Tìm hiểu bài toán xóa đối tượng nhỏ trong ảnh

Bộ giáo dục đào tạo Tr-ờng đại học dân lập hải phòng -o0o - TìM HIểU BàI TOáN xóa đối t-ợng nhỏ ảnh đồ án tốt nghiệp đại học hệ quy Ngành: Công nghệ Thông tin Giáo viên h-ớng dẫn: PGS.TS Đỗ Năng Toàn Sinh viên thực hiện: Trần Văn Trí MÃ số sinh viên: 110504 Hải Phòng - 2012 MC LỤC MỤC LỤC HÌNH VẼ PHẦN MỞ ĐẦU Chƣơng : KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ TRONG ẢNH 1.1.Khái quát xử lý ảnh: 1.1.1 Xử lý ảnh 1.1.2 Mục tiêu xử lý ảnh: 1.1.1.1 Ứng dụng xử lý ảnh 12 1.2 Tìm hiểu khái quát nhiễu lỗ hổng: 14 1.3 Các kỹ thuật dùng để xóa đối tượng nhỏ ảnh: 17 1.3.1 Kỹ thuật lấp lỗ hổng dùng .17 1.3.2 Các kỹ thuật giúp lọc nhiễu xung: 17 1.4 Ứng dụng việc lấp lỗ hổng lọc nhiễu: 17 Chƣơng 2: CÁC KỸ THUẬT XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ TRONG ẢNH 2.1 Lấp lỗ hổng: 19 2.1.1 Phương pháp tam giác: .19 2.1.1.1 Phương pháp: 19 2.1.1.2 Thuật tốn tìm chu tuyến 20 2.1.1.3 Tìm hiểu thuật tốn tơ màu 22 2.1.2 Phương pháp đoạn thẳng: 23 2.1.2.1 Các bước phương pháp: 23 2.2 Lọc nhiễu: 24 2.2.1 Lọc trung vị 24 2.2.2 Lọc giả trung vị 26 2.2.3 Lọc 27 Chƣơng 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Bài tốn 28 3.2 Phân tích thiết kế 28 3.3 Chương trình xóa đối đối tượng nhỏ ảnh v.01 28 PHẦN KẾT LUẬN 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO 33 MỤC LỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 : Q trình xử lý ảnh Hinh 1.2 : Ảnh minh họa ảnh nhị phân ảnh xám Hình 1.3 : Ảnh minh họa ảnh màu Hình 1.4 : Quan hệ điểm ảnh H Hình 1.6 : Ảnh bị dư tối có lược đồ xám tập trung nhiều bên trái Hình 1.7 : Hình ảnh sau chỉnh sửa lược đồ xám trải .10 Hình 1.8 : Các bước trình xử lý ảnh .11 Hình 1.9 : Ảnh chụ vệ tinh 13 Hình 1.10 : Ảnh hồng ngoại 14 Hình 1.11 : Ảnh nhiễu đốm 15 Hình 1.12 : Ảnh nhiễu muối tiêu .16 Hình 1.13 : Hình ảnh minh họa lỗ hổng 16 Hình 1.14 : Ảnh minh họa 18 Hình 1.9 : Ảnh minh họa 18 Hình 1.10 : Ảnh minh họa 19 Hình 2.1 : Ảnh minh họa 21 Hình 2.2 : Minh họa tìm cặp vùng 22 Hình 2.3: Bốn đường thẳng cần xét 24 2.4 : Mặt lọc với cửa sổ 3×3 .25 Hình 2.5 : Ảnh minh họa 25 Hình 2.6 : Ảnh minh họa 26 Hình 3.1 : Giao diện chương trình 29 Hình 3.2 : Giao diện modul chọn ảnh đầu vào 29 Hình 3.3 : Kết lọc trung vị (ảnh nhiễu muối tiêu) 30 Hình 3.4 : Kết lọc trung vị (ảnh nhiễu Gauss) .30 Hình 3.5 : Kết lọc trung vị (ảnh nhiễu xung) .31 Hình 3.6 : Giao diện modul lưu ảnh (ảnh sau xử lý) 31 PHẦN MỞ ĐẦU Trong vài thập niên gần công nghệ thông tin có bước phát triển vượt bậc Trong vài năm gần phần cứng máy tính dần trở lên mạnh mẽ lực xử lý, dung lượng lưu trữ, giá hầu hết tất thiết bị máy tính giảm xuống, đến mức dễ dàng chấp nhận người dân Trước khoảng 15 năm người ta quan tâm tới xử lý số cho thơng tin chữ số khả thiết bị tin học xử lý loại thơng tin Nhu cầu địi hỏi người phải xử lý thông tin đa dạng thơng tin đồ hoạ, hình ảnh động, âm Đến nay, thể loại thông tin mà người cảm nhận xử lý dạng số; đáng kể thông tin đồ hoạ dạng raster vector, thông tin multimedia dạng âm thanh, hình ảnh động v v Xử lý ảnh lĩnh vực quan trọng nghành cơng nghệ thơng tin, có tốc độ phát triển nhanh, có liên quan đến nhiều lĩnh vực khoa học khoa học đời sống, quân sự, y tế…Trong chuỗi bước xử lý ảnh, tiền xử lí bước đầu giai đoạn xử lý đóng vai trị quan trọng Ảnh đầu vào thường có chất lượng chưa tốt nhiều lý máy thu, người quay (chụp), môi trường điều kiện khách quan khác khiến ảnh nhận không sát thực, mà mắt thường phát nhìn hình ảnh, đối tượng nhỏ ảnh Sau thu nhận ảnh, ảnh đưa vào giai đoạn tiền xừ lý nhằm nâng cao chất lượng với chức tiền xử lý lọc nhiễu, nâng cao độ tương phản … để làm ảnh rõ nét Ảnh thu sau trình thu nhận ảnh phép biến đổi không tránh khỏi nhiễu khuyết thiếu Sự sai sót phần thiết bị quang học điện tử, phần khác thân phép biến đổi khơng phải tồn ánh, nên có ánh xạ thiếu hụt đến điểm ảnh kết Việc khắc phục nhược điểm vấn đề đặt cho hệ thống xử lý ảnh Trên sở em lựa chọn đề tài: “Tìm hiểu tốn xóa đối tƣợng nhỏ ảnh” với mục đích tìm hiểu kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ ảnh (nhiễu, lỗ hổng) tiến hành cài đặt chương trình thực nghiệm Về lí thuyết : Tìm hiểu khái qt xử lý ảnh, nhiễu lỗ hổng Tìm hiểu số kỹ thuật lọc nhiễu lấp lỗ hổng Về thực tiễn: Cài đặt thử nghiệm kỹ thuật tìm hiểu Cấu trúc đồ án bao gồm ba chương: Chương 1: Khái quát xử lý ảnh đối tượng nhỏ ảnh Trình bày khái quát xử lý ảnh, nhiễu lỗ hổng Chương 2: Các phương pháp khử nhiễu lấp lỗ hổng Trình bày phương pháp khử nhiễu, phương pháp lấp lỗ hổng Chương 3: Chương trình thử nghiệm Chương trình thử nghiệm kết thu Chƣơng 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ TRONG ẢNH 1.1 Khái quát xử lý ảnh: 1.1.1 Xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu q trình xử lý ảnh ảnh “tốt hơn” kết luận Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh 1.1.2 Mục tiêu xử lý ảnh: – Xử lý ảnh đầu vào ảnh đáp ứng tốt có thể, người – biết ảnh Phân tích ảnh để thu thơng tin giúp việc phân loại nhận dùng – Dựa ảnh đầu vào mà có nhận xét rộng 1.1.3 Một số khái niệm bản: Điểm ảnh: phần tử ảnh tọa độ (x, y) với độ mức xám màu định, kích thước khoảng cách điểm ảnh thích hợp cho mắt người cảm nhận liên tục không gian mức xám ảnh số gần ảnh thật Mức xám ảnh: Mức xám hai đặc trưng điểm ảnh, mức sáng điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị số điểm Ảnh đen trắng: ảnh bao gồm hai mầu đen trắng Người ta phân mức đen trắng thành L mức, xử dụng bít mã hóa mức đen trắng L xác định: L=2B (nếu B=8 ta có L=28=256) Nếu L=2, B=1, nghĩa có hai mức, mức 0, gọi ảnh nhị phân, mức ứng với màu sáng mức ứng với màu tối, L lớn ta có ảnh đa cấp xám) Đối với điểm ảnh mã hóa bít để biểu diễn mức xám,thì số mức xám biể diễn 256 Mỗi mức xám biểu diễn dạng số nguyên nằm khoảng từ đên 255 Hinh 1.2 : Ảnh minh họa ảnh nhị phân ảnh xám Ảnh mầu: Biểu diễn tương tự ảnh đen trắng, khác số phần tử ma trận biểu diễn cho ba mầu riêng rẽ (red, green, blue) Để biểu diễn điểm ảnh cần 24 bit chia làm ba khoảng khoảng bit Hình 1.3: Ảnh minh họa ảnh màu Độ phân giải ảnh: Là khoảng cách điểm ảnh chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh, việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo lên mật độ phân bố, độ phân giải phân bố theo trục x y không gian hai chiều Có cách để biểu thị độ phân giải ảnh:  Biểu thị số lượng điểm ảnh theo chiều dọc chiều ngang ảnh (ví dụ: 1024 x 768)  Biểu thị tổng số điểm ảnh ảnh (960.000 pixel)  Biểu thị số lượng điểm ảnh có inch (ppi) số chấm (dot) có inch (dpi) Ảnh biểu diễn theo mơ hình Vector mơ hình Raster: Mơ hình Raster Đây mơ hình biểu diễn ảnh thơng dụng Ảnh biểu diễn dạng ma trận điểm ảnh Tùy theo nhu cầu thực tế mà điểm ảnh biểu diễn hay nhiều bit Mơ hình Raster thuận lợi cho hiển thị in ấn Khi xử lý ảnh Raster, quan tâm đến mối quan hệ vùng lân cận điểm ảnh Các điểm ảnh xếp hàng lưới (Raster) hình vng, lưới hình lục giác theo cách hoàn toàn ngẫu nhiên với nhau: Hình 1.4: Quan hệ điểm ảnh Mơ hình Vector Biểu diễn ảnh ngồi mục đích tiết kiệm không gian lưu trữ, dễ dàng cho hiển thị in ấn, phải đảm bảo dễ dàng lựa chọn, chép, di chuyển, tìm kiếm… Theo yêu cầu này, kỹ thuật biểu diễn Vector tỏ ưu việt Trong mơ hình Vector người ta sử dụng hướng Vector điểm ảnh lân cận để mã hố tái tạo hình ảnh ban đầu Ảnh Vector thu nhận trực tiếp từ thiết bị số hóa Digital chuyển đổi từ ảnh Raster thơng qua chương trình số hóa Cơng nghệ phần cứng cung cấp thiết bị xử lý với tốc độ nhanh chất lượng cao cho đầu vào ra, lại hỗ trợ cho ảnh Raster Do vậy, nghiên cứu biểu diễn Vector tập trung chuyển đổi từ ảnh Raster Mức xám ảnh Mức xám kết mã hoá tương ứng cường độ sáng điểm ảnh với giá trị số - kết q trình lượng hố Cách mã hố kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức Mã hoá 256 mức phổ dụng lý kỹ thuật Vì 28 = 256 (0, 1, , 255), nên với 256 mức, pixel mã hoá bit Lược đồ xám hay gọi biểu đồ tần suất biểu diễn hệ tọa độ vuông góc Oxy Trong hệ tọa độ này, trục hồnh biểu diễn cho số mức xám từ đến N, N số mức xám (thường xét với mức 256) Trục tung biểu diễn số điểm ảnh cho mức xám (số điểm ảnh có mức xám) Cũng biểu diễn là: trục tung tỉ lệ số điểm ảnh có mức xám tổng số điểm ảnh Lược đồ xám cung cấp nhiều thông tin phân bố mức xám ảnh Theo thuật ngữ xử lý ảnh gọi tính động ảnh Tính động ảnh cho phép phân tích khoảng phân bố phần lớn mức xám ảnh: ảnh sáng hay ảnh đậm Nếu ảnh sáng, lược đồ xám nằm bên phải (mức xám cao), ảnh đậm lược đồ xám nằm bên trái (mức xám thấp) Hình 1.5 1.6 ví dụ: Hình 1.6: Ảnh bị dư tối có lược đồ xám tập trung nhiều bên trái Hình 1.7 Hình ảnh sau chỉnh sửa lược đồ xám trải Biên: Biên vấn đề chủ yếu quan trọng q trình phân tích ảnh kỹ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào biên Cho đến chưa có định nghĩa xác biên, với ứng dụng người ta đưa độ đo khác biên Một điểm ảnh gọi biên có thay đổi đột ngột mức xám Ví dụ: Đối với ảnh đen trắng, điểm gọi điểm biên điểm đen có điểm trắng bên cạnh Tập hợp điểm biên tạo nên biên hay đường bao đối tượng Dựa sở người ta thường sử dụng hai phương pháp phát biên bản: phát biên trực tiếp phát biên gián tiếp Các ảnh thu sau q trình số hóa thường lưu lại cho trình xử lý hay truyền Trong trình phát triển kỹ thuật xử lý ảnh, tồn nhiều định dạng ảnh khác từ ảnh đen trắng (với định dạng IMG), ảnh đa cấp xám ảnh màu: (BMP, GIF, JPEG…) Tuy định dạng khác nhau, song chúng tuân theo cấu trúc chung Nhìn chung, tệp ảnh thường bao gồm phần: - Mào đầu tệp (Header) - Dữ liệu nén (Data Compression) - Bảng màu (Palette Color) 10 Tìm biên cho vùng ảnh chứa điểm M:  Xác định cặp vùng xuất phát Gọi N, D điểm ảnh N.x =M.x N.y =M.y While(N lỗ hổng) { ++ N.x } D.x =N.x-1; D.y =N.y; Cặp vùng xuất phát (D , N);  Xác định cặp vùng Trong bước ta khai báo mảng Orient gồm phần tử để xác định toạ độ tám láng giềng điểm ảnh M Các tám láng giềng M có vị trí đặt tên đến hình đây: Hình 2.1: Ảnh minh họa Các giá trị phẩn tử mảng Orient xác định sau: Point Orient[] = {(1,0),(1,-1),(0,-1),(-1,-1),(-1,0),(-1,1),(0,1),(1,1)} Vậy toạ độ điểm tám láng giềng thứ i M điểm N mà: N.x=M.x+Orient[i].x N.y=M.y+Orient[i].y Cặp (nền, vùng) xác định dựa cặp vùng xác định trước đó: 21  Gọi M điểm vừa tìm đựợc, điểm vùng vừa tìm tám láng giềng M xác định vị trí i (hướng i so với điểm M)  Lấy điểm M làm gốc, điểm láng giềng i làm Xoay vectơ theo chiều kim đồng hồ gặp điểm láng giềng M điểm (điểm ánh xạ) dừng điểm điểm láng giềng có thứ tự thứ j M  Điểm láng giềng j [(j+1)%8] ([(j+1)%8] điểm láng giềng đứng trước j theo chiều kim đồng hồ) cặp vùng  Hình 2.2: Minh họa tìm cặp vùng Điểm điểm tô đậm Điểm vùng điểm để trắng Xác định biên vùng ảnh chứa điểm M Gồm có hai bước:  Xác định cặp vùng (M,N) xuất phát Điểm biên thứ i = M  Xác định cặp vùng (M’, N’) Điểm biên thứ i = i+1 M’ Kiểm tra cặp (M’, N’) trùng với cặp (M, N) kết thúc Ngược lại: gán M = M’, N= N’ quay lại bước để tìm tiếp điểm biên lại Lấp lỗ hổng phương pháp tam giác thường áp dụng với lỗ hổng lớn, để tăng tốc độ lấp lỗ hổng ta cần tìm đa gác bao cho vùng ảnh hổng chứa M.trong trình lấp lỗ hổng M đồng thời tiến hành tìm điểm liên thơng M để xử lý nhằm giảm bớt khối lượng tính tốn điểm ảnh Vì cần có thuật tốn áp dụng để tìm điểm liên thông với điểm M, người ta thường dùng thuật tốn tơ màu để giải vấn đề 2.1.1.3 Tìm hiểu thuật tốn tơ màu Do có nhiều thuật tốn tơ màu, lên ta xét thuật tốn tối ưu tơ màu 22 theo làn: Làn đoạn dòng dài điểm liên thơng.Vì liên thơng nên để quản lý ta cần nắm giữ đầu Đầu phải gọi điểm phải đó, liên thơng ngang, để xử lý theo liên thơng ta cần quan tâm liên thông dọc Nếu hai kề có hai liên thơng dọc hai liên thơng với nhau.Ta có thuật tốn tơ màu xuất phát từ điểm P(x, y) màu tơ c: Nếu c màu Khởi tạo Từ P(x,y) tìm điểm phải P RP(x,j) nạp vào stack Lặp công việc sau stack rỗng 3.1 Lấy stack nạp vào (x,y) 3.2 Nếu (x,y) tô quay lại vịng lặp 3.3 Tìm đầu dịng (nếu liên thơng với dịng chứa (x,y)) nạp vào stack 3.4 Tìm đầu dịng (nếu liên thơng với dịng chứa (x,y)) nạp vào stack 3.5 Lặp qua trái đến hết bước sau: Tơ (x,y) Nếu (x-1,y) điểm phải nạp vào stack Nếu (x+1,y) điểm phải nạp vào stack 2.1.2 Phƣơng pháp đoạn thẳng: 2.1.2.1 Các bƣớc phƣơng pháp: Tìm hình vng x nhận M làm trọng tâm Xét đường thẳng qua M bốn trục đối xứng hình chữ nhật bao gồm: – Hai đường chéo hình chữ nhật – Đường thẳng nằm ngang qua M – Đường thẳng dọc qua M 23 Hình 2.3: Bốn đường thẳng cần xét Bốn đường thẳng cần xét Trên đường thẳng, tìm đoạn thẳng dài thoả mãn điều kiện: – Các điểm đoạn thẳng lỗ hổng, trừ hai đầu mút hai điểm ánh xạ (không lỗ hổng) – Đoạn thẳng chứa M Gọi A1A2, B1B2, C1C2, D1D2 đoạn thẳng tìm Ta tìm đoạn thẳng có độ dài ngắn đoạn Gọi đoạn P1P2 Tìm điểm M’ tương ứng với M đoạn P’1 P’2 dựa vào tỷ lệ khoảng cách từ M đến P1 P2 (P’1 điểm tương ứng với P1, P’2 điểm tương ứng với P2 ảnh gốc) Gán giá trị mầu M’ cho M Nhận xét hai phương pháp lấp lỗ hổng: Ta áp dụng phương pháp tam giác với vùng lỗ hổng rộng khối lượng tính tốn nhiều, ảnh gốc ảnh đính không khác nhiều điểm ảnh, nghĩa số lượng lỗ hổng ít, ta áp dụng phương pháp đoạn thẳng giúp giảm khối lượng tính tốn 2.2 Lọc nhiễu: 2.2.1 Lọc trung vị: Phần tử a dãy có 2m+1 phần tử {x1, x2 , xm , x2m, x2m+1} gọi trung vị có m phần tử lớn a có m phần tử nhỏ a Vd: Dãy :{15, 17, 18, 16, 78, 17, 17, 15, 20} 24 Có trung vị 17 có phần tử bé (gạch chân) phần tử lớn (tô màu) Dãy : {15, 17, 18, 16, 78,17, 17,15, 20} Thuật tốn : Tìm điểm ảnh bị lỗi hình xử lý Chọn kích thước cửa sổ phù hợp (là ma trận) Sắp xếp pixel (cả pixel bị lỗi) theo dãy thứ tự tăng (giảm) dần Thay pixel bị lỗi giá trị dãy vừa tính Dịch cửa sổ sang hàng Quay lại bước Người ta thường sử dụng cửa sổ 3x3 ngồi ta ta xử dụng cửa sổ 5x5 7x7 Thủ tục lọc thực nhiều lần, thủ tục lọc không làm thay đổi ảnh 2.4 : Mặt lọc với cửa sổ 3×3 Đặt cửa sổ cho tâm trùng với (x, y), giá trị phần tử ảnh (x, y) 78, phần tử ảnh cửa sổ có giá trị lập thành dãy : 15, 17, 18, 16, 78, 17, 17, 15, 20 Theo trung vị dãy 17, giá trị phần tử ảnh điểm (x, y) 17 Hình 2.5: Ảnh minh họa 25 Kỹ thuật thực hiện: Sắp xếp dãy X tăng dần giảm dần giá trị cửa sổ: 15 15 16 17 17 17 18 20 78 Hình 2.6: Ảnh minh họa Đặt f(x,y)=X5 Tính chất lọc trung vị: Lọc trung vị loại lọc phi tuyến vì: Trung vị(x(m)+y(n)) ≠ trung vị(x(m)) + trung vị (y(n)) Hữu ích việc loại bỏ điểm ảnh hay hàng mà bảo toàn độ phân giải Hiệu giảm số điểm nhiễu cửa sổ lớn hay nửa số điểm cửa sổ 2.2.2 Lọc giả trung vị: Đối với lọc trung vị, số lượng tính tốn lớn (có thể số mũ kích thước cửa sổ lọc) Vì để khắc phụ nhược điểm người ta dùng phương pháp khác lọc giả trung vị (pseudo median filter) thí dụ với dãy số :a,b,c,d,e lọc giả trung vị định nghĩa sau: Giả trung vị (a,b,c,d,e)= Thuật toán lọc giả trung vi : MAX Min(a, b, c), Min(b, c, d ), Min(c, d , e) MIN Max(a, b, c), Max(b, c, d ), Max(c, d , e) Lấy phần tử cửa sổ mảng chiều (L phần tử) Tìm chuỗi lấy max: gọi m1 giá trị Tìm max chuỗi lấy min: gọi m2 giá trị tìm Gán giá trị điểm xét giá trị trung bình cộng m1 m2 Nhận xét : Lọc giả trung vị có nhiều điểm giống lọc trung vị, dãy lấy không cần xếp giá trị gọi trung vị lại tính theo trung bình cộng max max 26 Hai mặt nạ hay dùng kỹ thuật mặt lạ vuông mặt nạ chữ thập thực tế mặt lạ vuông không làm biến dạng ảnh mà lại hiệu nhiên lọc giả trung vị, mặt nạ chữ thập cho kết khả quan Mặt nạ vuông Mặt nạ chữ thập 2.2.3 Lọc ngồi: Giả thiết có mức ngưỡng cho mức nhiễu (có thể dựa vào lược đồ xám) Tiến hành so sánh giá trị điểm ảnh với trung bình số học lân cận Nếu sai lệch lớn ngưỡng, điểm ảnh coi nhiễu Trong trường hợp thay giá trị điểm ảnh giá trị lân cận vừa tính Các cửa sổ tính tốn thường 3×3 Tuy nhiên mở rộng 5×5 7×7 để đảm bảo tính tương quan ảnh Quan trọng xác định ngưỡng để loại nhiễu mà không làm thông tin ảnh Vấn đề quan trọng xác định ngưỡng để loại nhiễu mà không làm thơng tin ảnh Bộ lọc ngồi diễn tả công thức sau: Với a(w) trung bình cộng điểm lân cận w, 27 ngưỡng ngồi Chƣơng 3: CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Bài tốn , em cài đặt chương trình thử nghiệm lọc trung vị (minh họa cho làm trơn nhiễu lọc phi tuyến tính) Đầu vào: Một ảnh nhiễu Đầu ra: ) 3.2 Phân tích thiết kế Hoạt động chương trình: Bƣớc 1: Đưa ảnh có định dạng JPG (hoặc PNG, BMP, GIF, JPEG) (bị ảnh hưởng nhiễu) Bƣớc 2: Chương trình quét cửa sổ lọc lên thành phần ảnh đầu vào; điền giá trị quét vào cửa sổ lọc Bƣớc 3: Xử lý cách thao tác thành phần cửa sổ lọc Bƣớc 4: Sắp xếp theo thứ tự thành phần cửa sổ lọc (lọc trung vị) Bƣớc 5: Lưu lại thành phần trung vị, gán cho ảnh đầu (lọc trung vị) Bƣớc 6: Hiển thị ảnh kết 3.3 Chƣơng trình xóa đối đối tƣợng nhỏ ảnh v.01 Chương trình xây dưng công cụ Visual studio 2010 sử dụng ngơn ngữ lập trình VB Chương trình thử nghiệm cài đặt kỹ thuật lọc nhiễu phổ biến lọc trung vị Một số modul chương trình: Chọn ảnh đầu vào Xử lý ảnh kỹ thuật lọc trung vị Hiển thị ảnh kết Lưu ảnh 28 Một số giao diện chƣơng trình: Hình 3.1: Giao diện chương trình Hình 3.2: Giao diện modul chọn ảnh đầu vào 29 Một số kết thu đƣợc Hình 3.3: Kết lọc trung vị (ảnh nhiễu muối tiêu) Hình 3.4: Kết lọc trung vị (ảnh nhiễu Gauss) 30 Hình 3.5: Kết lọc trung vị (ảnh nhiễu xung) Hình 3.6: Giao diện modul lưu ảnh (ảnh sau xử lý) 3.3, 3.4, 31 PHẦN KẾT LUẬN 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Đỗ Năng Tồn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình xử lý ảnh, Nhà xuất Đại học Thái Nguyên [2] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2007), Nhập môn xử lý ảnh số ,Nhà xuất KHKT (2006), 33 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành trân trọng tới PGS Đỗ Năng Toàn, người trực tiếp hướng dẫn, giúp đỡ em việc hình thành, phát triển hồn thành đồ án tốt nghiệp Em xin gửi lời cảm ơn trân trọng tới thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin – Đại học Dân lập Hải Phịng, người tân tình dạy dỗ dìu dắt em suốt bốn năm học vừa qua để chúng em có kinh nghiệm, kiến thức vững để hoàn thành đồ án tốt nghiệp Em xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè động viên, giúp đỡ em mặt trình học tập nghiên cứu, góp ý cho đồ án tốt nghiệp Em mong nhận khích lệ, quan tâm, giúp đỡ q thầy bạn q trình học tập công tác sau này, em mong muốn mang cơng sức, kiến thức để xây dựng xã hội, xứng đáng với giúp đỡ tình cảm mà người dành cho em Em xin chân thành cảm ơn! Hải Phòng … tháng … năm 2012 Sinh viên 34 Bé gi¸o dơc đào tạo Tr-ờng đại học dân lập hải phòng -o0o - TÌM HIỂU BÀI TON XểA I TNG NH TRONG NH đồ án tốt nghiệp đại học hệ quy Ngành: Công nghệ Thông tin Hải Phòng - 2012 35 ... điểm ảnh kết Việc khắc phục nhược điểm vấn đề đặt cho hệ thống xử lý ảnh Trên sở em lựa chọn đề tài: ? ?Tìm hiểu tốn xóa đối tƣợng nhỏ ảnh? ?? với mục đích tìm hiểu kỹ thuật xóa đối tượng nhỏ ảnh (nhiễu,... XỬ LÝ ẢNH VÀ XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ TRONG ẢNH 1.1.Khái quát xử lý ảnh: 1.1.1 Xử lý ảnh 1.1.2 Mục tiêu xử lý ảnh: 1.1.1.1 Ứng dụng xử lý ảnh 12 1.2 Tìm hiểu khái... VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ XÓA ĐỐI TƢỢNG NHỎ TRONG ẢNH 1.1 Khái quát xử lý ảnh: 1.1.1 Xử lý ảnh Quá trình xử lý ảnh xem trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho kết mong muốn Kết đầu trình xử lý ảnh ảnh “tốt