1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Bài giảng Xử lý ảnh số: Chương 4 - TS. Ngô Quốc Việt

24 19 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 24
Dung lượng 787,27 KB

Nội dung

Bài giảng Xử lý ảnh số - Chương 4 tiếp tục cung cấp cho sinh viên những kiến thức về xử lý ảnh trong miền không gian. Các nội dung chính trong chương này gồm có: Các bộ lọc thông thấp và thông cao, đạo hàm và nhân chập, làm sắc nét ảnh. Mời các bạn cùng tham khảo.

XỬ LÝ ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN (TT) NGÔ QUỐC VIỆT TPHCM-2012 Các lọc thông thấp thông cao Đạo hàm nhân chập   Làm sắc nét ảnh   Đạo hàm bậc hai - mặt nạ Laplacian Đạo hàm bậc – mặt nạ Sobel, Roberts Phương pháp unsharp mask Sharpen transform Tóm tắt tập Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt   Làm rõ chi tiết nét ảnh Ngược với làm mờ Ứng dụng printing, medical imaging, chẩn đốn cơng nghiệp, etc Ảnh gốc Ảnh làm sắc nét Nguồn: http://www.dl-c.com Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt     Làm sắc nét dựa nguyên lý “sự khác biệt miền không gian” (spatial differentiation) Difference ~ high-pass filter (bộ lọc thông cao) high-boost filter High-pass filter: Lấy ảnh trừ ảnh làm mờ  sắc nét High-Boost filter: làm nét, không bỏ thành phần thô (tần số thấp) Bằng cách nhân ảnh gốc với hệ số trước trừ ảnh làm mờ Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt  Định nghĩa đạo hàm bậc f(x) miền liên tục f(n) miền rời rạc  Định nghĩa đạo hàm bậc hai f(x) miền liên tục f(n) miền rời rạc Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt  Đạo hàm định nghĩa “khác biệt”  có mục tiêu lọc làm sắc nét  Đạo hàm phát nhiều tính chất: Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt  Đạo hàm bậc thể cạnh dầy ảnh (phần ramp ảnh trên) Đạo hàm bậc hai thể rõ chi tiết mịn điểm cô lập Đạo hàm bậc thể tốt bước nhảy lớn mức xám Đạo hàm bậc hai tạo giá trị thay đổi lớn mức xám Đạo hàm bậc hai thường dùng nhiều nâng cao chất lượng ảnh khả cải tiến chi tiết mịn Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt  Định nghĩa đạo hàm bậc hai f(x, y) miền liên tục Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt  Đạo hàm bậc thể 0 0  0  0  1  1  0  0  1  1       0 0 0 0 0 0 Nhân chập Laplacian Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 10 1 1 1  1   1 1 Xét hai lân cận chéo Có thể dùng cho Heavy sharpen  1    1         1   1      1  1    1         1   1      1 Các biến thể nhân chập Laplacian Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 11  Làm cho ảnh sắc nét thơng qua số phương pháp: Sharpen, Unsharp Mask Ví dụ làm sắc nét Ảnh gốc Ảnh làm sắc nét Nguồn: http://www.dl-c.com Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 12  Unsharp mask:  Sử dụng mặt nạ mờ (còn gọi unsharp) tác động lên ảnh gốc để tạo ảnh mờ  Ảnh làm mờ “cộng” với âm ảnh gốc để tạo ảnh sắc nét  Sharpen: sử dụng lọc làm sắc nét ảnh (lân cận ngang+dọc và/hoặc lân cận chéo) Sử dụng mặt nạ Laplacian biến thể Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 13  Mặt nạ Laplacian dùng để làm sắc nét ảnh theo cách: ảnh gốc cộng với ảnh lấy cạnh Laplacian  f ( x, y )   f ( x, y ) tâm âm g ( x, y)   f ( x , y )   f ( x, y ) tâm positive    1       1  1    Công thức làm nét ảnh với nhân chập g ( x, y)  f ( x, y)   f ( x  1, y)  f ( x 1, y)  f ( x, y 1)  f ( x, y  1)  f ( x, y)  Nhân chập Laplacian có đường chéo thường làm sắc nét rõ Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 14  Phương pháp cổ điển để làm nét ảnh Thực f s ( x, y)  f ( x, y)  f blur ( x, y)  Biến thể unsharp mask gọi high-boost filter Thực f hb ( x, y)  Af ( x, y)  f blur ( x, y) f hb ( x, y)  ( A  1) f ( x, y)  f ( x, y)  f blur ( x, y) f hb ( x, y)  ( A  1) f ( x, y)  f s ( x, y) Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 15  Nhân chập high-boost xác định bởi, với (A  1) 1     1 0  A   1  A   1      1     1  Af ( x, y )   f ( x, y ) tâm âm f hb ( x, y )   Af ( x , y )   f ( x, y) tâm positive   Khi A = 1, high-boost filter nhân Laplacian  High-boost filter thường dùng ảnh gốc tối Có thể làm tăng độ tương phản Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 16 0 0  0   I 0  0 0  0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0  0 0  0 0  0   1  Kernel Laplacian    1    2 2 1    1 1 I sharpened        20  4      Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 17  Tìm hiểu trình bày mức độ làm nét (nét vừa, nét mức, etc)  Khái niệm bán kính (giá trị A high-boost) ngưỡng làm nét Unsharp mask  Cách làm mờ mức độ khác  Cài đặt làm sắc nét ảnh với nhân chập Laplacian khác so sánh kết Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 18 Định nghĩa gradient f(x,y)  f  Gx   x  f      f  G y     y   Magnitude xác định    1/  f   f  f        x   y  Sử dụng magnitude lượng ảnh   f  Gx  Gy  gradient nhằm cải tiến chất Magnitude theo định nghĩa gần có tính chất rotation invariant Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 19   Dạng xấp xỉ, đạo hàm bậc xét lân cận 3x3 pixel Nhắc lại lân cận Z1 Z2 Z3 Đạo hàm định nghĩa Gx  Z8  Z Gy  Z  Z Z4 Z5=P Z6 Z7 Z8 Z9  Hai xấp xỉ khác theo Roberts (1965) Gy  Z8  Z Gx  Z9  Z  Magnitude đạo hàm Roberts xấp xỉ xác định f  Z9  Z5  Z8  Z Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 20  Biểu diễn ma trận 2x2:  Nhân chập 3x3 xác định   0  1   0  1 1    Roberts cross-gradient operator ( Z  2Z8  Z )  ( Z1  2Z  Z ) f   ( Z  2Z  Z )  ( Z1  2Z  Z )  Nhân chập Roberts f/ x     1 0  0     Giá trị 2: center important f/ y   1   2     1  Sobel operators Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 21  Tổng số hạng nhân chập zero  không ảnh hưởng đến mức xám tổng thể ảnh  Đạo hàm bậc thường ứng dụng phát biên (edge detection) Các toán tử khác Canny, Prewitt, Sobel, Roberts   Có thể kết hợp theo hướng xử lý mặt nạ bước tiền xử lý ảnh nhằm nhận ảnh “tốt hơn” cho bước xử lý sau Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 22  Sử dụng hàm sau để chuẩn bị ảnh  cvLoadImage  cvCreateImage: tạo ảnh  cvCvtColor: đổi từ ảnh màu sang ảnh xám  Sử dụng cvLaplace(): lọc Laplacian ảnh Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 23    Trình bày số kỹ thuật nhằm “nâng cao” chất lượng ảnh miền không gian Phần đầu trình bày xử lý khơng phụ thuộc khơng gian – trực tiếp điểm ảnh với kỹ thuật dựa histogram Phần kế trình bày xử lý ảnh miền khơng gian với kỹ thuật sử dụng nhân chập áp trực tiếp lên ảnh xám Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 24 ... thành phần thô (tần số thấp) Bằng cách nhân ảnh gốc với hệ số trước trừ ảnh làm mờ Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt  Định nghĩa đạo hàm bậc f(x) miền... nâng cao chất lượng ảnh khả cải tiến chi tiết mịn Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt  Định nghĩa đạo hàm bậc hai f(x, y) miền liên tục Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt  Đạo hàm bậc... hướng xử lý mặt nạ bước tiền xử lý ảnh nhằm nhận ảnh “tốt hơn” cho bước xử lý sau Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 22  Sử dụng hàm sau để chuẩn bị ảnh  cvLoadImage  cvCreateImage: tạo ảnh

Ngày đăng: 08/05/2021, 11:31

TỪ KHÓA LIÊN QUAN