Slide báo cáo đồ án lọc nhiễu ảnh

Nội dung trình bàyGiới thiệu chung về đề tài 1 Phân công công việc 2 Các bộ lọc chính 3 Giao diện chương trình 4 Kết luận 5... Giới thiệu chung về tài Tìm hiểu lý thuyết các thuật toán

BÀI TẬP LỚN

Xử lí tín hiệu số

Đề tài: Xử lý ảnh phi tuyến

Sinh viên thực hiện:

1 Trần Mạnh Đức

2 Nguyễn Thị Huyền

Nội dung trình bày

Giới thiệu chung về đề tài

1

Phân công công việc

2

Các bộ lọc chính

3

Giao diện chương trình

4

Kết luận

5

Giới thiệu chung về tài

 Tìm hiểu lý thuyết các thuật toán bộ lọc phi

tuyến.

 Lập trình mô phỏng các thuật toán trên

Matlab.

 Xây dựng giao diện cho chương trình sử

dụng các thuật toán bằng GUI Matlab.

 Đánh giá chất lượng ảnh sau khi được lọc

bởi các bộ lọc phi tuyến.

Phân công công việc

• Tìm hiểu về Median Filter và Weighted Median Filter.

• Tìm hiểu các hàm function trên Matlab.

Nguyễn Thị

Huyền

• Lập trình giao diện GUI.

• Tìm hiểu về Stack Filter.

• Đánh giá chất lượng ảnh qua PSNR & MAE.

Trần Mạnh

Đức

.

Các bộ lọc chính

Bộ lọc trung vị

Bộ lọc ngăn xếp

Bộ lọc trung vị trọng số Tham số đánh giá

1

2

3

4

Bộ lọc trung vị

 Tổng quát : X(n ) = [x(1),x(2),x(3),… ,x(n)]

Y = Median([x(1),x(2),x(3),… ,x(n)]) với x(1) x(2) …x(n)

với N lẻ

[ + với N chẵn

2

1

3

1 2

3

5 4

Sắp xếp

=

Sơ đồ thuật toán với bộ lọc trung vị 3x3

Input

LỌC 9 PHẦN TỬ

WINDOW

Output

Bộ lọc ngăn xếp

Cho x=[X1,X2,…,XN] khi mà Xi Є { 0,1, … , M-1 }

Các ngưỡng x1, x2,…, xM-1 được thu bởi CT:

Một bộ lọc ngăn xếp Sf (.) được xác định bởi một hàm dương boolean f(.) như sau:

Với f ( x )= x 0+ x 1+…+ x T

X …0 0 2 4 3 1 4 0 2 0 3 1 0 0…

Bộ lọc ngăn xếp

Median Filter …0

…0 0 0 1 0 01 0 0 0 0 0 0 0…

…0 0 0 1101 0 0 0 1 0 0 0…

…0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0…

…0 0 1 11 1 1 0 1 0 1 1 0 0…

…0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 …

…0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 …

…0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 … …0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 …

Binary Median Filter

Binary Median Filter

Binary Median Filter

Binary Median Filter

f = x1x2 + x2x3 + x1x3

2 3 3 3 1 2 0 2 2 2 0 0 … 0

Sơ đồ thuật toán bộ lọc ngăn xếp

Bộ lọc trung vị trọng số

Cho tập hợp trọng số W=(W1,W2,….,WN) và vector quan sát X=[x1,x2,…xN] qua bộ lọc trung vị trọng số cho đầu ra là:

với Wi > 0 và Wixi=xi,xi,xi,…xi với Wi số xi

Bộ lọc trọng số

15 17 18

16 75 17

17 15 20

1 2 1

2 3 2

1 2 1

Y(n)

Y(n)

Y = 17 3♦75

Tham số đánh giá

PSNR ( peak signal-to-noise ratio ) :

MSE (mean squared error ) :

MAE ( mean absolute error) :

∑

𝑖=0

𝑚−1

∑

𝑗=0

𝑛 −1

¿ I ( i 𝑗 ) −𝐾 ( 𝑖, 𝑗 ) ∨ ¿¿

1

𝑚𝑛

MAE =

∑

𝑖=0

𝑚−1

∑

𝑗=0

𝑛 −1

[I ( i 𝑗 ) −𝐾 ( 𝑖, 𝑗 ) ]2

1

𝑚𝑛

MSE =

PSNR = 10.()

PSNR = 20.()

Giao diện chương trình

Tên thuộc tính

Tag

Kết luận

Stack Filter: Xử lý chậm

Median Filter & Weight Median Filter: Dựa vào tỷ số PSNR ta thấy được chất lượng

ảnh sau khi lọc:

+ Denity < 10%: WMF > MF

+ Denity > 10%: Ntrên trừ WMF 3x3 < MF 3x3

LOGO