Tải bản đầy đủ

Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
TỔ TIN HỌC CHUYÊN NGÀNH
----o0o----

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
----o0o----

BẢN NHẬN XÉT THỰC TẬP CHUYÊN MÔN
Hội đồng:.............................................................................................................................
Tên đề tài:………………...Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh.........................
Sinh viên thực hiện:………Nguyễn Minh Hà...................................................................
Lớp:……………………….59CDT1..................................................................................
Giáo viên hướng dẫn:……..Trần Vĩnh Hạnh....................................................................
Nhận xét chung về đồ án:
.............................................................................................................................................
.............................................................................................................................................
.............................................................................................................................................
Ý thức, thái độ làm việc trong quá trình thực hiện đồ án:
.............................................................................................................................................
.............................................................................................................................................

.............................................................................................................................................
Kết quả thực hiện các công việc được giao – kết quả đồ án:
.............................................................................................................................................
.............................................................................................................................................
.............................................................................................................................................
Đồng ý cho bảo vệ:.............................................................................................................
Điểm:...................................................................................................................................
Vĩnh Yên,ngày

tháng

năm 2011

Giáo viên hướng dẫn
(ký và ghi rõ họ tên)

LỜI CẢM ƠN


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Em chân thành cảm ơn sự chỉ bảo tận tình của thầy Trần Vĩnh Hạnh là giáo viên
hướng dẫn đề tài thực tập: Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh.Thầy đã giúp
đỡ em rất nhiều trong quá trình tìm hiểu và hoàn thành đề tài
Đồng thời,em cũng cảm ơn sự giúp đỡ của các thầy cô trong khoa Công Nghệ Thông
Tin đã cung cấp cho chúng em những thông tin hữu ích để giúp chúng em hoàn thành
đề tài này.
Trong quá trình làm đề tài, do kiến thức về hiểu biết của em chưa sâu sắc nên đề tài
của chúng em sẽ không tránh khỏi những sai sót. Mong các thầy cô thông cảm và góp
ý thêm cho chúng em để đề tài thực tập sau được hoàn chỉnh hơn.
Em xin chân thành cảm ơn!

LỜI NÓI ĐẦU

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 2


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh


Sự xuất hiện của Ảnh đã tạo một bước đột phá rất lớn trong sự phát triển của
khoa học và công nghệ của con người.Ảnh giúp chúng ta lưu lại những kỉ niệm quý
giá đẹp đẽ,từ ảnh giúp con người có thể chiêm ngưỡng , nghiên cứu những sự vật hiện
tượng mà mắt người không thể nhìn thấy.Chính vì vậy, ngày nay, trong tất cả các
ngành, các lĩnh vực ở mọi cấp độ và quy mô khác nhau vai trò ứng dụng của Ảnh là
vô cùng quan trọng và tất yếu.
Tuy vậy,Do nhiều tác nhân lên một số bức ảnh của chúng ta biến dạng,ảnh
chất lượng không tốt , không được đẹp .Chính vì vậy chúng ta cần phải làm chỉnh sửa
để ảnh đẹp hơn , có chất lượng tốt hơn hoàn hảo hơn.Đó chính là nguyên nhân , ý
tưởng để chúng ta phải nghiên cứu tìm hiểu ra kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh.Bài
báo cáo này giúp những người chưa và sẽ biết những kỹ thuật nâng cao chất lượng
ảnh hiện nay đang được sử dụng.

MỤC LỤC

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 3


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH

I. CÁC KỸ THUẬT KHÔNG PHỤ THUỘC KHÔNG GIAN
1.1. Giới thiệu
Các phép toán không phụ thuộc không gian là các phép toán không phục thuộc
vị trí của điểm ảnh.
Ví dụ: Phép tăng giảm độ sáng , phép thống kê tần suất, biến đổi
tần suất v.v..
Một trong những khái niệm quan trọng trong xử lý ảnh là biểu đồ tần suất
(Histogram)
Biểu đồ tần suất của mức xám g của ảnh I là số điểm ảnh có giá trị g của ảnh I.
Ký hiệu là h(g)
Ví dụ:
1
1
2
4
2

I=

2
0
2
1
0

0
0
1
2
1

4
7
0
1
1

g

0

1

2

4

7

h(g)

5

7

5

2

1

1.2. Tăng giảm độ sáng
Giả sử ta có I ~ kích thước m × n và số nguyên c
Khi đó, kỹ thuật tăng, giảm độc sáng được thể hiện

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 4


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

for (i = 0; i < m; i + +)
for (j = 0; j < n; j + +)
I [i, j] = I [i, j] + c;
• Nếu c > 0: ảnh sáng lên
• Nếu c < 0: ảnh tối đi

1.3. Tách ngưỡng
Giả sử ta có ảnh I ~ kích thước m × n, hai số Min, Max và ngưỡng θ khi đó: Kỹ
thuật tách ngưỡng được thể hiện
for (i = 0; i < m; i + +)
for (j = 0; j < n; j + +)
I [i, j] = I [i, j] > = θ? Max : Min;
* Ứng dụng:
Nếu Min = 0, Max = 1 kỹ thuật chuyển ảnh thành ảnh đen trắng được ứng dụng
khi quét và nhận dạng văn bản có thể xảy ra sai sót nền thành ảnh hoặc ảnh thành nền
dẫn đến ảnh bị đứt nét hoặc dính.
1.4.Tách nhiễu và phân ngưỡng
Tách nhiễu là trường hợp đặc biệt của dãn độ tương phản khi hệ số góc α= γ=0.
Tách nhiễu được ứng dụng có hiệu quả để giảm nhiễu khi biết tín hiệu vào trên
khoảng [a, b].
Phân ngưỡng là trường hợp đặc biệt của tách nhiễu khi a=b=const. Trong trường
hợp này, ảnh đầu vào là ảnh nhị phân (có 2 mức). Phân ngưỡng thường dùng trong kỹ
thuật in ảnh 2 màu vì ảnh gần nhị phân không cho ảnh nhị phân khi quét ảnh do có
nhiễu từ bộ cảm biến và biến đổi của nền ví dụ trường hợp lọc nhiễu của ảnh vân tay.

1.5. Kỹ thuật cắt theo mức
Kỹ thuật này dùng 2 phép ánh sạ khác nhau cho trường hợp có nền và không
SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 5


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

nền.
• Có nền:

• Không nền:

a) Không nền

b) Có nền

Biến đổi này cho phép phân đoạn một số mức xám từ phần còn lại của ảnh.
Nó có tác dụng khi nhiều đặc tính khác nhau của ảnh nằm trên nhiều miền mức
xám khác nhau.
1.6. Bó cụm
Kỹ thuật nhằm giảm bớt số mức xám của ảnh bằng cách nhóm lại số mức xám
gần nhau thành 1 nhóm
Nếu chỉ có 2 nhóm thì chính là kỹ thuật tách ngưỡng. Thông thường có nhiều
nhóm với kích thước khác nhau.
Để tổng quát khi biến đổi người ta sẽ lấy cùng 1 kích thước bunch_size

h(g)

SV:Nguyễn Minh Hà
0 – Lớp 59 CDT1

G

Trang 6


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

I [i,j] = I [i,j]/ bunch - size * bunch_size ∀(i,j)

Ví dụ: Bó cụm ảnh sau với bunch_size= 3

I=

Ikq =

1
2
7
4

2
1
2
1

4
3
6
2

6
4
9
1

7
5
1
2

0
0
6
3

0
0
0
0

3
3
6
0

6
3
9
0

6
3
0
0

1.7. Trừ ảnh
Trừ ảnh được dùng đẻ tách nhiễu khỏi nền. Người ta quan sát ảnh ở 2 thời điểm
khác nhau, so sánh chúng để tìm ra sự khác nhau. Người ta dóng thẳng 2 ảnh rồi trừ
đi và thu được ảnh mới.
Ảnh mới này chính là sự khác nhau. Kỹ thuật này hay được dùng trong dự báo
thời tiết, trong y học.
1.8. Nén dải độ dài sáng
Đôi khi do dải động của ảnh lớn, việc quan sát ảnh không thuận tiện. Cần phải
thu nhỏ dải độ sáng lại mà ta gọi là nén giải độ sáng. Người ta dùng phép biến đổi
logarit sau:
v(m,n) = c log10(δ + u(m,n))
Với c là hằng số tỉ lệ. δ được coi là nhỏ so với u(m, n). Thường δ được chọn trong
khoảng:

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 7


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

1.9. Cân bằng histogram
Ảnh I được gọi là cân bằng "lý tưởng" nếu với mọi mức xám g, g’
ta có h(g) = h(g’)
Giả sử, ta có ảnh:
I ~ kích thước m × n
new_level ~ số mức xám của ảnh cân bằng

TB =

m×n
~ số điểm ảnh trung bình của mỗi mức xám của ảnh
new _ level
cân bằng
g

t ( g ) = ∑ h(i )
i =0

~ số điểm ảnh có mức xám ≤ g

Xác định hàm f: g  f(g)


 t(g)  
Sao cho: f ( g ) = max 0, round 
 − 1
 TB  

Ví dụ: Cân bằng ảnh sau với new_level= 4
1
2
4
6
7
2
1
3
4
5
I=
7
2
6
9
1
4
1
2
1
2

g

h(g) t(g) f(g)

1

5

5

0

2

5

10

1

3

1

11

1

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 8


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Ikq =

4

3

14

2

5

1

15

2

6

2

17

2

7

2

19

3

9

1

20

3

0
1
3
2

1
0
1
0

2
1
2
1

2
2
3
0

3
2
0
1

Chú ý: Ảnh sau khi thực hiện cân bằng chưa chắc đã là cân bằng "lý tưởng "
1.10. Kỹ thuật tìm tách ngưỡng tự động
Ngưỡng θ trong kỹ thuật tách ngưỡng thường được cho bởi người sử dụng. Kỹ
thuật tìm tách ngưỡng tự động nhằm tìm ra ngưỡng θ một cách tự động dựa vào
histogram theo nguyên lý trong vật lý là vật thể tách làm 2 phần nếu tổng độ lệnh
trong từng phần là tối thiểu.
Giả sử, ta có ảnh:
I ~ kích thước m × n
G ~ là số mức xám của ảnh kể cả khuyết thiếu
t(g) ~ số điểm ảnh có mức xám ≤ g

m( g ) =
Hàm f: g 

1 g
∑ i.h(i)
t ( g ) i =0
~ mômen quán tính TB có mức xám ≤ g

f (g )

f (g) =

t(g)
[ m( g ) − m(G − 1)] 2
mxn − t ( g )

Tìm θ sao cho:
f (θ ) = max { f ( g )}
0≤ g
Ví dụ: Tìm ngưỡng tự động của ảnh sau
0
0

1
0

2
1

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

3
2

4
3

5
4

Trang 9


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

I=

0
0
0

0
0
0

0
0
0

1
0
0

2
1
0

3
2
1

∑ ih(i)

m(g)

f(g)

Lập bảng
g

g

h(g) t(g) g.h(g)

i =0

0

15

15

0

0

0

1.35

1

5

20

5

5

0,25

1.66

2

4

24

8

13

0,54

1.54

3

3

27

9

22

0,81

1.10

4

2

29

8

30

1,03

0.49

5

1

30

5

35

1,16



Ngưỡng cần tách θ= 1 ứng với f(θ)= 1.66

1.11. Biến đổi âm bản
Âm bản nhận được bằng phép biến đổi âm. Phép biến đổi rất có nhiều hữu ích
trong các phim ảnh dùng trong các ảnh y học.
f (u) = L − u

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 10


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

1.12. Biến đổi cấp xám tổng thể
Nếu biết ảnh và hàm biến đổi thì ta có thể tính được ảnh kết quả và do đó ta sẽ
có được histogram của ảnh biến đổi. Nhưng thực tế nhiều khi ta chỉ biết histogram
của ảnh gốc và hàm biến đổi, câu hỏi đặt ra là liệu ta có thể có được histogram của
ảnh biến đổi. Nếu có như vậy ta có thể hiệu chỉnh hàm biến đổi để thu được ảnh kết
quả có phân bố histogram như mong muốn.
Bài toán đặt ra là biết histogram của ảnh, biết hàm biến đổi hãy vẽ histogram
của ảnh mới.
Ví dụ:
g

1

2

3

4

h(g)

4

2

1

2

g + 1 nếu g ≤ 2
f(g)=

g

nếu g = 3

g – 1 nếu g > 3
Bước 1: Vẽ Histogram của ảnh cũ

f(g)

0

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

g

Trang 11


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Bước 2: Vẽ đồ thị hàm f(g)

h(g)

g

0
Bước 3: Vẽ Histogram của ảnh mới
Đặt q = f(g)
h(q) = card ({P| I(P) = q})
= card ({P| I(P) = f(g)})
= card ({P| g = f-1 (I(P))})
=

∑ h (i )

i∈ f −1 ( q )

h(g) f(g)

0

g

Histogram của ảnh mới thua được bằng cách chồng hình và tính giá trị theo các
q (= f(g)) theo công thức tính trên. Kết quả cuối thu được sau phép quay góc 90 thuận
chiều kim đồng hồ.

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 12


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

II. CÁC KỸ THUẬT PHỤ THUỘC KHÔNG GIAN
2.1. Phép nhân chập và mẫu
Giả sử ta có ảnh I kích thước M × N, mẫu T có kích thước m × n khi đó, ảnh I
nhân chập theo mẫu T được xác định bởi công thức.
m −1

I ⊗ T ( x, y ) = ∑
i =0

m −1

Hoặc

I ⊗ T ( x, y ) = ∑
i =0

n −1

∑ I ( x + i, y + j ) * T ( i , j )

(2.1)

j =0

n −1

∑ I ( x − i, y − j ) * T ( i , j )

(2.2)

j =0

VD:

I=

1
2
4
1
7

2
1
5
2
2

T=

1

0

0

1
1

I ⊗ T ( x, y ) = ∑
i =0

4
1
5
1
2

5
4
8
1
1

8
2
8
4
5

7
2
2
4
2

1

∑ I ( x + i, y + j ) *T ( i, j ) = I ( x, y ) *T ( 0,0) + I ( x + 1, y + 1) *T (1,1)
j =0

= I ( x, y ) + I ( x + 1, y + 1)

I⊗T=

2
7

3
6

8
9

7
12

10
4

*
*

6
3
*

6
4
*

6
2
*

12
6
*

12
6
*

*
*
*

*
8

*
7

*
10

9
6
2

12
12
6

4
12
6

Tính theo công thức 2.2
*
*
*
*
2
3
I⊗T=

*
*
*

7
6
3

6
6
4

Tính theo (2.1)

* Nhận xét:

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 13


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

- Trong quá trình thực hiện phép nhân chập có một số thao tác ra ngoài ảnh, ảnh
không được xác định tại những vị trí đó dẫn đến ảnh thu được có kích thước nhỏ hơn.
- Ảnh thực hiện theo công thức 2.1 và 2.2 chỉ sai khác nhau 1 phép dịch chuyển
để đơn giản ta sẽ hiểu phép nhân chập là theo công thức 2.1
2.2. Một số mẫu thông dụng
- Mẫu:
T1 =

1
1
1

1
1
1

1
1
1

~ Dùng để khử nhiễu ⇒ Các điểm có tần số cao
VD1:
1
2
4
1
7

2
31
5
2
2

4
1
5
1
2

5
4
8
1
1

8
2
8
4
5

7
2
2
4
2

55
52

65
58

45
34

46
35

*
*

*
*

I ⊗ T1 = 29
*
*

27
*
*

35
*
*

35
*
*

*
*
*

*
*
*

I=

Áp dụng kỹ thuật cộng hằng số với c = -27, ta có:

Ikq =

28
25
2
*
*

38
31
0
*
*

18
7
8
*
*

19
8
8
*
*

*
*
*
*
*

*
*
*
*
*

- Mẫu:

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 14


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

0
-1
0

T2 =

-1
4
-1

0
-1
0

~ Dùng để phát hiện các điểm có tần số cao
VD2:

I ⊗ T2 =

114 -40
-22 5

0
14

-14
16

*
*

*
*

-1
*
*

-10
*
*

-2
*
*

*
*
*

*
*
*

-6
*
*

2.3. Lọc trung vị
* Định nghĩa 1 (Trung vị)
Cho dãy x1; x2...; xn đơn điệu tăng (giảm). Khi đó trung vị của dãy ký hiệu là
Med({xn}), được định nghĩa:

n

+ Nếu n lẻ x  + 1
2


n

n
+ Nếu n chẵn: x   hoặc x  + 1
2
2

* Mệnh đề 1
n

∑ x−x
i =1

i

→ min tại Med ( { xn } )

Chứng minh
+ Xét trường hợp n chẵn
SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 15


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Đặt M =

n
2

Ta có:
n

∑ x−x
i =1

M

M

i =1

i =1

= ∑ x − xi + ∑ x − x M + i

i

M

M

i =1

i =1

= ∑ ( x − xi + x M + i − x ) ≥ ∑ x M + i − x i
M

= ∑ [ ( x M +1 − x M ) + ( x M − xi ) ]
i =1

M

M

i =1

i =1

= ∑ x M +i − Med ( { xi } ) + ∑ xi − Med ( { xi } )
n

= ∑ xi − Med ( { xi } )
i =1

+ Nếu n lẻ:
Bổ sung thêm phần tử Med ( { xi } ) vào dãy. Theo trường hợp n chẵn
ta có:
n

∑ x−x
i =1

i

+ Med ( { xi } ) − Med ( { xi } ) → min tại Med({xn})

n

∑ x−x
i =1

i

→ min tại Med({xn})

* Kỹ thuật lọc trung vị
Giả sử ta có ảnh I ngưỡng θ cửa sổ W(P) và điểm ảnh P
Khi đó kỹ thuật lọc trung vị phụ thuộc không gian bao gồm các bước cơ bản sau:
+ Bước 1: Tìm trung vị
{I(q)| q ∈ W(P)} → Med (P)

+ Bước 2: Gán giá trị
I ( P)
I ( P) = 
Med ( P )

I ( P ) − Med ( P ) ≤ θ
Nguoclai

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 16


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Ví dụ:

I=

1
4
4
2

2
16
2
1

3
2
1
2

2
1
1
1

3
2
1
2

2
1
1
1

W(3 × 3); θ = 2

Ikq =

1
4
4
2

2
2
2
1

Giá trị 16, sau phép lọc có giá trị 2, các giá trị còn lại không thay đổi giá trị.

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 17


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

2.4. Lọc trung bình
* Định nghĩa 2 (Trung bình)
Cho dãy x1, x2…, xn khi đó trung bình của dãy ký hiệu AV({xn}) được định
nghĩa:

1 n 
AV ( { xn } ) = round  ∑ xi 
 n i =1 
* Mệnh đề 2
n

∑( x − x )

2

i

i =1

→ min tại AV ( { xn } )

Chứng minh:
Đặt: φ ( x) =

n

∑( x − x )

2

i

i =1

Ta có:
n

φ ( x ) = 2∑ ( x − x i )
i =1

φ ' ( x) = 0
n

⇔ ∑ ( x − xi ) = 0
i =1

1 n
⇔ x = ∑ xi = AV ( { xi } )
n i =1
Mặt khác, φ '' ( x) = 2n > 0

⇒ φ → min tại x = AV ( { xi } )

Kỹ thuật lọc trung bình

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 18


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa sổ W(P) và ngưỡng θ. Khi đó kỹ thuật lọc
trung bình phụ thuộc không gian bao gồm các bước cơ bản sau:
+ Bước 1: Tìm trung bình
{I(q)| q ∈ W(P)} → AV(P)
+ Bước 2: Gán giá trị
I ( P ) − AV ( P ) ≤ θ

I ( P)
I ( P) = 
 AV ( P )

Nguoclai

Ví dụ:

I=

1
4
4
2

2
16
2
1

3
2
1
2

2
1
1
1

3
2
1
2

2
1
1
1

W(3 × 3); θ = 2

Ikq =

1
4
4
2

2
3
2
1

Giá trị 16 sau phép lọc trung bình có giá trị 3, các giá trị còn lại giữ nguyên sau
phép lọc.

2.5. Lọc trung bình theo k giá trị gần nhất

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 19


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa sổ W(P), ngưỡng θ và số k. Khi đó, lọc trung
bình theo k giá trị gần nhất bao gồm các bước sau:
+ Bước 1: Tìm K giá trị gần nhất
{I(q) q ∈ W(p)} → {k ∼ giá trị gần I(P) nhất}
+ Bước 2: Tính trung bình
{k ∼ giá trị gần I(P) nhất} → AV k(P)
+ Bước 3: Gán giá trị
I ( P ) − AV k ( P ) ≤ θ

I ( P)
I ( P) = 
 AVk ( P )

Nguoclai

Ví dụ:

I=

1
4
4
2

2
16
2
1

3
2
1
2

2
1
1
1

W(3 × 3); θ = 2; k = 3

Ikq =

1
4
4
2

2
8
2
1

3
2
1
2

2
1
1
1

* Nhận xét:
- Nếu k lớn hơn kích thước cửa sổ thì kỹ thuật chính là kỹ thuật lọc trung bình
- Nếu k= 1 thì ảnh kết quả không thay đổi
⇒ Chất lượng của kỹ thuật phụ thuộc vào số phân tử lựa chọn k.

2.6. Lọc thông thấp, thông cao và lọc dải thông
Toán tử trung bình không gian là lọc thông thấp. Nếu hLP(m, n) biểu diễn bộ lọc

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 20


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

thông thấp FIR (Finite Impulse Response) thì bộ lọc thông cao hHP(m, n) có thể được
định nghĩa:
hHP(m, n) = δ(m, n) - hLP(m, n)
Như vậy, bộ lọc thông cao có thể cài đặt một cách đơn giản như trên hình sau:
Bộ lọc dải thông có thể định nghĩa như sau:
HHP(m, n)= hL1(m, n) – hL2(m, n)
với hL1 và hL2 là các bộ lọc thông thấp.

Sơ đồ bộ lọc thông cao.
Bộ lọc thông thấp thường dùng làm trơn nhiễu và nội suy ẩnh. Bộ lọc thông cao
dùng nhiều trong trích chọn biên và làm trơn ảnh, còn bộ lọc dải thông có hiệu quả
làm nổi cạnh. Về biên sẽ được trình bày kỹ trong các phần sau. Tuy nhiên, dễ nhận
thấy, biên là điểm có độ biến thiên nhanh về giá trị mức xám theo quan điểm về tần
số tín hiệu. Như vậy, các điểm biên ứng với các thành phần tần số cao. Từ đó, có thể
dùng bộ lọc thông cao để cải thiện nhiễu: nghĩa là có thể lọc các thành phần tần số
thấp và giữ lại các thành phần tần số cao. Vì thế, lọc thông cao thường được dùng
làm trơn biên trước khi tiến thành các thao tác với biên ảnh. Dưới đây là một số mặt
nạ dùng trong lọc thông cao:

Một số nhân chập trong lọc thông cao.
Các nhân chập thông cao có đặc tính chung là tổng các hệ số của bộ lọc bằng 1.
Nguyên nhân chính là ngăn cản sự tăng quá giới hạn của các giá trị mức xám (các giá
trị điểm ảnh vẫn giữ được giá trị của nó một cách gần đúng không thay đổi quá nhiêu
với giá trị thực).
2.7. Mặt nạ gờ sai phân và làm nhẵn

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 21


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Mặt nạ gờ sai phân dùng khá phổ biến trong công nghệ in ảnh để làm đẹp ảnh.
Với kỹ thuật này, tín hiệu đầu ra thu được bằng tín hiệu ra của bộ lọc gradient hay lọc
dải cao bổ sung thêm đầu vào:
v(m,n) = u(m,n) + λg(m,n)
với λ>0, g(m, n) là gradient tại điểm (m, n). Hàm gradient dùng là hàm Laplace.
G(m,n) = u(m,n) – {u(m-1,n) + u(m+1,n) + u(m,n+1)}/2
Đây chính là mặt nạ chữ thập.

Các toán tử gờ sai phân.
2.8. Khuyếch đại và nội xuy ảnh
Có nhiều ứng dụng cần thiết phải phóng đại mọt vùng của ảnh. Có nghĩa là lấy
một vùng của ảnh đã cho và cho hiện lên như một ảnh lớn. Có 2 phương pháp được
dùng là lặp (Replication) và nội suy tuyến tính (Linear Interpolation).
Phương pháp lặp :
Người ta lấy một vùng của ảnh kích thước MxN và quét theo hàng. Mỗi điểm
ảnh nằm trên đường quét sẽ được lặp lại 1 lần và hàng quét cũng được lặp lại 1 lần
nữa. Như vậy, ta thu được ảnh với kích thước 2Nx2N. Điều này tương đương với việc
chèn thêm một hàng 0 và 1 cột 0 rồi chập với mạt nạ H. Mặt nạ H

Kết quả thu được : v(m,n) = u(k,l) với k=[m/2] và l=[n/2]

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 22


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Khuyếch đại bởi lặp 2x2.
Hình trên minh họa nội suy theo phương pháp lặp. Ở đây phép toán nêu trên là
phép toán lấy phần nguyên của một số [1].
Phương pháp nội xuy tuyến tính :
Giả sử có một ma trận điểm ảnh. Theo phương pháp nội suy tuyến tính, trước
tiên, hàng được đặt vào giữa các điểm ảnh theo hàng. Tiếp sau, mỗi điểm ảnh dọc
theo cột được nội suy theo đường thẳng. Thí dụ, với mứ độ khuyếch đại 2x2, nội suy
tuyến tính theo hàng sẽ được tính theo công thức:
v1(m,n) = u(m,n)
v1(m,2n+1) = u(m,n) + u(m,n+1)
và nội suy tuyến tính của kết quả trên theo cột:
v1(2m,n) = v1(m,n)
v1(2m+1,n) = v1(m,n) + v1(m+1,n)
với 0≤m≤M-1, 0≤n≤N-1,
Nếu dùng mặt nạ dạng:
1/4 1/4 1/4
T2 = 1/2 1 1/2
1/4 1/2 1/4
ta cũng thu được kết quả trên.
Nội suy với bậc cao hơn cũng có thể áp dụng cách trên. Thí dụ, nội suy với bậc
p (p nguyên), ta chèn p hàng với các số 0, rồi p cột với các số 0. Cuối cùng, tiến hành
nhân chập p lần ảnh với mặt nạ H ở trên.
2.9. Một số kỹ thuật cải thiện ảnh nhị phân

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 23


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Với ảnh nhị phân, mức xám chỉ có 2 giá trị là 0 hay 1, Do vậy, ta xét một phần
tử ảnh như một phần tử logic và có thể áp dụng các toán tử hình học dựa trên khái
niệm biến đổi hình học của một ảnh bởi một phần tử cấu trúc.
Phần tử cấu trúc là một mặt nạ dạng bất kỳ mà các phần tử của nó tạo nên một
mô-típ. Người ta tiến hành rê mặt nạ đi khắp ảnh và tính giá trị điểm ảnh bởi các
điểm lân cận với mô-típ của mặt nạ theo cách lấy hội hay lấy tuyển.
Dựa vào nguyên tắc trên, người ta sử dụng 2 kỹ thuật: dãn ảnh (Dilatation) và co
ảnh (Erosion).
a) Dãn ảnh
Dãn ảnh nhằm loại bỏ điểm đen bị vây bởi các điểm trắng. Trong kỹ thuật này,
một cửa sổ (N+1)x(N+1) được rê đi khắp ảnh và thực hiện đối sánh một pexel của
ảnh với (N+1)2-1 điểm lân cận (không tính điểm ở tâm). Phép đối sánh ở đây thực
hiện bởi phép tuyển logic. Thuật toán biến đổi được tóm tắt như sau:

For all pixel I(x,y) do
Begin
tính FOR(x, y)
{tính OR logic}
if FOR(x, y) then
ImaOut(x,y)<-1
else
ImaOut(x,y) < ImaIn(x,y)
End.
b) Co ảnh
Co ảnh là thao tác đối ngẫu của dãn ảnh nhằm loại bỏ điểm trắng bị vây bởi các điểm
đen. Trong kỹ thuật này, một cửa sổ (N+1)2 được rê đi khắp ảnh và thực hệin so sánh
một pixel của ảnh với (N+1)2-1 điểm lân cận. Việc so sánh ở đây thực hiện bởi phép
hội logic.
Áp dụng: người ta thường vận dụng kỹ thuật này cho các ảnh nhị phân như ảnh vân
tay, chữ viết. Để không ảnh hưởng đến kích thước của đối tượng trong ảnh, người ta
tiến hành n lần dãn và n lần co.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Giáo trình :Xử Lý Ảnh
SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 24


Tìm hiểu kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh

Tác giả:

TS.Đỗ Năng Toàn
TS.Phạm Việt Bình

Nhà xuất bản: Đại học Thái Nguyên –Khoa Công Nghệ Thông Tin
2. Giáo trình :Xử Lý Ảnh (lưu hành nội bộ)
Tác giả:

PGS.TS.Nguyễn Quang Hoan

Nhà xuất bản: Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông

SV:Nguyễn Minh Hà – Lớp 59 CDT1

Trang 25


x

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×