Xử lý ảnh số Các phương pháp cải thiện chất lượng ảnh Chương trình dành cho kỹ sư CNTT Nguyễn Linh Giang Các phương pháp cải thiện chất lượng ảnh Tổng quan các phương pháp cải thiện chất lượng ảnh; Các phương pháp trên điểm; Biến đổi Histogram; Các phép toán trên miền không gian; Lọc ảnh; Giả màu. Lọc ảnh Khái niệm nhiễu; Các phép lọc trên miền không gian; Các phép lọc trên miền tần số. Khái niệm tạp nhiễu Ảnh thường chịu biến dạng do nhiễu ngẫu nhiên; Nhiễu xuất hiện trong quá trình thu nhận ảnh, truyền tin hoặc trong quá trình xử lý; Nhiễu có thể phụ thuộc hoặc độc lập với nội dung ảnh; Nhiễu thường được biểu diễn bằng các thuộc tính thống kê; Khái niệm tạp nhiễu Nhiễu trắng: Là nhiễu có phổ năng lượng không đổi; Cường độ nhiễu trắng không đổi khi tần số tăng; Thông thường nhiễu trắng được sử dụng để xấp xỉ thô tạp nhiễu trong nhiều trường hợp; Hàm tự tương quan của nhiễu trắng là hàm del-ta. Như vậy nhiễu trắng không tương quan tại hai mẫu bất kỳ; Sử dụng nhiễu trắng là mô hình nhiễu đơn giản nhất và có lợi về mặt tính toán. Khái niệm tạp nhiễu – Nhiễu Gauss Là trường hợp đặc biệt; Nhiễu Gauss là dạng xấp xỉ nhiễu tốt trong nhiều trường hợp thực tế; Mật độ phân bố xác suất của nhiễu được đặc trưng bằng hàm Gauss; Trong trường hợp một chiều, nhiễu Gaussđược đặc trưng bằng giá trị trung bình μ và độ lệch tiêu chuẩn của biến ngẫu nhiên ( phương sai σ2 ) p( x) = ( x−μ )2 − 2σ 2 Khái niệm tạp nhiễu Ảnh chịu ảnh hưởng của nhiễu Gauss với trị trung bình không và phương sai bằng 13: Khái niệm tạp nhiễu – Một số dạng ảnh hưởng nhiễu: Nhiễu cộng: f( m, n ) = g( m, n ) + ν( m, n ) trong đó nhiễu ν( m, n )độc lập thống kê với tín hiệu; Nhiễu nhân: nhiễu là hàm của biên độ tín hiệu f( m, n ) = g( m, n ) + ν( m, n )g( m, n ) = = g( m, n )( 1+ ν( m, n ) ) = = g( m, n )n( m, n ) Nhiễu xung: khi trên ảnh xuất hiện các điểm nhiễu riêng biệt có độ sáng khác biệt lớn so với các điểm lân cận; Nhiễu dạng muối tiêu: xuất

Lire le document entier