Chuyên đề 1 nâng cao chất lượng ảnh

Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh CHUYÊN ĐỀ I NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Giảng Viên: ThS Đinh Phú Hùng Bộ môn: Khoa học Máy tính Email: hungdp@tlu.edu.vn / 39 Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh Nội Dung Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh / 39 Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh Một số số đánh giá chất lượng ảnh Để định lượng chất lượng ảnh sau tăng cường có thực tốt hay khơng, có số số đánh giá chất lượng ảnh thường sử dụng: Độ sáng ảnh (Cường độ sáng trung bình) Độ tương phản (Phương sai) Lượng thơng tin (Entropy) Độ sắc nét (Trung bình biên ảnh) / 39 Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh Một số số đánh giá chất lượng ảnh Cho ảnh I có kích thước MxN: Độ sáng ảnh µ= M ∗N M−1 N−1 I (i, j) i=0 j=0 Chú ý: Lệnh M = mean(I,’all’) dùng để tính giá trị trung bình ma trận ảnh I matlab Ví dụ: Cho ma trận bit kích thước 3x3 Tính độ sáng ảnh 255 51 153 102 153 51 204 153 / 39 Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh Một số số đánh giá chất lượng ảnh Chuyển ma trận ảnh miền [0,1]: 0.2 0.6 0.4 0.6 0.2 0.8 0.6 Độ sáng ảnh: µ= + 0.4 + 0.2 + 0.2 + 0.6 + 0.8 + 0.6 + + 0.6 = 0.4889 / 39 Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh Một số số đánh giá chất lượng ảnh Minh họa cường độ sáng trung bình kiểu ảnh / 39 Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh Một số số đánh giá chất lượng ảnh Cho ảnh I có kích thước MxN: Độ tương phản ảnh σ2 = M ∗N M−1 N−1 I (i, j) − ( i=0 j=0 M ∗N M−1 N−1 I (i, j))2 i=0 j=0 Chú ý: Lệnh V = var(I,1,’all’) dùng để tính giá trị phương sai ma trận ảnh I matlab Ví dụ: Cho ma trận bit kích thước 3x3 Tính độ tương phản ảnh 255 51 153 102 153 51 204 153 / 39 Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh Một số số đánh giá chất lượng ảnh Chuyển ma trận ảnh miền [0,1]: 0.2 0.6 0.4 0.6 0.2 0.8 0.6 Độ tương phản ảnh: 12 + 0.42 + 0.22 + 0.22 + 0.62 + 0.82 + 0.62 + 02 + 0.62 ) + 0.4 + 0.2 + 0.2 + 0.6 + 0.8 + 0.6 + + 0.6 −( ) = 0.0899 σ2 = ( / 39 Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh Một số số đánh giá chất lượng ảnh Minh họa độ tương phản kiểu ảnh / 39 Một số số đánh giá Một số phép biến đổi ảnh Một số số đánh giá chất lượng ảnh Cho ảnh I có kích thước MxN: Lượng thông tin ảnh 255 E =− pi ∗ log2 (pi ) i=0 pi xác suất xuất điểm ảnh có mức xám i (i ∈ [0, 255]) Chú ý: Lệnh E = entropy(I) dùng để tính lượng thông tin ma trận ảnh I matlab Ví dụ: Cho ma trận bit kích thước 3x3 Tính lượng thơng tin ảnh 255 102 51 51 153 204 153 153 10 / 39 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Phương pháp Laplace Các phương pháp gradient làm việc tốt mà độ sáng thay đổi rõ nét Khi mức xám thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng, phương pháp cho hiệu phương pháp sử dụng đạo hàm bậc hai Laplace Kỹ thuật Laplace thường cho biên mảnh, tức đường biên có độ rộng pixel Tuy nhiên, kỹ thuật nhạy cảm với nhiễu đạo hàm bậc hai thường khơng ổn định Tốn tử Laplace định nghĩa sau: ∇2 f = ∂2f ∂2f + ∂x ∂y 36 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Phương pháp Laplace Trong đó: ∂2f = f (x + 1, y ) − 2f (x, y ) + f (x − 1, y ) ∂x 2 ∂ f = f (x, y + 1) − 2f (x, y ) + f (x, y − 1) ∂y ∇2 f = f (x + 1, y ) + f (x − 1, y ) + f (x, y + 1) + f (x, y − 1) − 4f (x, y ) Như vậy, tính xấp xỉ đạo hàm bậc hai cách nhân chập ảnh I với ma trận mặt nạ sau:   H1 = 1 −4 1 37 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dò biên Bộ lọc không gian sắc né Phương pháp Laplace Trong thực tế, số mặt nạ Laplace  −1  H1 = −1 −1  −1 −1  H2 = −1 −1 −1  −1 H3 = −1 −1 thường dùng:  −1  −1 −1 −1  −1 38 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Phương pháp Laplace Ví dụ, Cho ảnh I, mặt nạ H dùng toán tử Laplace phát biên:   5 8  I =  10 11 12 13 14 15 16   −1 H = −1 −1 −1 39 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Phương pháp Laplace Biên ảnh thu được:   4 0 9  G = |I ⊕ H| =   0 13 29 18 19 37 40 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Phương pháp Laplace Ví dụ: Ảnh sau dị biên phương pháp Laplace 41 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Bộ lọc không gian sắc nét Làm sáng lên chi tiết tốt ảnh tăng cường chi tiết bị mờ Ý tưởng chính: Lấy vi phân ảnh ( tức lấy đạo hàm cấp 1, cấp 2) nhằm tăng cường mép ảnh điểm gián đoạn khác 42 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Bộ lọc không gian sắc nét Phép biến đổi Laplacian: Được đề xuất Rosenfeld Kak năm [1982] Là đạo hàm có hướng với ảnh (với ảnh hàm f(x,y)) Công thức tổng quát: ∇2 f = ∂2f ∂2f + ∂x ∂y Trong đó: ∂2f = f (x + 1, y ) − 2f (x, y ) + f (x − 1, y ) ∂x 2 ∂ f = f (x, y + 1) − 2f (x, y ) + f (x, y − 1) ∂y ∇2 f = f (x + 1, y ) + f (x − 1, y ) + f (x, y + 1) + f (x, y − 1) − 4f (x, y ) 43 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Bộ lọc không gian sắc nét Mặt nạ Laplacian: 44 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dò biên Bộ lọc không gian sắc né Bộ lọc không gian sắc nét Phép biến đổi Laplacian: Làm sáng tỏ mức xám không liên tục ảnh Làm mờ vùng có cấp độ xám khác Phục hồi đặc tính Độ sắc nét bảo tồn 45 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dò biên Bộ lọc không gian sắc né Bộ lọc không gian sắc nét Phép biến đổi Laplacian: Dùng để nâng cao chất lượng ảnh sau: g (x, y ) = f (x, y ) − ∇2 f (x, y ) (1) f (x, y ) + ∇2 f (x, y ) (2) Trong đó: Phương trình (1) dùng hệ số trung tâm mặt nạ Laplacian âm Phương trình (2) dùng hệ số trung tâm mặt nạ Laplacian dương 46 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Bộ lọc không gian sắc nét Rút gọn công thức g(x,y): g (x, y ) = f (x, y ) − ∇2 f (x, y ) = f (x, y ) − [f (x + 1, y ) + f (x − 1, y ) + f (x, y + 1) + f (x, y − 1)] + 4f (x, y ) = 5f (x, y ) − [f (x + 1, y ) + f (x − 1, y ) + f (x, y + 1) + f (x, y − 1)] Ma trận mặt nạ: 47 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dò biên Bộ lọc không gian sắc né Bộ lọc không gian sắc nét Ví dụ: Cho ảnh I mặt nạ Laplacian K có ma trận sau Hãy thực phép biến đổi Laplacian để tăng cường ảnh 48 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dò biên Bộ lọc không gian sắc né Bộ lọc không gian sắc nét Kết sau thực tăng cường ảnh phép biến đổi Laplacian: 49 / 50 Tổng quan dò biên ảnh Phân loại kỹ thuật dò biên Một số phương pháp dị biên Bộ lọc khơng gian sắc né Bộ lọc khơng gian sắc nét Ví dụ ảnh lọc với lọc Laplacian 50 / 50 ... log (1 + r ) để tìm ảnh đầu I I= 250 39 20 12 6 10 245 40 240 30 I1 = 0.9804 0 .15 29 0.0784 0.49 41 0.0392 0.9608 0 .15 69 0.9 412 0 .11 76 I2 = 1. 3666 0.2846 0 .15 10 0.80 31 0.0769 1. 3467 0.2 914 1. 3266... 0.99 41 0.5693 0.4660 0.8094 0.3785 0.98 81 0.5737 0.9820 0.5262 I3 = 253 14 5 11 9 206 97 252 14 6 250 13 4 39 / 39 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Biến đổi tuyến tính phần CHUYÊN ĐỀ I NÂNG CAO CHẤT... chất lượng ảnh Biến đổi tuyến tính phần / 22 Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Biến đổi tuyến tính phần Tổng quan nâng cao chất lượng ảnh Nâng cao chất lượng ảnh bước cần thiết xử lý ảnh nhằm hoàn