미리보기 생성 중...
10/19/2011 Xử lý ảnh Hoàng Văn Hiệp Bộ môn Kỹ thuật máy tính Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông Email: hiephv@soict.hut.edu.vn 1 Nội dung Chương 1. Giới thiệu chung Chương 2. Thu nhận & số hóa ảnh Chương 3. Cải thiện & phục hồi ảnh Chương 4. Phát hiện tách biên, phân vùng ảnh Chương 5. Trích chọn các đặc trưng trong ảnh Chương 6. Nén ảnh Chương 7. Lập trình xử lý ảnh bằng Matlab và C 2 1
10/19/2011 Chương 3. Cải thiện và phục hồi ảnh Cải thiện ảnh Phục hồi ảnh 3 Cải thiện ảnh Xử lý ảnh để đầu ra “tốt” hơn đầu vào cho mục đích nhất định Do đó: Cải thiện ảnh rất phụ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể Phương pháp cải thiện ảnh Xử lý trên miền không gian o Xử lý trên điểm ảnh o Xử lý mặt nạ Xử lý trên miền tần số o Các phép lọc Xử lý trên màu sắc 4 2
10/19/2011 Cải thiện ảnh trên miền tần số Miền tần số? Phép biến đổi Fourier Phép biến đổi Fourier của hàm liên tục một biến f(x) được định nghĩa như sau: Phép biến đổi ngược 5 Phép biến đổi Fourier Phép biến đổi Fourier của hàm liên tục 2 biến f(x, y) Biến đổi xuôi Biến đổi ngược 6 3
10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Trên miền rời rạc (ảnh số): Phép biến đổi Fourier của hàm rời rạc 1 biến f(x) với x = 0, 1, 2, …, M-1 Phép biến đổi ngược 7 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Phép biến đổi Fourier của hàm rời rạc 2 biến f(x, y) với x = 0, 1, …, M-1; y = 0, 1, … N-1; 8 4
10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Ví dụ: (0,0) y 255 255 x f(x,y) Tính biến đổi Fourier của ảnh trên 9 Phép biến đổi Fourier (tiếp) 1 F(0,0) ( f (0,0) f (0,1) f (1,0) f (1,1)) 127.5 2*2 1 j2 (0*0/21*0/2) j2 (0*0/21*1/2) F(0,1) ( f (0,0)*e f (0,1)*e 2*2 f (1,0)*e j2 (0*1/21*0/2) f (1,1)*e j2 (0*1/21*1/2) ) 127.5 1 j2 (1*0/20*0/2) j2 (1*0/20*1/2) F(1,0) ( f (0,0)*e f (0,1)*e 2*2 f (1,0)*e j2 (1*1/20*0/2) f (1,1)*e j2 (1*1/20*1/2) ) 0 1 j2 (1*0/21*0/2) j2 (1*0/21*1/2) F(1,1) ( f (0,0)*e f (0,1)*e 2*2 f (1,0)*e j2 (1*1/21*0/2) f (1,1)*e j2 (1*1/21*1/2) ) 0 10 5
10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) (0,0) y (0,0) v Fourier x f(x,y) |F(u,v)| (x, y) f(x, y): miền không gian (u, v) F(u, v): miền tần số 11 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Trên miền tần số: thường xét tâm (0, 0) tại điểm tâm của ảnh Thực hiện bằng cách: Nhân f(x, y) với (-1)x+y rồi mới thực hiện phép biến đổi Fourier (0,0) 0 -255 v -0 255 Fourier (0,0) x x u f(x,y) f(x,y)(-1)x+y |F(u-M/2,v-N/2)| 12 6
10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Biểu diễn bằng cos, sin Công thức Euler o Mỗi giá trị của u: ứng với 1 tần số o u f(u): miền tần số 13 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Biểu diễn trên hệ cực Trong đó: gọi là phổ biên độ o Và: gọi là phổ pha của biến đổi Fourier Phổ năng lượng 14 7
10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) 15 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Hàm 2 biến Phổ biên độ Phổ pha Phổ năng lượng 16 8
10/19/2011 Phép biến đổi Fourier (tiếp) F(0, 0) ứng với u = M/2 và v = N/2 tức là ở tâm ảnh (M và N thường chẵn) F(0, 0) còn gọi là thành phần một chiều của phổ (thành phần tần số bằng 0) 17 Phép biến đổi Fourier (tiếp) Một số chú ý 18 9
10/19/2011 Ý nghĩa phổ biên độ và phổ pha (tiếp) 29 Ý nghĩa phổ biên độ và phổ pha (tiếp) Ảnh trộn phổ biên độ của ảnh hạt gạo với phổ pha của ảnh người quay phim 30 15
10/19/2011 Ý nghĩa phổ biên độ và phổ pha (tiếp) Ảnh trộn phổ biên độ của ảnh người quay phim với phổ pha của ảnh hạt gạo 31 Tương quan giữa miền không gian và miền tần số Rất khó để ánh xạ một vùng ảnh trên miền không gian sang miền tần số Ánh xạ sự thay đổi mức xám trên miền không gian với các thành phần tần số trên miền tần số Thành phần tần số bằng 0 (F(0, 0)) tương ứng với giá trị trung bình của mức xám trong ảnh Các thành phần tần số thấp: tương ứng với sự thay đổi chậm của các mức xám (những điểm có giá trị mức xám ít thay đổi so với lân cận) Các thành phần tần số cao: tương ứng với sự thay đổi nhanh của các mức xám trong ảnh (những điểm nằm trên biên, cạnh, nhiễu) 32 16
10/19/2011 Phép lọc trên miền tần số (tiếp) Các bước thực hiện lọc trên miền tần số Bước 1. Nhân ảnh đầu vào với (-1)x+y để dịch tâm sau biến đổi Fourier Bước 2. Tính biến đổi Fourier của ảnh đầu vào F(u, v) Bước 3. Thực hiện phép nhân F(u, v) với bộ lọc H(u, v) Bước 4. Tính Fourier ngược của kết quả thu được sau bước 3 Bước 5. Nhân kết quả thu được ở bước 4 với (-1)x+y 35 Mối quan hệ giữa lọc trên miền tần số và lọc trên miền không gian 36 18
10/19/2011 Mối quan hệ giữa lọc trên miền tần số và lọc trên miền không gian Nếu 2 bộ lọc h(x, y) và H(u, v) cùng kích thước thì việc tính toán trên miền tần số là nhanh hơn Lọc trên miền tần số trực quan hơn (dễ hình dung cho người dùng hơn) Thông thường chúng ta sử dụng bộ lọc có kích thước nhỏ trên miền không gian Tìm H(u, v) thực hiện Fourier ngược h(x, y) sau đó áp dụng nhân chập trên miền không gian 37 Phép lọc trên miền tần số Các phép lọc làm trơn ảnh, lọc nhiễu Các phép lọc tăng cường độ nét và cải thiện biên Phép lọc đồng hình 38 19
10/19/2011 Phép lọc làm trơn ảnh Bộ lọc thông thấp lý tưởng Bộ lọc thông thấp Butterworth Bộ lọc thông thấp Gaussian 39 Bộ lọc thông thấp lý tưởng Ideal Lowpass filters (ILPF) Cắt bỏ các thành phần tần số cao của biến đổi Fourier mà khoảng cách tới tâm là D(u, v) lớn hơn ngưỡng cắt D0 40 20
앞 20페이지만 표시됩니다. 전체를 보려면 자료를 다운로드하세요.
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!
댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!