Equalizer hay thường được gọi tắt EQ là một thiết bị rất quan trọng dùng để lọc tần số âm thanh trong quá trình sản xuất âm nhạc, chương trình biểu diễn diễn sân khấu, trong các cuộc họp, hội nghị ngày nay… Mỗi người chúng ta hẳn đã từng dùng EQ ở một góc độ nào đó. Đơn giản nhất là thiết bị nghe nhạc mp3 hay các phần mềm nghe nhạc hiện nay đều tích hợp tính năng cắt lọc tần số. Nhưng để hiểu sâu về nó và cân chỉnh cho phù hợp với từng bài hát, từng chất giọng của mỗi người thì không hề đơn giản chút nào. Trong bài viết này, tôi sẽ giúp các bạn tìm hiểu sâu về nguyên lý hoạt động của bộ xử lý Equalizer, cũng như một số ứng dụng và thuật ngữ nói về nó.
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN TỬ VIỄN THƠNG BÁO CÁO GIỮA KÌ XỬ LÝ ẢNH ĐỀ TÀI: INTERPOLATION GVHD: TS HỒ PHƯỚC TIẾN NHÓM: 15NH38 SVTH: VÕ THANH TRIỀU 15DT2 HUỲNH ANH TUẤN 15DT1 MỤC LỤC Trang Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NỘI SUY ẢNH……………………… 1.1 Khái quát xử lý ảnh…………………………………………………………… 1.2 Những khái niệm xử lý ảnh……………………………………….…1 1.2.1 Điểm ảnh………………………………………………………………………… 1.2.2 Mức xám ảnh………………………………………………………………… 1.2.2.1 Các thang giá trị mức xám thông thường………………………………………2 1.2.2.2 Mức xám ảnh đen trắng……………………………………………………… 1.2.2.3 Mức xám ảnh nhị phân……………………………………………………….2 1.2.2.4 Mức xám ảnh màu……………………………………………………………2 Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH………………………………………2 2.1 Nội suy song khối………………………………………………………………….4 2.1.1 Giải thuật nội suy song khối (Bicubic)…………………………………………….4 2.2 Nội suy song tuyến………………………………………………………………… Chương 3: MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA NỘI SUY ẢNH……………………………… 3.1 Nội suy sau tăng kích thước ảnh……………………………………………….8 PHẦN KẾT LUẬN………………………………………………………………………11 TÀI LIỀU THAM KHẢO…………………………………………………………….…11 Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ NỘI SUY ẢNH 1.1 Khái quát xử lý ảnh Xử lý ảnh phân ngành xử lý số tín hiệu với tín hiệu xử lý ảnh Đây phân ngành khoa học phát triển năm gần Xử lý ảnh gồm lĩnh vực chính: xử lý nâng cao chất lựong ảnh, nhận dạng ảnh, nén ảnh truy vấn ảnh Sự phát triển xử lý ảnh đem lại nhiều lợi ích cho sống người Ngày xử lý ảnh áp dụng rộng rãi đời sống như: photoshop, nén ảnh, nén video, nhận dạng biển số xe, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viết, xử lý ảnh thiên văn, ảnh y tế… 1.2 Những khái niệm xử lý ảnh 1.2.1 Điểm ảnh Trong kỹ thuật ảnh số, pixel hay điểm ảnh (tiếng Anh: pixel hay pel, viết tắt picture element) điểm vật lý hình ảnh raster, khối màu nhỏ đơn vị để tạo nên ảnh kỹ thuật số Địa điểm ảnh tương ứng với tọa độ vật lý ITS Pixel LCD sản xuất mạng lưới hai chiều, sử dụng dấu chấm đại diện hình vng thường, điểm ảnh CRT tương ứng với chế thời gian chúng tỷ lệ qt pixel khơng có kích thước cố định Mỗi điểm ảnh mẫu hình ảnh ban đầu, nhiều điểm ảnh thường cung cấp đại diện xác gốc Cường độ điểm ảnh thay đổi Hình ảnh hệ thống màu sắc, màu sắc thường ba bốn đại diện cường độ thành phần màu đỏ, xanh cây, màu xanh, màu lục lam, đỏ tươi, màu vàng, màu đen Hầu hết chương trình ứng dụng đồ họa diễn tả độ phân giải hình ảnh pixel dimensions - kích thước pixel, với số đo chiều ngang trước 1.2.2 Mức xám ảnh Mức xám điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị số điểm Trong biểu diễn số ảnh đa mức xám, ảnh biểu diễn dạng ma trận hai chiều phần tử ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ ảnh vị trí Mỗi phần tử ma trận biểu diễn cho mức xám hay cường độ ánh sang Mỗi phần tử ma trận gọi phần tử ảnh điểm ảnh Một điểm ảnh có hai đặc trưng vị trí (x,y) điểm ảnh độ xám 1.2.2.1 Các thang giá trị mức xám thông thường Thông thường thang mức xám 16, 32, 64, 128, 256 (với lý kỹ thuật máy tính dung byte để biểu diễn mức xám biểu diễn : 256 mức, mức 256 la mức phổ dụng 1.2.2.2 Mức xám ảnh đen trắng Ảnh đen trắng ảnh có màu đen trắng, mức xám điểm ảnh khác nhau, Nếu dùng bit để biểu diễn mức xám, số mức xám biểu diễn 256 Mỗi mức xám biể diễn dạng số nguyên nằm khoảng từ o đến 255, mức biểu diễn cho mức cường độ đen 255 biểu diên cho mức cường độ sang 1.2.2.3 Mức xám ảnh nhị phân Ảnh có hai mức đen , trắng phân biệt, tức dùng bit mô tả 21 mức khác Nói cách khác điểm ảnh ảnh nhị phân 1.2.2.4 Mức xám ảnh màu Ảnh màu tạo nên từ màu (Red, Blue, Green), người ta dùng byte để mô tả mức màu, giá trị màu 28*3 = 224 16,7 triệu màu Với ảnh màu, cách biểu diễn tương tự với ảnh trắng đen , khác số phần tử ma trận biểu diễn cho ba màu riêng rẽ gồm 24 bit, 24 bit chia thành ba khoảng bit Mỗi khoảng biểu diễn cho cường độ sang màu Chương 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT NỘI SUY ẢNH Hầu tất phần mềm chỉnh sửa ảnh điều sủ dụng nhiều phương pháp nội suy trình bién đổi ảnh Hình ảnh mịn màng h, không bị vỡ hạt phóng to, thu nhỏ tùy vào thuật tốn sử dụng giải thuật nội suy Điều quan trọng giải thuật nội suy khơng them thơng tin cho hinhd ảnh, thêm điểm ảnh làm tăng dung lượng tập tin Trong chế hay cơng việc có lien quan đến hình ảnh gặp phải trở ngại phóng to ảnh đến tính trạng ảnh bể, nên khơng thể in chỉnh sửa Muốn phóng to ảnh người ta dùng phương pháp chụp, rửa hình, dùng máy quét để quét với độ phân giải cao, làm thời gian lại không kinh tế Hiện có nhiều nhà sản xuất phần mềm khắc phục vấn đề cách dùng phương pháp nội suy ảnh, bù đắp tương quan màu sác trình biến đổi ảnh Các phương pháp nội suy ứng dụng nhiều thực tế, để xử lý biến đổi ảnh, sản xuất máy ảnh đời mới, Tóm lại vấn đề: Nếu có giá trị nội suy, chất lượng hình ảnh đảm bảo theo mức thiết lập cho máy chụp ảnh kỹ thuật số Giá trị nội suy gán cho ảnh cao chất lượng file ảnh thấp pixel nội suy gia tăng dựa pixel thực mà ống kính máy ảnh thu nhận (sự gia tăng đơi khơng phản ánh thật) Nếu khơng có giá trị nội suy, chất lượng máy ảnh kỹ thuật số hoàn toàn phụ thuộc vào ống kính, cảm biến chip xử lý liệu Tuy nhiên bên cạnh máy ảnh kỹ thuật số có sử dụng phương pháp nội suy xuất nhiều phần mềm nội suy ảnh cho phép phóng to ảnh, bóp méo ảnh hay biến đổi ảnh, sinh ảnh trung giang mà hình ảnh rõ nét, cho ảnh có dung lương gọn, tính tùy biến caom cho phép phóng to ảnh theo dung lượng file, cho phép sinh khung hình trung gian trông tự nhiên thật Mặc dù nội suy có hạn chế để khăc phục nhược điểm hình ảnh, nên thực nội suy ảnh chất lượng thực phóng to ảnh Chất lượng ảnh phụ thuộc nhiều vào việc sử dụng giải thuật nội suy, giải thuật nội suy thuật toán xác định giá trị màu sắc điểm ảnh tính tốn Thực nội suy tốt cho cơng việc phóng to hình ảnh, biến đổi hình ảnh, có iều phương pháp nơi suy khác nhau, phương pháp pháp sử dụng tốt cho hình ảnh này, phương pháp khác lại thích hợp với hình ảnh khác Vì việc sử phương pháp nội suy quan trọng Các giải thuật nội suy nhóm thành hai loại thích nghi khơng thích nghi Những phương pháp thích nghi thay đổi phụ thuộc vào nội suy (tăng độ sắc nét, làm mịn cạnh), phương pháp khơng thích nghi thực với tất điểm ảnh điều Thuật tốn khơng thích nghi gồm: nội suy pixel gần nhất, nơi suy tuyến tính, nội suy song tuyến tính, nội suy tam giác, nội suy song khối, nội suy tam tuyến số thuật tốn khác Vì thời gian có hạn nên bạn em sâu phương pháp nội suy 2.1 Nội suy song khối Trong xử lý hình ảnh, phép nội suy song khối thường chọn so với phép nội suy song tuyến lân cận gần việc lấy lại hình ảnh, tốc độ vấn đề Điểm ảnh tạo có giá trị trung bình 16 điểm ảnh gốc gần (4 x 4) Vì tái tạo chi tiết màu từ nhiều điểm ảnh gốc nên quy trình tốn nhiều thời gian nhớ xử lý 2.1.1 Giải thuật nội suy song khối (Bicubic) Giả thiết giá trị hàm f dẫn xuất fx, fy fxy biết bốn góc (0,0), (1,0), (0,1), (1,1) đơn vị thẳng góc Chèn thêm bề mặt viết Vấn đề nội suy gồm có việc xác định 16 hệ số aij Sự Thích ứng p(x, y) với giá trị hàm thực bốn phương trình sau: Giống vậy, Tám phương trình sau cho dẫn xuất x hướng y hướng Và bốn phương trình cho dẫn xuất xy Các biểu thức nói sử dụng nhận dạng sau đây: Thủ tục mang lại bề mặt p(x, y) đơn vị thẳng góc mà liên tục với dẫn xuất liên tục 2.2 Nội suy song tuyến Trong toán học, nội suy song tuyến (Bilinear interpolation) mở rộng nội suy tuyến tính cho nội suy hai biến Chìa khóa để thực ý tưởng nội suy tuyến tính hướng đầu tiên, sau nội suy tuyến tính lần hướng khác Nói cách khác, kỹ thuật xác định hàm biến đổi từ hình vng kích thước 0,1x0,1 tới tứ giác không gian (tứ giác không thiết phải đồng phẳng) Nếu giả sử toạ độ khối hình vng x y phép biến đổi B thực sau: Phép biến đổi thực tương đương với hai việc Việc thứ nội suy cạnh AD BC thu điểm P Q Việc nội suy đoạn PQ sử dụng thông số y: Nội suy song tuyến (Bilinear) tương tự nội suy tuyến tính, Lấy Trung bình điểm xung quanh lưới điện sử dụng để xác định giá trị nội suy Ví dụ: Tìm nội suy điểm P Bốn dấu chấm màu đỏ hiển thị điểm liệu dấu chấm màu xanh điểm mà muốn nội suy Giả sử muốn tìm thấy giá trị chưa biết f điểm P = (x, y) Giả định biết giá trị f bốn điểm Q11 = (x1, y1), Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1), Q22 = (x2, y2) Trong đó: y1 biến có chứa liệu điểm dọc trục x1 biến có chứa liệu điểm ngang trục; x2 biến có chứa điểm ngang nơi nội suy thực hiện; y2 biến có chứa điểm dọc nơi nội suy thực hiện; Đầu tiên làm nội suy tuyến tính x-hướng Cho kết quả: Chúng ta tiến hành nội suy y-hướng được: Điều cho phép ước tính f (x, y) Nếu chọn hệ thống phối hợp có bốn điểm e , nơi f có giá trị (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), sau công thức nội suy đơn giản thành: f (x, y) = f (0,0)(1 - x)(1 - y) + f (1,0)x(1 - y) + f (0,1)(1 - x)y + f(1,1)xy Hoặc tương đương, ma trận: Trong trường hợp này, số lượng thay đổi tương ứng với số lượng điểm liệu, nơi f định sẵn Nội suy theo đường tuyến tính song song với x hướng y hướng Tương tự x y đặt với đường thẳng khác nội suy bậc hai Chương 3: MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA NỘI SUY ẢNH 3.1 Dùng nội suy sau tăng kích thước ảnh Để điều chỉnh kích cỡ ảnh, ta dùng hàm imresize với thơng số kèm Sử dùng hàm ta xác định kích cỡ cuẩ ảnh đầu ra, phương pháp nội suy sử dụng lọc dùng để chặn cưa Cú pháp hàm imresize biểu diễn theo nhiều cách sau: B = imresize(A,m) Trong đó: - B vector liệu ảnh đầu A vector liệu ảnh đầu vào 10 - m số B = imresize(A,m) trả ảnh B có kích cỡ m lần kích cỡ A Ảnh A ảnh đa mức xám, RGB hay ảnh nhị phân Nếu m nằm khoảng (0,1) B nhỏ A Ngược lại, B lớn A B = imresize(A,m,method) Trong đó: - B vector liệu ảnh đầu A vector liệu ảnh đầu vào m số Method phương pháp nội suy B = imresize(A,m,method) trả ảnh có kích cỡ gấp m lần kích cỡ A, dùng phương pháp nội suy tham số method Tham số xâu có giá trị Giá trị tham số Phương pháp nội suy ‘Nearest’ ‘Bilinear’ Nội suy pixel gần (mặc định) Nội suy song tuyến tính ‘Bicubic’ Nội suy song khối B = imresize(A,[mrows ncols],method) Trong đó: - B vector liệu ảnh đầu A vector liệu ảnh đầu vào m,n số Method phương pháp nội suy B = imresize(A,[mrows ncols],method) trả ảnh có kích cỡ mrows x ncols (là số cột số hàng ảnh mới) Nếu kích cỡ ảnh đầu nhỏ kích cỡ ảnh đầu vào method ‘bilinear’ ‘bicubic’ imresize áp dụng lọc thông thấp trước phép nội suy làm giảm lượng cưa Kích cỡ mặc định lọc 11x11 B = imresize( ,method,n) 11 Trong ví dụ sau, hàm imresize sử dụng phương pháp nội suy song tuyến tính: Ví dụ: I=imread('circuit.tif'); J=imresize(I,[100 500],'bilinear'); imshow(I), figure, imshow(J) Hình 1: Hình sau trước sử dụng làm imresize với phương pháp nội suy song tuyến tính PHẦN KẾT LUẬN Trong q trình làm báo cáo, sau tìm hiểu thuật tốn nội suy, em bổ sung thêm cho nhiều kiến thức quý giá Em tìm hiểu sâu hơn, đầy 12 đủ phương pháp nội suy ảnh số ứng dụng Em có thêm kiến thức xử lý ảnh công việc sử dụng nội suy để phóng to, bóp méo ảnh, quay ảnh, sinh ảnh trung gian với ứng dụng nó, tượng cưa vỡ hạt hình ảnh cải thiện nhiều thực nội suy, hình ảnh trung gian sinh tạo cho hình ảnh trở nên tự nhiên thực Vì thời gian có hạn nên bạn em sâu phương pháp nội suy song tuyến tính (Bilinear interpolation) nội suy song khối Đây phương pháp có ưu điểm việc khắc phục tượng cưa,vỡ hạt, lấp lỗ hổng, sinh ảnh tiết kiệm thời gian thực giải thuật TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Giáo trình xử lý ảnh, TS Hồ Phước Tiến Trang wed [1] https://vi.wikipedia.org/wiki/X%E1%BB%AD_l%C3%BD_%E1%BA%A3nh [2] https://en.wikipedia.org/wiki/Bicubic_interpolation [3] https://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation 13