CHƯƠNG 3 xử lý NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH

XỬ LÝ ẢNH TRONG CÔNG NGHIỆP GVGD: TS GVC LÊ THỊ THÚY NGA BỘ MÔN: ĐIỀU KHIỂN HỌC NỘI DUNG • Tổng quan công nghệ xử lý ảnh • Thu nhận ảnh • Xử lý nâng cao chất lượng ảnh • Các phương pháp phát biên • Phân vùng ảnh • Nhận dạng ảnh XỬ LÝ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Cải thiện ảnh sử dụng toán tử điểm Cải thiện ảnh sử dụng tốn tử khơng gian XỬ LÝ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH  Quá trình xử lý ảnh trình tác động lên ảnh số để làm thay đổi thuộc tính vốn có (thay đổi kích thước, đặc tính) Ví dụ: làm sáng, mờ ảnh số có Cải thiện ảnh sử dụng tốn tử điểm • Khái niệm chung: Biểu đồ tần suất (Histogram): biểu đồ tần suất mức xám g ảnh I, số điểm ảnh có mức xám g ảnh I, ký hiệu h(g) 4 Ví dụ: I = Biểu đồ Histogram I: g h(g) 2 3 2 Cải thiện ảnh sử dụng tốn tử điểm • Tăng độ sáng: Giả sử ảnh I có kích thước mxn, kỹ thuật điều chỉnh độ sáng thể sau: I[i, j] = I[i, j] + c đó: c số nguyên, cường độ sáng cần tăng thêm điểm ảnh, i = ÷ m, j = ÷ n Cải thiện ảnh sử dụng tốn tử điểm • Tách ngưỡng: Giả sử ảnh I có kích thước mxn, kỹ thuật điều chỉnh độ sáng thể sau: I[i, j] = I[i, j]  c? Max: Min; đó: c ngưỡng cường độ xám, Max Min ngưỡng cường độ xám lớn nhỏ ảnh Nếu Min = 0, Max = 1: Chuyển ảnh Gray thành ảnh Black - White Cải thiện ảnh sử dụng tốn tử điểm • Bó cụm: Nhằm giảm bớt số mức xám ảnh cách nhóm lại số mức xám gần thành nhóm Cải thiện ảnh sử dụng tốn tử điểm • Cân Histogram: Giả sử ảnh I có kích thước mxn, Bước 3: Tính số điểm ảnh có mức xám ≤ 𝑔 kỹ thuật điều chỉnh độ sáng thể 𝑔 sau: Bước 1: Đặt số mức xám ảnh cân k 𝑡 𝑔 = ℎ 𝑖 𝑖=0 Bước 2: Tính số điểm ảnh trung bình Bước 4: Xác định hàm f(g) mức xám ảnh cân 𝑚∗𝑛 𝑏= 𝑘 𝑡 𝑔 𝑓 𝑔 = 𝑚𝑎𝑥 0, 𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑 −1 𝑏 Cải thiện ảnh sử dụng tốn tử điểm • Cân Histogram: Ví dụ: 7 7 13 Cho ma trận ảnh I = 6 30 7 Cân Histogram ảnh với số mức xám ảnh cân k=5 g h(g) t(g) f(g) 4 12 16 22 23 13 24 30 25 Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian • Nhiễu: Ảnh thường bị biến dạng nhiễu ngẫu nhiên Nhiễu xuất trình thu nhận ảnh q trình truyền tin Nhiễu  độc lập phụ thuộc với nội dung ảnh Nhiễu độc lập với liệu ảnh (Independent Noise): Là loại nhiễu cộng (additive noise), ảnh thu f(i,j) tổng ảnh (true image) nhiễu n(i,j): f(i,j) = s(i,j) + n(i,j)  Nhiễu phụ thuộc vào liệu (Data dependent noise): Nhiễu xuất có xạ đơn sắc nằm rải rác bề mặt ảnh, độ lởm chởm bề mặt tùy thuộc vào bước sóng điểm ảnh Do có giao thoa sóng ảnh nên làm xuất vết lốm đốm ảnh Cải thiện ảnh sử dụng toán khơng gian • Nhiễu:  Nhiễu Gauss: Nhiễu có chất rời rạc xạ (hệ thống ghi ảnh cách đếm photon lượng tử ánh sáng) Mỗi pixel ảnh nhiễu tổng giá trị pixel (true pixel) pixel ngẫu nhiên  Nhiễu muối tiêu (Salt & Pepper noise): Nhiễu sinh xảy sai số trình truyền liệu Những pixel đơn đặt luân phiên mang giá trị zero hay giá trị maximum tạo hình chấm dạng muối tiêu ảnh Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian • Nhiễu: Nhiễu trắng Nhiễu Gauss Nhiễu Poisson Nhiễu muối tiêu Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian Sau cải thiện điểm ảnh gốc H(k,l) thay điểm ảnh y(m,n) xác định theo công thức: 𝑚−1 𝑛−1 𝑦 𝑚, 𝑛 = 𝐻 𝑘, 𝑙 ∗ 𝐼 𝑚 − 𝑘, 𝑛 − 𝑙 𝑘=0 𝑙=0 Trong đó: 𝐼 𝑚, 𝑛 : ảnh đầu vào; H 𝑘, 𝑙 : ma trận cửa sổ lọc; y 𝑚, 𝑛 : ảnh đầu Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian • Lọc trung bình: Với lọc trung bình, điểm ảnh thay trung bình trọng số điểm lân cận định nghĩa sau: 𝑚 𝑛 𝑌 𝑚, 𝑛 = 𝐻 𝑘, 𝑙 ∗ 𝐼(𝑚 − 𝑘, 𝑛 − 𝑙) 𝑘=1 𝑙=1 Trong đó: 𝑌 𝑚, 𝑛 : ảnh đầu 𝐼 𝑚, 𝑛 : ảnh đầu vào H 𝑚, 𝑛 : ma trận lọc Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian • Lọc trung bình: Mặt nạ lọc Ví dụ: Cho ảnh đầu vào 23 27 32 20 16 35 40 47 32 27 𝑌 = 𝐼𝐻 = 36 43 49 34 27 36 48 48 34 22 24 35 33 22 11 : Cải thiện ảnh sử dụng toán khơng gian • Lọc trung bình: B = imfilter(Isp,k); Chương trình Matlab C = imfilter(Ig,k); I=imread('C:\Users\LE THI THUY NGA subplot(1,3,1); \Desktop\ anh3.jpg’); imshow(A); Isp = imnoise(I,'salt & pepper'); subplot(1,3,2); Ig = imnoise(I,'gaussian',0.02); imshow(B); k = ones(3,3) / subplot(1,3,3); A = imfilter(I,k); imshow(C); • : Lọc trung bình:  Lọc trung bình thích hợp cải thiện ảnh Gauss nhiễu Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian • Lọc trung vị: • Thay điểm ảnh đích giá trị trung vị điểm ảnh lân cận điểm ảnh • Bộ lọc Median tìm giá trị trung điểm ảnh thay vào điểm ảnh trung tâm • Các lọc trung vị cấp lọc trung bình chỗ giữ độ nét tần số cao loại bỏ nhiễu Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian • Lọc trung vị (Median): • Thay điểm ảnh đích giá trị trung vị điểm ảnh lân cận điểm ảnh • Bộ lọc Median tìm giá trị trung điểm ảnh thay vào điểm ảnh trung tâm • Các lọc trung vị cấp lọc trung bình chỗ giữ độ nét tần số cao loại bỏ nhiễu Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian • Lọc trung vị: Chương trình Matlab: end; A=imread('C:\Users\LE THI THUY NGA\Desktop\anh3.jpg'); subplot(131); B=rgb2gray(A); imshow(A); C = imnoise(B,'salt & pepper'); title('Anh goc'); s=size(C); subplot(132); for i=2:s(1)-1 imshow(C); for j=2:s(2)-1 title('Anh nhieu muoi tieu'); a=sort([C(i,j) C(i,j-1) C(i,j+1) C(i-1,j) C(i-1,j-1) C(i-1,j+1) C(i+1,j) C(i+1,j-1) C(i+1,j+1)]); subplot(133); D(i,j)=uint8(a(5)); end; imshow(D); title('Anh sau loc trung vi'); Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian • Lọc trung vị: Kết quả: Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian Lọc trung vị ma trận ảnh sau A=[4 7 1;5 7 1;6 3;5 7 1;5 2] Chương trình Matlab: A=[4 7 1;5 7 1;6 3;5 7 1;5 2] B(i,j)=uint8(a(5)) end; end; s=size(A); C=medfilt2(A, [3 3]) for i=2:s(1)-1 for j=2:s(2)-1 a=sort([A(i,j) A(i,j-1) A(i,j+1) A(i-1,j) A(i-1,j-1) A(i-1,j+1) A(i+1,j) A(i+1,j-1) A(i+1,j+1)]); C= B= 0 0 5 7 3 5 5 7 3 1 1 Cải thiện ảnh sử dụng tốn khơng gian • Lọc thông thấp: Mặt nạ lọc: 010 H= 121 010 Hoặc: H= b+2 b b b2 b b Một số lệnh xử lý ảnh Matlab • Đọc hiển thị liệu ảnh: >> xla1 ans = 5344 ans = 3008 ans = 24 ... Tổng quan cơng nghệ xử lý ảnh • Thu nhận ảnh • Xử lý nâng cao chất lượng ảnh • Các phương pháp phát biên • Phân vùng ảnh • Nhận dạng ảnh XỬ LÝ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Cải thiện ảnh sử dụng toán... Cải thiện ảnh sử dụng toán tử điểm Cải thiện ảnh sử dụng toán tử không gian XỬ LÝ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH  Quá trình xử lý ảnh trình tác động lên ảnh số để làm thay đổi thuộc tính vốn có (thay... : ảnh đầu