Báo cáo chuẩn bị đồ án tốt nghiệp KHỬ NHIỄU ẢNH SỬ DỤNG BiẾN ĐỔI WAVELET

Báo cáo chuẩn bị đồ án tốt nghiệp KHỬ NHIỄU ẢNH SỬ DỤNG BiẾN ĐỔI WAVELET Nguyễn Thị Hằng Lê Hồng Trang Khoa Công nghệ Thông tin – Đại học Vinh 2 Nội dung báo cáo 1 Bài toán 2 Giới thiệu về biến đổi wa[.]

KHỬ NHIỄU ẢNH SỬ DỤNG

BiẾN ĐỔI WAVELET

Nguyễn Thị Hằng

Lê Hồng Trang Khoa Công nghệ Thông tin – Đại học

Vinh

Nội dung báo cáo

 Kỹ thuật khử nhiễu ảnh cũng đã góp phần không nhỏ vào thành

công của kỹ thuật xử lý ảnh.

 Kỹ thuật khử nhiễu cho ảnh không còn là vấn đề mới mẻ Với mỗi công nghệ khử nhiễu chúng ta có thể thu được những kết quả khác nhau

 Điều đáng quan tâm ở đây là chúng ta nên chọn phương pháp nào cho phù hợp và mang lại hiệu quả khả quan nhất

Lý do chọn đề tài

 Tuy khử nhiễu ảnh là đề tài không mới nhưng biến đổi Wavelet đại diện cho một mức độ biến đổi cao của tín hiệu.

 Biến đổi wavelet do tính linh động tuyệt vời của nó đã nhanh chóng trở thành một công cụ không thể thiếu trong xử lý tín hiệu và hình ảnh.

 Khử nhiễu ảnh là vấn đề ngày càng không thể thiếu

trong các lĩnh vực như: Y học, địa chất, khí tượng học,

Bài toán

 Nghiên cứu áp dụng biến đổi Wavelet cho việc khử nhiễu ảnh

Biến đổi wavelet liên tục

 Biến đổi wavelet của một hàm liên tục, bình phương khả tích f(x) thông qua hàm wavelet xác định, giá trị thực ψ(x) được xác định như sau :

 trong đó:

 s, τ được gọi là tham số biến đổi và tỉ lệ

 Tham số τ tương ứng với tham số dịch chuyển nguyên k

 Tham số liên tục s tương ứng với hệ số tỉ lệ nhị phân 2j

1 ( )

s

x x

s s

Biến đổi wavelet rời rạc

 tương tự như mẫu của hàm liên tục f(x), hệ số tạo thành sẽ được gọi biến đổi wavelet rời rạc của f(x) Cặp biến đổi Wavelet rời rạc như sau:

Một số ứng dụng của biến đổi

 Mã hóa nguồn và mã hóa kênh

 Mã hóa nguồn cần khả năng nén với tỷ lệ nén cao

 Mã hóa kênh cần khả năng chống nhiễu tốt

Một số loại nhiễu

 Nhiễu cộng (Additive noise): thường phân bố khắp ảnh và được

biểu diễn bởi: Y = X + n với Y: ảnh quan sát, X: ảnh gốc và n là

 vd: Nhiễu muối tiêu (Salt-pepper noise)

Khái niệm khử nhiễu

 Loại bỏ những giá trị điểm ảnh không thuộc vào bản chất của ảnh

 Trong nhiều ứng dụng, khử nhiễu hình ảnh được sử dụng để ước tính và quan sát các tín hiệu nhiễu từ bản gốc tốt nhất, những

hình ảnh sau khi được phục hồi sẽ chứa ít nhiễu hơn.

 Một số phương pháp khử nhiễu:

 Sử dụng các bộ lọc

 Sử dụng biến đổi wavelet

Khử nhiễu áp dụng wavelet

 Thresholding wavelet là một tín hiệu kỹ thuật được dự toán để khai thác các khả năng biến đổi Wavelet cho việc khử nhiễu tín hiệu, hình ảnh.

 Phương pháp này loại bỏ nhiễu bằng cách xóa bỏ các hệ số không đáng kể so với giá trị ngưỡng.

 Ứng với mỗi tầng trong miền biến đổi chọn một ngưỡng cắt thích hợp

 Nếu các hệ số chi tiết nhỏ hay bằng giá trị ngưỡng thì giá trị này được cho bằng 0, và chỉ có các giá trị lớn hơn giá trị ngưỡng được cho dữ lại để có các hệ số chi tiết cải tiến cho tầng đó.

 Vùng HH cung cấp chi tiết trên đường chéo của hình ảnh.

 Vùng HL cho tính năng ngang trong khi vùng LH đại diện cho cấu trúc thẳng đứng

Khử nhiễu áp dụng wavelet

 Nếu chia ở mức độ phân hủy cao hơn thì:

 Các vung thuộc LL có độ phân giải thấp

 Vậy để khử nhiễu trong trường hợp này thì chúng ta sẽ giữ lại các thành phần tần số thấp và nó sẽ được tiếp tục điều chỉnh trong quá trình lựa chọn giá trị ngưỡng cho nhưng giai đoạn tiếp

 Người ta thường sử dụng Universal ngưỡng như sau:

 Đây là ngưỡng tối ưu theo nghĩa tiệm cận

Giới thiệu Matlab

 Năm 1993 MATLAB cho MS Windows ra đời Đồng thời công ty này có trang web là www.mathworks.com

 Matlab là một công cụ tính toán trong kỹ thuật, chủ yếu là các bài toán về ma trận.

 Matlab còn cung cấp các toolboxes chuyên dụng để giải quyết

những vấn đề cụ thể như xử lý ảnh, xử lý số tín hiệu, neuron, mô phỏng…

 Matlab cung cấp công cụ chuyên về xử lý ảnh Có thể nói Matlab

là một công cụ mạnh giúp cho việc nghiên cứu và thực hiện các giải thuật xử lý ảnh nhanh chóng và dễ hiểu.

Cài đặt chương trình

 Sinh nhiễu cho ảnh

 Sử dụng hàm imnoise để thêm nhiễu vào một ảnh Hàm này có cú pháp cơ bản như sau:

g = imnoise(f, type, parameters) Trong đó:

f: là ảnh ở ngõ vào type: là loại nhiễu sẽ được cộng vào ảnh f parameters: là các thông số liên quan đến loại nhiễu được cộng vào.

Cài đặt chương trình

 Ảnh trước và sau khi cộng nhiễu:

Giao diện chương trình

Kết luận

1 Những nội dung chính đã đạt được

 Tìm hiểu cơ bản về Matlab và Gui

 Tìm hiểu cơ bản về biến đổi wavelet

 Tìm hiểu cơ bản về ảnh và các hàm xử lý ảnh trong Matlab

 Tìm hiểu về lý thuyết khôi phục ảnh

 Xây dựng được ứng dụng minh họa cho việc khử nhiễu bằng

biến đổi wavelet.

2 Những hạn chế của đề tài

 Ảnh sau khi khử nhiễu vẫn chưa khôi phục được như ban đầu.

 Chưa xây dựng được ứng dụng cho ảnh màu (RGB).