Phương pháp histogram equalization và histogram matching. Chương trình thử nghiệm với ảnh đa mức xám. Có thể nói gì về cách áp dụng các phương pháp nêu trên đối với ảnh màu (24 bit)?

14 659 3
Phương pháp histogram  equalization  và histogram  matching.  Chương trình  thử nghiệm  với ảnh đa mức xám.  Có thể nói gì về cách áp dụng các phương pháp nêu trên đối với ảnh màu (24 bit)?

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

Histograms là gì? Tuy có khá nhiều khái niệm, nhưng tựu trung, Histograms là một biểu đồ thể hiện số lượng điểm ảnh và mức độ sáng tối của ảnh chụp. Trong biểu đồ ánh sáng dạng thanh được “đóng khung” trong một khung hình chữ nhật này, giá trị ánh sáng được biểu thị theo dạng 2 chiều trong đó chiều ngang thể hiện cường độ ánh sáng, chiều dọc biểu thị số lượng điểm ảnh có độ sáng tương ứng với giá trị ở chiều ngang của biểu đồ

Phương pháp histogram equalization histogram matching Chương trình NHĨM SINH Nguyễn Văn Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số MỤC LỤC Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số I CƠ SỞ LÝ THUYẾT (Histogram) Histograms gì? Tuy có nhiều khái niệm, tựu trung, Histograms biểu đồ thể số lượng điểm ảnh mức độ sáng tối ảnh chụp Trong biểu đồ ánh sáng dạng “đóng khung” khung hình chữ nhật này, giá trị ánh sáng biểu thị theo dạng chiều - chiều ngang thể cường độ ánh sáng, chiều dọc biểu thị số lượng điểm ảnh có độ sáng tương ứng với giá trị chiều ngang biểu đồ Theo quy ước, thang ánh sáng chiều ngang Histograms chia thành 256 cấp độ liên tục Giá trị rìa trái biểu đồ tương ứng với màu đen/vùng tối nhất, vùng tâm biểu đồ tương ứng cho sắc độ xám 18% (midtones), đại diện cho khu vực ánh sáng trung bình (mid-tone); sát rìa phải biểu đồ màu trắng/vùng sáng nhất, tương ứng với giá trị 255 Đôi khi, nhiếp ảnh số, thang ánh sáng Histograms phân chia lại 3, hay vùng Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số Histogram Equalization (Cân lược đồ mức xám) a.Cơ sở l ý thuyết Cân lược đồ mức xám tức đưa lược đồ mức xám dạng chuẩn (uniform) đồng thời trải lược đồ mức xám đến giá trị L Hàm chuyển đổi: T(a)= L * ; N = số pixel ; L = số lượng cấp độ sáng a) Tính biểu đồ xám tích lũy (cummulative histogram) ảnh gốc b) Chia biểu đồ xám tích lũy cho hệ số L -1 / N làm tròn số c) Với giá trị độ sáng ảnh gốc ta tính giá trị tương ứng b Thuật tốn Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số c Các bước cài đặt Bước 1: Tính xác suất xuất hiện mức xám Bước 2: Tính CDF Bước đơn giản cộng dồn tần xuất mức xám với tần xuất mức xám trước Ta có CDF tương ứng với xác suất phía Sau nhân giá trị với giá trị max mức xám 255 Kết sau nhận bước độ xám mức xám Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số Bước 3: Mapping Bước chuyển đổi tất pixel có độ xám d Mi nh họa: Ảnh Trước Hi stogram Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số Ảnh Sau Hi stogram Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo lược đồ mức xám định trước) a Cơ sở l ý thuyết Ta có: a : Giá trị xám điểm ảnh ảnh đầu vào z : Giá trị xám điểm ảnh ảnh đầu Ý tưởng : Ta biến đổi lược đồ xám ảnh đầu vào theo lược đồ xám mẫu cụ thể Các bước thuật tốn: Tính lược đồ mức xám h(a) ảnh đầu vào Cân lược đồ mức xám h(a) ta được: s k = Cân lược đồ mức xám mẫu ta đươc : vk = Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) ; Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số vk = Như vậy: = G(zk) = sk; = ( ) Tuy nhiên thực tế ta khơng cần tìm hàm G-1 , thay vào ta tìm số ngun z^ nhỏ khoảng [0, L] thoả mãn ( G(z^) – sk) = 0), Khi zk = z^ ( k = 0,1,2,…,L) Bắt đầu với k =0 lặp lại trình k = L Tuy nhiên bước ta không cần phải bắt đầu với z^ =0 giá trị s k đơn điệu tăng Do ^ bước thứ k+1, ta bắt đầu với z = zk tăng L b Các bướ c cài đặt Bước 1: Tính CDF ảnh Bước 2: Tìm hàm Matching Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số Tìm gọi mức xám ảnh lần lược g1, g2, tìm g2 ảnh 2, cho F1[g1] = F2[g2] Từ ta tìm hàm M[g1] = g2 Bước 3: Thực matching với ảnh gốc theo hàm M Ta chuyển hết mức xám g1 ảnh thành mức xám M[g1] tương ứng c Mi nh Họa: Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số Ảnh trước Ảnh Mẫu Hi stogram Hi stogram Mẫu Sau áp dụng mẫu hi stogram cho ảnh sau : Như sau ta biến đổi Histogram matching ảnh sản phẩm có Lược đồ xám có hình dáng tương tự lược đồ xám ảnh lấy làm mẫu Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số II CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG Chương trình demo ngơn ngữ: C# Chức chính: + Chuyển ảnh màu sang ảnh xám + Cân lược đồ mức xám + Biến đổi lược đồ mức xám theo lược đồ mức xám định trước Dưới số hình ảnh demo chương trình - Double click picturebox bên trái chọn hình chương trình hiển thị ảnh ban đầu Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số - Ấn vào nút Histogram Equalization để chương trình thực cân - Ấn vào nút Histogram Matching để chương trình bật form cân lược đồ ảnh Cân ảnh B theo A - Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số III.KẾT LUẬN Histogram Equalization Ở vùng tối giá trị điểm ảnh không thay đổi nhiều , nhiên với vùng sáng giá trị mức sáng đẩy lên với bước đẩy tăng dần Với phép biến đổi khác giá trị xám điểm ảnh tăng lên đủ để phân biệt Qua quan sát kết thu em nhận thấy: Phép biến đổi thực tốt đối vớ i ảnh tối sáng Tuy nhiên số ảnh đặc bịêt phương pháp không cải thiện Histogram Matching Đối với biến đổi histogram matching tìm ảnh mẫu tốt cho kết tốt , ảnh mẫu khơng tốt kết biến đổi lược đồ xám thông thường, chí khơng tốt Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số IV TÀI LIỆU THAM KHẢO Data image processing – Gonzalez R C Wood Grayscale and color image enhancememt 3.Derivation of HSI- to – RGB and RGB – to – HSI conversion equations Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) ... Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số - Ấn vào nút Histogram Equalization để chương trình thực cân - Ấn vào nút Histogram Matching để chương trình bật form cân lược đồ ảnh Cân ảnh B theo A - Nhóm 15... thuyết Ta có: a : Giá trị xám điểm ảnh ảnh đầu vào z : Giá trị xám điểm ảnh ảnh đầu Ý tưởng : Ta biến đổi lược đồ xám ảnh đầu vào theo lược đồ xám mẫu cụ thể Các bước thuật tốn: Tính lược đồ mức xám.. . đồ xám ảnh lấy làm mẫu Nhóm 15 – Nguyễn Văn Bắc (1621050351) Bài tập lớn: Cơ sở xử lí ảnh số II CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG Chương trình demo ngơn ngữ: C# Chức chính: + Chuyển ảnh màu sang ảnh xám

Ngày đăng: 28/09/2019, 13:55

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT (Histogram)

  • 1. Histogram Equalization (Cân bằng lược đồ mức xám)

    • a.Cơ sở l ý thuyết

    • b. Thuật toán

    • c. Các bước cài đặt

    • d. Mi nh họa:

  • 2. Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo một lược đồ mức xám định trước).

    • a. Cơ sở l ý thuyết

    • b. Các bước cài đặt

    • c. Mi nh Họa:

  • II. CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG

  • III.KẾT LUẬN

    • 1. Histogram Equalization

    • 2. Histogram Matching

  • IV. TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan