Nghiên cứu phương pháp lọc nhiễu ảnh và ứng dụng cho ảnh tài liệu

32 526 2
Nghiên cứu phương pháp lọc nhiễu ảnh và ứng dụng cho ảnh tài liệu

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

B ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC s PHẠM HÀ NỘI ===íoH cs=== LÊ TRUNG THỨC NGHIÊN CỨU PHƯƠNG 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 s ĩ MẤY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS TS NGÔ QUỐC TẠO HÀ NỘI, 2015 LỜI CẢM ƠN Trong thời gian thực luận văn thạc sỹ em nhận nhiều khích lệ, động viên, giúp đỡ từ phía thầy cô, cha mẹ bạn bè xung quanh Em xin gửi lời cảm on chân thành tới thầy cô trường Đại học Sư 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, người trực tiếp hướng 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 luận văn thạc sỹ có thiếu sót Em mong nhận góp ý, bảo thầy cô bạn để luận văn thạc sỹ hoàn thiện Hà nội, ngày tháng năm 2015 Tác giả luận văn Lề 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 xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực luận văn cảm ơn thông tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc Hà nội, ngày tháng năm 2015 Tác giả luận văn Lê Trung Thức MỤC LỤC LỜI CẢM Ơ N LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU CHƯƠNG I - KHÁI QUÁT VỀ x LÝ ẢNH VÀ LỌC NHIỄU Ả N H 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 CHƯƠNG - CÁC KỸ THUẬT LỌC NHIỄU Ả N H 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 CHƯƠNG - BÀI TOÁN LỌC NHIỄU CHO ẢNH TÀI LIỆU 41 3.1 Bài toán 41 3.2 Thử nghiệm chương 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 Chương trình lọc nhiễu ảnh 45 3.3.1 Giao diện chương trình 45 3.3.2 Các đoạn mã lệnh 45 3.4 Kết thử nghiệm chương 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 điếm ảnh tọa độ (x,y) Hình 1.2 Ảnh gốc 12 20 Hình 1.3 Thêm nhiễu muối, tiêu 20 Hình 1.4 Nhiễu Gauss 21 Hình 1.5 Nhiễu đốm 22 Hình 1.6 Tài liệu bị hỏng nhiễu chu kì 24 Hình 2.1 Xóa muổi-hạt tiêu với hàm medỷìlt 28 Hình 2.2 Lẩy trung bình 3*3 30 Hình 2.3 Lấy trung bình 5*5 30 Hình 2.4 Lọc nghịch đảo 32 Hình 2.5 Giảm kỉnh lọc 33 Hình 2.6 “phân chia hạn chế’’ : chọn ngưỡng giá trị d 34 Hình 3.1 (a) Lẩy trung bình *3 41 Hình 3.1 (b) Lẩy trung bình *5 42 Hình 3.2 Xóa muổi-hạt tiêu với hàm medỷìlt 43 Hình 3.3 Giao diện chương trình lọc nhiễu ảnh 45 Hình 3.4 Thư mục khỉ chọn ảnh đầu vào 50 Hình 3.5 Ảnh sau làm hư hại Gauss 50 Hình 3.6 Lọc trung bình mặt nạ 3x3 loại bỏ nhiễu Gauss 50 Hình 3.7 Lọc trung bình mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu Gauss 51 Hình 3.8 Lọc tương thích mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu Gauss 51 Hình 3.9 Lọc tương thích mặt nạ 7x7 loại bỏ nhiễu Gauss 51 Hình 3.10 Lọc tương thích mặt nạ 9x9 loại bỏ nhiễu Gauss 52 Hình 3.11Ảnh sau làm hư hại muối - tiêu 52 Hình 3.12 Lọc trung bình loại bỏ nhiễu muối - tiêu 52 Hình 3.13 Lọc cấp độ thấp mặt nạ 3x3 loại bỏ nhiễu muối - tiêu 53 Hình 3.14 Lọc cấp độ thấp mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu muối - tiêu 53 Hình 3.15 Lọc theo thứ tự mặt nạ 3x3 loại bỏ nhiễu muối - tiêu 53 Hình 3.16 Lọc theo thứ tự mặt nạ 5x5 loại bỏ nhiễu muối - tiêu 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 như: y học, giáo dục, giải trí, kinh tế vv Sự phát triển phần cứng phương diện thu nhận, hiển thị, với tốc độ xử lý mở nhiều hướng cho phát triển phần mềm, đặc biệt lĩnh vực xử lý ảnh công nghệ thực ảo đời thâm nhập mạnh mẽ vào đời sống người Ảnh thu 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 nhược điểm vấn đề đặt cho hệ thống xử lý ảnh Các hệ xử lý ảnh trình phân tích ảnh, tăng cường ảnh để nâng cao chất lượng ảnh Do nguyên nhân khác chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu, ảnh bị suy biến, cần phải tăng cường khôi phục lại ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc, trạng thái trước ảnh bị biến dạng Xuất phát hoàn cảnh “Nghiên cứu phương pháp lọc nhiễu ảnh ứng dụng cho ảnh tài ỉiệứ'’ em chọn làm đề tài Mục đích nghiên cứu Mục đích đề tài là: - Nghiên cứu nhiễu ảnh, số phương pháp lọc nhiễu ảnh - Sử dụng ngôn ngữ để triển khai xây dựng chương trình mô số phương pháp lọc nhiễu ảnh Nhiệm vụ nghiên cứu Tìm hiểu khái quát xử lý ảnh Tìm hiểu phương pháp lọc nhiễu ảnh Chọn phương pháp lọc họp lý cho ảnh cụ thể Xây dựng chương trình ứng dụng lọc nhiễu cho ảnh phong cảnh, ảnh tài liệu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng: - 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 phương pháp lọc nhiễu ảnh: Lọc trung bình, lọc thích nghi - Xây dựng chương trình ứng dụng phương pháp Phương 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 ỉiệứ'’ Kết đạt Trên sở kiến thức thu thập nghiên cứu: Xây dựng ứng dụng thực tế lọc nhiễu cho ảnh phong cảnh, ảnh tài liệu NỘI DUNG Chương 1: Khái quát xử lỷ 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 Chương 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 Chương 3: Bài toán lọc nhiễu cho ảnh tài liệu 3.1 Bài toán 3.2 Thử nghiệm chương trình lọc nhiễu muối tiêu Gauss 3.3 Chương trình lọc nhiễu ảnh 3.4 Kết thử nghiệm chương trình lọc nhiễu ảnh CHƯƠNG I - KHÁI QUÁT VÈ x LÝ ẢNH VÀ LỌC NHIỄU ẢNH 1.1 Giới thiệu xử ỉý ảnh Xử lý ảnh lĩnh vực 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 sau: • Xử lý ảnh ban đầu để có ảnh theo yêu cầu xác định (Ví dụ ảnh mờ, cần xử lý để ảnh rõ hơn) • Phân tích ảnh để thu thông tin đặc trưng giúp cho việc phân loại, nhận biết ảnh (Ví dụ: phân tích ảnh vân tay để trích chọn đặc trưng 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 trường tai nạn) Một ảnh giới thực xem 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 thường gọi tắt “vùng” Khái niệm vùng phản ánh thực tế ảnh thường chứa nhiều đối tượng, đối tượng tạo nên phần sở vùng Đối với hệ xử lý ảnh cao cấp, áp dụng nhiều phép toán cho vùng ảnh một, ví dụ vùng ảnh áp dụng phép toán loại bỏ hiệu ứng mờ chuyển động, vùng ảnh khác xử lý để nâng cao chất lượng màu sắc Các giá trị độ sáng ảnh thường thể dạng số thực số nguyên Thông thường, giá trị sáng kiểu số nguyên kết trình lượng hoá chuyển thang đo liên tục thành số mức 17 ■ Ảnh IMG: Là ảnh đen trắng, nén theo dòng Mỗi dòng gồm gói, dòng giống nén thành gói ■ Ảnh PCX: Là định dạng ảnh cổ điển Nó sử dụng phương pháp mã loạt dài RLE (Run Length Encoded) để nén liệu ảnh Quá trình nén giải nén thực dòng ảnh ■ Ảnh TIFF: Là ảnh mà liệu chứa tệp thường tổ chức thành nhóm dòng (cột) quét liệu ảnh ■ Ảnh GIF: Dạng ảnh GIF cho chất lượng cao, độ phân giải đồ họa cao cho phép hiển thị hầu hết phần cứng Tuy định dạng khác nhau, song chúng tuân theo cấu trúc chung gồm phần: ■ Dữ liệu nén (Data Compression): số liệu ảnh mã hóa kiểu mã hóa phần Header ■ Bảng màu (Palette Color): Bảng màu cho biết số màu dùng ảnh sử dụng việc hiển thị màu ảnh Ảnh đen trắng không thiết phải có bảng màu 1.3 Bài toán lọc nhiễu ảnh 1.3.1 Bài toán Ảnh gốc ban đầu thay đổi độ nhạy đầu dò, biến đổi môi trường, sai số lượng tử hóa hay sai số truyền.V.V Nhiễu ảnh làm chi tiết quang cảnh ảnh không thích hợp Bài toán đặt làm để loại bỏ nhiễu ảnh? 18 1.3.2 Giới thiệu * nhiễu ảnh 1.3.2.1 Một mô hình trình suy thoái Trong không gian miền ta có ảnh f(x, y) không gian lọc h(x, y) thu lại hình ảnh bị nhiễu, ta giả dụ h(x, y) bao gồm dòng đơn nhất, kết thu chuyển động nhòe theo phương hướng dòng ta viết g (x, y) = f (x, y) * h (x, y) Trong * không gian lọc Tuy nhiên chưa phải tất cần cân nhắc thêm nhiễu mô hình hóa chức cuộn lại (sự thu nhận hình ảnh) Neu TjOc.y) đại diện cho biến cố ngẫu nhiên xảy ta biểu diễn ảnh bị hư hại theo biểu thức sau: g (x, y) = f (x, y) *h (x, y) + ĩ]{x,y) Chúng ta biểu diễn hoạt động tương tự miền tần số, nơi nếp lại thay nhân có bổ sung thêm tính tuyến tính biến đổi Fourier G (i,j) = F (i,j)H ( I,j) + N (i,j) Biểu diễn tổng thể ảnh bị suy thoái F, H N biến đổi tương ứng f, h n, biết giá trị H N khôi phục F phương trình F (i,j) = ( G ( i , j ) - N ( i , j ) ) / H ( i , j ) Tuy nhiên biết phương pháp phi thực tiễn Mặc dù đa biết số thông tin thống kê nhiễu giá trị r|(i, j) N(i, j) giá trị khác Mặt khác chia nhỏ H(i, j) trở ngại lớn xuất giá trị gần bằng, ngang 19 1.3.2.2 Nhiễu Chúng ta xác định suy thoái tín hiệu hình ảnh gây xáo trộn bên Nếu hình ảnh gửi điện tử từ nơi tới nơi khác, thông qua truyền dẫn vệ tinh không dây, thông qua cáp nối mạng, sai sót tín hiệu hình ảnh không tránh khỏi Những lỗi xuất đầu hình ảnh theo nhiều cách khác tùy thuộc vào loại xáo trộn tín hiệu Thông thường cần biết loại nhiễu hình ảnh để lựa chọn phương pháp thích họp để giảm tác động Khôi phục hình ảnh bị nhiễu mảng quan trọng phục hồi hình ảnh Trong chương này, điều tra số hình thức nhiễu tiêu chuẩn, phương pháp loại bỏ giảm thiểu tác động chúng hình ảnh a) Nhiễu muối, hạt tiêu Nhiễu Muối, hạt tiêu gọi xung nhiễu, nhiễu ngắn nhiễu nhị phân Suy thoái gây độ tương phản/phân giải ảnh, rối loạn đột ngột tín hiệu hình ảnh gây xuất ngẫu nhiên, rải rác điểm ảnh màu trắng đen (hoặc hai) hình ảnh[l], [ 2] Đe chứng minh xuất nó, rẽ tạo hình ảnh mảng xám bắt đầu với hình ảnh màu: [3], [4], [8], [9] »tw =im read ('twins tif); » t=rgb2gray (tw); Đe thêm nhiễu, sử dụng hàm imnoise MATLAB , có số thông số khác Đe thêm nhiễu muối - hạt tiêu: [3], [4], [8], [9] » t_sp=imnoise (t, 'salt & pepper'); 20 Lượng nhiễu thêm vào mặc định 10%, thêm nhiễu nhiều hon hon bao gồm tùy chọn tham số, giá trị cho thấy phần nhỏ điểm ảnh bị hỏng ví dụ : » imnoise (t, 'salt & pepper', 2); Chúng ta tạo hình ảnh với 20% điểm ảnh bị hỏng nhiễu muối - hạt tiêu Hình ảnh thể hình 1.2 hình ảnh bị nhiễu hiển thị hình 1.3 multiplier are important nonlinear analog signal processing function finding application of a wide variety in adaptive filtering, modulation, frequency translation, automatic gain controlling, neural network, etc At present, the power consumption is a key parameter in the designing of high performance mixed-signal integrated circuit As CM OS technology is widely recognized as the most desirable technology for integrated circuits implementation Therefore, some of CM OS multipliers Hình Ảnh gốc multiplier are important nonlinear analog signal processing function finding application of a wide variety in adaptive filtering, modulation, //V: frequency translation, automatic gain controlling, neural network, etc At present, the power consumption Is a key parameter in the designing of high performance mixed-signal integrated circuit As CMOS technology is widely recognized as the most deẹiráblẹ technology for integrated circuits implementation Therefore, some of CMOS multipliers Hình Thêm nhiễu muối, tiêu 21 b) Nhiễu Gauss Nhiễu Gauss hình thức lý tưởng hoá nhiễu trắng, bị gây biến động ngẫu nhiên tín hiệu Chúng ta quan sát nhiễu trắng cách xem truyền hình mà sai /không điều chỉnh kênh riêng cụ thể [1], [2], Gauss nhiễu nhiễu trắng phân phối bình thường Nếu hình ảnh biểu diễn ỉ nhiễu Gauss N sau mô hĩnh hóa hình ảnh nhiễu cách đơn giản thêm hai: I+N Ở giả định I ma trận mà phần tử giá trị pixel hỉnh ảnh, N ma trận mà thành phần phân phối bình thường Nố cố thể cách thích hợp mô hình cho nhiễu Hiệu ứng lại chứng minh hàm ỉmnoỉse: » t_ga=inoise (t, ’Gauss’); Với nhiễu muối - tiêu, nhiễu Gauss tham số tùy chọn giá trị ý nghĩa phương sai nhiễu Các giá trị mặc định 01, kết thể hình sau: multiplier are important nonlinear analog signal processing function finding application of a wide variety in adaptive filtering, modulation, frequency translation, automatic gain controlling, neural network, etc At present, the power consumption is a key parameter in the designing of high performance mixed-signal integrated circuit- As CMOS technology is widely recognized as the most desirable technology for integrated circuits Implementation Therefore, some of CMOS multipliers Hình 1.4 Nhiễu Gauss 22 c) Nhiễu đếm Trong nhỉễu Gauss mô hình hóa giá trị ngẫu nhiên thêm vào hình ảnh; đốm nhiễu (hoặc đơn giản đốm ảnh) mô hình hóa bởỉ gỉá trị nhân ngẫu nhiên vổd gỉá trị pixel, gọi nhân giống nhiễu [6] Chẩm nhiễu vấn đề lớn sổ ứng dụng radar Hàm ỉmnoise tạo đốm ảnh: » t_spk=imnoise (t, ’speckle'); kết thể hinh 1.5 multiplier are important nonlinear analog signal processing function finding application of a wide variety in adaptive filtering, modulation, frequency translation, automatic gain controlling, neural network, etc At present, the power consumption is a key parameter in the designing of high performance mixed-signal integrated c irc u it As CMOS technology is widely recognized as the most desirable technology for integrated circuits Implementation Therefore, some of CMOS multipliers Hình 1.5 Nhiễu đốm Trong MATLAB , nhiễu đốm thực I = (1+N); I ma trận hình ảnh, N bao gồm giá trị phân bổ bình thường có giá trị Một tham số tùy chọn cho phương sai N có giá trị mặc định 0.04 Mặc dù nhiễu Gauss đốm nhiễu xuất tương tự cách siêu biệt, chúng hình thành hai phương pháp hoàn toàn khác nhau.Chúng ta thấy để loại bỏ chúng đòi hỏi phương pháp tiếp cận khác 23 d) Các tính chất không gian tần số nhiễu Liên quan đến thảo luận tham số để xác định đặc điểm không gian nhiễu, nhiễu tưong quan với hình ảnh Tính tần số thích họp đề cập đến nội dung tần số nhiễu ý nghĩa Fourier (tức trái ngược với quang phổ điện tử) [1] , [2], [6] Ví dụ: Khi phổ Fourier nhiễu số, nhiễu thường gọi trắng nhiễu Thuật ngữ thực từ tính chất vật lý ánh sáng trắng, có gần tất tần số quang phổ nhìn thấy tỷ lệ ngang Từ thảo luận, khó khăn thấy phổ Fourier hàm chứa tất tần số tỷ lệ ngang số Với ngoại trừ nhiễu không gian định kỳ, giả định nhiễu độc lập tọa độ không gian, chưa sửa chữa, với tôn trọng tới hình ảnh (có nghĩa tương quan giá trị Pixel giá trị thành phần nhiễu) Mặc dù giả định phần không họp lệ số ứng dụng (lượng tử giới hạn hình ảnh, chẳng hạn X-Quang y học hạt nhân hình ảnh, ví dụ) e) Nhiễu chu kỳ Nếu tín hiệu hình ảnh xáo trộn mang tính định kỳ ngẫu nhiên, có hình ảnh bị hỏng nhiễu chu kỳ Hậu toàn hình ảnh Không có lựa chọn định kỳ, dễ dàng để tự tạo cách thêm vào ma trận định kỳ (bằng cách sử dụng hàm lượng giác), hình ảnh biểu diễn [7], [8], [9]: s=size (t); [x, y]=meshgrid (1 : s (1), : s (2) ); p=sin (x/3+y/5) +1; t_pn= (im2double (t) +p/2) /2; 24 hình ảnh kết hiển thị hình: xn ultiplíẹr are impợrtbnt Uữplĩpẻạr J ặnạíog si^nạ l prpceịsiiig iunctỉon ;tìiídmỊí;ạ^piip^Ị.o^ộí;^/Ãi^è/vặlrj^Ịỹ;-;í Ịh ád a p £ f u & i n g, mqđq Ịatí0ri, í -ÌTécpénờy írahs.ỉati QCỊỵ aiitomatìc; • ■ ' ^ m :c ọ n ^ Ịỉin q 'n ộ ộ ^ )ẹ tw o fk r ^.;':.v 'Ô;tC.;;'Ãt:pr0SèjÌ^thệ;ppW6r'' 'Ệ' consum ptỉọĩĩ ỉẩ a ^ey-.parạniSter';ỉn ■ fhe; đteigniiig of high pertóímancp 'nrỉxạd-sígnại; liìteổratéđ c iĩe u As :CfỊrtí)StéchíìOloặy':ÌS';wịdPỊỷr; ■rècogri ỉzed Ị i th€ roọst d esirab ỉè í '■; ịéèhnolõgy ípriỉìỊẹ-grạtađ ckpìilỉế j^^^4TỊiạíĩị^ị^jạl;;T-h»^t^ịỊ*-^ặỊíỊ^;/ọê-;' CMỎS rtiụítĩpí iổí$ Ậ - ’•'•'■ :'•■ Hình 1.6 Tài liệu bị hỏng nhiễu chu kì Nhiễu muối-hạt tiêu, nhiễu Gauss nhiễu đốm loại bỏ cách sử dụng kỹ thuật lọc không gian Tuy nhiên nhiễu chu kỳ đòi hỏi việc sử dụng lọc miền tần số Nguyên nhân khỉ hình thức khác nhiễu mô hình hóa giảm sút cục bộ, nhiễu chu kỳ tác động toàn diện 3 Khái niệm lọc nhiễu ảnh Lọc nhiễu công đoạn tiền xử lý xử lý ảnh số, nhằm nâng cao chất lượng ảnh cho mắt người để phục vụ cho công đoạn sau, xử lý tốt công đoạn giúp cho công đoạn sau tiến hành dễ dàng [2], [6] Có nhiều loại nhiễu khác có nhiều phương pháp lọc nhiễu khác nhau.Tuy nhiên, tùy loại nhiễu mà ta nên sử dụng phương pháp lọc nhiễu cho phù hợp phương pháp lọc hết tất loại nhiễu 25 Với phạm vi yêu cầu luận văn, em xin trình bày số phương pháp lọc nhiễu học Qua phân tích đánh giá phương pháp, đồng thời em xây dựng chương trình lọc ảnh phương pháp để so sánh 26 CHƯƠNG - CÁC KỸ THUẬT LỌC NHIỄU ẢNH 2.1 Kỹ thuật ỉọc trung bình Với lọc trung bình điểm ảnh thay trung bình trọng số điểm lân cận định nghĩa sau [1], [2]: v(m ,H ) = Ỵ^a{kJ)y{m-k,n-ỉ) (£,/)e w Nếu kỹ thuật lọc ta dùng trọng số phưong trình trở thành v (/n ,«) = — N y (m {kj)e tv với : y(m , n): ảnh đầu vào, v(m , n): ảnh đầu ra, a(k, 1) : cử a sô lọc với a Ị • —— , Nyự sô đ iẽm ảnh tro n g cửa sô lọc w ^ Lọc trung bình có trọng số thực chập ảnh đầu vào với nhân chập H, nhân chập H trường hợp có dạng [1 H = - 1 ' 1 1 Trong lọc trung bình, thường người ta ưu tiên cho hướng để bảo vệ biên ảnh khỏi bị mờ làm trơn ảnh Các kiểu mặt nạ sử dụng tùy theo trường hợp khác Các lọc lọc tuyến tính theo nghĩa điểm ảnh tâm cửa sổ thay tổ hợp điểm lân cận chập với măt na 27 ^ ? mi Giả sử đâu vào biêu diên ma trận /: 7 7 6 7 Ảnh số thu lọc trung bình ^ H ® / có dạng 23 26 31 35 39 46 36 43 49 36 48 48 24 35 33 19 16 31 27 34 27 34 22 22 11 Một lọc trung bình không gian khác hay sử dụng Phưong trình lọc có dạng: Y\m,n \ - — X[m,n\ + —{x\m,ri\ + x \m —\,ĩĩ\ + x \m + 1,«] + X [m ,n - \~\ + X[m,n + 1]} nhân chập H có kích thước 2x2 điểm ảnh kết có giá trị trung bình cộng với trung bình cộng lân cận gần Lọc trung bình trọng số trường hợp riêng lọc thông thấp Trong MATLAB , lọc trung bình thực hàm medfilt2 [8]: » t_sp_m3=medfilt2 (t_sp); kết hiển thị hình Kết cải tiến lớn cách sử dụng lọc trung bình 28 loc nhieuvoi boloctrungbinh(diemgiua)voi hammedfilt2 multiplier are important nonlinear analog signal processing function finding application of a wide variety in adaptive filtering, modulation, frequency translation, automatic gain controlling, neural network, etc At prcsont the power consumption is a key parameter in the designing of high performance mixed-signal Integrated circuit As CMOS tochftology IS Widely recognized as the most desirable technology for integrated circuits Implementation Therefore, some of CMOS multipliers Hình 2.1 Xóa muối-hạt tiêu với hàm medfilt 2.2 Kỹ thuật ỉọc thích nghi Bộ lọc FIR ( Finite Impulse Response) thích nghi dạng trực tiếp [1], [2] Từ chuẩn bình phương tối thiểu đưa tới khuân mẫu chung thiết lập công thức tuyến tính cho hệ số lọc Ki - I X h ( k ) r a Ụ - k ) = rA ụ + D ), I = 0,1,2, ,M -I k -0 Dãy tự tương quan rcx(l) tương quan chéo rdx(l) nhận từ liệu, chúng mô tả ước lượng dãy tương quan tự tương quan thực Hệ số h(k) công thức ước lượng hệ số thực Độ xác ước lượng phụ thuộc vào độ dài ghi liệu, vấn đề cần cân nhắc hệ thống xử lý lọc Một đặc điểm cần quan tâm trình ngẫu nhiên x(n) thường xuyên không ổn định Ví dụ hiệu chỉnh kênh, thông số đặc trưng cho tần số biến đổi theo thời gian Như hệ quả, dãy tương quan tự tương quan thống kê, ước lượng chúng thay đổi 29 theo thời gian, điều làm cho hệ số lọc thích nghi phải thay đổi theo thời gian để phản ánh thông số thay đổi theo thời gian tín hiệu đầu vào lọc Điều kéo theo chất lượng ước lượng tăng cách đơn giản tăng số mẫu tín hiệu sử dụng ước lượng dãy tương quan tự tương quan Có nhiều cách để hệ số lọc thay đổi theo thời gian với thông số thống kê theo thời gian tín hiệu Phương pháp phổ biến đưa vào lọc dựa mẫu liên tiếp đệ quy nhận mẫu tín hiệu Cách thứ ước lượng rcx(l) rdx(l) sở khối liên tiếp không trì liên tục giá trị hệ số lọc từ khối liệu tới khối khác Kích thước khối phải tương đối nhỏ, chiếm khoảng thời gian ngắn so sánh với khoảng thời gian mà đặc trưng thống kê liệu thay đổi cách đáng kể Khi nghiên cứu thuật toán lọc thích nghi, ta ý tới thuật toán đệ quy thời gian mà cập nhật hệ số dựa mẫu liên tiếp 2.3 Kỹ thuật ỉọc cấp độ thấp Giả dụ điểm ảnh bị hỏng nhiễu muối - hạt tiêu thành phần tần số cao hình ảnh, lọc cấp thấp giảm bớt chúng Vì vậy, thử lọc với mức trung bình [4], [5], » a3 = fspecial ('average'); » t_sp_a3 = filter2 (a3, t_sp); kết thể hình 2.2 (b) Tuy nhiên, nhiễu không nhiều gỡ bỏ bôi qua hình ảnh, kết ý tốt hơn so với hình ảnh nhiễu Hiệu chí rõ rệt sử dụng lọc trung bình lớn : » a7 = fspecial ('average', [7, 7]); 30 » t_sp_a7 = filter2 (a7, t_sp); Và kết hiển thị hình 2.3 and requires 'more computation ■time'depending on the complexity V of the fitter algorithm If the size' of filler Window is- too large, the important details Wilt be lost due to over smooihtrtg On the J other hand, if the size of the fitter window is too small, s p e c ie reduction may not be very affective In practice, a 3-by-3 or a -by-? filter 11«?í ẩ ẳ f & ' r ~ ' % Â r t í S and requires more computation time depending oil the complexity of the filter algorithm If the size of filter window is too large, the important details will be lost due to over smoothing On the Other hand, If the size of the filter window is too small, speckle reduction may not be very effective In practice, a 3-by-3 or a 7-by-7 filter 'KA e*f*14=[...]... trong xử lý ảnh số, nhằm nâng cao chất lượng ảnh cho mắt con người hoặc để phục vụ cho công đoạn sau, xử lý tốt công đoạn này sẽ giúp cho các công đoạn sau tiến hành được dễ dàng hơn [2], [6] Có nhiều loại nhiễu khác nhau và cũng có 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 có thể lọc được... Hình 1.6 Tài liệu bị hỏng bởi nhiễu chu kì Nhiễu muối-hạt tiêu, nhiễu Gauss và nhiễu đốm đều có thể được loại bỏ bằng cách sử dụng kỹ thuật lọc không gian Tuy nhiên nhiễu chu kỳ đòi hỏi việc sử dụng các bộ lọc miền tần số Nguyên nhân là trong khỉ các hình thức khác của nhiễu có thể được mô hình hóa như 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. .. lọc được hết tất cả các loại nhiễu 25 Với phạm vi yêu cầu của luận văn, 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 em cũng xây dựng được chương trình lọc ảnh bằng các phương pháp đó để so sánh 26 CHƯƠNG 2 - CÁC KỸ THUẬT LỌC NHIỄU ẢNH 2.1 Kỹ thuật ỉọc trung bình Với lọc trung bình mỗi điểm ảnh được thay thế bằng trung... dữ liệu ảnh Quá trình nén và giải nén được thực hiện trên từng dòng ảnh ■ Ảnh TIFF: Là ảnh mà dữ liệu chứa trong tệp thường được tổ chức thành các nhóm dòng (cột) quét của dữ liệu ảnh ■ Ảnh GIF: Dạng ảnh GIF cho chất lượng 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. .. kê cũng được 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 lượng nhớ dành cho ảnh Các giai đoạn nén ảnh có thể chia ra thành 2 thế hệ là thế hệ lvà thế hệ 2 Hiện nay, các chuẩn nén ảnh MPEG được dùng với ảnh đang khá phổ biến Một số phương pháp, thuật toán nén được sử dụng rộng rãi là:... nhận, ảnh có thể nhiễu độ tuơng phản thấp nên cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn Mục đích của các công việc này là làm cho chất lượng ảnh trở lên tốt hơn chuẩn bị cho các bước xử lý tiếp theo Khử nhiễu: Nhiễu được chia thành hai loại là nhiễu hệ thống và nhiễu ngẫu nhiên Đặc trưng của nhiễu hệ... trong các hình thức nhiễu tiêu chuẩn, và các phương pháp loại bỏ hoặc giảm thiểu các tác động của chúng trên hình ảnh a) Nhiễu muối, hạt tiêu Nhiễu Muối, hạt tiêu còn được gọi là xung nhiễu, nhiễu ngắn hoặc nhiễu nhị phân Suy thoái này có thể được gây ra bởi độ tương phản/phân giải ảnh, các rối loạn đột ngột trong các tín hiệu hình ảnh gây ra sự xuất hiện ngẫu nhiên, rải rác các điểm ảnh màu trắng hoặc... khối, phương pháp Kim tự tháp Laplace, 1.2.4.3 Các định dạng cơ bản trong xử lý ảnh Hình ảnh khi lưu trữ dưới dạng tệp tin sẽ được số hóa Một số dạng ảnh đã được chuẩn hóa như: ảnh GIF, BMP, PCX, IMG, 17 ■ Ảnh IMG: Là ảnh đen trắng, được nén theo từng dòng Mỗi dòng gồm các gói, các dòng giống nhau cũng nén thành một gói ■ Ảnh PCX: Là một trong những định dạng ảnh cổ điển nhất Nó sử dụng phương pháp. .. thống xử ỉý ảnh 1.2.1 Những khái niệm cơ bản 1.2.1.1 Điếm 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 được số hóa số hóa ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù họp với ảnh thật về vị trí (không gian) và độ sáng (mức xám) Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người... số liệu ảnh được 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 trường, do sai số lượng tử hóa hay sai số truyền.V.V Nhiễu

Ngày đăng: 19/06/2016, 20:01

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan