nghch o 2.6 K thut lc Band Reject 2.7 S dng b lc Notch 2.8 Lu chn cụng c, ngụn ng lp trỡnh Chng 3: Bi toỏn lc nhiu cho nh ti liu 3.1 Bi toỏn 3.2 Th nghim chng trỡnh lc nhiu mui tiờu v Gauss 3.3 Chng trỡnh lc nhiu nh 3.4 Kt qu th nghim chng trỡnh lc nhiu nh CHNG I - KHI QUT V x Lí NH V LC NHIU NH 1.1 Gii thiu v x lý nh X lý nh l mt lnh vc ang c quan tõm nghiờn cu v cú nhiu ng dng quan trng thc t cựng vi s phỏt trin ca cụng ngh thụng tin, thỳc y cỏc ngnh kinh t, xó hi khỏc phỏt trin Mc ớch chớnh ca x lý nh cú th nờu nh sau: X lý nh ban u cú c nh mi theo mt yờu cu xỏc nh (Vớ d nh nh m, cn x lý c nh rừ hn) Phõn tớch nh thu c cỏc thụng tin c trng giỳp cho vic phõn loi, nhn bit nh (Vớ d: phõn tớch nh võn tay trớch chn c trng võn tay, nhn dng ch vit, nhn dng ti liu ) Hiu nh u vo cú nhng mụ t v nh mc cao hn, sõu hn (Vớ d: t nh mt tai nn giao thụng, phỏc ho hin trng tai nn) Mt nh th gii thc c xem nh l mt hm hai bin thc a(x,y), vi a l sỏng ca nh ti v trớ to thc (x,y) Mt nh cũn cú th cha nhng nh gi l cỏc vựng quan tõm (ROI - Region Of Interest) Cỏc ROI ny thng c gi tt l cỏc vựng Khỏi nim vựng phn ỏnh mt thc t l nh thng cha nhiu i tng, mi i tng to nờn phn c s ca mt vựng i vi mt h x lý nh cao cp, chỳng ta cú th ỏp dng nhiu phộp toỏn cho tng vựng nh mt, vớ d nh mt vựng nh ny s c ỏp dng cỏc phộp toỏn loi b hiu ng m chuyn ng, mt vựng nh khỏc s c x lý nõng cao cht lng mu sc ca nú Cỏc giỏ t sỏng ca nh thng c th hin di dng s thc hoc s nguyờn Thụng thng, nhng giỏ t sỏng kiu s nguyờn l kt qu ca mt quỏ trỡnh lng hoỏ chuyn mt thang o liờn tc thnh mt s mc 52 3.4.7 Lc tng thich mt n 9x9 am i re q u ire s rrsore' c o m p u ta tio n ' tim e e p e n m g o n th ô co m p lex ity o f th e filter alg o rith m If ằhe size of fitter w in d o w is lo o larg e, th e im p o rta n t d e ta ils will foe lo st d u e to o v e r s m o o th in g O n th e o th e r h a n d , if th e S i/e of th o filter w in d o w is to o VU*! s p e c k le re d u c tio n m ay n o t be very effective In practice a 3-by-3 or a 7-by-? filter M i t H A U * i C *2fc!It# n W i r i c r tiT V A / , Hỡnh 3.10 Lc tng thớch mt n 9x9 loi b nhiu Gauss 3.4.8 nh h hi mui tiờu rscfiiifesm o re c o m p u tatio n tim e d e p e n d in g on th e cừrnixtty of the filter algorithm If the , *t' I sfopiof filter w indow I s to o large,th e rú p o r n iõ i ớs win be lo st due to over smoothing;-n ifre ' $ ỡõ r h õn , if th e siz e of ffe 'filte r w indow is .ớo 'smối-spụckle' rso b & fei may nal.be very effective, I In practice a 3-by ô3 a T-by-T filter ^ iM n r l tu 1l H t llt / ô iik lr tc i ô - i i K ' r đ l 4đ Hỡnh 3.11 Anh sau lm h hi mui - tiờu 3.4.9 Lc trung bỡnh and requires more computation time depending on the complexity of the filter algorithm, if the site of filter window Is too large, the important details w ill be lost due to over smoothing On the other hand, If the size of the filter window is too smal, speckle reduction may not be very effective In practice, a 3-by-3 or a 7-by-7 filter i v m W i M ằ 1l e n a l l - ô t n l s l e : A r f : r & s i i l t e Hỡnh 3.12 Lc trung bỡnh loi b nhiu mui - tiờu 53 3.4.10 Lc cp thp 3x3 Slid requires more computation tm depending on the compiexity of the fHter algorithm !f the size of filter window is too large, ihe important details wit! be lost due to over smoothing On the other hand, if the size of the filter window is too sm all, speckle reduction may not be very effective, in practice, a 3-by-3 or a 7-by-7 filter ỳ iin ^ n iii I ic ir iilu iiin tM r t Hỡnh 3.13 Lc cp tỡip mt n 3x3 loi b nhiu mui - tiờu 3.4.11 Lc cp thp 5x5 and requires m ore com putation time depending on the complexity of the filter algorithm If the si* of filter window is too large, the im portant details win be !ost duo to over smoothing On the other hand, if the size of the filter w in d o w is too sm all, speckle reduction may net be very effective, in practice, a 3*by-3 or a 7-by-7 filter Hỡnh 3.14 Lc cp thp mt n 5x5 loi b nhiu mui - tiờu 3.4.12 Lc th t 3x3 a n d r e q u ir e s m o r e c o m p u ta tio n tớrve depencing on the Gornpớexỡt o f th e fợlter alg o rith m !fth e sizụ o f frltấr wùncfow ia to o large, th e im p o rta n t d ộ ta ils wilt b e lo s t d u e to o v e r am o o tlin O n th e lcớ the size of th e filter vy|;|$ |w istjpjp smat, s p c tũ :rở d ỹ ỗ tio ii m ay n o t b e very effective In p ractrce a |-fey*3 o r a 7-fey-7 fợtter 'ii in i^ o iA / K e i i a l t w lit'tric- n r t r i ' v a k i i l ' * e - : Hỡnh 3.15 Lc theo th t mt n 3x3 loi b nhiu mui - tiờu 54 3.4.13 Lc th t 5x5 and requires m ore computation time depending on the complexity of the filter algorithm If the size of filter window is too large, the important details win be lost due to over smoothing On the other hand, if the size of the filter window is too small, speckle reduction may not be very effective, in practice., a 3-by-3 or a 7-by-7 fitter u iin r liS u f I i ộ i i a l l i i liin ir i c l i n n r i r b c n l t e Hỡnh 3.16 Lc theo th t mt n 5x5 loi b nhiu mui - tiờu Hiu qu ca cỏc k thut lc - i vi lc cp thp v lc tng thớch cho kt qu l hỡnh nh cú vin b m v thnh phn hỡnh nh cú tn s cao - i vi lc trung bỡnh: u im + Vi cỏc nh nhiu dn u trờn ton nh cú kh nng lm m nhiu, gim s khỏc bit v mc sỏng gia cỏc im nh ca nh gc v cỏc im nh b nhiu tỏc ng + Phng phỏp ny lc tt i vi nhiu Gauss Nhc im: Quỏ trỡnh lm m nhiu cng ng thi lm m nh, vỡ b lc trung bỡnh cú xu hng cõn bng cng sỏng cỏc im nh Hng dn s dng chong trỡnh s dng ton b mó ngun ca chng trỡnh ngi dng cn cú b ci t MATLAB 201 Oa tr lờn 55 KT LUN Nhng kt qu t c Tri qua quỏ trỡnh lm vic nghiờm tỳc, bc u chỳng tụi ó thu c mt s kt qu sau: Cú c nhng kin thc tng quan v x lý nh, cỏc k thut lc nhiu nh, k thut lp trỡnh xut gii phỏp xõy dng mt mụ hỡnh mụ phng mi, cú h thng ờn cỏc k thut lc nhiu khỏ phc õy l chng trỡnh rt phự hp vi cụng vic x lý nõng cao cht lng cho nh ti liu, lm cho cht lng nh tr lờn tt hn chun b cho cỏc bc x lý tip theo Xõy dng c chng trỡnh mụ phng c cỏc k thut lc nhiu nh vi nhiu mui tiờu v nhiu Gauss gm: - K thut lc trung bỡnh - K thut lc theo th t - K thut lc tng thớch Hng phỏt trin e tng cng kh nng lc nhiu nh ca h thng, hng phỏt trin tip theo ca h thng l phi s dng nhiu hn na nhng phng phỏp lc nhiu nh khỏc nh: Xỏc nh ngng Max, MI (max and filter), s dng cỏc phộp toỏn hỡnh th ỏ i Trờn õy l phn tng kt v nhng gỡ t c v mt hn ch ca h thng, cng nh nhng xut v hng phỏt trin tng lai ca h thng Cui cựng, em rt mong s úng gúp ý kin ca cỏc thy cụ, bn bố xõy dng h thng hon thin hn 56 TI LIU THAM KHO [1] Nguyn ng Bỡnh (2011), Giỏo trỡnh x nh s, Trng i Hc Khoa Hc Hu [2], Nguyn Quang Hoan (2006), Giỏo trỡnh x l nh, Hc vin cụng ngh bu chớnh vin thụng [3] o Minh Sang (2012), Nghiờn cu mt s k thut phc hi nh v ng dng, Lun thc s khoa hc mỏy tớnh, i hc Cụng ngh thụng tin v truyn thụng - i hc Thỏi Nguyờn [4] H Vn Sung (2005), Thc hnh x l s tớn hiu trờn mỏy tớnh PC vi MATLAB, Nxb Khoa hc v k thut [5] H Vn Sung (2009), X lý nh s lý thuyt v thc hnh, Nxb Khoa hc v k thut [6] Nng Ton, Phm Vit Bỡnh (2007), Giỏo trỡnh x lý nh, i hc Thỏi Nguyờn [7] https://www.academia.edu/6260412 (2012) [8] http://www.mathworks.com/ (2015) [9] http://www.mathworks.com/help/wavelecompression.htmI (2013) [10] An Introduction To Digital Image Processing With Matlab Notes for SCM2511 Image Processing (2013), ti liu Internet 57 PH LC Th mc chng trỡnh Organize T Include in library Share with T Slideshow Bum Newfofder 3] Favorites ws Desktop I t Downloads H Recent Places & ô R l.png jp g luan vanjethuc.dooc luan van_tom_tat_leth uc.docx 4.jpg Libraries 1~^1 Documents J l Music Pictures Đ3 Videos fethuc.asv Iethuc.fi g m Computer WIN (O) , CAI DAT fD:l 11 items C hng trỡnh lc nhiu nh function varargout = lethuc(varargin) % lethuc M-file for lethuc.fig % lethuc , by itself, creates a new lethuc or raises the existing % singleton* % H = lethuc returns the handle to a new lethuc or the handle to % the existing singleton* % lethuc('CALLBACK',hObject,eventData,handles, ) calls the local % function named CALLBACK in lethuc.M with the given input arguments % lethuc('Property','Value', ) creates a new lethuc or raises the % existing singleton* Starting from the left, property value pairs are m 58 % applied to the GUI before lethuc_OpeningFcn gets called An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop All inputs are passed to lethuc_OpeningFcn via varargin % *See GUI Options on GUIDE'S Tools menu Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)" % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help lethuc % Last Modified by GUIDE v2.5 19-May-2015 17:58:10 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, 'gui_Singleton', gui_Singleton, 'gui_OpeningFcn', @lethuc_OpeningFcn, 'gui_OutputFcn', @lethuc_OutputFcn, 'gui_LayoutFcn', [] , 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{l}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{ 1}); if nargout [varargout{l:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); 59 end % End initialization code - DO NOT EDIT % Executes just before lethuc is made visible function lethuc_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.axes = 0; t=imread('l.png'); v=imread('2.jpg'); h=imread('4.jpg'); subplot(handles logo); imshow(v); subplot(handles.axe s5); imshow(t); subplot(handles.axe s 1); imshow(h);title('DAI HOC SU PHAM HA NOI T) % This function has no output args, see OutputFcn % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to phuong (see VARARGIN) % Choose default command line output for lethuc handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); 60 % UIWAIT makes lethuc wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figurel); % Outputs from this function are returned to the command line, function varargout = lethuc_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{l} = handles.output; % Executes on button press in chonanh function chonanh_Callback(hObject, eventdata, handles) [filename,pathname]=uigetfile({'*.tif;*.bmp;*.gif;*.jpg;*.png'},'pick an image file'); S=imread([pathname,filename]); handles.axes = S; t=rgb2gray(S); subplot(handles.axe s 1); % subplot(handles.axes 1); imshow(t),title('ANH GOC'); guidata(hObject,handles); % hObject handle to chonanh (see GCBO) 61 % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in anhhuhai function anhhuhai_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); figure% cong nhieu muoi tieu vao anh f imshow(g),title('Anh hu hai muoi tieu') guidata(hObject,handles); % hObject handle to anhhuhai (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in loctrungbinh function loctrungbinh_Callback(hObject, eventdata, handles) m=3; n=3; f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07);%cong nhieu muoi tieu vao anh f2 = medfilt2(g, [m n]); figure imshow(f2),title('loc nhieu voi bo loc trung binh (diem giua) voi ham medfilt2 '); 62 guidata(hObject,handles); % hObject handle to loctrungbinh (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in locdiemgiua function locdiemgiua_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); m = 3; n = 3; w = fspecial('average', [m, n]); fl = imfilter(g, w); figure imshow(fl),title('loc nhieu voi bo loc trung binh cap thap voi ma tran 3x3'); guidata(hObject,handles); % hObject handle to locdiemgiua (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in locdiemgiua5 function locdiemgiua5_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); 63 e = fspecial('average', [5,5]); fl = imfilter(g, e); figure imshow(fl),title('loc nhieu voi bo loc trung binh cap thap voi ma tran 5x5'); guidata(hObject,handles); % hObject handle to locdiemgiua5 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in close function close_Callback(hObject, eventdata, handles) close(); % hObject handle to close (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in locthutu3 function locthutu3_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); f3 = ordfilt2(g,3,[0 0;1 1;0 0]); figure imshow(f3),title('loc theo tu tu voi ham ordfilt2 voi mat la 3x3'); % hObject handle to locthutu3 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 64 % Executes on button press in locthutu5 function locthutu5_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); f4 = ordfilt2(g,5,[0 0;0 0;1 1 1;0 0;0 0]);%loc theo thu tu voi mat la 5x5 figure imshow(f4),title('loc theo tu tu voi ham ordfilt2 voi mat la 5x5'); % hObject handle to locthutu5 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in loctuongthich5 function loctuongthich5_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); t2=imnoise (t, 'Gauss', 0, 0.005) ; t2w=wiener2 (t2, [5, 5]) ; figure, imshow (t2w) ;title('Anh loc tuong thich voi mat la 5x5'); % hObject handle to loctuongthich5 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 65 % Executes on button press in Loctrungbinhgauss function Loctrungbinhgauss_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t,'Gauss'); a5=fspecial('average', [5, 5]) ; tg5=imfilter (g, a5) ; figure,imshow(tg5);title('Anh Loc Trung Binh mat la 5x5'); % hObject handle to Loctrungbinhgauss (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in loctuongthickgauss7 function loctuongthickgauss7_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); t2=imnoise (t, 'Gauss', 0, 0.005) ; t2w=wiener2 (t2, [7, 7]) ; figure, imshow (t2w) ;title('Anh loc tuong thich voi mat la 7x7'); % hObject handle to loctuongthickgauss7 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 66 % Executes on button press in anhhuhaigauss function anhhuhaigauss_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'gauss');% cong nhieu muoi tieu vao anh f figure imshow(g),title('Anh hu hai Gauss'); guidata(hObject,handles); % hObject handle to anhhuhaigauss (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in loctrungbinh3 function loctrungbinh3_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t,'Gauss'); a3=fspecial ('average'); tg3=imfilter (g, a3) ; figure,imshow(tg3);%title('Anh loc trung binh voi mat la 3x3'); % hObject handle to loctrungbinh3 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Executes on button press in loctuongthichgauss9 [...]... lọc được hết tất cả các loại nhiễu 25 Với phạm vi yêu cầu của luận văn, em xin trình bày một số phương pháp lọc nhiễu đã được học Qua đó phân tích và đánh giá đối với từng phương pháp, đồng thời em cũng xây dựng được chương trình lọc ảnh bằng các phương pháp đó để so sánh 26 CHƯƠNG 2 - CÁC KỸ THUẬT LỌC NHIỄU ẢNH 2.1 Kỹ thuật lọc trung bình Với lọc trung bình mỗi điểm ảnh được thay thế bằng trung... trong xử lý ảnh số, nhằm nâng cao chất lượng ảnh cho mắt con người hoặc để phục vụ cho công đoạn sau, xử lý tốt cồng đoạn này sẽ gỉủp cho các cồng đoạn sau tiến hành được dễ dàng han [2], [6] Có nhiều ỉoại nhiễu khác nhau và cũng có nhiều phương pháp ỉọc nhiễu khác nhau.Tuy nhiên, tùy từng loại nhiễu mà ta nên sử dụng phương pháp ỉọc nhiễu nào cho phù hợp vì không phải một phương pháp cố thể lọc được... Hình 1.6 Tài liệu bị hỏng bởi nhiễu chu kì Nhiễu muối-hạt tiêu, nhiễu Gauss và nhiễu đốm đều có thể được loại bỏ bằng cách sử dụng kỹ thuật lọc không gian Tuy nhiên nhiễu chu kỳ đòi hỏi việc sử dụng các bộ ỉọc miền tần sổ Nguyên nhân là trong khỉ các hình thức khác của nhiễu có thể được mồ hình hóa như sự giảm sủt cục bộ, nhiễu chu kỳ là một sự tác động toàn diện 1.3.3 Khái niệm lọc nhiễu ảnh Lọc nhiễu. .. dữ liệu ảnh Quá trình nén và giải nén được thực hiện ừên từng dòng ảnh ■ Ảnh TIFF: Là ảnh mà dữ liệu chứa trong tệp thường được tổ chức thành các nhóm dòng (cột) quét của dữ liệu ảnh ■ Ảnh GIF: Dạng ảnh GIF cho chất lượng cao, độ phân giải đồ họa cao và cho phép hiển thị ừên hầu hết các phàn cứng Tuy các định dạng này khác nhau, song chúng đều tuân theo một cấu trúc chung nhất là gồm 3 phàn: ■ Dữ liệu. .. kê cũng được sử dụng trong xử lý ảnh 1.2.4.2 Nén ảnh Ảnh dù ở dạng nào vẫn chiếm không gian nhớ rất lớn Vì vậy, khi mô tả ảnh có thể sử dụng kỹ thuật nén ảnh để thu gọn dung lượng nhớ dành cho ảnh Các giai đoạn nén ảnh có thể chia ra thành 2 thế hệ là thế hệ lvà thế hệ 2 Hiện nay, các chuẩn nén ảnh MPEG được dùng với ảnh đang khá phổ biến Một số phương pháp, thuật toán nén được sử dụng rộng rãi là:... loại nhiễu trên hình ảnh để chúng ta có thể lựa chọn phương pháp thích hợp nhất để giảm các tác động Khôi phục hình ảnh bị nhiễu là một mảng quan trọng của phục hồi hình ảnh Trong chương này, chúng ta sẽ điều ừa một số ừong các hình thức nhiễu tiêu chuẩn, và các phương pháp loại bỏ hoặc giảm thiểu các tác động của chúng ừên hình ảnh a) Nhiễu muối, hạt tiêu Nhiễu Muối, hạt tiêu còn được gọi là xung nhiễu, ... nhận, ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn Mục đích của các công việc này là làm cho chất lượng ảnh ừở lên tốt hơn chuẩn bị cho các bước xử lý tiếp theo K hử nhiễu: Nhiễu được chia thành hai loại là nhiễu hệ thống và nhiễu ngẫu nhiên Đặc trưng của nhiễu hệ... thống xử lý ảnh 1.2.1 Những khái niệm cơ bản 1.2.1.1 Điểm ảnh ịPicture Element) Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng Để xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hóa số hóa ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám) Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người... liệu ảnh được mã hóa bởi kiểu mã hóa chỉ ra trong phàn Header ■ Bảng màu (Palette Color): Bảng màu cho biết số màu dùng ừong ảnh và sử dụng ừong việc hiển thị màu của ảnh Ảnh đen ừắng không nhất thiết phải có bảng màu 1.3 Bài toán loc nhiễu ảnh 1.3.1 Bài toán Ảnh gốc ban đầu có thể do sự thay đổi độ nhạy của đầu dò, do sự biến đổi của môi trường, do sai số lượng tử hóa hay sai số truyền.V.V Nhiễu ảnh. .. khối, phương pháp Kim tự tháp Laplace, 1.2.4.3 Các định dạng cơ bản trong xử lý ảnh Hình ảnh khi lưu trữ dưới dạng tệp tin sẽ được số hóa Một số dạng ảnh đã được chuẩn hóa như: ảnh GIF, BMP, PCX, IMG, 17 ■ Ảnh IMG: Là ảnh đen trắng, được nén theo từng dòng Mỗi dòng gồm các gói, các dòng giống nhau cũng nén thành một gói ■ Ảnh PCX: Là một trong những định dạng ảnh cổ điển nhất Nó sử dụng phương pháp