BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM HÀ NỘI ====== LÊ TRUNG THỨC NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP LỌC NHIỄU ẢNH VÀ ỨNG DỤNG CHO ẢNH TÀI LIỆU Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS TS NGÔ QUỐC TẠO HÀ NỘI, 2015 LỜI CẢM ƠN Trong thời gian thực luận văn thạc sỹ em nhận đƣợc nhiều khích lệ, động viên, giúp đỡ từ phía thầy cô, cha mẹ bạn bè xung quanh Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy cô trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội 2, thầy Viện Công nghệ thông tin truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho chúng em Em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới thầy giáo, PGS.TS Ngô Quốc Tạo, ngƣời trực tiếp hƣớng dẫn em hoàn thành luận văn thạc sỹ Cảm ơn đề tài: “ Hệ thống đeo tay hỗ trợ đọc sách tiếng Việt dành cho người khiếm thị” Mã số VAST01.07/15-16 hỗ trợ thực luận văn Em cố gắng học tập hoàn thành luận văn thạc sỹ nhƣng luận văn thạc sỹ có thiếu sót Em mong nhận đƣợc góp ý, bảo thầy cô bạn để luận văn thạc sỹ hoàn thiện Hà nội, ngày … tháng… năm 2015 Tác giả luận văn Lê Trung Thức LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực không trùng lặp với đề tài khác Tôi c ng xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực luận văn đƣợc cảm ơn thông tin trích dẫn luận văn đƣợc rõ nguồn gốc Hà nội, ngày … tháng… năm 2015 Tác giả luận văn Lê Trung Thức MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU CHƢƠNG I – KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ LỌC NHIỄU ẢNH 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh 1.2 Những vấn đề hệ thống xử lý ảnh 10 1.2.1 Những khái niệm 10 1.2.1.1 Điểm ảnh (Picture Element) 10 1.2.1.2 Độ phân giải ảnh 10 1.2.1.3 Mức xám ảnh 11 1.2.1.4 Ảnh số 12 1.2.1.5 Quan hệ điểm ảnh 12 1.2.2 Thu nhận ảnh 14 1.2.3 Tiền xử lý (Image Processing) 15 1.2.4 Những vấn đề khác xử lý ảnh 16 1.2.4.1 Biến đổi ảnh (Image Transform) 16 1.2.4.2 Nén ảnh 16 1.2.4.3 Các định dạng xử lý ảnh 16 1.3 Bài toán lọc nhiễu ảnh 17 1.3.1 Bài toán 17 1.3.2 Giới thiệu nhiễu ảnh 18 1.3.2.1 Một mô hình trình suy thoái 18 1.3.2.2 Nhiễu 19 1.3.3 Khái niệm lọc nhiễu ảnh 24 CHƢƠNG – CÁC KỸ THUẬT LỌC NHIỄU ẢNH 26 2.1 Kỹ thuật lọc trung bình 26 2.2 Kỹ thuật lọc thích nghi 28 2.3 Kỹ thuật lọc cấp độ thấp 29 2.4 Kỹ thuật lọc theo thứ tự 30 2.5 Kỹ thuật lọc nghịch đảo 31 2.6 Kỹ thuật lọc Band Reject 34 2.7 Sử dụng lọc Notch 35 2.8 Lựa chọn công cụ, ngôn ngữ lập trình 36 CHƢƠNG – BÀI TOÁN LỌC NHIỄU CHO ẢNH TÀI LIỆU 41 3.1 Bài toán 41 3.2 Thử nghiệm chƣơng trình lọc nhiễu muối tiêu Gauss 41 3.2.1 Lọc cấp độ thấp 41 3.2.2 Lọc trung bình 42 3.2.3 Lọc theo thứ tự 44 3.3 Chƣơng trình lọc nhiễu ảnh 45 3.3.1 Giao diện chƣơng trình 45 3.3.2 Các đoạn mã lệnh 45 3.4 Kết thử nghiệm chƣơng trình lọc nhiễu ảnh 49 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 PHỤ LỤC 57 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Lân cận điểm ảnh tọa độ (x,y) Hình 1.2 Ảnh gốc Hình 1.3 Thêm nhiễu muối, tiêu Hình 1.4 Nhiễu Gauss Hình 1.5 Nhiễu đốm Hình 1.6 Tài liệu bị hỏng nhiễu chu kì Hình 2.1 Xóa muối-hạt tiêu với hàm medfilt Hình 2.2 Lấy trung bình 3*3 Hình 2.3 Lấy trung bình 5*5 Hình 2.4 Lọc nghịch đảo Hình 2.5 Giảm bán kính lọc Hình 2.6 “phân chia hạn chế” : chọn ngưỡng giá trị d Hình 3.1(a) Lấy trung bình 3*3 Hình 3.1(b) Lấy trung bình 5*5 Hình 3.2 Xóa muối-hạt tiêu với hàm medfilt Hình 3.3 Giao diện chương trình lọc nhiễu ảnh Hình 3.4 Thư mục chọn ảnh đầu vào Hình 3.5 Ảnh sau làm hư hại Gauss Hình 3.6 Lọc trung bình mặt nạ 3x3 loại bỏ nhiễu Gauss Hình 3.7 Lọc trung bình mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu Gauss Hình 3.8 Lọc tương thích mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu Gauss Hình 3.9 Lọc tương thích mặt nạ 7x7 loại bỏ nhiễu Gauss Hình 3.10 Lọc tương thích mặt nạ 9x9 loại bỏ nhiễu Gauss Hình 3.11Ảnh sau làm hư hại muối - tiêu Hình 3.12 Lọc trung bình loại bỏ nhiễu muối - tiêu Hình 3.13 Lọc cấp độ thấp mặt nạ 3x3 loại bỏ nhiễu muối - tiêu Hình 3.14 Lọc cấp độ thấp mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu muối - tiêu Hình 3.15 Lọc theo thứ tự mặt nạ 3x3 loại bỏ nhiễu muối - tiêu Hình 3.16 Lọc theo thứ tự mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu muối - tiêu 12 20 20 21 22 24 28 30 30 32 33 34 41 42 43 45 50 50 50 51 51 51 52 52 52 53 53 53 54 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Trong năm gần công nghệ thông tin phát triển với tốc độ nhanh chóng phần cứng phần mềm Sự phát triển công nghệ thông tin thúc đẩy phát triển nhiêu lĩnh vực xã hội khác nhƣ: y học, giáo dục, giải trí, kinh tế vv…Sự phát triển phần cứng phƣơng diện thu nhận, hiển thị, với tốc độ xử lý mở nhiều hƣớng cho phát triển phần mềm, đặc biệt lĩnh vực xử lý ảnh c ng nhƣ công nghệ thực ảo đời thâm nhập mạnh mẽ vào đời sống ngƣời Ảnh thu đƣợc sau qua trình thu nhận ảnh phép biến đổi không tránh khỏi nhiễu khuyết thiếu Sự sai sót phần thiết bị quang học điện tử, phần khác thân phép biến đổi toàn ánh, nên có ánh xạ thiếu hụt đến điểm ảnh kết quả.Việc khắc phục nhƣợc điểm vấn đề đặt cho hệ thống xử lý ảnh Các hệ xử lý ảnh trình phân tích ảnh, tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh Do nguyên nhân khác chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu, ảnh bị suy biến, cần phải tăng cƣờng khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc, trạng thái trƣớc ảnh bị biến dạng Xuất phát hoàn cảnh “Nghiên cứu phương pháp lọc nhiễu ảnh ứng dụng cho ảnh tài liệu” đƣợc em chọn làm đề tài Mục đích nghiên cứu Mục đích đề tài là: - Nghiên cứu nhiễu ảnh, số phƣơng pháp lọc nhiễu ảnh - Sử dụng ngôn ngữ để triển khai xây dựng chƣơng trình mô số phƣơng pháp lọc nhiễu ảnh Nhiệm vụ nghiên cứu Tìm hiểu khái quát xử lý ảnh Tìm hiểu phƣơng pháp lọc nhiễu ảnh Chọn phƣơng pháp lọc hợp lý cho ảnh cụ thể Xây dựng chƣơng trình ứng dụng lọc nhiễu cho ảnh phong cảnh, ảnh tài liệu Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Đối tƣợng: - Ảnh nhiễu - Các kỹ thuật lập trình Phạm vi nghiên cứu: - Tìm hiểu loại nhiễu ảnh: Nhiễu muối - tiêu, nhiễu gauss, nhiễu đốm … - Tìm hiểu phƣơng pháp lọc nhiễu ảnh: Lọc trung bình, lọc thích nghi … - Xây dựng chƣơng trình ứng dụng phƣơng pháp Phƣơng pháp nghiên cứu Thu thập tài liệu, phân tích, suy luận, tổng hợp, đánh giá Từ đề xuất nghiên cứu tìm hiểu: “Nghiên cứu phương pháp lọc nhiễu ảnh ứng dụng cho ảnh tài liệu” Kết đạt đƣợc Trên sở kiến thức thu thập nghiên cứu: Xây dựng đƣợc ứng dụng thực tế lọc nhiễu cho ảnh phong cảnh, ảnh tài liệu… NỘI DUNG Chƣơng 1: Khái quát xử lý ảnh lọc nhiễu ảnh 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh 1.2 Các vấn đề hệ thống xử lý ảnh 1.3 Bài toán lọc nhiễu ảnh Chƣơng 2: Các kỹ thuật lọc nhiễu ảnh 2.1 Kỹ thuật lọc trung bình 2.2 Kỹ thuật lọc thích nghi 2.3 Kỹ thuật lọc cấp độ thấp 2.4 Kỹ thuật lọc theo thứ tự 2.5 Kỹ thuật lọc nghịch đảo 2.6 Kỹ thuật lọc Band Reject 2.7 Sử dụng lọc Notch 2.8 Lựu chọn công cụ, ngôn ngữ lập trình Chƣơng 3: Bài toán lọc nhiễu cho ảnh tài liệu 3.1 Bài toán 3.2 Thử nghiệm chƣơng trình lọc nhiễu muối tiêu Gauss 3.3 Chƣơng trình lọc nhiễu ảnh 3.4 Kết thử nghiệm chƣơng trình lọc nhiễu ảnh CHƢƠNG I – KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ LỌC NHIỄU ẢNH 1.1 Giới thiệu xử lý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực đƣợc quan tâm nghiên cứu có nhiều ứng dụng quan trọng thực tế với phát triển công nghệ thông tin, thúc đẩy ngành kinh tế, xã hội khác phát triển Mục đích xử lý ảnh nêu nhƣ sau: • Xử lý ảnh ban đầu để có đƣợc ảnh theo yêu cầu xác định (Ví dụ nhƣ ảnh mờ, cần xử lý để đƣợc ảnh rõ hơn) • Phân tích ảnh để thu đƣợc thông tin đặc trƣng giúp cho việc phân loại, nhận biết ảnh (Ví dụ: phân tích ảnh vân tay để trích chọn đặc trƣng vân tay, nhận dạng chữ viết, nhận dạng tài liệu ) • Hiểu ảnh đầu vào để có mô tả ảnh mức cao hơn, sâu (Ví dụ: từ ảnh tai nạn giao thông, phác hoạ trƣờng tai nạn) Một ảnh giới thực đƣợc xem nhƣ hàm hai biến thực a(x,y), với a độ sáng ảnh vị trí toạ độ thực (x,y) Một ảnh chứa ảnh gọi “vùng quan tâm” (ROI – Region Of Interest) Các ROI thƣờng đƣợc gọi tắt “vùng” Khái niệm vùng phản ánh thực tế ảnh thƣờng chứa nhiều đối tƣợng, đối tƣợng tạo nên phần sở vùng Đối với hệ xử lý ảnh cao cấp, áp dụng nhiều phép toán cho vùng ảnh một, ví dụ nhƣ vùng ảnh đƣợc áp dụng phép toán loại bỏ hiệu ứng mờ chuyển động, vùng ảnh khác đƣợc xử lý để nâng cao chất lƣợng màu sắc Các giá trị độ sáng ảnh thƣờng đƣợc thể dƣới dạng số thực số nguyên Thông thƣờng, giá trị sáng kiểu số nguyên kết trình lƣợng hoá chuyển thang đo liên tục thành số mức 53 3.4.10 Lọc cấp độ thấp 3x3 Hình 3.13 Lọc cấp độ thấp mặt nạ 3x3 loại bỏ nhiễu muối - tiêu 3.4.11 Lọc cấp độ thấp 5x5 Hình 3.14 Lọc cấp độ thấp mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu muối - tiêu 3.4.12 Lọc thứ tự 3x3 Hình 3.15 Lọc theo thứ tự mặt nạ 3x3 loại bỏ nhiễu muối - tiêu 54 3.4.13 Lọc thứ tự 5x5 Hình 3.16 Lọc theo thứ tự mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu muối - tiêu Hiệu kỹ thuật lọc - Đối với lọc cấp độ thấp lọc tƣơng thích cho kết hình ảnh có viền bị mờ thành phần hình ảnh có tần số cao - Đối với lọc trung bình: Ƣu điểm + Với ảnh nhiễu dàn toàn ảnh có khả làm mờ nhiễu, giảm khác biệt mức sáng điểm ảnh ảnh gốc điểm ảnh bị nhiễu tác động + Phƣơng pháp lọc tốt nhiễu Gauss Nhƣợc điểm: Quá trình làm mờ nhiễu c ng đồng thời làm mờ ảnh, lọc trung bình có xu hƣớng cân cƣờng độ sáng điểm ảnh Hƣớng dẫn sử dụng chƣơng trình Để sử dụng toàn mã nguồn chƣơng trình ngƣời dùng cần có cài đặt MATLAB 2010a trở lên 55 KẾT LUẬN Những kết đạt đƣợc Trải qua trình làm việc nghiêm túc, bƣớc đầu thu đƣợc số kết sau: Có đƣợc kiến thức tổng quan xử lý ảnh, kỹ thuật lọc nhiễu ảnh, kỹ thuật lập trình Đề xuất giải pháp xây dựng mô hình mô mới, có hệ thống kỹ thuật lọc nhiễu phức tạp Đây chƣơng trình phù hợp với công việc xử lý nâng cao chất lƣợng cho ảnh tài liệu, làm cho chất lƣợng ảnh trở lên tốt chuẩn bị cho bƣớc xử lý Xây dựng đƣợc chƣơng trình mô đƣợc kỹ thuật lọc nhiễu ảnh với nhiễu muối tiêu nhiễu Gauss gồm: - Kỹ thuật lọc trung bình - Kỹ thuật lọc theo thứ tự - Kỹ thuật lọc tƣơng thích Hƣớng phát triển Để tăng cƣờng khả lọc nhiễu ảnh hệ thống, hƣớng phát triển hệ thống phải sử dụng nhiều phƣơng pháp lọc nhiễu ảnh khác nhƣ: Xác định ngƣỡng Max, Min (max and filter), sử dụng phép toán hình thái … Trên phần tổng kết đạt đƣợc mặt hạn chế hệ thống, c ng nhƣ đề xuất hƣớng phát triển tƣơng lai hệ thống Cuối cùng, em mong đóng góp ý kiến thầy cô, bạn bè để xây dựng hệ thống hoàn thiện 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Đăng Bình (2011), Giáo trình xử lý ảnh số, Trƣờng Đại Học Khoa Học Huế [2] Nguyễn Quang Hoan (2006), Giáo trình xử lý ảnh, Học viện công nghệ bƣu viễn thông [3] Đào Minh Sang (2012), Nghiên cứu số kỹ thuật phục hồi ảnh ứng dụng, Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính, Đại học Công nghệ thông tin truyền thông – Đại học Thái Nguyên [4] Hồ Văn Sung (2005), Thực hành xử lý số tín hiệu máy tính PC với MATLAB, Nxb Khoa học kỹ thuật [5] Hồ Văn Sung (2009), Xử lý ảnh số lý thuyết thực hành, Nxb Khoa học kỹ thuật [6] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), Giáo trình xử lý ảnh, Đại học Thái Nguyên [7] https://www.academia.edu/6260412 (2012) [8] http://www.mathworks.com/ (2015) [9] http://www.mathworks.com/help/wavelet/compression.html (2013) [10] An Introduction To Digital Image Processing With Matlab Notes for SCM2511 Image Processing (2013), tài liệu Internet 57 PHỤ LỤC Thƣ mục chƣơng trình Chƣơng trình lọc nhiễu ảnh function varargout = lethuc(varargin) % lethuc M-file for lethuc.fig % lethuc , by itself, creates a new lethuc or raises the existing % singleton* % % H = lethuc returns the handle to a new lethuc or the handle to % the existing singleton* % % lethuc('CALLBACK',hObject,eventData,handles, ) calls the local % function named CALLBACK in lethuc.M with the given input arguments % % lethuc('Property','Value', ) creates a new lethuc or raises the % existing singleton* Starting from the left, property value pairs are 58 % applied to the GUI before lethuc_OpeningFcn gets called An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop All inputs are passed to lethuc_OpeningFcn via varargin % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)" % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help lethuc % Last Modified by GUIDE v2.5 19-May-2015 17:58:10 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, 'gui_Singleton', gui_Singleton, 'gui_OpeningFcn', @lethuc_OpeningFcn, 'gui_OutputFcn', @lethuc_OutputFcn, 'gui_LayoutFcn', [] , 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); 59 end % End initialization code - DO NOT EDIT % - Executes just before lethuc is made visible function lethuc_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.axes = 0; t=imread('1.png'); v=imread('2.jpg'); h=imread('4.jpg'); subplot(handles.logo); imshow(v); subplot(handles.axes5); imshow(t); subplot(handles.axes1); imshow(h);title('DAI HOC SU PHAM HA NOI 2') % This function has no output args, see OutputFcn % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to phuong (see VARARGIN) % Choose default command line output for lethuc handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); 60 % UIWAIT makes lethuc wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % - Outputs from this function are returned to the command line function varargout = lethuc_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; % - Executes on button press in chonanh function chonanh_Callback(hObject, eventdata, handles) [filename,pathname]=uigetfile({'*.tif;*.bmp;*.gif;*.jpg;*.png'},'pick an image file'); S=imread([pathname,filename]); handles.axes = S; t=rgb2gray(S); subplot(handles.axes1); %subplot(handles.axes1); imshow(t),title('ANH GOC'); guidata(hObject,handles); % hObject handle to chonanh (see GCBO) 61 % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in anhhuhai function anhhuhai_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); figure% cong nhieu muoi tieu vao anh f imshow(g),title('Anh hu hai muoi tieu') guidata(hObject,handles); % hObject handle to anhhuhai (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in loctrungbinh function loctrungbinh_Callback(hObject, eventdata, handles) m=3; n=3; f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07);%cong nhieu muoi tieu vao anh f2 = medfilt2(g, [m n]); figure imshow(f2),title('loc nhieu voi bo loc trung binh (diem giua) voi ham medfilt2 '); 62 guidata(hObject,handles); % hObject handle to loctrungbinh (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in locdiemgiua function locdiemgiua_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); m = 3; n = 3; w = fspecial('average', [m, n]); f1 = imfilter(g, w); figure imshow(f1),title('loc nhieu voi bo loc trung binh cap thap voi ma tran 3x3'); guidata(hObject,handles); % hObject handle to locdiemgiua (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in locdiemgiua5 function locdiemgiua5_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); 63 e = fspecial('average', [5,5]); f1 = imfilter(g, e); figure imshow(f1),title('loc nhieu voi bo loc trung binh cap thap voi ma tran 5x5'); guidata(hObject,handles); % hObject handle to locdiemgiua5 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in close function close_Callback(hObject, eventdata, handles) close(); % hObject handle to close (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in locthutu3 function locthutu3_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); f3 = ordfilt2(g,3,[0 0;1 1;0 0]); figure imshow(f3),title('loc theo tu tu voi ham ordfilt2 voi mat la 3x3'); % hObject handle to locthutu3 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 64 % - Executes on button press in locthutu5 function locthutu5_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'salt & pepper', 0.07); f4 = ordfilt2(g,5,[0 0;0 0;1 1 1;0 0;0 0]);%loc theo thu tu voi mat la 5x5 figure imshow(f4),title('loc theo tu tu voi ham ordfilt2 voi mat la 5x5'); % hObject handle to locthutu5 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in loctuongthich5 function loctuongthich5_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); t2=imnoise (t, 'Gauss', 0, 0.005) ; t2w=wiener2 (t2, [5, 5]) ; figure, imshow (t2w) ;title('Anh loc tuong thich voi mat la 5x5'); % hObject handle to loctuongthich5 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 65 % - Executes on button press in Loctrungbinhgauss function Loctrungbinhgauss_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t,'Gauss'); a5=fspecial('average', [5, 5]) ; tg5=imfilter (g, a5) ; figure,imshow(tg5);title('Anh Loc Trung Binh mat la 5x5'); % hObject handle to Loctrungbinhgauss (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in loctuongthickgauss7 function loctuongthickgauss7_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); t2=imnoise (t, 'Gauss', 0, 0.005) ; t2w=wiener2 (t2, [7, 7]) ; figure, imshow (t2w) ;title('Anh loc tuong thich voi mat la 7x7'); % hObject handle to loctuongthickgauss7 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 66 % - Executes on button press in anhhuhaigauss function anhhuhaigauss_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t, 'gauss');% cong nhieu muoi tieu vao anh f figure imshow(g),title('Anh hu hai Gauss'); guidata(hObject,handles); % hObject handle to anhhuhaigauss (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in loctrungbinh3 function loctrungbinh3_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); g=imnoise(t,'Gauss'); a3=fspecial ('average'); tg3=imfilter (g, a3) ; figure,imshow(tg3);%title('Anh loc trung binh voi mat la 3x3'); % hObject handle to loctrungbinh3 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on button press in loctuongthichgauss9 67 function loctuongthichgauss9_Callback(hObject, eventdata, handles) f=handles.axes; t=rgb2gray(f); t2=imnoise (t, 'Gauss', 0, 0.005) ; t2w=wiener2 (t2, [9, 9]) ; figure, imshow (t2w) ;title('Anh loc tuong thich vo mat la 9x9'); % hObject handle to loctuongthichgauss9 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) [...]... [6] Có nhiều loại nhiễu khác nhau và c ng có nhiều phƣơng pháp lọc nhiễu khác nhau.Tuy nhiên, tùy từng loại nhiễu mà ta nên sử dụng phƣơng pháp lọc nhiễu nào cho phù hợp vì không phải một phƣơng pháp có thể lọc đƣợc hết tất cả các loại nhiễu 25 Với phạm vi yêu cầu của luận văn, em xin trình bày một số phƣơng pháp lọc nhiễu đã đƣợc học Qua đó phân tích và đánh giá đối với từng phƣơng pháp, đồng thời... dữ liệu ảnh Quá trình nén và giải nén đƣợc thực hiện trên từng dòng ảnh  Ảnh TIFF: Là ảnh mà dữ liệu chứa trong tệp thƣờng đƣợc tổ chức thành các nhóm dòng (cột) quét của dữ liệu ảnh  Ảnh GIF: Dạng ảnh GIF cho chất lƣợng cao, độ phân giải đồ họa cao và cho phép hiển thị trên hầu hết các phần cứng Tuy các định dạng này khác nhau, song chúng đều tuân theo một cấu trúc chung nhất là gồm 3 phần:  Dữ liệu. .. nhận, ảnh có thể nhiễu độ tƣơng phản thấp nên cần đƣa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lƣợng Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tƣơng phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn Mục đích của các công việc này là làm cho chất lƣợng ảnh trở lên tốt hơn chuẩn bị cho các bƣớc xử lý tiếp theo Khử nhiễu: Nhiễu đƣợc chia thành hai loại là nhiễu hệ thống và nhiễu ngẫu nhiên Đặc trƣng của nhiễu hệ... kê c ng đƣợc sử dụng trong xử lý ảnh 1.2.4.2 Nén ảnh Ảnh dù ở dạng nào vẫn chiếm không gian nhớ rất lớn Vì vậy, khi mô tả ảnh có thể sử dụng kỹ thuật nén ảnh để thu gọn dung lƣợng nhớ dành cho ảnh Các giai đoạn nén ảnh có thể chia ra thành 2 thế hệ là thế hệ 1và thế hệ 2 Hiện nay, các chuẩn nén ảnh MPEG đƣợc dùng với ảnh đang khá phổ biến Một số phƣơng pháp, thuật toán nén đƣợc sử dụng rộng rãi là:... đòi hỏi việc sử dụng các bộ lọc miền tần số Nguyên nhân là trong khi các hình thức khác của nhiễu có thể đƣợc mô hình hóa nhƣ sự giảm sút cục bộ, nhiễu chu kỳ là một sự tác động toàn diện 1.3.3 Khái niệm lọc nhiễu ảnh Lọc nhiễu là một công đoạn tiền xử lý trong xử lý ảnh số, nhằm nâng cao chất lƣợng ảnh cho mắt con ngƣời hoặc để phục vụ cho công đoạn sau, xử lý tốt công đoạn này sẽ giúp cho các công đoạn... sử dụng một hàm lƣợng giác), hình ảnh của ở đây đƣợc biểu diễn bằng [7], [8], [9]: s=size (t); [x, y]=meshgrid (1 : s (1), 1 : s (2) ); p=sin (x/3+y/5) +1; t_pn= (im2double (t) +p/2) /2; 24 và hình ảnh kết quả đƣợc hiển thị trong hình: Hình 1.6 Tài liệu bị hỏng bởi nhiễu chu kì Nhiễu muối-hạt tiêu, nhiễu Gauss và nhiễu đốm đều có thể đƣợc loại bỏ bằng cách sử dụng kỹ thuật lọc không gian Tuy nhiên nhiễu. .. trình lọc ảnh bằng các phƣơng pháp đó để so sánh 26 CHƢƠNG 2 – CÁC KỸ THUẬT LỌC NHIỄU ẢNH 2.1 Kỹ thuật lọc trung bình Với lọc trung bình mỗi điểm ảnh đƣợc thay thế bằng trung bình trọng số của các điểm lân cận và đƣợc định nghĩa nhƣ sau [1], [2]: Nếu trong kỹ thuật lọc trên ta dùng các trọng số nhƣ nhau thì phƣơng trình trên sẽ trở thành Lọc trung bình có trọng số chính là thực hiện chập ảnh đầu vào... hình cho nhiễu Hiệu ứng này lại có thể đƣợc chứng minh bởi hàm imnoise: >> t_ga=inoise (t, 'Gauss'); Với nhiễu muối - tiêu, nhiễu Gauss các tham số c ng có thể tùy chọn giá trị ý nghĩa và phƣơng sai của nhiễu Các giá trị mặc định là 0 và 0 01, kết quả đƣợc thể hiện trong hình sau: Hình 1.4 Nhiễu Gauss 22 c) Nhiễu đốm Trong khi nhiễu Gauss có thể đƣợc mô hình hóa bởi các giá trị ngẫu nhiên đƣợc thêm vào... thống xử lý ảnh 1.2.1 Những khái niệm cơ bản 1.2.1.1 Điểm ảnh (Picture Element) Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng Để xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải đƣợc số hóa Số hóa ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám) Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó đƣợc thiết lập sao cho mắt ngƣời... Số liệu ảnh đƣợc mã hóa bởi kiểu mã hóa chỉ ra trong phần Header  Bảng màu (Palette Color): Bảng màu cho biết số màu dùng trong ảnh và sử dụng trong việc hiển thị màu của ảnh Ảnh đen trắng không nhất thiết phải có bảng màu 1.3 Bài toán lọc nhiễu ảnh 1.3.1 Bài toán Ảnh gốc ban đầu có thể do sự thay đổi độ nhạy của đầu dò, do sự biến đổi của môi trƣờng, do sai số lƣợng tử hóa hay sai số truyền.v.v Nhiễu