Một phương pháp mới nâng cao độ tương phản ảnh màu theo hướng tiếp cận trực tiếp - Trường Đại Học Quốc Tế Hồng Bàng

Phần còn lại của bài báo đƣợc tổ chức nhƣ sau: Phần II, trình bày một số nghiên cứu liên quan của thuật toán nâng cao độ tƣơng phản theo hƣớng trực tiếp của Cheng v[r]

Các cơng trình nghiên cứu phát triển CNTT Truyền thông Tập V-1, Số 17 (37), tháng 6/2017

Một phƣơng pháp mới nâng cao độ tƣơng phản ảnh

màu theo hƣớng tiếp cận trực tiếp

A New Method to Enhancement The Contrast of Color Images based on Direct Method

Nguyễn Văn Quyền, Trần Thái Sơn, Nguyễn Tân Ân, Ngô Hoàng Huy, Đặng Duy An

Abstract: Image contrast enhancement techniques have two mainly methods: indirect method and direct method While indirect methods only modify the histogram without defining any specific contrast measure, the direct methods establish a criterion of contrast measurement and enhance the image by improving the contrast measure Among many direct methods, only the studies by Cheng and Xu modified the contrast at each point of grayscale image using a contrast measure [6, 7]

In this paper we propose a new method for enhancing the contrast of color images based on the direct method The experimental results demonstrate that the combination of our proposed method with Fuzzy C_Mean (FCM) clustering algorithms performs well on different color images

Keywords: Direct contrast enhancement, homogeneity measure, contrast measure, FCM, S-function, histogram, the dynamic range of gray, HSV, entropy, fuzzy entropy, the image details.

I.GIỚITHIỆU

Nâng cao độ tƣơng phản ảnh vấn đề quan trọng xử lý phân tích hình ảnh, bƣớc phân đoạn ảnh Các kỹ thuật thông dụng nâng cao độ tƣơng phản ảnh đƣợc phân loại theo hai tiếp cận chính: (1) Các phƣơng pháp gián tiếp [1, 2, 5, 12, 13, 17]; (2) phƣơng pháp trực tiếp [6, 7]

Có nhiều kỹ thuật đƣợc đề xuất đƣợc tìm thấy tài liệu tham khảo, hầu hết số phƣơng pháp gián tiếp, chúng biến đổi histogram mà không sử dụng độ đo tƣơng phản

Các kỹ thuật biến đổi histogram đƣợc khai thác nhiều khía cạnh nhƣ thuật tốn khung biến đổi histogram thích nghi nội dung [2], biến đổi logarit histogram [1], kỹ thuật cân động histogram [5], chuẩn hóa nhiều histogram [17], biến đổi Cosine rời rạc [13], xây dựng toán tử tăng cƣờng mở rộng toán tử INT Zadeh để mờ hóa thơng tin miền khơng gian [12] v.v…

Mặc dù có nghiên cứu theo phƣơng pháp trực tiếp biến đổi độ tƣơng phản ảnh dựa độ đo tƣơng phản xác định điểm ảnh, chẳng hạn nghiên cứu [9, 3, 8, 6, 7] Trong [9, 3], kết chứng tỏ phƣơng pháp trực tiếp tạo kỹ thuật nâng cao độ tƣơng phản hiệu

Nhƣ nhận xét trên, thời gian dài hầu nhƣ có nghiên cứu Cheng Xu [6, 7] đề xuất phƣơng pháp biến đổi độ tƣơng phản điểm ảnh dựa định nghĩa độ đo tƣơng phản độ sáng điểm ảnh lân cận xung quanh Độ đo tƣơng phản [6, 7] đƣợc xây dựng dựa đặc trƣng địa phƣơng nhƣ gradient, entropy, độ lệch chuẩn trung bình moment bậc điểm ảnh

Các cơng trình nghiên cứu phát triển CNTT Truyền thơng Tập V-1, Số 17 (37), tháng 6/2017 Việc lựa chọn mơ hình màu quan trọng

để cải thiện độ tƣơng phản ảnh màu Biểu diễn màu RGB đƣợc sử dụng cho việc hiển thị màu sắc, biểu diễn màu HSV cho hệ thống thị giác ngƣời Trong mô hình màu HSV, kênh H biểu diễn màu sắc, kênh S độ bão hòa, kênh V cƣờng độ màu Bằng cách bảo toàn kênh H, thay đổi kênh V thay đổi kênh S kênh V, nâng cao chất lƣợng ảnh màu mà không làm suy giảm chất lƣợng ảnh gốc [12]

Trong thuật toán [6, 7] sở phép nâng cao độ tƣơng phản ảnh đa cấp xám, chúng không đảm bảo hiệu áp dụng trực tiếp cho ảnh màu số nguyên nhân sau:

(i) Ảnh nâng cao độ tƣơng phản không thay đổi mức độ sáng màu so với ảnh gốc

Khi áp dụng thuật toán [7] kênh V ảnh màu biểu diễn màu HSV, nhận thấy với nhiều ảnh màu, đặc biệt ảnh tối, điểm ảnh nhƣ chiếm nhiều Do ảnh đƣợc nâng cao khơng thay đổi mức sáng vùng không khác biệt với ảnh gốc dựa cảm nhận mắt

Hình Ảnh kết sử dụng [7] cho ảnh #1 (Xem hình 5)

(ii) Chi tiết ảnh gốc bị suy giảm

Trong [6], tác giả đề xuất thuật toán sử dụng hàm S-function có tham số để biến đổi ảnh đa cấp xám I đầu vào sau nâng cao độ tƣơng phản ảnh biến đổi theo phƣơng pháp trực tiếp

 ( , ) ( , , )opt  ( ( , ); , , ) ,opt 

I I i j SI a b c  S func I i j a b c (1)

trong a, bopt c tham số đƣợc ƣớc lƣợng tự

động khảo sát đỉnh histogram dựa nguyên lý cực đại fuzzy entropy:

 

[ 1, 1]

( ; , , ) , argmax

opt

b a c

b H I a b c

  

 (2)

và H độ đo fuzzy entropy thông dụng (xem công thức (33), mục IV.3)

Hình Ảnh biến đổi sử dụng hàm S-function bị chi tiết [6]

Hình chứng tỏ áp dụng phép biến đổi dạng S-function cho kênh R, G B ảnh #1 nhận đƣợc ảnh bị chi tiết nhƣ đƣợc thể vùng đánh dấu chữ nhật Điều xảy áp dụng biến đổi cho kênh V biểu diễn màu HSV ảnh #1

Phần lại báo đƣợc tổ chức nhƣ sau: Phần II, trình bày số nghiên cứu liên quan thuật toán nâng cao độ tƣơng phản theo hƣớng trực tiếp Cheng cộng sự; Phần III đề xuất thuật toán sử dụng phân cụm mờ để ƣớc lƣợng nhiều khoảng động mức xám, xây dựng hàm biến đổi kênh ảnh trƣớc tính độ tƣơng phản điểm ảnh thuật toán nâng cao độ tƣơng phản ảnh màu biểu diễn màu HSV; Các kết thực nghiệm trình bày phần IV; Kết luận đƣợc đƣa phần V

II.NGHIÊNCỨULIÊNQUAN

Bảng liệt kê số kí hiệu đƣợc sử dụng báo

Bảng Các ký hiệu định nghĩa nó

Ký hiệu Định nghĩa

I Ảnh RGB nói chung

Các cơng trình nghiên cứu phát triển CNTT Truyền thông Tập V-1, Số 17 (37), tháng 6/2017

IS, IH, IV Kênh ảnh H,S V ảnh màu biểu diễn màu HSV

Lk, min,

Lk, max

Miền giá trị mức xám kênh ảnh thứ k ảnh đầu vào, thông thƣờng Lk,

= 0, Lk, max = 255

d d x d kích thƣớc cửa sổ lân cận điểm ảnh Eij

Các giá trị gradient lấy điểm ảnh (i, j) đƣợc chuẩn hóa miền [0, 1] theo tốn tử tìm kiếm biên chẳng hạn tốn tử Sobel

Hij Giá trị entropy địa phƣơng lấy điểm ảnh (i, j) đƣợc chuẩn hóa miền [0, 1]

Vij

Độ lệch chuẩn trung bình mức xám lấy điểm ảnh (i, j) đƣợc chuẩn hóa miền [0, 1]

R4,ij Giá trị moment bậc lấy điểm ảnh (i, j) đƣợc chuẩn hóa miền [0, 1]

HOij Giá trị kết nhập dạng f(ER ij, Hij, Vij,

4,ij)[7]

ij Giá trị điểm ảnh (i, j)

ij Giá trị trung bình khơng điểm ảnh (i, j)

ξij Số mũ khuếch đại (i, j)

t t(0,1): Tham số phép nâng độ khuếch đại

f1,f2 fđộng mức xám [7] 1, f2 (0, 1): Tham số xác định dải

K Số kênh ảnh cần xử lý ảnh đầu vào C Số cụm cần phân cụm tổ hợp kênh ảnh đầu vào i,j,c Giá trị độ thuộc cụm thứ c điểm ảnh

(i, j), đầu thủ tục phân cụm FCM fcut

fcut(0, 1): Tham số xác định C dải

động mức xám kênh ảnh (mục III)

II.1 Độ tƣơng phản trực tiếp điểm ảnh Thông thƣờng, độ tƣơng phản chênh lệch độ sáng đối tƣợng (ký hiệu f) vùng xung quanh (ký hiệu b) Tƣơng tự nhƣ [6, 7], báo sử dụng độ đo tƣơng phản sau:

f b C

f b

 

 (3)

Nâng cao độ tƣơng phản theo phƣơng pháp trực tiếp, theo [6, 7] việc thực dãy biến đổi

, , ,

( , )f b Cf b Cnew fnew f b, ≤ Cf,b ≤ Cnew ≤

, ,

1 ,

1

1 ,

1 new new new f b

new new

C

b f b

C f

C

b f b

C



 

     

 

  

(4) II.2 S-function

Trong lý thuyết tập mờ, Zadeh định nghĩa toán tử tăng cƣờng gọi INT (intensification), dạng tổng quát đƣợc gọi S-function [7], đƣợc xác định nhƣ sau:

 

  

 

  

2

2

0,

, ( ; , , )

1 ,

1,

x a x a

a x b b a c a

S x a b c

x c

b x c c b c a

c x

  

 

  

  

  



   

  



 



(5)

Trong [6] Cheng cộng sử dụng hàm S-function để chuyển ảnh xám sang miền fuzzy, sau nghiên cứu nâng cao độ tƣơng phản ảnh miền fuzzy

Trong [7] đề xuất xây dựng phép nâng cao độ tƣơng phản trực tiếp ảnh đa cấp xám dựa đặc trƣng địa phƣơng điểm ảnh Đây phƣơng pháp gốc đƣợc dùng phát triển thuật toán đƣợc đề xuất phần III

II.3 Ƣớc lƣợng độ sáng độ tƣơng phản điểm ảnh

Phép nâng cao độ tƣơng phản trực tiếp ảnh xám đƣợc công bố [7] đƣợc tóm tắt nhƣ sau:

Giả sử gij mức xám điểm ảnh I(i,j) at

của ảnh đa cấp xám I kích thƣớc M × N, Wij cửa sổ

lân cận (i, j) kích thƣớc d × d Thực bƣớc sau:

Bƣớc 1: Tính tham số địa phƣơng đƣợc chuẩn hóa

giá trị đoạn [0, 1], gradient Eij, entropy Hij, trung bình độ lệch chuẩn Vij, moment bậc R4,ij:

1.1: Tính cƣờng độ biên ảnh:

e = {eij} giá trị cƣờng độ biên ảnh xám đầu vào

Các cơng trình nghiên cứu phát triển CNTT Truyền thông Tập V-1, Số 17 (37), tháng 6/2017 1.2: Giá trị trung bình, độ lệch chuẩn

 = {ij}, v = {vij}, ij giá trị trung bình

mức xám, vij độ lệch chuẩn mức xám lấy lân cận

điểm ảnh gij

ij

( , ) W

ij pq p q g d     ,   ij ij ( , ) W

ij

pq p q g

v

d

 



  (6)

1.3: Tính giá trị entropy địa phƣơng ij log 2log L k k k p p h d   ,

 ij , 

2

# ( , ) W : p q k

p q g k

p

d

 



(7)

1.4: Tính moment bậc

 

ij

4 ij ( , ) W

4,ij 1

pq p q g d        (8) 1.5: Chuẩn hóa miền giá trị đoạn [0, 1]

  ij ij ij max e E e  ,   ij ij ij max v V v    ij ij max ij h H h  ,

 4,ij

4, 4,ij max ij R    (9)

Bƣớc 2: Tính giá trị độ điểm ảnh

giá trị mức xám không

2.1: Tính giá trị đo độ điểm ảnh

ij ij ij , max HO HO

  (10)

trong

 ij ij  4    4, 

* * *

1 * * *

ij ij ij

ij ij ij

HO E V H R

E V H R





    

(11) 2.2: Tính giá trị mức xám khơng (non-homogeneity gray value [7])

ij

ij ( , ) W ij

( , ) W

(1 ) (1 ) pq pq p q pq p q g           (12)

Bƣớc 3: Tính giá trị độ tƣơng phản điểm ảnh

và số mũ khuếch đại 3.1: Giá trị độ tƣơng phản

ij ij ij ij ij g C g      (13)

3.2: Số mũ khuếch đại

 ax min  ij min ij ax * , m m              (14)

trong đó:

min ax k m g g g g   

 , max 1, gk, g1 (15)

là đỉnh histogram đƣợc xác định theo [3] 3.3: Nâng độ tƣơng phản

ij

'

ij ij ,

t

C C (16)

trong tham số t  {0.25, 0.5} [7]

3.4: Tính giá trị mức xám điểm ảnh

ij ij ij ij ' ij ij

ij ' ij ij ij

ij ij

'

ij '

ij ij

ij ' ij ij ij

ij ij 1 , 1 1 , 1 t t t t C C g C C g C C g C C                                 (17) Thuật toán [6, 7] thỏa mãn điều kiện sau: Tại điểm ảnh, độ cao mức độ nâng tƣơng phản thấp

Hình Đồ thị số mũ khuếch đại [7] (gần tuyến tính)

Nhƣ đề cập phần I, ảnh tối, thuật toán nâng cao độ tƣơng phản trực tiếp không thay đổi đƣợc độ sáng ảnh Để giải vấn đề thay đổi độ sáng ảnh sau tăng cƣờng độ tƣơng phản (địa phƣơng) đề xuất xây dựng biến đổi ảnh F kênh ảnh xám tổ hợp kênh ảnh đầu vào Khi độ tƣơng phản đƣợc tính cơng thức (13) đƣợc thay đổi thành:

ij ij

ij

(i, j) ( ) , ( , ) ( )

F F

C

F i j F

Các cơng trình nghiên cứu phát triển CNTT Truyền thông Tập V-1, Số 17 (37), tháng 6/2017 Trong [6], tác giả xây dựng biến

đổi mờ hóa ảnh áp dụng cho quy trình nâng cao độ tƣơng phản trực tiếp Nhƣ phân tích phần I, biến đổi ảnh làm chi tiết ảnh Để chi tiết chúng tơi tóm lƣợc lại phép mờ hóa kênh ảnh [7] nhƣ mục sau:

II.4 Ƣớc lƣợng dải động mức xám biến đổi - mờ hóa ảnh sử dụng S-function

Dựa histogram ảnh, [6, 7] tác giả nhận thấy đỉnh histogram ảnh liên quan đến vùng mức xám lớn đỉnh sau nhiễu Vì tác giả đề xuất cách xác định dải động mức xám nhƣ sau:

Đặt ax

1 ax

is ( )

is ( ) ,

k

m i i

m

H g

H g

k 

 (19)

trong k số điểm cực đại địa phƣơng) histogram, Hismax(g1), …, Hismax(gk) điểm cực

đại địa phƣơng histogram, g1, gk điểm cực đại

địa phƣơng sau tƣơng ứng cho: Hismax(g1)  His ( ),max g Hismax(gk)  His ( )max g (20)

Dải động mức xám đoạn [a, c] a = min{(1 - f2)(g1 - Lmin) + Lmin, B1}

c = max{f2(Lmax - gk) + gk, B2},

(21) B1, B2 đƣợc xác định :

ax

min

1

is( ) Lm is( )

B

i L i L

H i f H i

 



 

ax ax

2

1

is( ) is( ),

m m

L L

i B i L

H i f H i

 



  (22)

và Lmin, Lmax giá trị mức xám nhỏ lớn

của kênh ảnh, số f1 = 0.01, f2 = 0.5 đƣợc xác

định thực nghiệm

Từ dải động mức xám [a, c] ƣớc lƣợng trên, [6] trình bày thuật tốn để mờ hóa ảnh đầu vào trƣớc nâng cao độ tƣơng phản ảnh đầu vào

III.KỸTHUẬTĐỀXUẤT

Phần trình bày kỹ thuật ƣớc lƣợng dải động mức xám sử dụng phân cụm mờ FCM, phép

biến đổi kênh ảnh kỹ thuật nâng cao độ tƣơng phản ảnh màu xét biểu diễn màu HSV

III.1 Ƣớc lƣợng nhiều dải động mức xám dựa vào phân cụm mờ FCM

Phân cụm mờ c-mean (FCM [4]), đƣợc sử dụng hiệu số nghiên cứu nâng cao độ tƣơng phản ảnh kênh

Trong [16] trình bày cách xác định dải

động miền giá trị mức xám cách sử dụng

thuật toán phân cụm mờ FCM, cụm ảnh có tính chất hơn, việc xác định dải động mức xám tƣơng đối dễ dàng Ngoài [15] tác giả sử dụng FCM để phân đoạn histogram nâng cao độ tƣơng phản theo phận histogram

Để ƣớc lƣợng tự động dải động mức xám cho nhiều loại ảnh khác nhƣ ảnh tối, ảnh sáng, ảnh có độ tƣơng phản thấp ảnh có độ tƣơng phản cao, chúng tơi đề xuất sử dụng phân cụm mờ để ƣớc lƣợng dải động mức xám kênh ảnh ảnh đa kênh Lƣu ý số biểu diễn màu nhƣ biểu diễn màu RGB, kênh ảnh khơng độc lập mà có độ tƣơng quan cao, cách làm ƣớc lƣợng dải động kênh ảnh độc lập khơng hồn tồn phù hợp trƣờng hợp tổng quát Trong kỹ thuật chúng tôi, đặc tính thuật tốn phân cụm mờ thích hợp cho liệu đầu vào dạng vector số nên kỹ thuật sử dụng FCM có tính khái quát cao áp dụng cho kênh ảnh có tƣơng quan

Sau phân cụm, việc ƣớc lƣợng dải động mức xám cụm dễ dàng tính đồng cao giá trị mức xám cụm

Với tổ hợp K kênh ảnh ảnh I (trong biểu diễn màu), để thuận tiện ký hiệu

1 K

1,K {I , I , , I }

I  , sử dụng thuật toán phân cụm mờ FCM phân cụm I1,K thành C cụm, C ≥ Thuật tốn lặp FCM cực tiểu hóa hàm mục tiêu:

( , )

J V   2

, ,

, 1,

( , )

C

i j c c i j c K

I i j V





 

Các cơng trình nghiên cứu phát triển CNTT Truyền thông Tập V-1, Số 17 (37), tháng 6/2017 với độ đo khoảng cách Ơcơlit, I i j V1,K( , ) c 2

 

1

2 ( , ) ( )

K

c k k

I i j V k





 ràng buộc biến nhƣ sau: (i)  i,j,c [0, 1],1 c C 

(ii) C i, j,c c

1, i M, j N



     

 

(iii) i, j,c i, j

, c C

0  

 



(24)

Nhƣ với FCM nhận đƣợc bảng giá trị độ thuộc cụm cho điểm ảnh

 i j c, , , ≤ c ≤ C, ≤ i ≤ M ≤ j ≤ N

Định nghĩa 3.1: Histogram mờ:

Giả sử  i j c, , bảng độ thuộc thỏa mãn công

thức (24), histogram mờ theo kênh Ik ảnh I

(trong biểu diễn màu),  k  K , ký hiệu k c

h

đƣợc xác định nhƣ sau:

 

 

 

i,j i,j i,j i,j i,j

, , ,min ,max

( , ) , , , :

,

K k

k

c i j c k k

i j g g g g g g

h g  g L L

  

   (25)

Nhận xét: Khi K = 1, C = Lmax - Lmin +

1 1,max 1,min , ,

1, ( , )

1, 1,

0

i j c

I i j c

c L L    

     



 

, ax k,min

1

1, ,L +1

( 1)

k km

c c L

h c  trùng với histogram thông thƣờng ảnh xám

Thuật toán Ƣớc lƣợng C dải động mức xám

một cụm tổ hợp kênh ảnh sử dụng histogram mờ

Đầu vào: K kênh ảnh I (trong biểu diễn

màu), I1,K {I , I , , I }1 2 K , tham số C N C, 2,

ngƣỡng fcut (fcut > 0, đủ nhỏ), M x N kích thƣớc

ảnh I

Đầu ra:  

1, , 1, ,1, , ,2,

k c k c k K c C

B B   ,

,min ,1, ,2, ,max, 1, , 1,

k k c k c k

L B B L c C k K

Bƣớc 1: Phân C cụm tập vector liệu

I i jk( , )i1, ,M j1, ,N k1,K thuật toán FCM chuẩn ta đƣợc  Vc cC1 ,  i j c, , i1, ,M j1, ,N c1,C , theo công thức (24)

Bƣớc 2: Xác định histogram mờ  

1, , 1,

k

c c C k K

h   theo công thức (25)

Bƣớc 3:  k 1, ,K c1,C

, ax k,min k,max ,min ,min

,1,

[L ,L ]

arg ( ) k m ( )

k k

L B

k k

k c c cut c

B g L g L

B h g f h g

  

 

 

   

 

   

,max , ax

,1, k,max ,min

,2,

[Bargmin+1,L ] ( ) ( )

k k m

k c k

L L

k k

k c c cut c

B g B g L

B h g f h g

  

 

 

   

 

  

(26)

Trả về:  

1, , 1, ,1, , ,2,

k c k c k K c C

B B  

Thuật tốn có độ phức tạp tồi O(M*N*L), L tham số số lần lặp tối đa thuật toán FCM chuẩn

Hình Histogram kênh V, cụm số ảnh #4 (C = 5), trục hoành biểu diễn giá trị xám, trục tung biểu thị

tần suất III.2 Biến đổi kênh ảnh

Định nghĩa 3.2: Phép biến đổi kênh ảnh

tổ hợp kênh biểu diễn màu ảnh đầu vào Xét K kênh ảnh I, I1,K {I , I , , I }1 2 K

một biểu diễn màu, C N C, 2 số cụm,

Bk,1,c,Bk,2,c k 1, ,K c1,C dải động mức xám

Các cơng trình nghiên cứu phát triển CNTT Truyền thông Tập V-1, Số 17 (37), tháng 6/2017 Với k1,K, xác định biến đổi

Fk cho kênh ảnh Ik nhƣ sau:

  ,1,

,max ,min

1 ,2, ,1, ,min

( , )

( , ) ,

C

k k c

k k

c k c k c

k k

I i j B

L L clip

B B

F i j L

C



   



   

  

  

 

 

 

 (27)

trong k1, ,K i1, ,M j1,N, clip(x) =

min{max{x, 0}, 1} [x] phần nguyên số thực x

Nhận xét: Biến đổi ảnh Fk bảo toàn thứ tự, nghĩa

là

,min ,max

( , ) ( ', ') ( , ) ( ', ')

k k k k k k

I i j I i j L F i j F i j L

Kỹ thuật nâng cao độ tƣơng phản ảnh màu biểu diễn màu HSV, ảnh RGB đầu vào đƣợc chuyển sang biểu diễn HSV Sau đó, thuật tốn sử dụng ảnh kênh {S, V} nhƣ ảnh kênh đầu vào để thực phép nâng cao độ tƣơng phản đƣợc thực theo thuật toán nhƣ dƣới Hai kênh ảnh {S, V} đầu thu nhận đƣợc kết hợp với kênh H gốc ảnh đầu vào để biến đổi ngƣợc từ biểu diễn màu HSV trở biểu diễn màu RGB Đầu biến đổi ngƣợc HSV sang RGB ảnh kết cuối đƣợc trả Thuật toán đƣợc thực nhƣ sau:

Thuật toán Nâng cao độ tƣơng phản ảnh màu sử

dụng biểu diễn màu HSV

Đầu vào: Ảnh màu I biểu diễn màu RGB, có

kích thƣớc M x N Tham số C N C, 2, ngƣỡng

fcut (fcut > 0, đủ nhỏ), d (d x d kích thƣớc cửa sổ)

Đầu ra: Ảnh màu RGB Inew, tùy chọn trả về:

Giá trị tƣơng phản trung bình CMR, CMG, CMB

Giá trị Eavg , Havg

Bƣớc 1: Gọi (IH, IS, IV) biểu diễn màu I

không gian màu HSV Lƣợng hóa để coi kênh IS,

IV nhƣ ảnh đa cấp xám

Bƣớc 2: Với liệu đầu vào tổ hợp kênh (IS, IV),

tham số số cụm C ngƣỡng fcut , gọi thuật toán 1

để ƣớc lƣợng dải động mức xám theo kênh IS, IV

(xem công thức (24), (25) (26))

Bƣớc 3: Xác định ảnh biến đổi FS, FV kênh IS, IV

tƣơng ứng theo công thức (27), định nghĩa 3.2 với dải động mức xám đƣợc ƣớc lƣợng từ bƣớc cho kênh S kênh V

Bƣớc 4: Tính tham số [7] cho kênh FS, FV nhƣ

trình bày mục (xem cơng thức từ (6) đến (12) với kích thƣớc cửa sổ dxd, cụ thể giá trị

mức xám không {δS,ij}, {δV,ij}, số mũ

khuếch đại {S,ij}, {V,ij} điểm ảnh kênh FS kênh FV

Bƣớc 5: Tính độ tƣơng phản xác định kênh ảnh

xám kênh FS kênh FV,

, , ,

S S new V V new

F I F I nhƣ sau:

Với kênh FS kênh FV: Tính độ tƣơng phản

ij S,ij

ij ( , ) ( ) ( , ) ( )

S S

S S

F i j F

C

F i j F

   

 , V,ij ij ij ( , ) ( ) ( , ) ( )

V V

V V

F i j F

C

F i j F

   

 Tính giá trị mức xám kênh S V:

(28)

S,ij S,ij

S,ij S,ij

S,ij

S,ij S,ij S,ij S,ij

S,new

S,ij

S,ij S,ij S,ij S,ij

1 , I ( , )

1 ,

t t t t

C g C i j

C g C

   

 

 

 

 

 

  

 

 

 

V,ij V,ij

S,ij V,ij

V,ij

V,ij V,ij V,ij V,ij

V,new

V,ij

V,ij V,ij V,ij V,ij

1 , I ( , )

1 ,

t t t

t

C g C i j

C g C

  



 

 

 

 

 

  

 

 

 

(29)

Lƣu ý kênh S đƣợc đánh số k = 1, kênh V đƣợc đánh số k =

Bƣớc 6: Chuyển đổi ảnh (IH, IS,new, IV,new) biểu

diễn màu HSV biểu diễn màu RGB, ta đƣợc ảnh Inew

Bƣớc 7: Bƣớc tùy chọn, tính số khách quan

CM{R,G,B}, Eavg Havg

7.1: Tính tham số [7] cho kênh IR, IG IB ảnh

gốc I nhƣ trình bày mục II.3 (xem công thức từ (6) đến (12) với kích thƣớc cửa sổ dxd, cụ thể

là giá trị mức xám không {δR,ij}, {δG,ij},