tài liệu ôn tập xử lý ảnh ,lý thuyết và bài tập

1 Tại cần phải xử lý ảnh số Ứng dụng xử lý ảnh Cho ví dụ a Tại cần phải xử lý ảnh số b Ứng dụng xử lý ảnh cho ví dụ .1 Nêu cách biểu diễn ảnh số máy tính Vẽ mơ hình bước xử lý ảnh số .2 a Thu nhận ảnh .2 b Tiền xử lý ảnh c Phân đoạn ảnh d Biểu diễn mô tả e Nhận dạng nội suy g Cơ sở tri thức .3 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh số .3 a Bộ phận thu nhận ảnh b Phần cứng xử lý ảnh chuyên dụng c Máy tính: Thiết bị thơng thường chuyên dụng d Bộ phận lưu trữ e Bộ phận hiển thị: hình .4 g In ấn: Ghi lại ảnh: máy in lazer, máy chiếu Số hóa ảnh gì? Tại cần phải số hóa ảnh? a Số hóa ảnh gì ? b Tại cần phải số hóa ảnh ? Ðịnh nghĩa lấy mẫu (sampling) lượng tử (Quantization) xử lý ảnh? a Lấy mẫu .4 b Lượng tử Nêu khái niệm điểm ảnh (Pixel), mức xám (Gray – level), độ phân giải (Resolution).5 a Điểm ảnh b Mức xám c Độ phân giải Trình bày lọc miền khơng gian (spatial filtering), lọc tuyến tính (linear Filtering) cách xử lý lọc miền không gian (Spatial Filtering Process) a Bộ lọc miền không gian b Lọc tuyến tính c Cách xử lý lọc miền không gian Khái niệm biểu đồ Histogram? Xử lý cân Histogram? a Khái niệm biểu đồ Histogram b Xử lý cân Histogram 10 Xử lý Matching Histogram? .8 11 Các kỹ thuật, thuật toán nén ảnh? a Mã hóa loạt dài b Mã hóa theo thuật tốn Shannon - Fano c Mã hóa theo thuật tốn Huffman .9 12 Mô tả mơ hình hệ thống xử lý ảnh cụ thể (Lấy ví dụ) 13 Khái niệm mặt nạ? Cách sử dụng mặt nạ xử lý ảnh? 10 a Khái niệm mặt nạ 10 b Cách sử dụng mặt nạ xử lý ảnh .10 14 Làm sắc nét vùng ảnh? 10 a Giới thiệu 10 b Bộ lọc sắc nét 11 c Thực làm sắc nét ảnh .11 15 Làm mượt vùng ảnh? 11 a Giới thiệu 11 b Bộ lọc trung vị 11 c Bộ lọc thông thấp 11 16 Trình bày lọc trung vị (Median Filters)? 12 a Giới thiệu 12 b Các bước thực 12 17 Trình bày phép giãn ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 13 a Mục đích 13 b Các bước thực 13 c Ví dụ 13 18 Trình bày phép co ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 14 a Mục đích 14 b Các bước thực 14 c Ví dụ 14 19 Trình bày phép mở ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 15 a Mục đích 15 b Các bước thực 15 c Ví dụ 15 20 Trình bày phép đóng ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? 16 a Mục đích 16 b Các bước thực 17 c Ví dụ 17 BÀI TẬP .18 Cân Histogram 18 Xử lý Matching Histogram .19 Làm mượt vùng ảnh 22 Lọc nhiễu sử dụng lọc trung vị Median Filter 23 Làm sắc nét vùng ảnh .25 Giãn ảnh .26 Co ảnh 26 Đóng ảnh 26 Mở ảnh 26 Tại cần phải xử lý ảnh số Ứng dụng xử lý ảnh Cho ví dụ a Tại cần phải xử lý ảnh số  Trong dạng truyền thông bản: lời nói, văn bản, hình ảnh, âm hình ảnh dạng truyền thơng truyền tải thơng tin mạnh mẽ  Những hình ảnh thu nhận lại cảm biến hình ảnh thường có sai lệch mát thông tin định Do mong muốn đưa hình ảnh vào máy tính để thực mục đích khác như: phân tích ảnh, phục hồi ảnh  Để máy tính hiểu phân tích ảnh ảnh cần mã hóa biểu diễn dạng số gọi ảnh số Việc xử lý ảnh số máy tính nhằm mục đích phân tích ảnh phục hồi thông tin bị sai lệch trình thu nhận ảnh b Ứng dụng xử lý ảnh cho ví dụ  Lưu trữ liệu, tra cứu thông tin: nén ảnh dạng *.jpg, *.tif để giảm dung lượng lưu trữ  Nhận dạng: khuôn mặt, dấu vân tay, chữ số, ký tự  Xác thực: xác thực đăng nhập windows hình ảnh  Xây dựng hệ thống máy nhìn cơng nghiệp để điều khiển kiểm tra sản phẩm: hệ thống phân tích ảnh để phát bọt khí bên vật thể đúc nhựa, phát linh kiện không đạt tiêu chuẩn (bị biến dạng, thiếu) trình sản xuất, hệ thống đếm sản phẩm thơng qua hình ảnh nhận từ camera quan sát 2 Nêu cách biểu diễn ảnh số máy tính  Ảnh biểu diễn hàm cường độ sáng chiều f(x, y) x, y tọa độ điểm ảnh, giá trị f tọa độ (x,y) gọi cường độ sáng hay mức xám điểm ảnh  Mỗi điểm có tọa độ (x, y) tương ứng với pixel  Chất lượng ảnh số phụ thuộc vào số điểm ảnh biểu diễn ảnh  Khi biểu diễn ảnh máy tính ta xem ảnh ma trận với chiều cao = số hàng x với chiều rộng = số cột y1 x1 x2 x f(x1, y1) y2 f(x2, y2) y Vẽ mơ hình bước xử lý ảnh số a Thu nhận ảnh   Tiền xử lý ảnh Phân đoạn ảnh Thu nhận ảnh Bài toán   Qua camera chụp ảnh  Qua máy scan  Từ video Biểu diễn mô tả Nhận dạng nội suy Cơ sở thức tri Kết b Tiền xử lý ảnh  Lọc nhiễu  Nâng cao độ tương phản c Phân đoạn ảnh  Chia đoạn nhỏ  Tìm kiếm thơng tin thích hợp vùng d Biểu diễn mô tả  Tìm vùng đặc trưng điểm ảnh  Biểu diễn lại thông qua điểm ảnh đặc trưng e Nhận dạng nội suy  Theo mẫu  Theo máy học g Cơ sở tri thức  Tiếp nhận xử lý theo phương pháp trí tuệ người Các thành phần hệ thống xử lý ảnh số Bộ phận hiển thị In ấn lưu trữ Máy tính Phần cứng xử lý ảnh chuyên dụng Lưu trữ Phần mềm xử lý ảnh Bộ phận thu nhận ảnh a Bộ phận thu nhận ảnh  Cảm biến: nhạy cảm với lượng phát đối tượng (màu sắc, kích thước )  Số hóa: chuyển đổi kết phận cảm biến thành liệu số b Phần cứng xử lý ảnh chuyên dụng  Bộ số hóa  Phần cứng thực thao tác nhằm nâng cao tốc độ xử lý c Máy tính: Thiết bị thơ ng thườ ng hoặ c chuyên dụ ng d Bộ phận lưu trữ  Bắt buộc phải có  Lưu trữ tạm thời: phục vụ sử dụng trình xử lý  Lưu trữ trực tuyến: tăng tốc gọi lại liệu thường dùng  Lưu trữ vĩnh viễn: lưu trữ liệu, truy cập không thường xuyên e Bộ phận hiển thị: hình g In ấn: Ghi lạ i ả nh: má y in lazer, má y chiếu Số hóa ảnh gì? Tại cần phải số hóa ảnh? a Số hóa ảnh gì ?  Là việc chuyển đổi liệu ảnh truyền thống bên ngồi (có tính chất liên tục) thành dạng liệu ảnh số mà máy tính hiểu b Tại cần phải số hóa ảnh ?  Theo nguyên lý số thực hai điểm có vơ sổ điểm nên việc hiển thị ảnh thơng thường thiết bị máy tính khơng thể  Phải số hóa ảnh để lấy liệu ảnh quan trọng biểu diễn dạng liệu số mà máy tính hiểu y y2 vô số y1 f(x2, y2) vô số f(x1, y1) x1 vô số x2 x Ðịnh nghĩa lấy mẫu (sampling) lượng tử (Quantization) xử lý ảnh? a Lấy mẫu Lấy mẫu q trình, qua ảnh tạo nên vùng có tính liên tục chuyển thành giá trị rời rạc theo tọa độ ngun (số hóa tọa độ khơng gian (x, y)) Quá trình gồm lựa chọn:  Khoảng lấy mẫu  Cách thể dạng mẫu b Lượng tử Lượng tử hoá ánh xạ từ số thực mô tả giá trị lấy mẫu thành dải hữu hạn số thực (số hóa giá trị f(x, y)) Nêu khái niệm điểm ảnh (Pixel), mức xám (Gray – level), độ phân giải (Resolution) a Điểm ảnh  Là phần tử nhỏ ảnh số tọa độ f(x, y), điểm ảnh tương ứng với phần tử ma trận hàng x cột y  Giá trị phần tử ma trận biểu thị cường độ sáng hay mức xám điểm ảnh b Mức xám  Mức xám điểm ảnh cường độ sáng gán giá trị nguyên tương ứng với thang đo độ xám  Thang đo độ xám phụ thuộc vào số bit để biểu diễn màu điểm ảnh Đối với ảnh nhị phân dùng bit để biểu diễn màu => [0, 1] thang đo độ xám (0 : đen, 1 : trắng), ảnh xám thang đo độ xám [0, 255] (0 : đen, 255 : trắng)… c Độ phân giải Là mật độ điểm ảnh sử dụng để biểu diễn ảnh Trình bày lọc miền khơng gian (spatial filtering), lọc tuyến tính (linear Filtering) cách xử lý lọc miền không gian (Spatial Filtering Process) a Bộ lọc miền không gian  Bộ lọc không gian thông thường thực để khử nhiễu thực số kiểu nâng cao ảnh  Bộ lọc thường có kích thước (2N-1, 2M - 1), ví dụ 3x3, 5x5  Các giá trị lọc gọi hệ số b Lọc tuyến tính  Kết tính tổng tất phép nhân hệ số lọc với giá trị điểm ảnh tương ứng vùng tác động lọc: g(x, y) = (wi*f(xi, yi)) với i=1 Size, Size = m x n kích thước lọc c Cách xử lý lọc miền không gian  Đặt tâm lọc lên điểm ảnh cần xử lý  Thông qua lọc, trích rút điểm lân cận với điểm ảnh cần xử lý  Áp dụng hàm lọc lên giá trị điểm ảnh vùng lân cận  Đặt giá trị điểm ảnh tương ứng ảnh đầu giá trị trả hàm lọc  Dịch chuyển mặt lạ từ trái qua phải, xuống dưới, lặp lại bước cho hết điểm ảnh  Đối với điểm nằm biên không áp dụng 9 Khái niệm biểu đồ Histogram? Xử lý cân Histogram? a Khái niệm biểu đồ Histogram  Là dạng biểu đồ mô tả phân bố giá trị mức xám điểm ảnh vùng ảnh số  Histogram ảnh số với mức xám thuộc dải xám [0, L - 1] h(rk) = nk với rk mức xám thứ k, nk số điểm ảnh có mức xám thứ k  Biểu đồ Histogram có trục tung Oy biểu diễn số điểm ảnh mức xám rk trục hoành Ox biểu diễn mức xám rk  Xác suất mức xám: p(rk) = nk/n với n tổng số điểm ảnh b Xử lý cân Histogram * Lý cần xử lý cân Histogram  Đối với ảnh tối màu biểu đồ tập trung vùng xám thấp (gần gốc tọa độ)  Đối với ảnh sáng biểu đồ tập trung vùng xám cao  Đối với ảnh có độ tương phản thấp biểu đồ tập trung vùng xám  Xử lý cân Histogram giúp phân bố mức xám * Các bước xử lý cân Histogram  Bước Vẽ biểu đồ Histogram vùng ảnh 3 4 3 4 Số pixel (nk) 11 Mức xám (rk)  Bước Lập bảng sau với L = 10 số mức xám mới, n = 16 tổng số pixel vùng ảnh sMức xám rk Số pixel nk 0 (nj) với j=0 k sk = (nj)/n với j=0 k Kết sk = Round(sk*(L - 1))  Bước Thay mức xám rk biểu đồ Histogram thu 0 0 0 15 16 16 16 16 16 11 6/16 11/16 15/16 1 1 9 9 vùng ảnh ban đầu thành mức xám sk tương ứng vẽ  6 8 6 8 Số pixel (nk) 11 Mức xám (rk) 10 Xử lý Matching Histogram? Với xử lý cân Histogram (Equalization Histogram) kết thu với xử lý Matching Histogram (Specifiation Histogram) cho nhiều kết tùy theo biểu đồ Histogram lựa chọn *Các bước thực Bài toán: Cho vùng ảnh X, biến đổi thành vùng ảnh Z mà có Histogram cho trước (X  Z)  Bước 1: Dựa vào vùng ảnh X tính Histogram cho mức xám có dải xám: px(i) Sau tính Equalization Histogram cho mức xám: Px(i) = (px(j)) với j = i  Bước 2: Dựa vào biểu đồ Histogram vùng ảnh tính pz(i), sau tính: Pz(i) = (pz(j)) với j = i  Bước 3: Ứng với giá trị mức xám i vùng ảnh X tìm mức xám j vùng ảnh Z cho |Px(i) - Pz(j)| =  Bước 4: Sau xác định j lập bảng Lookup[i] = j  Bước 5: Thay i thành j vẽ biểu đồ Histogram thu 11 Các kỹ thuật, thuật tốn nén ảnh? a Mã hóa loạt dài  Loạt dài dãy ký tự lặp lại liên tục, liên tiếp không ngắt quãng  Mục đích việc mã hóa loạt dài xác định loạt dài, kích thước loạt dài, ký hiệu loạt dài  Mỗi loạt dài thay từ mã gồm phần tử (r, l, s) (repeat, length, symbols)  Đối với ký hiệu loạt dài thay từ mã (n, l, s) (non repeat, length, symbols)  Ví dụ: Mã hóa liệu sau: AAABBBBBCECDDDD thu r3Ar5Bn3CECr4D b Mã hóa theo thuật tốn Shannon - Fano  Bước 1: Tính tốn tần suất xuất ký hiệu  Bước 2: Sắp xếp ký hiệu theo thứ tự giảm dần tần suất xuất  Bước 3: Chia đôi danh sách cho độ chênh lệch tổng tất suất phần thấp  Bước 4: Trên ghi mã 0, ghi mã  Bước 5: Lặp lại bước không chia  Bước 6: Xây dựng bảng mã c Mã hóa theo thuật tốn Huffman  Thuật toán Huffman tạo mã khác cho ký hiệu khác  Ký hiệu có tần suất xuất lớn độ dài từ mã tương ứng nhỏ  Để xây dựng mã Huffman cần làm bước sau:  Bước 1: Tính tần suất xuất ký hiệu liệu  Bước 2: Sắp xếp theo thứ tự giảm dần tần suất theo hàng ngang  Bước 3: Mỗi nút gán trọng số số lần xuất ký hiệu  Bước 4: Hai nút có trọng số nhỏ gán vào nút có trọng số tổng trọng số nút  Bước 5: Nút thêm vào danh sách nút vừa xét bị loại bỏ khỏi danh sách  Bước 6: Một nút vừa loại bỏ gán nhãn 0, lại gán nhãn  Bước 7: Lặp lại từ bước đến bước lại nút gốc  Bước 8: Xây dựng bảng mã 12 Mơ tả mơ hình hệ thống xử lý ảnh cụ thể (Lấy ví dụ)  Hình mơ tả hệ thống xử lý ảnh cụ thể Trong bao gồm máy tính PC kèm theo thiết bị xử lý ảnh Nối với cổng vào thiết bị thu nhận ảnh video camera, cổng nối với thiết bị hiển thị hình video 13 Khái niệm mặt nạ? Cách sử dụng mặt nạ xử lý ảnh? a Khái niệm mặt nạ  Một vài toán tử dùng xử lý ảnh thực giá trị điểm ảnh điểm vùng lân cận nó, với vùng ảnh kích thước với vùng lân cận  Vùng ảnh được gọi mặt nạ, hay lọc Các giá trị mặt nạ gọi hệ số  Kích thước mặt nạ (2N-1, 2M - 1), ví dụ 3x3, 5x5 b Cách sử dụng mặt nạ xử lý ảnh  Đặt tâm mặt nạ lên điểm ảnh cần xử lý  Thơng qua lọc, trích rút điểm lân cận với điểm ảnh cần xử lý  Áp dụng hàm mặt nạ lên giá trị điểm ảnh vùng lân cận  Đặt giá trị điểm ảnh tương ứng ảnh đầu giá trị trả hàm mặt nạ  Đối với lọc tuyến tính, kết tính tổng tất phép nhân hệ số mặt nạ với giá trị điểm ảnh tương ứng vùng tác động mặt nạ: g(x, y) = (wi*f(xi, yi)) với i=1 Size, Size = m x n kích thước mặt nạ  Dịch chuyển mặt lạ từ trái qua phải, xuống dưới, lặp lại bước cho hết điểm ảnh  Đối với điểm nằm biên không áp dụng 14 Làm sắc nét vùng ảnh? a Giới thiệu  Trong số trường hợp bước tiền xử lý ảnh phải làm bật thông tin cần thiết (bị mờ)  Làm sắc nét vùng ảnh loại bỏ điểm ảnh có giá trị mức xám thấp chuyển vào giá trị mức xám cao phụ thuộc vào điểm ảnh lân cận điểm ảnh bị loại bỏ  Dùng lọc trích rút điểm ảnh lân cận điểm ảnh cần loại bỏ với hệ số sử dụng cho lọc sắc nét b Bộ lọc sắc nét  Tổng hệ số  Các giá trị đối xứng qua tâm lọc  Một số lọc thường dùng: -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 c Thực làm sắc nét ảnh  Đặt tâm lọc vào điểm cần xét trích rút điểm lân cận điểm xét  Tính tốn đáp ứng đầu lọc theo công thức sau:  Nếu hệ số tâm mặt nạ > g(x, y) = f(x, y) + 2 f(x, y)  Nếu hệ số tâm mặt nạ < g(x, y) = f(x, y) - 2 f(x, y) Với 2 f(x, y) = (wi, f(xi, yi)) với i=1 Size, Size = m x n kích thước lọc 15 Làm mượt vùng ảnh? a Giới thiệu  Các lọc làm mượt sử dụng để làm mờ giảm nhiễu  Làm mờ sử dụng số bước tiền xử lý, xoá bỏ số chi tiết nhỏ ảnh làm làm liền khoảng trống nhỏ đường nét  Giảm nhiễu thực cách làm mờ với lọc tuyến tính phi tuyến tính b Bộ lọc trung vị  Thay giá trị điểm ảnh xét giá trị điểm dãy giá trị điểm ảnh thu thông qua lọc sau xếp tăng dần giá trị điểm ảnh c Bộ lọc thông thấp  Loại bỏ điểm ảnh có giá trị mức xám cao  Sử dụng lọc với hệ số đối xứng qua tâm lọc, hệ số vị trí có khoảng cách gần tâm có giá trị >= hệ số vị trí có khoảng cách xa tâm  Một số lọc thường dùng: 2 2  Kích thước lọc (2N-1, 2M - 1), ví dụ 3x3, 5x5  Đặt tâm lọc lên điểm ảnh cần xét, không xét điểm nằm biên vùng ảnh  Tính tốn đáp ứng đầu lọc theo công thức sau: g(x, y) = (wi*f(xi, yi)) / (wi) với i=1 Size, Size = m x n kích thước lọc 16 Trình bày lọc trung vị (Median Filters)? a Giới thiệu  Bộ lọc trung vị lọc làm mượt phi tuyến miền không gian  Bộ lọc trung vị lọc theo thống kê thứ tự  Nó thay giá trị điểm ảnh trung vị mức xám điểm lân cận  Bộ lọc trung vị dùng phổ biến, với số loại nhiễu định, lọc nhiễu tốt với độ mờ thấp so với lọc làm mượt tuyến tính (xét kích thước) b Các bước thực  Trung vị E tập hợp giá trị mà nửa giá trị tập hợp nhỏ E, nửa giá trị tập hợp lớn E  Áp dụng lọc trung vị lên điểm xét, ta xếp điểm ảnh lân cận theo thứ tự giá trị tăng dần tìm giá trị trung vị, gán giá trị cho giá trị điểm ảnh xét  Chức lọc trung vị thiết lập giá trị điểm với mức xám khác thành giá trị gần giống với điểm lân cận  Khi áp dụng lọc trung vị có kích thước m x n, điểm ảnh mà có số lượng điểm lân cận mức xám với nhỏ m*n/2 bị thay trung vị tập đó, điểm ảnh mà có số lượng điểm lân cận có mức xám lớn m*n/2 không bị ảnh hưởng, điều khắc phục nhược điểm làm mờ ảnh áp dụng lọc trung bình 17 Trình bày phép giãn ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? a Mục đích  Mở rộng vùng ảnh  Lấp đầy khoảng trống b Các bước thực  Xác định phần tử cấu trúc tâm  Đặt tâm vào điểm ảnh cần xử lý, không xét điểm có giá trị  Thực phép OR phần tử cấu trúc với ảnh để kết điểm tương ứng  Dịch chuyển tâm phần tử cấu trúc qua điểm ảnh ảnh lặp lại bước c Ví dụ  Thực phép giãn ảnh vùng ảnh sau: 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 Ma trận điểm ảnh  1 1 1 1 Phần tử cấu trúc 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Giải Nhận xét:  Vùng ảnh gốc mở rộng  Khoảng trống vùng ảnh lấp đầy 18 Trình bày phép co ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? a Mục đích  Thu nhỏ ảnh  Loại bỏ cầu nối, loại bỏ phần nhô, phần thừa b Các bước thực  Xác định phần tử cấu trúc tâm  Đặt tâm vào điểm ảnh cần xử lý, không xét điểm có giá trị  Nếu tất điểm ảnh phần tử cấu trúc nằm hoàn toàn điểm ảnh ảnh nhị phân điểm tương ứng ảnh kết điểm ảnh (giá trị 1) Ngược lại, điểm tương ứng ảnh kết điểm (giá trị 0) Dịch chuyển tâm phần tử cấu trúc qua điểm ảnh ảnh lặp lại bước  c Ví dụ   Thực phép co ảnh vùng ảnh sau: 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 Ma trận điểm ảnh  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Giải Phần tử cấu trúc Nhận xét:  Vùng ảnh gốc thu nhỏ  phần nhỏ nhô bị loại bỏ 19 Trình bày phép mở ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? a Mục đích  Loại bỏ cầu nối, loại bỏ phần nhô, phần thừa  Giữ nguyên cấu trúc, kích thước vùng ảnh b Các bước thực  Thực liên tiếp phép co ảnh giãn ảnh: X ○ S = (X Θ S)  S c Ví dụ Thực phép mở ảnh vùng ảnh sau:  0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 Ma trận điểm ảnh    Bước Co ảnh  Bước Giãn ảnh 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 Phần tử cấu trúc 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 Giải 0 0 0 0  0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 Nhận xét:  phần nhỏ nhô bị loại bỏ  Cấu trúc kích thước vùng ảnh giữ ngun 20 Trình bày phép đóng ảnh? Cho ví dụ? Nhận xét kết quả? a Mục đích  Lấp khoảng trống, nối liền khoảng cách  Giữ nguyên cấu trúc, kích thước vùng ảnh b Các bước thực  Thực liên tiếp phép giãn ảnh co ảnh: X • S = (X  S) Θ S c Ví dụ Thực phép đóng ảnh vùng ảnh sau:  0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 Ma trận điểm ảnh  Bước Giãn ảnh  Bước Co ảnh Phần tử cấu trúc 0 0 0  Nhận xét: 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Giải 1 1 1  Khoảng trống vùng ảnh lấp đầy  Cấu trúc kích thước vùng ảnh giữ nguyên `BÀI TẬP Cân Histogram  Bước Vẽ biểu đồ Histogram vùng ảnh 3 4 5 Số pixel (nk) 11 Mức xám (rk)  Bước Lập bảng sau với L = 10 số mức xám mới, n = 16 tổng số pixel vùng ảnh Mức xám rk Số pixel nk 0 4 0 11 15 15 15 16 0 (nj) , j=0 k 3/16 11/16 15/16 15/16 15/16 0 7/16 sk = (nj)/n , j=0 k sk = Round(sk*(L - 1)) 0 8  Bước Thay mức xám rk vùng ảnh ban đầu thành mức xám sk tương ứng biểu đồ Histogram thu 4 8 8 8 16 vẽ Số pixel (nk) 11 Xử lý Matching Histogram Vùng ảnh X 1 1 3 0 0 Histogram Z Mức xám (rk) Số pixel (nk) 11 Mức xám (rk)  Bước 1: Tính Equalization Histogram vùng ảnh nguồn vẽ biểu đồ histogram vùng ảnh nguồn Mức xám rk Số pixel nk px(i) (nj) , j=0 k Px(i) 0.28 0.28 0.32 15 0.6 0.12 18 0.72 3 0.12 21 0.84 0.04 22 0.88 Số pixel (nk) 11 Mức xám (rk) 0.08 24 0.96 0.24 25  Bước 2: Tính pz(i) Pz(i) Mức xám rk Số pixel nk pz(i) (nj) , j=0 k Pz(i) 0 0 0.08 0.08 2 0.08 0.16 3 0.12 0.28 0.28 14 0.56 0.32 22 0.88 0.12 25  Bước 3: Với i, tìm j cho |Px(i) - Pz(j)| i j Min 0.28 0.2 0.12 0.28 0.6 0.72 0.6 0.52 0.44 0.32 0.04 0.28 0.4 0.72 0.67 0.56 0.44 0.16 0.16 0.28 0.84 0.76 0.68 0.56 0.28 0.04 0.16 0.88 0.04 0.72 0.6 0.32 0.12 5 0.96 0.88 0.8 0.68 0.4 0.08 0.04 6 0.92 0.84 0.72 0.44 0.12  Bước 4: Lập bảng Lookup[i] = j I j 4 5 6  Bước 5: Thay điểm ảnh có mức xám i vùng ảnh nguồn thành mức xám j tương ứng bảng Lookup vẽ biểu đồ Histogram thu  4 4 4 5 6 4 3 3 Histogram vùng ảnh thu Mức xám rk Số pixel nk 0 11 Số pixel (nk) 11 10 11 Làm mượt vùng ảnh Vùng ảnh Mức xám (rk) Mặt nạ kích thước (3x3) 1 1 1 1 Giải x y   0 7 6 x y 2 1 1 1 1 Tính đáp ứng g(x, y) = ( w(xi, yi) * f(xi, yi) ) / w(xi, yi) Tính đáp ứng g(1, 1) cho f(1, 1) = g(1, 1) = [ w(0, 0)*f(0, 0) + w(0, 1)*f(0, 1) + w(0, 2)*f(0, 2) + w(1, 0)*f(1, 0) + w(1, 1)*f(1,1) + w(1, 2)*f(1, 2) + w(2, 0)*f(2, 0) + w(2, 1)*f(2, 1) + w(2, 2)*f(2, 2) ] / [ w(0, + w(0, 1) + w(0, 2) + w(1, 0) + w(1, 1) + w(1, 2) + w(2, 0) + w(2, 1) + w(2, 2) ] = (0*1 + 2*1 + 6*1 +3*1 + 5*8 + 1*1 + 1*1 + 7*1 + 3*1) / (1 + + + + + + + + 1) = 63/16 ~ g(1, 1) = Tương tự:  g(1, 2) = (2 + + + + 1*8 + + + + 6) / 16 = 48/16 = g(1, 2) = g(2, 1) = (3 + + + + 7*8 + + + + 5) / 16 = 82/16 ~ Kết quả: g(2, 1) =  4 6 g(2, 2) = (5 + + + + 3*8 + + + + 4)/ 16 = 65/16 ~ g(2, 2) = 4 Lọc nhiễu sử dụng lọc trung vị Median Filter Vùng ảnh 7 6 Mặt nạ kích thước (3x3) x y 0 7 6 Giải  Tính đáp ứng g(1, 1) cho f(1, 1) = Xét điểm ảnh vùng láng giềng 3x3 với f(1, 1) làm tâm ta có mảng giá trị mức xám sau: A = { 0, 2, 6, 3, 5, 1, 1, 7, } Sắp xếp mảng A mảng S: S = { 0, 1, 1, 2, 3, 3, 5, 6, } Giá trị trung tâm mảng S S[4] = nên g(1, 1) =  Tính đáp ứng g(1, 2) cho f(1, 2) = Xét điểm ảnh vùng láng giềng 3x3 với f(1, 2) làm tâm ta có mảng giá trị mức xám sau: A = { 2, 6, 4, 5, 1, 7, 7, 3, } Sắp xếp mảng A mảng S: S = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, } Giá trị trung tâm mảng S S[4] = nên g(1, 2) =  Tính đáp ứng g(2, 1) cho f(2, 1) = Xét điểm ảnh vùng láng giềng 3x3 với f(2, 1) làm tâm ta có mảng giá trị mức xám sau: A = { 3, 5, 1, 1, 7, 3, 2, 6, } Sắp xếp mảng A mảng S: S = { 1, 1, 2, 3, 3, 5, 5, 6, } Giá trị trung tâm mảng S S[4] = nên g(2, 1) =  Tính đáp ứng g(2, 2) cho f(2, 2) = Xét điểm ảnh vùng láng giềng 3x3 với f(2, 2) làm tâm ta có mảng giá trị mức xám sau: A = { 5, 1, 7, 7, 3, 6, 6, 5, } Sắp xếp mảng A mảng S: 3 S = { 1, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 7, } Giá trị trung tâm mảng S S[4] = nên g(2,  Kết quả: 6 2) = 5 Làm sắc nét vùng ảnh Vùng ảnh Mặt nạ kích thước (3x3) x y Giải  3 5 5 3 x y 1 1 1 1 Tâm mặt nạ -8 < nên đáp ứng tính theo công thức: g(xi, yi) = f(xi, yi) - 2 f(xi, yi)  g(1, 1) = f(1, 1) - 2 f(1, 1) = f(1, 1) - [ w(0,0) * f(0, 0) + w(0, 1)*f(0, 1) + w(0, 2) *f(0, 2) + w(1, 0) *f(1, 0) + w(1, 1) *f(1, 1) + w(1, 2) *f(1, 2) + w(2, 0) *f(2, 0) + w(2, 1)*f(2, 1) + w(2, 2) *f(2, 2) ] = - ( 2*1 + 3*1 + 5*1 + 5*1 + 5*(-8) + 3*1 + 9*1 + 3*1 + 2*1 ) = 13 Tương tự:  g(1, 2) = - ( 5*1 + 5*1 + 3*1 + 9*1 + 3*(-8) + 2*1 +3*1 +6*1 + 3*1 ) = -9 g(1, 2) = g(1, 2) + 255 = -9 + 255 = 246  g(2, 1) = - ( 3*1 + 5*1 + 5*1 + 5*1 + 3*(-8) + 8*1 +3*1 +2*1 + 5*1 ) = -9 5 13 246 246 231 g(2, 1) = g(2, 1) + 255 = -9 + 255 = 246  g(2, 2) = - ( 5*1 + 3*1 + 8*1 + 3*1 + 2*(-8) + 5*1 +6*1 +3*1 + 9*1 ) = -24 g(2, 2) = g(2, 2) + 255 = -24 + 255 = 231 Kết quả: ... .26 Co ảnh 26 Đóng ảnh 26 Mở ảnh 26 Tại cần phải xử lý ảnh số Ứng dụng xử lý ảnh Cho ví dụ a Tại cần phải xử lý ảnh số  Trong dạng... nạ xử lý ảnh  Đặt tâm mặt nạ lên điểm ảnh cần xử lý  Thông qua lọc, trích rút điểm lân cận với điểm ảnh cần xử lý  Áp dụng hàm mặt nạ lên giá trị điểm ảnh vùng lân cận  Đặt giá trị điểm ảnh. .. điểm ảnh b Xử lý cân Histogram * Lý cần xử lý cân Histogram  Đối với ảnh tối màu biểu đồ tập trung vùng xám thấp (gần gốc tọa độ)  Đối với ảnh sáng biểu đồ tập trung vùng xám cao  Đối với ảnh