Xử lý ảnh số - Nâng cao chất lượng ảnh part 7

5 8 0
Xử lý ảnh số - Nâng cao chất lượng ảnh part 7

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

Hiệu ứng chuyển động được khống chế bởi tốc độ màn trập của máy ảnh, là thời gian màn trập mở ra để ánh sáng có thể lọt vào cảm biến. Nếu một đối tượng trong bối cảnh chụp chuyển động trong khi màn trập mở, thì nó sẽ mờ nhoe ở hình chụp được. Điều này có nghĩa tốc độ màn trập càng chậm thì càng thấy rõ hiệu ứng chuyển động.

H`ınh 4.21: A˙’nh gˆo´c v`a a˙’nh ´ap du.ng mˇa.t na Laplace `an sˆo´ cu˙’a a˙’nh Laplace H`ınh 4.22: A˙’nh gˆo´c cˆo.ng thˆem a˙’nh Laplace v`a tˆ 99 d¯´o fsm (x, y) l`a a˙’nh d¯u.o c l`am tro.n cu˙’a f (x, y) qua lo.c thˆong thˆa´p Dˆ˜e d`ang kiˆe˙’m tra a˙’nh g(x, y) nhˆa.n d¯u.o c bˇa` ng c´ach t´ınh d¯´ap u ´.ng cu˙’a a˙’nh f (x, y) v´o.i mˇa.t na Laplace trˆen Bˇa` ng c´ach nhˆan a˙’nh gˆo´c v´o.i hˆe sˆo´ khuˆe´ch d¯a.i A, ta `an sˆo´ cao: c´o ca˙’i biˆen l`a lo.c c´o khuˆe´ch d¯a.i tˆ g(x, y) := Af(x, y) − lo.c thˆong thˆa´p = (A − 1)f (x, y) + lo.c thˆong cao N´oi c´ach kh´ac, a˙’nh g(x, y) nhˆa.n d¯u.o c t` u f (x, y) bˇ`a ng c´ach t´ınh d¯´ap u ´.ng ta.i mo.i d¯iˆe˙’m v´o.i mˇa.t na   −1 −1 −1   × −1 w −1 , −1 −1 −1 d¯´o w = 9A − V´o.i A = ta c´o kˆe´t qua˙’ lo.c thˆong cao tiˆeu chuˆa˙’n V´o.i A > `oi c´ac `an cu˙’a a˙’nh gˆo´c d¯u.o c cˆo.ng thˆem kˆe´t qua˙’ cu˙’a lo.c thˆong cao m`a phu.c hˆ ta c´o phˆ `an lo.c thˆong thˆa´p bi mˆa´t ph´ep to´an lo.c thˆong cao Kˆe´t qua˙’ cuˆo´i c` th`anh phˆ ung `an v´o.i a˙’nh gˆo´c, v´o.i cˆa´p d¯ˆo l`am nˆo˙’i d¯u.`o.ng biˆen tu.o.ng d¯ˆo´i t` ta c´o mˆo.t a˙’nh gˆ uy theo hˆe u a˙’nh gˆo´c go.i l`a mˇa.t na khˆong sˆo´ khuˆe´ch d¯a.i A N´oi chung viˆe.c tr` u mˆo.t a˙’nh bi nho`e t` - ˆay l`a mˆo.t nh˜ u.ng phu.o.ng ph´ap co ba˙’n d¯u.o c su˙’ du.ng cˆong nghˆe in n´et D ˆa´n v`a xuˆa´t ba˙’n Tu.o.ng tu nhu lo.c thˆong thˆa´p, lo.c thˆong cao ta c´o thˆe˙’ su˙’ du.ng c´ac mˇa.t na v´o.i k´ıch thu.´o.c l´o.n ho.n Chˇa˙’ng ha.n, mˇa.t na × c´o gi´a tri ta.i tˆam bˇ`a ng 48, c`on c´ac gi´a tri kh´ac bˇ`a ng −1 v`a c´ac hˆe sˆo´ d¯u.o c chuˆa˙’n ho´a v´o.i hˆe sˆo´ bˇa` ng 1/49 Tuy nhiˆen, thu c tˆe´ c´ac mˇa.t na k´ıch thu.´o.c l´o.n ho.n × hiˆe´m su˙’ du.ng Lo.c vi phˆ an ung l`am nho`e c´ac chi tiˆe´t a˙’nh Nˆe´u xem Trung b`ınh cˆo.ng c´ac m´ u.c x´am trˆen mˆo.t v` trung b`ınh cˆo.ng nhu lˆa´y t´ıch phˆan, th`ı ta c´o thˆe˙’ xem lˆa´y vi phˆan nhˇ`a m c´o hiˆe.u u ´.ng ngu.o c la.i v`a d¯´o l`am sˇa´c n´et a˙’nh Thˆong thu.`o.ng ta l`am viˆe.c d¯´o du a trˆen c´ac to´an tu˙’ gradient Gia˙’ su˙’ f kha˙’ vi, d¯´o to´an tu˙’ gradient cu˙’a h`am a˙’nh f l`a ∇f (x, y) := (fx (x, y), fy (x, y))t , d¯´o fx , fy l`a c´ac d¯a.o h`am riˆeng cu˙’a f theo c´ac biˆe´n x v`a y tu.o.ng u ´.ng 100 Hai t´ınh chˆa´t quan tro.ng cu˙’a to´an tu˙’ gradient l`a (1) d¯i theo hu.´o.ng vector ∇f (x, y) gi´a tri h`am mu.c tiˆeu f (x, y) tˇang nhanh nhˆa´t; v`a (2) biˆen d¯ˆo cu˙’a vector ∇f (x, y) x´ac d¯i.nh bo˙’.i ∇f := [fx(x, y)]2 + [fy (x, y)]2 l`a tˆo´c d¯ˆo tˇang cu c d¯a.i cu˙’a f (x, y) trˆen d¯o.n vi khoa˙’ng c´ach theo hu.´o.ng ∇f (x, y) Trong thu c tˆe´, ta thu.`o.ng su˙’ du.ng cˆong th´ u.c xˆa´p xı˙’ sau d¯ˆe˙’ t´ınh to´an hiˆe.u qua˙’ ho.n: ∇f |fx(x, y)| + |fy (x, y)| - ˆo´i v´o.i c´ac a˙’nh sˆo´, biˆe˙’u th´ D u.c trˆen d¯u.o c xˆa´p xı˙’ bo˙’.i c´ac hiˆe.u X´et mˆo.t v` ung cu˙’a a˙’nh  z1 z2 z3    z4 z5 z6 , z7 z8 z9 d¯´o zi , i = 1, , 9, l`a c´ac gi´a tri x´am Ta c´o thˆe˙’ xˆa´p xı˙’ biˆen d¯ˆo gradient cu˙’a a˙’nh ta.i z5 nhu sau: ∇f ∼ = (z5 − z8)2 + (z5 − z6)2 ∼ = |z5 − z8| + |z5 − z6| V´o.i a˙’nh k´ıch thu.´o.c M × N, ta khˆong thˆe˙’ lˆa´y gradient d¯ˆo´i v´o.i c´ac pixel nˇ`a m trˆen h`ang `an cuˆo´i (y = N − 1) hay cˆo.t cuˆo´i (x = M − 1) Trong nh˜ u.ng tru.`o.ng ho p nhu vˆa.y, cˆ y d¯ˇa.c biˆe.t nh˜ u.ng xu˙’ l´ Xˆa´p xı˙’ biˆen d¯ˆo cu˙’a gradient nhu trˆen l`a khˆong nhˆa´t Chˇa˙’ng ha.n ta c´o thˆe˙’ d` ung ∇f ∼ = (z5 − z9)2 + (z6 − z8)2 ∼ = |z5 − z9| + |z6 − z8| Dˆ˜e thˆa´y rˇ`a ng, gi´a tri biˆen d¯ˆo cu˙’a gradient d¯u.o c x´ac d¯i.nh bˇa` ng c´ach su˙’ du.ng c´ac mˇa.t na k´ıch thu.´o.c × : 1 , −1 −1 C´ac mˇa.t na n`ay go.i l`a to´an tu˙’ gradient ch´eo Roberts C´ac mˇa.t na k´ıch thu.´o.c chˇa˜n bˆa´t tiˆe.n t´ınh to´an Ta c´o thˆe˙’ xˆa´p xı˙’ ∇f ta.i z5 bˇ`a ng c´ach su˙’ du.ng lˆan cˆa.n × : ∇f ∼ = |(z7 + z8 + z9) − (z1 + z2 + z3)| + |(z3 + z6 + z9) − (z1 + z4 + z7)|, 101 v´o.i c´ac mˇa.t na tu.o.ng u ´.ng   −1   −1 1 , −1  −1 −1 −1   0 ,  1  go.i l`a to´an tu˙’ Prewitt Cuˆo´i c` ung, c´ac mˇa.t na sau, go.i l`a to´an tu˙’ Sobel, cho mˆo.t xˆa´p xı˙’ kh´ac cu˙’a biˆen d¯ˆo gradient:   −1 −2 −1   0 ,    −1   −2 2 −1 Nhˆa.n x´et rˇa` ng, c´ac xˆa´p xı˙’ trˆen, gi´a tri biˆen d¯ˆo cu˙’a gradient tı˙’ lˆe v´o.i hiˆe.u `e Do d¯´o, gi´a tri ∇f tu.o.ng d¯ˆo´i l´o.n ta.i c´ac lˆan u.a c´ac pixel kˆ c´ac m´ u.c x´am gi˜ `an nhˆa´t, bˇ`a ng khˆong trˆen v` cˆa.n d¯u.`o.ng biˆen a˙’nh, v`a nho˙’ trˆen v` ung thuˆ ung c´o m´ u.c x´am hˇa` ng C´o mˆo.t sˆo´ thuˆa.t to´an ta.o a˙’nh gradient g(x, y) nhu sau C´ach d¯o.n gia˙’n nhˆa´t l`a u.c l`a d¯aˇ t gi´a tri cu˙’a g ta.i (x, y) bˇ`a ng gi´a tri ∇f cu˙’a f ta.i d¯iˆe˙’m n`ay, t´ g(x, y) := ∇f (x, y) ung tro.n f (x, y) xuˆa´t Nhu.o c d¯iˆe˙’m cu˙’a phu.o.ng ph´ap trˆen l`a tˆa´t ca˙’ c´ac v` hiˆe.n tˆo´i g(x, y) trˆen v` ung n`ay c´ac gi´a tri ∇f tu.o.ng d¯ˆo´i nho˙’ Ta khˇa´c phu.c `eu n`ay nhu sau: d¯iˆ   ∇f (x, y) g(x, y) := f (x, y) nˆe´u ∇f (x, y) ≥ T, nˆe´u ngu.o c la.i, d¯´o T > l`a ngu.˜o.ng n`ao d¯´o `an tu˙’ biˆen m`a khˆong V´o.i nh˜ u.ng gi´a tri T th´ıch ho p, ta c´o thˆe˙’ nhˆa´n ma.nh c´ac phˆ `en Ca˙’i biˆen cu˙’a phu.o.ng ph´ap trˆen l`a c´ac phˆ `an tu˙’ biˆen ph´a hu˙’y c´ac d¯ˇa.c tru.ng cu˙’a nˆ d¯u.o c d¯ˇa.t bˇ`a ng m´ u.c x´am LG n`ao d¯´o: g(x, y) :=  L G f (x, y) nˆe´u ∇f (x, y) ≥ T, nˆe´u ngu.o c la.i 102 - ˆoi ch´ - iˆ `an quan tˆam su thay d¯ˆo˙’i c´ac phˆ `an tu˙’ biˆen D `eu n`ay c´o D ung ta chı˙’ cˆ thˆe˙’ thu c hiˆe.n bo˙’ i   ∇f (x, y) nˆe´u ∇f (x, y) ≥ T, g(x, y) := L nˆe´u ngu.o c la.i, B `en n`ao d¯´o u.c nˆ d¯´o LB l`a m´ Cuˆo´i c` ung, nˆe´u chı˙’ quan tˆam d¯ˆe´n vi tr´ı biˆen, quan hˆe  L nˆe´u ∇f (x, y) ≥ T, G g(x, y) := L nˆe´u ngu.o c la.i, B cho ta a˙’nh gradient nhi phˆan 4.4 `en tˆ `an sˆ Phu.o.ng ph´ ap miˆ o´ `en tˆ `an sˆo´ su˙’ du.ng `e cˆa.p Phˆ `an 4.1.2, nˆang cao chˆa´t lu.o ng a˙’nh miˆ Nhu d¯˜a d¯ˆ `an d¯u.o c nˆang cao chˆa´t lu.o ng, nhˆan ph´ep biˆe´n d¯ˆo˙’i Fourier: biˆe´n d¯ˆo˙’i Fourier cu˙’a a˙’nh cˆ kˆe´t qua˙’ v´o.i h`am lo.c, sau d¯´o lˆa´y biˆe´n d¯ˆo˙’i Fourier ngu.o c ta d¯u.o c a˙’nh nˆang cao chˆa´t lu.o ng `an tˆ `an sˆo´ cao hoˇa.c l`am n´et a˙’nh Viˆe.c l`am nho`e a˙’nh bˇa` ng c´ach suy gia˙’m th`anh phˆ `an tˆ `an sˆo´ cao so v´o.i th`anh phˆ `an tˆ `an sˆo´ thˆa´p xuˆa´t bˇa` ng c´ach tˇang d¯ˆo l´o.n c´ac th`anh phˆ ph´at t` u c´ac kh´ai niˆe.m c´o liˆen quan tru c tiˆe´p d¯ˆe´n ph´ep biˆe´n d¯ˆo˙’i Fourier Thˆa.t vˆa.y, lo.c `en tˆ `an sˆo´ Trong thu c tˆe´, c´ac mˇa.t na tuyˆe´n t´ınh d¯u.o c ´ap du.ng rˆo.ng r˜ai ho.n miˆ `eu ho.n ph´ep biˆe´n d¯ˆo˙’i Fourier v`ı t´ınh d¯o.n khˆong gian k´ıch thu.´o.c nho˙’ d¯u.o c su˙’ du.ng nhiˆ `en tˆ `an sˆo´ d¯ˇa.c gia˙’n giao tiˆe´p v`a tˆo´c d¯ˆo thu c hiˆe.n Tuy nhiˆen, phu.o.ng ph´ap miˆ `eu b`ai to´an m`a c´ac k˜ `en khˆong gian biˆe.t h˜ u u ´ıch viˆe.c gia˙’i quyˆe´t nhiˆ y thuˆa.t miˆ `an n`ay v`a mˆo.t v`ai phu.o.ng kh´o c´o thˆe˙’ l`am d¯u.o c Chˇa˙’ng ha.n, lo.c d¯`ˆong cˆa´u phˆ `oi a˙’nh Chu.o.ng l`a nh˜ u.ng v´ı du minh ho.a ph´ap phu.c hˆ 4.4.1 Lo.c thˆ ong thˆ a´p `eu v`ao th`anh phˆ `an tˆ `an sˆo´ cao cu˙’a C´ac d¯u.`o.ng biˆen v`a nhiˆ˜eu a˙’nh tˆa.p trung nhiˆ `en tˆ `an ph´ep biˆe´n d¯ˆo˙’i Fourier cu˙’a n´o Do d¯´o, d¯ˆe˙’ l`am tro.n a˙’nh bˇa` ng phu.o.ng ph´ap miˆ `an tˆ `an sˆo´ cao biˆe´n d¯ˆo˙’i Fourier cu˙’a a˙’nh sˆo´, ta c´o thˆe˙’ loa.i bo˙’ c´ac th`anh phˆ 103 ... ngu.o c ta d¯u.o c a˙’nh nˆang cao chˆa´t lu.o ng `an tˆ `an sˆo´ cao hoˇa.c l`am n´et a˙’nh Viˆe.c l`am nho`e a˙’nh bˇa` ng c´ach suy gia˙’m th`anh phˆ `an tˆ `an sˆo´ cao so v´o.i th`anh phˆ `an... V´o.i A = ta c´o kˆe´t qua˙’ lo.c thˆong cao tiˆeu chuˆa˙’n V´o.i A > `oi c´ac `an cu˙’a a˙’nh gˆo´c d¯u.o c cˆo.ng thˆem kˆe´t qua˙’ cu˙’a lo.c thˆong cao m`a phu.c hˆ ta c´o phˆ `an lo.c thˆong... a˙’nh bi nho`e t` - ˆay l`a mˆo.t nh˜ u.ng phu.o.ng ph´ap co ba˙’n d¯u.o c su˙’ du.ng cˆong nghˆe in n´et D ˆa´n v`a xuˆa´t ba˙’n Tu.o.ng tu nhu lo.c thˆong thˆa´p, lo.c thˆong cao ta c´o thˆe˙’

Ngày đăng: 08/05/2021, 18:22

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan