Bài giảng môn Xử lý ảnh số - Chương 5: Tiền xử lý ảnh (tiếp)

Chương 5: TIỀN XỬ LÝ ẢNH (tt) Võ Quang Hoàng Khang TPHCM - 2016 1. Các biến đổi trênmức xám 2. Biến đổi trênGeometry 3. Tiền xử lý sử dụng dữ liệu cục bộ 4. Biến đổi Fourier 5. Biến đổiWavelets 6. Tổng kết 2  Ứng dụng các phép biến đổi trên mức xám để điều chỉnh chất lượng ảnh.  Mô tả được các phép biến đổi hình học trên ảnh.  Áp dụng các kỹ thuật dựa trên dữ liệu cục bộ để làmmịn ảnh, làm nổi biên ảnh, xác định cạnh.  Áp dụng các kỹ thuật phân tích trên miền tần số để phân tích các đặc điểm của ảnh.  Mô tả đượcmục đích sử dụng các bộ lọc. 3  Làm ảnh “tốt” hơn chomục đích nhất định  Do đó: rất phụ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể  Phương pháp:  Xử lý trênmiền không gian ▪ Xử lý trên điểm ảnh ▪ Xử lýmặt nạ  Xử lý trênmiền tần số ▪ Các phép lọc 4 Tìm hiểu các kỹ thuật lọc không gian:  Neighbourhood operations  Lọc không gian là gì? Kỹ thuật làmmịn ảnh  Xử lý trường hợp đặc biệt  Cửa sổ lân cận tính giá trị cho phần tử trung tâm.  Kích thước của cửa sổ: (2m+1)x(2n+1) Origin x y Image f (x, y) (x, y) Neighbourhood r s t u v w x y z Origin x y Image f (x, y) eprocessed = v*e + r*a + s*b + t*c + u*d + w*f + x*g + y*h + z*i Filter Simple 3*3 Neighbourhood e 3*3 Filter a b c d e f g h i Original Image Pixels * Lặp lại quá trình trên cho mỗi pixel của ảnh gốc.     a as b bt tysxftswyxg ),(),(),( • Filtering có thể biểu diễn bởi phương trình trên. Đơn giản nhất chúng ta có thể làmmịn ảnh là:  Tính trung bình của các giá trị trong neighbourhood cho giá trị trung tâm.  Có tác dụng loại bỏ nhiễu trong ảnh  Làm nổi bật các chi tiết tổng thể. 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 Bộ lọc trung bình đơn giản 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 Origin x y Image f (x, y) e = 1/9*106 + 1/9*104 + 1/9*100 + 1/9*108 + 1/9*99 + 1/9*98 + 1/9*95 + 1/9*90 + 1/9*85 = 98.3333 Filter Simple 3*3 Neighbourhood 106 104 99 95 100 108 98 90 85 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 3*3 Smoothing Filter 104 100 108 99 106 98 95 90 85 Original Image Pixels * Lặp lại cho mỗi pixel trong ảnh gốc để tạo ra ảnh được làm mịn. Cho ảnh gốc (trên trái) kích thước size 500*500 pixels Kết quả của bộ lọc trung bình với kích thước:3, 5, 9, 15 và 35 Chú ý: các chi tiết bắt bắt đầu biến mất. Làmmịn ảnh hiệu quả hơn khi cho trọng số của các pixel lân cận là khác nhau.  Các pixel gần với pixel trung tâm là quan trọng hơn. 1/16 2/16 1/16 2/16 4/16 2/16 1/16 2/16 1/16 Bộ lọc trung bình có trọng số.   Tác dụng:  Loại bỏ được nhiễumà không làmmờ cạnh nhiều.  Hiệu quả đối với hai loại nhiễu: nhiễu đốm (speckle noise) vàmuối tiêu (salt-pepper noise)  Phổ biến Bộ lọc thường dùng để loại bỏ nhiễu trong ảnh. Trong một số trường hợp lọc trung vị có hiệu quả tốt hơn bộ lọc trung bình. Original Image With Noise Image After Averaging Filter Image After Median Filter 123 127 128 119 115 130 140 145 148 153 167 172 133 154 183 192 194 191 194 199 207 210 198 195 164 170 175 162 173 151 x y Origin x y Image f (x, y) e e e e Tại các cạnh của ảnh? e e e Một vài phương pháp giải quyết:  Bỏ pixel bị thiếu ▪ Kích thước nhỏ hơn ảnh gốc  Nhân rộng biên  Thêm các dòng và cột quanh biên ảnh ▪ Có thể tạo ra các hình ảnh lạ 123 127 128 119 115 130 140 145 148 153 167 172 133 154 183 192 194 191 194 199 207 210 198 195 164 170 175 162 173 151 x y Original Image Filtered Image: Zero Padding Filtered Image: Nhân rộng biên Filtered Image: Wrap Around Edge Pixels