1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 5 (phần 1) – ThS. Võ Quang Hoàng Khang

40 77 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 40
Dung lượng 1,23 MB

Nội dung

Chương 5 (phần 1) - Tiền xử lý ảnh. Nội dung chính trong chương này gồm có: Các biến đổi trên mức xám, biến đổi trên Geometry, tiền xử lý sử dụng dữ liệu cục bộ, biến đổi Fourier, biến đổi Wavelets. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chương 5: TIỀN XỬ LÝ ẢNH Võ Quang Hoàng Khang TPHCM - 2016 Các biến đổi mức xám Biến đổi Geometry Tiền xử lý sử dụng liệu cục Biến đổi Fourier Biến đổi Wavelets Tổng kết  Ứng dụng phép biến đổi mức xám để điều chỉnh chất lượng ảnh  Mô tả phép biến đổi hình học ảnh  Áp dụng kỹ thuật dựa liệu cục để làm mịn ảnh, làm biên ảnh, xác định cạnh  Áp dụng kỹ thuật phân tích miền tần số để phân tích đặc điểm ảnh  Mơ tả mục đích sử dụng lọc  Làm ảnh “tốt” cho mục đích định  Do đó: phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể  Phương pháp:  Xử lý miền không gian ▪ Xử lý điểm ảnh ▪ Xử lý mặt nạ  Xử lý miền tần số ▪ Các phép lọc Thay đổi giá trị không phụ thuộc vào tọa độ điểm ảnh: g(x, y) = T[ f(x, y)]  Tăng giảm độ sáng, âm bản, biến đổi log, thống kê tần suất, biến đổi tần suất, v.v  Sử dụng biểu đồ tần suất, gọi histogram  Tần suất mức xám g ảnh I số điểm ảnh có giá trị g Histogram biểu đồ mức xám có ảnh Ví dụ cho ảnh I, histogram h(g) I là:   “Trắng” chuyển thành ”đen” ngược lại Original Image  Negative Image Ảnh âm ảnh I có [0,L-1] mức xám xác định bởi, với r mức xám cụ thể: s  L 1 r 10 k  Sử dụng hàm sau để xác định: sk  T (rk )   pin (r j ) j 0 26 27  Biến đổi mức sáng ảnh cũ IN OUT 1/7 2/7 3/7 4/7 5/7 6/7 7/7 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1  Ảnh output có histogram  Nhận xét: Histogram ảnh đầu xấp xỉ khơng hồn tồn đồng 28 I = imread('Image_0_01.tif'); J = histeq(I); imshow(I); figure, imshow(J); 29 30 http://en.wikipedia.org/wiki/Histogra m_equalization 31  Xét ảnh http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization 32  Histogram ảnh (đếm pixel có mức xám) 33  CDF histogram là:  Min ảnh 52 max 154 Cdf chuyển sang miền [0, 255] 34  cdf (v)  cdf  h(v)  round  ( L  1)   MxN  cdf   Xét ảnh ví dụ  cdf (v)   h(v)  round  255  63    Ví dụ, pixel mức xám 78  46   h(78)  round  255  182  63   35  Ảnh cân histogram là: 36     Cho ảnh I kích thước mxn=N Gọi new_levels số mức xám mong muốn ảnh cân băng histogram Đặt: N tb  new _ levels Đặt: t ( g )  g  h(i ) i 0 số điểm ảnh có mức xám thấp hay g  Xác định hàm f: gf(g), cho :  t(g)  f ( g )  max( 0, round 0,  1  tb  37   Chọn new_levels = Ảnh sau cân 38 Hãy viết chương trình Matlab nhằm thực hiện:  Chuyển ảnh xám sang trắng đen  Co giãn độ tương phản  Biến đổi ảnh âm bản, log,…  Hiện thực cân Histogram ảnh 39  Các xử lý không phụ thuộc tọa độ: contrast stretch  Cân histogram ảnh xám thông qua tuyến tính hóa hàm CDF mức xám  Minh họa cân histogram trêm miền [0,1] [0,255] 40 ... dụng cụ thể  Phương pháp:  Xử lý miền không gian ▪ Xử lý điểm ảnh ▪ Xử lý mặt nạ  Xử lý miền tần số ▪ Các phép lọc Thay đổi giá trị không phụ thuộc vào tọa độ điểm ảnh: g(x, y) = T[ f(x, y)]... Histogram ảnh (đếm pixel có mức xám) 33  CDF histogram là:  Min ảnh 52 max 154 Cdf chuyển sang miền [0, 255 ] 34  cdf (v)  cdf  h(v)  round  ( L  1)   MxN  cdf   Xét ảnh ví dụ...  255   63    Ví dụ, pixel mức xám 78  46   h(78)  round  255   182  63   35  Ảnh cân histogram là: 36     Cho ảnh I kích thước mxn=N Gọi new_levels số mức xám mong muốn ảnh

Ngày đăng: 30/01/2020, 08:04

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN