Đồ án Phân loại nhiễu. Tìm hiểu các phương pháp lọc làm trơn có hiệu quả đối với nhiễu sạn( salt and pepper).Thử nghiệm với ảnh màu 24bit.

22 6.7K 79
Đồ án Phân loại nhiễu. Tìm hiểu các phương pháp lọc làm trơn có hiệu quả đối với nhiễu sạn( salt and pepper).Thử nghiệm với ảnh màu 24bit.

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung BÁO CÁO Đề bài: Phân loại nhiễu. Tìm hiểu các phương pháp làm trơn hiệu quả tốt đối với nhiễu sạn( salt and pepper). Thử nghiệm với ảnh màu 24 bit. GVHD :PGS.Ts Đào Thanh Tĩnh HVTH:Trịnh Quốc Bảo Lê Đình Chung Lớp :Tin Học –k46 Page 1 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung PHỤ LỤC I. Lời mở đầu 4 II. Phân loại nhiễu 5 1. Khái niệm 5 2. Phân loại nhiễu 6 II. Các phương pháp lọc nhiễu 8 1. Thuật toán chung 8 2. Các thuật toán cụ thể 8 2.1. Lọc trung bình(Mean Filter) 8 2.2 Lọc trung vị(Median Filter) 10 2.3. Lọc hình học( Geometric Filter) 11 2.4. Lọc điều hòa(Harmonic Filter) 11 2.5. Lọc phi điều hòa(ContraHamonical Filter) 12 III. Phân tích,đánh giá và so sánh các phương pháp lọc ảnh trên 13 1. Phương pháp lọc trung vị 13 1.1. Nhận xét: 13 1.2. Ưu điểm : 13 2. Phương pháp lọc trung bình 15 2.1. Ưu điểm 15 2.2. Nhược điểm 16 3. Phương pháp lọc hình học 17 3.1. Ưu điểm 17 3.2. Nhược điểm 17 4. Phương pháp lọc điều hòa 18 4.1. Ưu điểm 18 4.2. Nhược điểm 18 Page 2 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung 5. Phương pháp lọc phi điều hòa 18 5.1. Ưu điểm 18 5.2. Nhược điểm 19 IV. Kết luận 21 V. Tài liệu tham khảo, kết quả đạt được và những tồn tại 21 1. Tài liệu tham khảo 21 2. Kết quả đạt được 21 3. Những tồn tại 21 Page 3 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung I. Lời mở đầu Lọc nhiễu là một công đoạn tiền xử lý trong xử lý ảnh số, nó giúp chúng ta nâng cao chất lượng đầu vào của dữ liệu cho các công đoạn sau, xử lý tốt công đoạn này sẽ giúp cho các công đoạn sau tiến hành được dễ dàng hơn. nhiều loại nhiễu khác nhau (nhiễu sạn, nhiễu cộng, nhiễu nhân ) và cũng nhiều phương pháp lọc nhiễu khác nhau.Tuy nhiên, tùy từng loại nhiễu mà ta nên sử dụng phương pháp lọc nhiễu nào cho phù hợp vì không phải một phương pháp thể lọc được hết tất cả các loại nhiễu. Ví dụ, phương pháp lọc tốt đối với loại nhiễu sạn nhưng lại không tốt đối với những vùng nhiễu rộng, kín. Với phạm vi yêu cầu của bài tập, chúng em xin trình bày một số phương pháp lọc nhiễu đã được học. Qua đó phân tích và đánh giá đối với từng phương pháp, đồng thời chúng em cũng xây dựng được một chương trình minh họa lọc ảnh nhiễu sạn màu 24 bit bằng các phương pháp đó để so sánh. Các phương pháp đó là : 1. Lọc trung bình. 2. Lọc trung vị 3. Lọc hình học. 4. Lọc điều hòa. 5. Lọc phi điều hòa. Mặc dù đã nhiều cố gắng nhưng do thời gian hạn và kiến thức của chúng em còn hạn chế nên không tránh khỏi những sai sót trong quá trình làm bài.Kính mong thầy giáo cùng các bạn đóng góp để bài tập đồ á của chúng em hoàn thiện hơn Qua đây chúng em cũng xin cảm ơn thầy giáo Đào Thanh Tĩnh ,người đã tận tình giúp đỡ chúng em trong quá trình làm đồ án.Chúng em xin chân thành cảm ơn! Học viên thực hiên: Trịnh Quốc Bảo - Lê Đình Chung Page 4 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung II. Phân loại nhiễu 1. Khái niệm Nhiễu là những phần tử ảnh mà giá trị của nó trội so với các phần tử xung quanh. Xét theo tần số, các phần tử nhiễu tần số cao so với các điểm xung quanh Tuy nhiên, khái niệm trên chỉ mang tính tương đối. Chẳng hạn như ví dụ dưới đây coi là những ảnh bị nhiễu: Page 5 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung 2. Phân loại nhiễu Nhiễu thường gặp trong ảnh Nhiễu cộng : nhiễu cộng thường phân bố khắp ảnh. Nếu ta gọi ảnh quan sát( ảnh thu được) là X_qs, ảnh gốc là X_gốc và nhiễu là η. Ảnh thu được thể biểu diễn bởi: X_qs = X_gốc + η. Nhiễu nhân : Nhiễu nhân thường phân bố khắp ảnh. Nếu ta gọi ảnh quan sát( ảnh thu được) là X_qs, ảnh gốc là X_gốc và nhiễu là η. Ảnh thu được thể biểu diễn bởi: X_qs = X_gốc × η. Nhiễu xung: Là sự kết hợp của nhiễu muối và nhiễu tiêu. 2 loại: Nhiễu xung đơn cực và nhiễu xung lưỡng cực. Nhiễu xung lưỡng cực hàm phân bố là p(z) = Nếu b>a, mức xám b xuất hiện như là điểm sáng của ảnh, a là điểm tối. Nếu a>b, ngược lại. a=b=0 Là nhiễu xung đơn cực Nhiễu muối tiêu (Salt-pepper noise) - một ví dụ điển hình nhất của loại nhiễu xung này – sẽ cho thấy rõ hơn tính chất “đột biến” của nó. Các điểm ảnh bị nhiễu (noise pixel) thể nhận các giá trị cực đại hoặc cực tiểu trong khoảng giá trị [0, 255]. Với ảnh mức xám (gray scale), nếu một điểm ảnh giá trị cực đại (tức cường độ sáng bằng 255) thì nó sẽ tạo ra một đốm trắng trên ảnh, trông giống như hạt “muối”. Page 6 P a z = a P b z =b 0 ortherwise Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung Và ngược lại nếu một điểm ảnh giá trị cực tiểu (tức cường độ sáng bằng 0) thì sẽ tạo ra một đốm đen, giống như “tiêu”. Vậy nên còn gọi là ảnh muối tiêu. Thông thường, khi nói một ảnh nhiễu muối tiêu 30% nghĩa là trong đó tỉ lệ các điểm ảnh nhiễu mang gia trị cực tiểu là 15% và cực đại là 15%. Nhiễu Gaussian: Bởi vì khả năng dễ ứng dụng toán của nó trong cả lĩnh vực không gian và tần số, nhiễu Gaussian được sử dụng phổ biến trong thực tiễn. hàm phân bố là: Trong đó, z biểu diễn mức xám, µ là giá trị trung bình của z,σ là độ lệch tiêu chuẩn, σ 2 là phương sai của z. trong đó: Nhiễu Uniform: Được cho bởi: Digital Image Processing của Gonzalez. Page 7 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung II. Các phương pháp lọc nhiễu 1. Thuật toán chung Các phương pháp này đều dựa trên một nguyên tắc chung là sử dụng các cửa sổ W(x,y) kích thước m x n. Ở trong bài tập lớn,chúng em sử dụng ma trận 3x3 vì tính chất của nó không quá phức tạp,dễ sử dụng và phổ biến nhất. f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1) f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1) f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1) Trong đó f(x,y) là giá trị của điểm ảnh đang xét. 2. Các thuật toán cụ thể 2.1. Lọc trung bình(Mean Filter) a. Công thức tính: • Trung bình cộng: f^(x,y) = Sum(f(i,j)* t)/ m*n • Trung bình nhân: f^(x,y) = [Tích(f(i,j)] m*n trong đó m,n là kích thước mặt nạ, t là trọng số, (i,j) ∈ W(x,y) b. Thứ tự các bước của thuật toán như sau: Page 8 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung - Tính các giá trị f(i,j) của khung W(x,y), đưa kết quả vào mảng một chiều f []. - Tính f^(x, y) theo công thức trên. - Đặt lại f(x,y) = f^(x, y) Page 9 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung 2.2 Lọc trung vị(Median Filter) a. Công thức của phương pháp này như sau: f^(x, y) = median {f(i,j), (i,j) ∈ W(x,y)} Trong đó : - f^(x, y) là giá trị kỳ vọng của điểm (x,y) tức là giá trị mong muốn gần với giá trị của điểm (x,y) ban đầu khi ảnh chưa bị nhiễu nhất. - median {f(i,j), (i,j) ∈ W(x,y)} là trung vị của dãy f(i,j) với (i,j)∈W(x,y) b. Ý tưởng để cài đặt thuật toán: Xét tất cả các điểm ảnh của đối tượng: -Tính các giá trị f(i,j) của khung W(x,y), đưa kết quả vào mảng một chiều f []. -Tìm trung vị của dãy f(i,j) vừa tìm được: +Sử dụng thuật toán sắp xếp nổi bọt để sắp xếp dãy vừa tìm được + Đặt k = chiều dài của mảng f[] mod 2 + Trung vị = f[k] - Đặt lại f(x,y) = trung vị. Đọan mã giả thể hiện thuật toán For y = 1 To H - 2 For x = 1 To W - 2 1) For k = 1 To 3 For q = 1 To 3 D((k-1)*3+q) = Getpixel(y+k-2, x+q-2) Next k: Next q 2) Sort D: D(1) ≤ D(2) ≤ ≤ D(9) 3) f^(x,y) = D(5) Next x: Next y Page 10 [...]... đối tượng bên trong ảnh, và lọc nhiễu tiêu không được tốt lắm Kết quả sau khi sử dụng phương pháp lọc trung bình Page 16 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung 3 Phương pháp lọc hình học 3.1 Ưu điểm Cả phương pháp lọc trung bình và lọc hình học đều là các phương pháp lọc không gian, nó vai trò làm trơn ảnh Giống như phương pháp lọc trung bình, phương pháp này lọc tốt đối. .. điểm : Phương pháp lọc trung vị hiệu qủa khá cao và áp dụng được với nhiều loại ảnh nhiễu khác nhau Quá trình lọc nhiễu không làm ảnh hưởng nhiều tới ảnh gốc, ít làm mờ ảnh so với các bộ lọc làm trơn tuyến tính Đặc biệt, phương pháp này đồng thời thể lọc tốt với cả 2 loại nhiễu xung đơn cực và lưỡng cực Giá trị mức sáng được chọn để thay thế cho tâm của cửa sổ chính xác bằng một mức sáng của... hơn Các phương pháp lọc trung bình, lọc hình học lọc tốt với nhiễu Gaussian hoặc nhiễu Uniform Phương pháp lọc điều hòa lọc tốt với nhiễu muối Page 20 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung IV Kết luận Việc cài đặt và chạy thử các thuật toán đã giúp em tìm hiểu và nắm được sâu hơn về các phương pháp lọc nhiễu mà thầy giáo đã dạy trên lớp; qua đó so sánh, đánh giá được hiệu quả. .. điểm Lọc tốt đối với nhiễu muối ( như hình dưới đây), và các kiểu nhiễu khác như là nhiễu Gaussian 4.2 Nhược điểm Phương pháp này không hiệu quả đối với nhiễu tiêu Kết quả sau khi chạy chương trình sử dụng phương pháp lọc điều hòa 5 Phương pháp lọc phi điều hòa 5.1 Ưu điểm Phương pháp này tỏ ra khá hiệu quả đối với những vùng nhiễu đậm (như hình dưới đây), và vẫn giữ được chất lượng của ảnh: Page 18 Đồ. .. Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên thực hiện: Trịnh Quốc Bảo -Lê Đình Chung Nếu Q > 0, lọc tốt đối với nhiễu tiêu, làm sạch nền nhưng lại làm mờ các vùng tối Với Q . tử ảnh mà giá trị của nó trội so với các phần tử xung quanh. Xét theo tần số, các phần tử nhiễu có tần số cao so với các điểm xung quanh Tuy nhiên, khái niệm trên chỉ mang tính tương đối. Chẳng. góp để bài tập đồ á của chúng em hoàn thiện hơn Qua đây chúng em cũng xin cảm ơn thầy giáo Đào Thanh Tĩnh ,người đã tận tình giúp đỡ chúng em trong quá trình làm đồ án.Chúng em xin chân thành. quả tốt đối với nhiễu sạn( salt and pepper). Thử nghiệm với ảnh màu 24 bit. GVHD :PGS.Ts Đào Thanh Tĩnh HVTH:Trịnh Quốc Bảo Lê Đình Chung Lớp :Tin Học –k46 Page 1 Đồ án Xử Lý Ảnh Học viên

Ngày đăng: 07/04/2014, 21:44

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • I. Lời mở đầu

  • II. Phân loại nhiễu

    • 1. Khái niệm

    • 2. Phân loại nhiễu

  • II. Các phương pháp lọc nhiễu

    • 1. Thuật toán chung

    • 2. Các thuật toán cụ thể

      • 2.1. Lọc trung bình(Mean Filter)

      • 2.2 Lọc trung vị(Median Filter)

      • 2.3. Lọc hình học( Geometric Filter)

      • 2.4. Lọc điều hòa(Harmonic Filter)

      • 2.5. Lọc phi điều hòa(ContraHamonical Filter)

  • III. Phân tích,đánh giá và so sánh các phương pháp lọc ảnh trên.

    • 1. Phương pháp lọc trung vị

      • 1.1. Nhận xét:

      • 1.2. Ưu điểm :

    • 2. Phương pháp lọc trung bình

      • 2.1. Ưu điểm

      • 2.2. Nhược điểm

    • 3. Phương pháp lọc hình học

      • 3.1. Ưu điểm

      • 3.2. Nhược điểm

    • 4. Phương pháp lọc điều hòa

      • 4.1. Ưu điểm

      • 4.2. Nhược điểm

    • 5. Phương pháp lọc phi điều hòa

      • 5.1. Ưu điểm

      • 5.2. Nhược điểm

  • IV. Kết luận

  • V. Tài liệu tham khảo, kết quả đạt được và những tồn tại

    • 1. Tài liệu tham khảo

    • 2. Kết quả đạt được

    • 3. Những tồn tại

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan