Lựa chọn bộ tham số cho cài đặt

* Chọn tham số kích thước bước thời gian , thời gian cực đại T và độ lệch chuẩn 

Hiệu quả của việc tính hàm ảnh theo mô hình khuếch tán phi tuyến và tensor cấu trúc (3.8) hay lược đồ sai phân (3.13) của nó phụ thuộc vào sự lựa chọn các tham số ,T và  . Khi tính nghiệm của (3.13) với bước thời gian  0 mà không ảnh hưởng tới độ chính xác của nghiệm, thực nghiệm chọn  0, 5 1, 0 để thỏa hiệp giữa mục đích giảm số bước lặp, giảm sai số tính toán khi thực hiện lọc nhiễu đốm và tăng cường biên ảnh, đồng thời tiết kiệm không gian bộ nhớ của PC [38]. Tham số T phụ thuộc vào phân bố mức xám của các điểm ảnh u(x,y) bất kỳ, nếu chọn T quá nhỏ, dẫn tới một số cấu trúc nhỏ của ảnh có thể không được xử lý, trái lại T quá lớn sẽ làm chi phí thời gian tăng, đồng thời có thể làm mất mát một số thông tin của ảnh, thực nghiệm chọn T=610. Trong thực nghiệm giới hạn ngưỡng khuếch tán của gradient trong vùng bậc  1.

* Chọn tham số ngưỡng K

Tham số K của hàm khuếch tán trong mô hình khuếch tán phi tuyến và tensor cấu trúc có tác dụng tạo ngưỡng tương phản của các điểm ảnh, tương ứng với

 

1 0,1 ,

  do vậy trong thực nghiệm giá trị của tham số 0K 1 lần lượt được cài đặt cho mô hình đề xuất, với các tham số σ=1, τ=0,5, T=6.

mức xám (0255), kích thước 312×312 pixel. Thực nghiệm rắc nhiễu trên ảnh SA ổ bụng và đọc được các chỉ tiêu chất lượng ban đầu (Hình 3.6b): SNR=17,89dB, PSNR=23,54dB và MSE=287,59.

Mỗi giá trị của 0K 1 tương ứng với một chỉ tiêu đánh giá chất lượng SNR, PSNR và MSE của ảnh đầu ra được biểu diễn bằng Biểu đồ 3.3. Số liệu trong Biểu đồ 3.3 cho thấy với các giá trị của K   0, 02 các chỉ tiêu MSE, SNR và PSNR

biến đổi nhanh trong vùng ảnh có gradient nhỏ, tương ứng với làm trơn ảnh vùng đồng nhất, trái lại khi K 0, 02 các chỉ tiêu nêu trên biến đổi chậm trong vùng ảnh có gradient tăng dần. Biểu đồ biểu diễn K   0,1 là khoảng biến đổi rõ ràng nhất của các chỉ tiêu đo lường chất lượng của ảnh, khoảng K 0,1 1 các chỉ tiêu MSE, SNR và PSNR đo được là gần bằng nhau. Mô hình đề xuất tập trung vào hai đặc tính khử nhiễu đốm và tăng cường biên ảnh, do vậy trong thực nghiệm chọn K 0, 02.

Biểu đồ 3.3. Chỉ tiêu MSE, SNR và PSNR biến đổi theo tham số K

trong tiến trình xử lý ảnh SA-ACR (Hình 3.6.b) với 12 bước lặp