Đang tải... (xem toàn văn)
Xử lý tín hiệu và mã hóa (Master program) Xử lý tín hiệu và mã hóa (Master program) Giảng viên TS Phạm Việt Hà Email phamviethagmail com ĐT CQ (04) 37544486 Địa chỉ CQ 122 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội 1 Chương 3 Xử lý và nâng cao chất lượng ảnh Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 2 3 1 Các kỹ thuật tăng cường ảnh 3 1 1 Các kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng toán tử điểm 3 1 2 Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian 3 2 Khôi phục ảnh 3 2 1 Mô hình quan sát và tạo ảnh 3 2 2 Kỹ thuật lọc tuyến tính Tă.
Xử lý tín hiệu mã hóa (Master program) Giảng viên: TS Phạm Việt Hà Email: phamvietha@gmail.com ĐT CQ: (04).37544486 Địa CQ: 122 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội Chương Xử lý nâng cao chất lượng ảnh 3.1 Các kỹ thuật tăng cường ảnh 3.1.1 Các kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng toán tử điểm 3.1.2 Cải thiện ảnh dùng tốn tử khơng gian 3.2 Khơi phục ảnh 3.2.1 Mơ hình quan sát tạo ảnh 3.2.2 Kỹ thuật lọc tuyến tính Tăng cường ảnh: Nhằm hoàn thiện trạng thái quan sát ảnh Bao gồm điều khiển mức xám, thay đổi độ tương phản, giảm nhiễu, làm trơn, nội suy… Khôi phục ảnh: Nhằm khôi phục ảnh gần với trạng thái thực truớc biến dạng, tùy theo nguyên nhân gây biến dạng Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 3.1.1 Các kỹ thuật tăng cường ảnh sử dụng toán tử điểm Xử lý điểm ảnh phép xử lý đơn giản Có cách tiếp cận cách xử lý này: Dùng hàm thích hợp tùy theo mục đích cải thiện ảnh để biến đổi giá trị điểm ảnh sang giá trị khác Dựa vào kỹ thuật biến đổi lược đồ xám (Histogram) 3.1.1.1 Tăng độ tương phản Nếu ảnh ta có độ tương phản kém, ta thay đổi tuỳ theo ý muốn Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 3.1.1.1 Tăng độ tương phản Nguyên lý: Điều chỉnh lại biên độ tồn dải hay dải có giới hạn cách biến đổi tuyến tính (T hàm tuyến tính) hay phi tuyến biên độ đầu vào + Cách biến đổi tuyến tính: Với độ dốc α , β , γ xác định độ tương phản tương đối, L số mức xám tối đa ảnh α = β = γ= : Ảnh kết trùng với ảnh gốc α , β , γ > : Giãn độ tương phản α , β , γ < : Co độ tương phản Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 3.1.1.2 Tách nhiễu phân ngưỡng Tách nhiễu: Là trường hợp đặc biệt giãn độ tương phản có độ dốc α= γ= Ứng dụng để quan sát ảnh, cắt ảnh giảm nhiễu biết tín hiệu đầu vào nằm khoảng [a, b] Phân ngưỡng (Thresholding): Là trường hợp đặc biệt tách nhiễu a = b = const Ứng dụng tạo ảnh nhị phân, in ảnh màu Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 3.1.1.3 Biến đổi âm (Digital Negative) Biến đổi âm nhận dùng phép biến đổi v = L − s Ứng dụng ảnh y học Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 3.1.1.4 Cắt theo mức (Intensity Level Slicing) Làm bật miền mức xám định (để tăng cường số đặc điểm đó) Có kỹ thuật thực hiện: Hiển thị giá trị cao cho tất mức xám vùng quan tâm, ngược lại (không nền) Làm sáng vùng mức xám mong muốn, giữ nguyên giá trị xám khác (có nền) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 3.1.1.4 Cắt theo mức (Intensity Level Slicing) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 3.1.1.5 Trích chọn bít (Bit Plane Slicing) Mục đích để làm bật thành phần toàn ảnh việc sử dụng bit đặc biệt Mỗi mức xám s điểm ảnh mã hóa B bit, biểu diễn: Trong bit mã hóa, người ta chia làm loại: Bit bậc thấp bit bậc cao Với bit bậc cao, độ bảo tồn thơng tin cao nhiều so với bit bậc thấp, bit bậc thấp thường biểu diễn nhiễu hay Muốn trích chọn bit thứ n chúng, ta dùng biến đổi: Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 3.1.1.6 Trừ ảnh Trừ ảnh dùng để nén ảnh, tách ảnh khỏi nền, truyền ảnh, nhận dạng, phân đoạn, làm đường biên, tách nhiễu khỏi Kỹ thuật hay dùng dự báo thời tiết, y học, an ninh… Trong an ninh báo động kẻ đột nhập Cho hai ảnh I1, I2 (cùng kích thước, tính chất) Ta lấy hiệu hai ảnh cách trừ toạ độ I2 cho I1 Chỉ khác biệt ảnh I1 ảnh I2 : I(P)=I2(P)-I1(P) ∀P (P toạ độ) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 10 3.1.2.2 Làm trơn nhiễu lọc phi tuyến a Lọc trung vị Khái niệm: Phần tử b dãy có 2m+1 phần tử x1, x2, , xm, xm+1, xm+2, , x2m, x2m+1 Được gọi trung vị có m phần tử lớn b m phần tử nhỏ b Ví dụ 1: Dãy {1, 2, 9, 5, 4} có trung vị 4, có phần tử {1, 2, 9, 5, 4} bé phần tử {1, 2, 9, 5, 4} lớn Ví dụ 2: Dãy {15, 17,18, 16, 78, 17, 17, 15, 20} có trung vị 17, có phần tử (gạch chân) bé {15, 17,18, 16, 78, 17, 17, 15, 20} phần tử (được đánh dấu màu đỏ) lớn bằng: {15, 17,18, 16, 78, 17, 17, 15, 20} Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 32 3.1.2.2 Làm trơn nhiễu lọc phi tuyến a Lọc trung vị Thuật toán: Di chuyển cửa sổ 3×3 mặt phẳng ảnh, từ trái qua phải, từ xuống Mỗi lần di chuyển cột – từ trái qua phải, hết hàng, di chuyển hàng – từ xuống Tại vị trí, xét phần tử ảnh cửa sổ, thay phần tử trung vị phần tử cửa sổ Ngồi cửa sổ 3×3 sử dụng cửa sổ kích thước 5×5 7×7 Thủ tục lọc thực nhiều lần, thủ tục lọc không làm thay đổi ảnh Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 33 3.1.2.2 Làm trơn nhiễu lọc phi tuyến a Lọc trung vị Ví dụ 3: Đặt cửa sổ cho tâm trùng với điểm (x,y) Giá trị phần tử ảnh (x,y) 78 Các phần tử ảnh cửa sổ có giá trị lập thành dãy 15, 17, 18, 16, 78, 17, 17, 15, 20 Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 34 3.1.2.2 Làm trơn nhiễu lọc phi tuyến a Lọc trung vị Ví dụ 3: Theo ví dụ trên, trung vị dãy 17 Giá trị phần tử ảnh điểm (x,y) 17 Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 35 3.1.2.2 Làm trơn nhiễu lọc phi tuyến a Lọc trung vị Hình E) ảnh gốc Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện Hình F) ảnh qua lọc trung vị 36 3.1.2.2 Làm trơn nhiễu lọc phi tuyến b Lọc giả trung vị Thí dụ với dãy số: a, b, c, d, e lọc giả trung vị định nghĩa sau: GTV(a,b,c,d,e)= MAX [ Min(a, b, c), Min(b, c, d ), Min(c, d , e)] + MIN [ Max(a, b, c), Max(b, c, d ), Max(c, d , e)] Thuật toán: Lấy phần tử cửa sổ mảng chiều (L phần tử) Tìm chuỗi lấy max: gọi m1 giá trị Tìm max chuỗi lấy min: gọi m2 giá trị tìm Gán giá trị điểm xét trung bình cộng m1 m2 Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 37 3.1.2.2 Làm trơn nhiễu lọc phi tuyến c Lọc (Outlier Filter) Tiến hành so sánh giá trị điểm ảnh với trung bình số học lân cận Nếu sai lệch lớn ngưỡng, điểm ảnh coi nhiễu Trong trường hợp ta thay giá trị điểm ảnh giá trị trung bình lân cận vừa tính với α(w) trung bình cộng điểm lân cận w; δ ngưỡng Các cửa sổ tính tốn thường 3x3 Tuy nhiên cửa sổ mở rộng đến 5x5 hay 7x7 để đảm bảo tính tương quan điểm ảnh Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 38 3.2 Khôi phục ảnh Khái niệm: Khôi phục ảnh kỹ thuật cải thiện chất lượng ảnh ghi đảm bảo gần ảnh thật ảnh bị méo Các nguyên nhân biến dạng: Do camera, đầu thu ảnh chất lượng Do môi trường, ánh sáng, trường (scene), khí quyển, nhiễu xung Do chất lượng Khôi phục ảnh đề cập tới kỹ thuật loại bỏ hay tối thiểu hóa ảnh hưởng mơi trường bên ngồi hay hệ thống thu nhận, phát lưu trữ ảnh đến ảnh thu nhận Khơi phục ảnh bao gồm q trình như: Lọc ảnh, khử nhiễu nhằm làm giảm biến dạng để khơi phục lại ảnh gần giống với ảnh gốc tùy theo nguyên nhân gây biến dạng Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 39 3.2 Khôi phục ảnh Nguyên tắc: Khôi phục ảnh nhằm xác định mơ hình tốn học q trình gây biến dạng, dùng ánh xạ ngược để xác định lại ảnh Hướng tiếp cận: Một mơ hình xây dựng từ ảnh kiểm nghiệm để xác định đáp ứng xung hệ thống nhiễu Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 40 3.2.1 Mơ hình quan sát tạo ảnh Q trình gây biến dạng ảnh gốc phụ thuộc vào hệ thống quan sát tạo ảnh Ta phải xem xét ảnh quan sát biểu diễn sở mơ hình hóa nhiễu sinh Tiếp theo dùng biến đổi ngược (lọc ngược) để khử nhiễu thu lấy ảnh gốc Ảnh quan sát gồm: ảnh gốc + nhiễu: u(m, n) + η(m, n) Nếu cách xác định loại tác động biến dạng (phụ thuộc vào hệ thống thiết bị) ta suy ảnh gốc Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 41 3.2.1 Mơ hình quan sát tạo ảnh Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 42 3.2.2 Kỹ thuật lọc tuyến tính Lọc ngược: Lọc ngược kỹ thuật khôi phục đầu vào hệ thống biết đầu (ảnh thu nhận được) • v(m, n) = h(m, n) ⊗ u(m, n) + η(m, n) • Biểu diễn qua miền tần số: V (α , β ) = H (α , β )U (α , β ) +W (α , β) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 43 3.2.2 Kỹ thuật lọc tuyến tính Để đơn giản ta gài thiết bị hệ thống nhiễu Như vấn đề cịn xác định hàm phân tán điểm h(m,n) Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 44 3.2.2 Kỹ thuật lọc tuyến tính Mơ hình ảnh rung động mờ (Blur Motion) Lý tưởng: Ảnh khơng rung động mờ Ảnh có rung động mờ tuyến tính (dịch chuyển, xoay…): L: Độ dịch chuyển, ϕ góc xoay Viện Khoa học Kỹ thuật Bưu điện 45 3.2.2 Kỹ thuật lọc tuyến tính Rung động đồng tiêu điểm Biến dạng ảnh nhiễu loạn khí k: hệ số hiệu chỉnh, k
