Bài giảng Xử Lý ảnh Nâng cao chất lượng ảnh - Bài 4+5 - Đinh Phú Hùng

Nội dung text: Bài giảng Xử Lý ảnh Nâng cao chất lượng ảnh - Bài 4+5 - Đinh Phú Hùng

1. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản XỬ LÝ ẢNH NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Giảng Viên: ThS. Đinh Phú Hùng Bộ môn: Kỹ Thuật Máy Tính & Mạng Email: hungdp@wru.edu.vn Ngày 23 tháng 1 năm 2015 1 / 26
2. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Nội Dung 1 Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh 2 Các kỹ thuật trên miền không gian 3 Một số bộ lọc cơ bản 2 / 26
3. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Nâng cao chất lượng ảnh là bước cần thiết trong xử lý ảnh nhằm hoàn thiện một số đặc tính của ảnh. Nâng cao chất lượng ảnh gồm hai công đoạn khác nhau: tăng cường ảnh và khôi phục ảnh. Mục đích nhằm hoàn thiện các đặc tính của ảnh như: - Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám của ảnh. - Lọc nhiễu, hay làm trơn ảnh (Đối với ảnh bị nhiễu). - Làm nổi biên ảnh (Đối với ảnh không sắc nét, bị mờ). 3 / 26
4. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Các kỹ thuật trên miền không gian Các thuật toán triển khai việc nâng cao chất lượng ảnh trên miền không gian đều đều được phân nhóm theo công dụng lọc nhiễu, làm nổi biên. Để lọc nhiễu, có thể sử dụng các bộ lọc: - Lọc tuyến tính (Lọc trung bình, lọc thông thấp). - Lọc phi tuyến (Lọc trung vị) Để làm nổi biên có thể sử dụng các bộ lọc: - Lọc Laplace. 4 / 26
5. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Phép nhân chập Bản chất chính của các thao tác lọc ảnh là việc thực hiện các phép tính nhân chập trên ảnh. Phép "nhân chập" được thực hiện giữa ảnh đầu vào với một ma trận hay cửa sổ nhân chập gọi là "kernel". Toàn bộ các pixel trên ảnh sẽ được tiến hành nhân chập với cửa sổ nhân chập (tâm của cửa sổ nhân chập sẽ được đặt trùng vào vị trí của pixel đang được tính nhân chập), làm thay đổi các giá trị của pixel ban đầu. 5 / 26
6. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Phép nhân chập Công thức tính nhân chập như sau: r r X X Y (m, n) = X (m, n) ⊕ H(k, l) = X (m − k, n − l)H(k, l) k=−r l=−r Trong đó: - X(m,n) là ma trận ban đầu của ảnh kích thước mxn. - H(k,l) là ma trận hạt nhân của phép nhân chập hay còn gọi là mặt nạ. - Y(m,n) là ma trận đầu ra của phép nhân chập giữa X và H. 6 / 26
7. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Phép nhân chập Ví dụ: Cho ma trận ảnh I và ma trận mặt nạ K như hình dưới. Hãy thực hiện tính nhân chập I ⊕ K. 7 / 26
8. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Phép nhân chập Kết quả phép nhân chập ma trận ảnh I và ma trận mặt nạ K như hình dưới: Chú ý: Dùng lệnh C = conv2(I, K, ’same’) để thực hiện nhân chập trong matlab 8 / 26
9. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian mịn Thường dùng làm mờ ảnh để giảm nhiễu. Ý tưởng chính: Thay thế giá trị mỗi pixel trong ảnh bằng trung bình các mức xám lân cận khi xử lý bằng mặt nạ lọc. Kết quả giảm độ sắc nét trong ảnh. Nhược điểm: Các cạnh (hầu hết là dấu hiệu không thể thiếu trong ảnh) cũng bị làm mờ đi, đây là 1 điều không mong muốn xảy ra. 9 / 26
10. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung bình: Các ma trận mặt nạ thường dùng thường là trung bình của các ma trận đơn vị lẻ. Ví dụ như: Chú ý: Dùng lệnh K = fspecial(’average’) để tạo mặt nạ lọc trung bình trong matlab. Mặc định là 3 x 3 10 / 26
11. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung bình: Tổng quát, với ảnh kích thước M*N, mặt nạ kích thước m*n: a b X X w(s, t)f (x + s, y + t) s=−a g(x, y) = t=−b a b X X w(s, t) s=−a t=−b m và n lẻ, a=(m-1)/2, b = (n-1)/2 . 11 / 26
12. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung bình: Ví dụ: Cho ảnh I có ma trận ảnh như sau. Hãy thực hiện lọc trung bình với ma trận mặt nạ 3x3. Chú ý: Dùng lệnh B = imfilter(I,K), hoặc B = conv2(I,K,’same’) để lọc trung bình trong matlab. Với I là ảnh cần lọc, K là mặt nạ trung bình. 12 / 26
13. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian mịn Ví dụ: Ảnh có nhiễu được lọc với bộ lọc trung bình 7x7: Chú ý: Dùng lệnh K = imnoise(I,’salt & pepper’,0.02) để tạo nhiễu muối tiêu cho ảnh I. 13 / 26
14. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung vị: Thay thế giá trị của pixel bằng median của các mức xám lân cận (giá trị ban đầu của pixel đó bao gồm cả tính toán giá trị median). Lọc median khá phổ biến giảm nhiễu khá tốt mà ảnh ít bị mờ hơn bộ lọc mịn với mặt nạ cùng kích thước. Lọc median còn đặc biệt hiệu quả đối với việc giảm nhiễu muối tiêu. Median m của 1 tập hợp là 1 nửa các giá trị trong tập hợp đó lớn hơn hoặc bằng m, nửa còn nhỏ hơn hoặc bằng m. 14 / 26
15. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung vị: Để biểu diễn bộ lọc median của 1 điểm trong ảnh, đầu tiên phải sắp xếp các giá trị pixel và lân cận của nó, chọn median, và thay giá trị này cho pixel đó. Ví dụ: 1 mặt nạ 3x3 có các giá trị điểm lân cận: 10, 20, 20, 20, 15, 20, 20, 25, 100. Sắp xếp lại các giá trị: 10, 15, 20, 20, 20, 20, 20, 25, 100. Median = 20. Mục đích: bộ lọc này dùng để làm cho các pixel có giá trị sai khác sẽ giống với các giá trị hàng xóm hơn. 15 / 26
16. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian mịn Bộ lọc trung vị: Ví dụ: Cho ảnh I có ma trận ảnh như sau. Hãy thực hiện lọc trung vị với ma trận mặt nạ 3x3. 16 / 26
17. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian mịn Ví dụ: Ảnh có nhiễu được lọc với bộ lọc trung vị 3x3: Chú ý: Có thể dùng lệnh Tv = medfilt2(I) trong matlab để thực hiện lọc trung vị với ảnh I (mặc định là mặt nạ 3 x 3) 17 / 26
18. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian sắc nét Làm sáng lên các chi tiết tốt trong ảnh hoặc tăng cường các chi tiết bị mờ. . Ý tưởng chính: Lấy vi phân ảnh ( tức lấy đạo hàm cấp 1, cấp 2) nhằm tăng cường mép ảnh và điểm gián đoạn khác. 18 / 26
19. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian sắc nét Phép biến đổi Laplacian: Được đề xuất bởi Rosenfeld và Kak năm [1982]. Là một đạo hàm có hướng với ảnh (với ảnh là một hàm f(x,y)). Công thức tổng quát: ∂2f ∂2f ∇2f = + ∂x2 ∂y 2 Trong đó: ∂2f = f (x + 1, y) − 2f (x, y) + f (x − 1, y) ∂x2 ∂2f = f (x, y + 1) − 2f (x, y) + f (x, y − 1) ∂y 2 ∇2f = f (x +1, y)+f (x −1, y)+f (x, y +1)+f (x, y −1)−4f (x, y) 19 / 26
20. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian sắc nét Mặt nạ Laplacian: 20 / 26
21. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian sắc nét Phép biến đổi Laplacian: Làm sáng tỏ mức xám không liên tục trong ảnh. Làm mờ những vùng có cấp độ xám khác nhau. Phục hồi những đặc tính căn bản. Độ sắc nét được bảo toàn. 21 / 26
22. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian sắc nét Phép biến đổi Laplacian: Dùng để nâng cao chất lượng ảnh như sau: ( f (x, y) − ∇2f (x, y)(1) g(x, y) = f (x, y) + ∇2f (x, y)(2) Trong đó: Phương trình (1) dùng khi hệ số trung tâm của mặt nạ Laplacian là âm. Phương trình (2) dùng khi hệ số trung tâm của mặt nạ Laplacian là dương. 22 / 26
23. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian sắc nét Rút gọn công thức g(x,y): g(x, y) = f (x, y) − ∇2f (x, y) = f (x, y) − [f (x + 1, y) + f (x − 1, y) + f (x, y + 1) + f (x, y − 1)] + 4f (x, y) = 5f (x, y) − [f (x + 1, y) + f (x − 1, y) + f (x, y + 1) + f (x, y − 1)] Ma trận mặt nạ: 23 / 26
24. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian sắc nét Ví dụ: Cho ảnh I và mặt nạ Laplacian K có ma trận như sau. Hãy thực hiện phép biến đổi Laplacian để tăng cường ảnh. 24 / 26
25. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian sắc nét Kết quả sau khi thực hiện tăng cường ảnh bằng phép biến đổi Laplacian: 25 / 26
26. Tổng quan về nâng cao chất lượng ảnh Các kỹ thuật trên miền không gian Một số bộ lọc cơ bản Bộ lọc không gian sắc nét Ví dụ ảnh được lọc với bộ lọc Laplacian 26 / 26