Bài giảng Xử lý ảnh - Bài 4 & 5: Nâng cao chất lượng ảnh cung cấp cho người học các kiến thức: Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh, các kỹ thuật trên miền không gian, một số bộ lọc cơ bản. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết
Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc XỬ LÝ ẢNH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Giảng Viên: ThS Đinh Phú Hùng Bộ môn: Kỹ Thuật Máy Tính & Mạng Email: hungdp@wru.edu.vn Ngày 23 tháng năm 2015 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Nội Dung Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Nâng cao chất lượng ảnh bước cần thiết xử lý ảnh nhằm hoàn thiện số đặc tính ảnh Nâng cao chất lượng ảnh gồm hai công đoạn khác nhau: tăng cường ảnh khơi phục ảnh Mục đích nhằm hồn thiện đặc tính ảnh như: - Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám ảnh - Lọc nhiễu, hay làm trơn ảnh (Đối với ảnh bị nhiễu) - Làm biên ảnh (Đối với ảnh không sắc nét, bị mờ) / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Các kỹ thuật miền không gian Các thuật toán triển khai việc nâng cao chất lượng ảnh miền không gian đều phân nhóm theo cơng dụng lọc nhiễu, làm biên Để lọc nhiễu, sử dụng lọc: - Lọc tuyến tính (Lọc trung bình, lọc thơng thấp) - Lọc phi tuyến (Lọc trung vị) Để làm biên sử dụng lọc: - Lọc Laplace / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Phép nhân chập Bản chất thao tác lọc ảnh việc thực phép tính nhân chập ảnh Phép "nhân chập" thực ảnh đầu vào với ma trận hay cửa sổ nhân chập gọi "kernel" Toàn pixel ảnh tiến hành nhân chập với cửa sổ nhân chập (tâm cửa sổ nhân chập đặt trùng vào vị trí pixel tính nhân chập), làm thay đổi giá trị pixel ban đầu / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Phép nhân chập Cơng thức tính nhân chập sau: r r Y (m, n) = X (m, n) ⊕ H(k, l) = X (m − k, n − l)H(k, l) k=−r l=−r Trong đó: - X(m,n) ma trận ban đầu ảnh kích thước mxn - H(k,l) ma trận hạt nhân phép nhân chập hay gọi mặt nạ - Y(m,n) ma trận đầu phép nhân chập X H / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Phép nhân chập Ví dụ: Cho ma trận ảnh I ma trận mặt nạ K hình Hãy thực tính nhân chập I ⊕ K / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Phép nhân chập Kết phép nhân chập ma trận ảnh I ma trận mặt nạ K hình dưới: Chú ý: Dùng lệnh C = conv2(I, K, ’same’) để thực nhân chập matlab / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian mịn Thường dùng làm mờ ảnh để giảm nhiễu Ý tưởng chính: Thay giá trị pixel ảnh trung bình mức xám lân cận xử lý mặt nạ lọc Kết giảm độ sắc nét ảnh Nhược điểm: Các cạnh (hầu hết dấu hiệu thiếu ảnh) bị làm mờ đi, điều không mong muốn xảy / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung bình: Các ma trận mặt nạ thường dùng thường trung bình ma trận đơn vị lẻ Ví dụ như: Chú ý: Dùng lệnh K = fspecial(’average’) để tạo mặt nạ lọc trung bình matlab Mặc định x 10 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung bình: Ví dụ: Cho ảnh I có ma trận ảnh sau Hãy thực lọc trung bình với ma trận mặt nạ 3x3 Chú ý: Dùng lệnh B = imfilter(I,K), B = conv2(I,K,’same’) để lọc trung bình matlab Với I ảnh cần lọc, K mặt nạ trung bình 12 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian mịn Ví dụ: Ảnh có nhiễu lọc với lọc trung bình 7x7: Chú ý: Dùng lệnh K = imnoise(I,’salt & pepper’,0.02) để tạo nhiễu muối tiêu cho ảnh I 13 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung vị: Thay giá trị pixel median mức xám lân cận (giá trị ban đầu pixel bao gồm tính toán giá trị median) Lọc median phổ biến giảm nhiễu tốt mà ảnh bị mờ lọc mịn với mặt nạ kích thước Lọc median đặc biệt hiệu việc giảm nhiễu muối tiêu Median m tập hợp nửa giá trị tập hợp lớn m, nửa nhỏ m 14 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung vị: Để biểu diễn lọc median điểm ảnh, phải xếp giá trị pixel lân cận nó, chọn median, thay giá trị cho pixel Ví dụ: mặt nạ 3x3 có giá trị điểm lân cận: 10, 20, 20, 20, 15, 20, 20, 25, 100 Sắp xếp lại giá trị: 10, 15, 20, 20, 20, 20, 20, 25, 100 Median = 20 Mục đích: lọc dùng để làm cho pixel có giá trị sai khác giống với giá trị hàng xóm 15 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung vị: Ví dụ: Cho ảnh I có ma trận ảnh sau Hãy thực lọc trung vị với ma trận mặt nạ 3x3 16 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc khơng gian mịn Ví dụ: Ảnh có nhiễu lọc với lọc trung vị 3x3: Chú ý: Có thể dùng lệnh Tv = medfilt2(I) matlab để thực lọc trung vị với ảnh I (mặc định mặt nạ x 3) 17 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian sắc nét Làm sáng lên chi tiết tốt ảnh tăng cường chi tiết bị mờ Ý tưởng chính: Lấy vi phân ảnh ( tức lấy đạo hàm cấp 1, cấp 2) nhằm tăng cường mép ảnh điểm gián đoạn khác 18 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian sắc nét Phép biến đổi Laplacian: Được đề xuất Rosenfeld Kak năm [1982] Là đạo hàm có hướng với ảnh (với ảnh hàm f(x,y)) Công thức tổng quát: ∇2 f = ∂2f ∂2f + ∂x ∂y Trong đó: ∂2f = f (x + 1, y ) − 2f (x, y ) + f (x − 1, y ) ∂x 2 ∂ f = f (x, y + 1) − 2f (x, y ) + f (x, y − 1) ∂y ∇2 f = f (x + 1, y ) + f (x − 1, y ) + f (x, y + 1) + f (x, y − 1) − 4f (x, y ) 19 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian sắc nét Mặt nạ Laplacian: 20 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian sắc nét Phép biến đổi Laplacian: Làm sáng tỏ mức xám không liên tục ảnh Làm mờ vùng có cấp độ xám khác Phục hồi đặc tính Độ sắc nét bảo toàn 21 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian sắc nét Phép biến đổi Laplacian: Dùng để nâng cao chất lượng ảnh sau: g (x, y ) = f (x, y ) − ∇2 f (x, y ) (1) f (x, y ) + ∇2 f (x, y ) (2) Trong đó: Phương trình (1) dùng hệ số trung tâm mặt nạ Laplacian âm Phương trình (2) dùng hệ số trung tâm mặt nạ Laplacian dương 22 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian sắc nét Rút gọn công thức g(x,y): g (x, y ) = f (x, y ) − ∇2 f (x, y ) = f (x, y ) − [f (x + 1, y ) + f (x − 1, y ) + f (x, y + 1) + f (x, y − 1)] + 4f (x, y ) = 5f (x, y ) − [f (x + 1, y ) + f (x − 1, y ) + f (x, y + 1) + f (x, y − 1)] Ma trận mặt nạ: 23 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc khơng gian sắc nét Ví dụ: Cho ảnh I mặt nạ Laplacian K có ma trận sau Hãy thực phép biến đổi Laplacian để tăng cường ảnh 24 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc không gian sắc nét Kết sau thực tăng cường ảnh phép biến đổi Laplacian: 25 / 26 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật miền không gian Một số lọc Bộ lọc khơng gian sắc nét Ví dụ ảnh lọc với lọc Laplacian 26 / 26 ... 20, 20, 15, 20, 20, 25, 100 Sắp xếp lại giá trị: 10, 15, 20, 20, 20, 20, 20, 25, 100 Median = 20 Mục đích: lọc dùng để làm cho pixel có giá trị sai khác giống với giá trị hàng xóm 15 / 26 Tổng... nhiễu, làm biên Để lọc nhiễu, sử dụng lọc: - Lọc tuyến tính (Lọc trung bình, lọc thơng thấp) - Lọc phi tuyến (Lọc trung vị) Để làm biên sử dụng lọc: - Lọc Laplace / 26 Tổng quan nâng cao chất... = X (m − k, n − l)H(k, l) k=−r l=−r Trong đó: - X(m,n) ma trận ban đầu ảnh kích thước mxn - H(k,l) ma trận hạt nhân phép nhân chập hay gọi mặt nạ - Y(m,n) ma trận đầu phép nhân chập X H / 26 Tổng