3. Cấu trúc luận văn
3.3. Làm rõ đối tượng ảnh
Bài toán đặt ra ở đây sẽ loại bỏ nhiễu trong nền ảnh để làm rõ đối tượng tiền cảnh bằng việc sử dụng kết hợp một số phép toán hình thái.
Dữ liệu vào: ảnh sẽ có định dạng *.png, *.jpg hay *.bmp.
Dữ liệu ra: ảnh kết quả được làm nét sẽ có cùng kích thước và định dạng với ảnh đầu vào.
Giao diện chính và chức năng của chương trình như sau: - Người dùng chọn ảnh mong muốn từ tập dữ liệu có sẵn.
- Chương trình hiển thị 2 ảnh: ảnh ban đầu và ảnh sau khi thao tác. - Người dùng thực hiện chỉnh sửa các chỉ số sau trên giao diện
59
+, Radius: ảnh hưởng đến kích thước của các cạnh được nâng cao hoặc độ rộng của các viền cạnh, vì vậy giá trị này nhỏ sẽ nâng cao chi tiết ở quy mô nhỏ hơn. Giá trị này cao có thể gây ra quầng sáng ở các cạnh, một vành sáng mờ có thể phát hiện được xung quanh các vật thể.
+, Amount: được liệt kê dưới dạng phần trăm và kiểm soát độ lớn của mỗi lần vượt quá (tối hơn bao nhiêu và nhạt hơn bao nhiêu của các đường viền cạnh). Điều này cũng có thể được coi là mức độ tương phản được thêm vào ở các cạnh. Nó không ảnh hưởng đến chiều rộng của các viền cạnh.
- Chương trình thực hiện các xử lý tương ứng với thao tác của người dùng, đồng thời sẽ tính toán các chỉ số đánh giá chất lượng ảnh.
Ở đây tác giả sử dụng thực hiện cài đặt chương trình sử dụng thuật toán “mặt nạ không mờ” (unsharp mask).Đây là mộtkỹ thuật làm sắc nét hình ảnh, lần đầu tiên được thực hiện trong chụp ảnh phòng tối, nhưng hiện nay thường được sử dụng trong phần mềm xử lý ảnh kỹ thuật số. Tên của nó bắt nguồn từ thực tế là kỹ thuật sử dụng hình ảnh âm bản bị mờ, hoặc "không rõ nét", để tạo mặt nạ của hình ảnh gốc. Sau đó, kĩ thuật này kết hợp với hình ảnh gốc ban đầu, tạo ra hình ảnh ít mờ hơn so với hình ảnh gốc. Hình ảnh thu được, mặc dù rõ ràng hơn, nhưng có thể là sự thể hiện kém chính xác hơn đối với chủ thể của hình ảnh.[24]
60
Thử nghiệm này cho thấy nâng cao chất lượng hình ảnh như một bước tiền xử lý trước khi phân tích. Trong ví dụ này, bạn sửa độ sáng nền không đồng đều và chuyển hình ảnh thành hình ảnh nhị phân để giúp dễ dàng xác định các đối tượng tiền cảnh. Sau đó, ta có thể phân tích các đối tượng trong hình ảnh.
Kết quả: giá trị MSE là 0.22, giá trị PSNR là 6.48và giá trị SSIM là 0.01.