Bài giảng Xử lý tín hiệu nâng cao - Chương 6: Xử lý ảnh trong Matlab

Chương 6 gồm có những nội dung chính sau: Tín hiệu hai chiều (ảnh số), biểu diễn ảnh, các kiểu ảnh trong matlab, ảnh được định chỉ số (indexed images), ảnh cường độ (intensity images), ảnh nhị phân (binary images),... Mời các bạn cùng tham khảo.

   

CHƯƠNG VI

Xử lý tín hiệu số nâng cao

Xử lý ảnh trong Matlab

Biến đổi histogram

 Phép dãn Histogram

>> I = imread('pout.tif');

>> figure, imhist(I)

 Phép dãn là phép thay đổi tuyến tính biểu đồ

Histogram, không làm thay đổi hình dạng của ảnh

L n

m

X s

s

L

L n

m

Y

1

min 1

max 1

min max ( , ) )

, (

Biến đổi histogram

 Trong matlab sử dụng lệnh imtool

Kết quả

Biến đổi histogram

Biến đổi histogram

 San phẳng (cân bằng) Histogram

 Cân bằng Histogram là phép biến đổi phi tuyến

nhằm thu được sự phân bố đều các giá trị mức xám

 Công thức

min min

max

min

b P

b b

a i

i k

Phép lọc tuyến tính

 Cơ sở tính toán của phép lọc tuyến tính

là dựa trên phép nhân chập

 Ảnh thu được sẽ là tổng hợp trọng số hay

là trung bình trọng số các điểm lân cận

với mặt nạ

 Điểm chịu tác động của biến đổi là điểm

ở tâm mặt nạ

'average' averaging filter

'disk' circular averaging filter

'gaussian' Gaussian lowpass filter

'motion' motion filter

'prewitt' Prewitt horizontal edge-emphasizing

filter

'sobel' Sobel horizontal edge-emphasizing filter 'unsharp' unsharp contrast enhancement filter

1 1

1

1 1

1 9

1

Phép lọc tuyến tính

 Mặt nạ motion

 H= fspecial('motion',len,theta)

 Giá trị mặc định len=9, theta=0

 Được sử dụng để làm nhòe ảnh có hướng

Phép lọc tuyến tính

H=fspecial('prewitt')

1 1

1

0 0

0

1 1

1

1 2

1

0 0

0

1 2

1

H=fspecial('sobel')

Phép lọc tuyến tính

 Mặt nạ unsharp

 H= fspecial('unsharp',alpha)

 Tăng cường độ nét và tương phản

 Kích thước 3x3, tham số alpha mặc định = 0.2

 Ví dụ:

I = imread('moon.tif');

h =fspecial('unsharp');

imshow(I) I2 = imfilter(I,h);

figure,imshow(I2)

Phép lọc tuyến tính

Loại bỏ viền đen

Loại bỏ viền đen

 Để loại bỏ viền đen

I3 = imfilter(I,H,'replicate');

imshow(I2);figure,imshow(I3);

Phép lọc phi tuyến

 Mục đích giảm nhiễu xung

 Các loại bộ lọc phi tuyến

Khôi phục ảnh

 Khôi phục ảnh tập trung vào việc loại bỏ

hay giảm thiểu sự biến dạng xảy ra trong quá trình thu nhận ảnh

 Sự biến dạng ảnh có thể bao gồm :

 Nhiễu-là những sai khác trong giá trị của pixel,

 Ảnh hưởng quang học : sự mở do việc chuyển

động của camera

 Ta có dạng tổng quát của ảnh bị biến dạng:

g(x,y) = f(x,y)*h(x,y) + n(x,y)

Khôi phục ảnh

 Nhiễu muối tiêu

 I2= imnoise(I1,'salt & pepper')

Khôi phục ảnh

 Nhiễu gaussian

 t = imnoise(image,’gaussian’)

Tách biên ảnh

 Biên ảnh là các điểm có cường độ thay

đổi nhanh.

 Tìm biên ảnh bằng cách sử dụng một

trong hai tiêu chuẩn tổng quát sau:

 Tìm các nơi đạo hàm bậc nhất của cường độ

sáng có biên độ hơn một ngưỡng

 Tìm các nơi đạo hàm bậc hai của cường độ

sáng có sự thay đổi qua mức 0

Tách biên ảnh

I2 = edge (I1,'method')

Prewitt, Roberts, Cany v.v

Tách biên ảnh

 Kết quả

Lọc ảnh trên miền tần số