Đang tải... (xem toàn văn)
Bài giảng Xử lý ảnh: Chương 4 Xử lý miền không gian cung cấp cho người đọc các kiến thức như: Các phép toán điểm; Phép toán lân cận; Hệ thống tuyến tính bất biến không gian; Lọc thống kê thứ tự; Phép toán Laplacian. Mời các bạn cùng tham khảo!
.c om ng ng th an co XỬ LÝ ẢNH cu u du o Võ Tuấn Kiệt Bộ môn Viễn thông (112B3) Đại học Bách Khoa TpHCM Email: kietvo@hcmut.edu.vn CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Chương 4: Xử lý miền không gian c om Các phép toán điểm co an th Phép toán lân cận ng Ảnh âm Lấy ngưỡng Biến đổi độ sáng cu u du o ng Lọc khơng gian Tích chập Tương quan Thành phần kết nối CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt .c om ng co an th ng du o u cu CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các phép toán điểm Thresholding u du o ng th an co ng Contrast stretching cu Negative c om Thực pixel: s = T ( r ) Histogram Equalization CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ảnh âm ng th an co ng c om Tăng cường trắng hay chi tiết xám vùng tối ảnh cu u du o s = intensitymax – r CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Lấy ngưỡng du o ng th an co ng c om Dùng phân đoạn ảnh để cách ly đối tượng quan tâm khỏi r > threshold 0.0 r threshold cu u s= 1.0 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Giải thuật lấy ngưỡng toàn cục CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Giải thuật lấy ngưỡng toàn cục Otsu (1) ng th an co ng c om Lặp với tất giá trị ngưỡng Ứng với giá trị ngưỡng, đo phương sai kết hợp lớp (W) dựa phương sai vùng (b) vùng cảnh (f) với trọng số xác suất (Wb, Wf) tương ứng Giá trị ngưỡng tương ứng với phương sai lớp nhỏ cu u du o Có thể cải tiến nhanh dùng đo phương sai kết hợp lớp (B) lớn CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Giải thuật lấy ngưỡng toàn cục Otsu (2) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Ví dụ 10 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Bài tập (tt) 72 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập cu u du o ng th an co ng c om Cho ảnh vào f(x,y) kích thước 4x5, với khoảng giá trị ngõ vào mức xám [0-16] 73 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập (tt) cu u du o ng th an co ng c om a) Thực cân histogram cho f(x,y), tìm ngõ cân histogram g(x,y) b) Sử dụng lựa chọn lặp chép (copy-padding) biên ảnh, ảnh vào lọc với cửa sổ mặt nạ thơng thấp w 3x3 Tìm ảnh ngõ h(x,y) c) Tính giá trị PSNR ảnh ngõ h(x,y) ảnh gốc f(x,y) d) Thực cân histogram cho h(x,y), tìm ngõ cân histogram k(x,y) e) Vẽ histogram ảnh f(x,y), g(x,y), h(x,y) k(x,y) khoảng ngõ vào mức xám [0-16] f) So sánh g(x,y) k(x,y) xác định ảnh có histogram đồng 74 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập cu u du o ng th an co ng c om Cho ảnh mức xám có kích thước 4x4 Tìm pixel c ảnh ngõ vị trí trung tâm 2x2(các pix el đánh dấu g; pixel biên xem giữ nguyên) áp dụng lọc tương ứng sau: a) Trung bình số học 1x3 (một hàng cột) b) Trung bình hình học 1x3 (một hàng cột) c) Midpoint 3x3 d) Nếu mục tiêu triệt nhiễu muối, ngõ đư a mức xám tầm [55:75], lọc khác thỏa mãn điều kiện e) Vẽ histogram hình, trình cân histogram có cho phép triệt nhiễu muối hay nhiễu tiêu hay không? 75 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Bài tập (tt) 76 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập 10 cu u du o ng th an co ng c om Cho ảnh vào f(x,y) kích thước 4x4, với khoảng giá trị ngõ vào mức xám [0-16] Cho mặt nạ lọc w(i,j) có dạng 1x3 (i=0; j=1,0,1) , với pixel trung tâm nằm 77 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập 10 (tt) cu u du o ng th an co ng c om a) Vẽ histogram ảnh f(x,y) khoảng ngõ vào mức xám [0-16] b) Thực cân histogram cho f(x,y), tìm ngõ cân histogram g(x,y) c) Vẽ histogram ảnh g(x,y) d) Thực lọc f(x,y) cách sử dụng mặt nạ w(i,j) Tìm ảnh mở rộng dùng đối xứng biên (border flipping) ảnh ngõ k(x,y) e) Tìm ảnh ngõ m(x,y) lọc f(x,y) lọc median có dạng 1x3 78 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập 11 cu u du o ng th an co ng c om Cho ảnh mức xám có kích thước 5x5, với phần màu đen vật thể phần màu trắng Hình mở rộng phương pháp đối xứng biên (border flipping) a) Tìm ma trận giá trị gradient Gx Gy hình f(x,y) b) Tính biên độ gradient c) Xác định ngưỡng hợp lý để xác định biên vật thể hình d) Xác định ngưỡng điều kiện để xác định phần vật thể hình 79 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Bài tập 11 (tt) 80 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập 12 cu u du o ng th an co ng c om Một lọc sử dụng lên hình 1.a bị nhiễu bên trái để thu hình 1.b bên phải Một lọc sau sử dụng: Bộ lọc trung bình; Bộ lọc thơng thấp lý tưởng; Bộ lọc thông cao lý tưởng; Bộ lọc median Giải thích lý cho lọc để chọn lọc thích hợp cho tác vụ 81 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập 13 cu u du o ng th an co ng c om Cho ảnh mức xám có kích thước 5x5, với phần màu đen vật thể phần màu trắng Hình mở rộng phương pháp đối xứng biên (border flipping) a) Tìm ma trận giá trị gradient Gx Gy hình f(x,y) b) Tính biên độ gradient c) Xác định ngưỡng hợp lý để xác định biên vật thể hình d) Xác định ngưỡng điều kiện để xác định phần vật thể hình 82 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cu u du o ng th an co ng c om Bài tập 13 (tt) 83 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập 14 cu u du o ng th an co ng c om Xác định ảnh nhị phân sau đánh dấu dùng kết nối kết nối 84 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập 15 cu u du o ng th an co ng c om Cho ảnh ngõ vào f(x,y) kích thước 5x4 a) Cho tập kết nối V={0,1}, tìm tất đường dẫn kết nối 4, 8, m ngắn từ p đến q b) Cho tập kết nối V={0,1,2}, tìm tất đường dẫn kết nối 4, 8, m ngắn từ p đến q c) Tính khoảng cách Euclide, City block Chessboard hai điểm p q d) Trường hợp tổng quát, khoảng cách khoảng cách Euclide, City block Chessboard nhỏ 85 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Bài tập 16 cu u du o ng th an co ng c om a) Cho tập kết nối V={0,1}, tìm tất đường dẫn kết nối 4, 8, m ngắn từ p đến q b) Cho tập kết nối V={0,1,2}, tìm tất đường dẫn kết nối 4, 8, m ngắn từ p đến q c) Tính khoảng cách Euclide, City block Chessboard hai điểm p q d) Trường hợp tổng quát, khoảng cách khoảng cách Euclide, City block Chessboard nhỏ 86 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... https://fb.com/tailieudientucntt Ví dụ c om Vùng lân cận 3 điểm (x,y) co ng x (x-1,y-1) (x,y-1) (x+1,y-1) (x-1,y) (x,y) (x+1,y) du o ng th an (x,y) y cu u Image f(x,y) (x-1,y+1) (x,y+1) (x+1,y+1) 27 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt... (h(i,j)=h(-i,-j)), tích chập tương đương tương quan! 33 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ví dụ Convolution kernel, h c om Input Image, f -1 1 co ng -1 -1 th an -1 3 2 2 du... ảnh 8-bit 42 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt .c om ng co an th ng du o u cu 255 43 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt .c om ng co an th ng du o u cu 44 CuuDuongThanCong.com
