XỬ LÝ ẢNH - CHƯƠNG 21 pdf

Trong khi một ảnh số ba màu có thể được coi như một hàm ba toạ độ vô hướng hai toạ độ không gian và một chiều phổ.. Mỗi điểm anảh có thể được biểu diễn bởi một điểm trong phần tư thứ nh

Chương 21

XỬ Lí ẢNH MÀU VÀ

ẢNH ĐA PHỔ

21.1 GIỚI THIỆU

Trong chương trước, chỳng ta đó đề cập tới cỏc ảnh số hai chiều Cỏc ảnh như vậy

cú thể được coi như cú mức xỏm là hàm hai biến khụng gian Một sự tổng quỏt hoỏ

dễ hiểu lờn ba chiều sẽ cho chỳng ta cỏc ảnh cú mức xỏm là một hàm hai biến khụng

gian và một biến phổ Chỳng được gọi là cỏc ảnh đa phổ Khi việc lấy mẫu phổ bị

giới hạn bởi ba dải tương ứng với ba dải phổ đỏ, lục và lam mà hệ thống thị giỏc của

con người cú thể cảm nhận, chỳng ta gọi là thủ tục xử lý ảnh màu

Một ảnh ba chiều cú thể được tạo ra bằng cỏch lấy mẫu khụng chỉ hai toạ độ khụng gian của một ảnh quang học, mà cũn phổ bước súng ỏnh sỏng tại mỗi điểm Vỡ vậy, thay vỡ lượng tử hoỏ tổng cường độ ỏnh sỏng chiếu lờn từng điểm ảnh, ta đi lấy mẫu và lượng tử hoỏ phổ điện từ của ỏnh tới đú Việc này tạo thành một ảnh ba chiều

mà trong đú mức xỏm là một hàm hai biến khụng gian và một biến thứ ba là bước súng quang học

Phạm trự liờn quan tới việc xử lý những ảnh như vậy thường gọi là phõn tớch ảnh

đa phổ Ảnh kết quả đụi khi được gọi với cỏi tờn ảnh đa số (multidigital) Chỳng

thường được tổ chức như một chuỗi cỏc ảnh số hai chiều, mà mỗi một ảnh trong số

đú cú được bằng cỏch số húa ảnh ban đầu trong một dải phổ hẹp

21.2 PHÂN TÍCH ẢNH ĐA PHỔ

Cú lẽ điểm nổi bật nhất đối với phõn tớch đa phổ đú là trong lĩnh vực cảm biến từ

xa Cỏc ảnh đa phổ thu được từ mỏy bay hay trạm khụng gian đang bay trờn vựng cần nghiờn cứu trờn bề mặt trỏi đất Mỗi điểm ảnh được cảm biến bởi một bộ cỏc thiết bị

đo ỏnh sỏng dải hẹp Vỡ thế, ảnh được số hoỏ với cỏc điểm ảnh nhiều giỏ trị, thường được sử dụng 24 hay hơn 24 kờnh phổ Mỗi một ảnh hai chiều thể hiện đối tượng giống như khi nú xuất hiện qua một bộ lọc quang học dải hẹp Giải phổ được kiểm soỏt bởi phõn tớch đa phổ khụng cần phải giới hạn trong phổ nhỡn thấy Thụng thường, dải mà chỳng ta quan tõm mở rộng từ tia hồng ngoại qua phổ nhỡn thấy cho tới tia tử ngoại

Phần đỏng chỳ ý của phõn tớch phổ được dành hết cho sự phõn lớp điểm ảnh

Trong quỏ trỡnh này, ảnh được phõn chia thành cỏc vựng tương ứng với cỏc kiểu bề mặt khỏc nhau, vớ dụ như cỏc vựng hồ, cỏc cỏnh đồng, cỏc cỏnh rừng, khu dõn cư và cỏc khu cụng nghiệp Mỗi điểm ảnh đa trị được phõn lớp như với cỏc kiểu bề mặt sử dụng tập số đo mật độ phổ của nú Sự phõn lớp được hoàn thành với cỏc kỹ thuật tương tự như đó đề cập trong chương 20 Thường thường, cỏc phộp toỏn đại số vớ dụ như phộp trừ và cỏc tỷ số tạo thành được thực hiện trờn một tập ảnh để tăng cường sự khỏc nhau của bề mặt Trong khi ảnh nhận được trong một dải phổ cụ thể nào đú sẽ mất hỡnh dạng do cỏc hiệu ứng chiếu sỏng, thỡ cỏc ảnh tỷ lệ cho biết cỏc tớnh chất bề

mặt xác thực hơn Độc giả có quan tâm nên tham khảo tài liệu về cảm biến từ xa để

có thể hiểu thêm về vấn đề này

21.3 XỬ LÝ MÀU ẢNH

21.3.1 Cảm nhận màu

Khuôn dạng quen thuộc nhất của các ảnh đa phổ là khả năng cảm nhận màu thông thường Võng mạc của mắt người được bao phủ với các tế bào thần kinh cảm nhận ánh sáng (Hình 21-1) có chức năng tương tự các vị trí cảm nhận trên chip CCD Các

tế bào thần kinh cảm nhận sáng hấp thụ ánh sáng từ ảnh và tập trung trên võng mạc bởi thuỷ tinh thể và võng mạc Chúng sinh ra các xung thần kinh tới não, thông qua xấp xỉ một triệu sợi dây thần kinh quang học Tần số của các xung này được mã hoá thành độ sáng của ánh sáng tới

HÌNH 21-1

Hình 21-1 Mắt người (mắt phải, nhìn từ trên xuống)

Tế bào cảm quang là sự trộn lẫn của hai loại, các tế bào hình que và các tế bào hình nón, gọi theo hình dạng vật lý của chúng Tế bào hình que nhạy cảm hơn, cung cấp cho chúng ta khả năng cảm nhận ánh sáng, đêm tối đơn sắc Tế bào hình nón có khả năng cảm nhận màu, nhưng chỉ ở các mức ánh sáng cao

Tế bào hình nón có ba loại, điểm khác nhau chủ yếu về tính chất quang hoá đó là chúng chuyển đổi ánh sáng thành các xung thần kinh Tế bào hình nón chia thành phần thấy được của phổ điện từ thành ba dải: đỏ, lục và lam Vì nguyên nhân này mà

ba màu này được coi như các màu chính đối với khả năng nhìn của người Hình 21-2

đưa ra các phổ nhạy cảm của ba loại tế bào hình nón trong hệ thống cảm nhận của con người

HÌNH 21-2

Hình 21-2 Phổ độ nhạy cảm của các tế bào cảm quang của mắt người

Các xung thần kinh sinh ra bởi các tế bào cảm quang đáp ứng lại ánh sáng đi qua lớp các tế bào lưỡng cực và lớp tế bào hạch Mạng nơ ron nhân tạo được miêu tả trong chương 20 được mô phỏng sau kiến trúc và hoạt động của các tế bào võng mạc này Các sợi trục của khoảng chừng một triệu tế bào hạch tạo thành dây thần kinh quang học, nó hướng dẫn dữ liệu ảnh tới não bộ

21.3.2 Ảnh ba màu

Vì bản chất của hệ thống thị giác con người, nên phần lớn sản phẩm trình bày sự

cố gắng và phí tổn trong ảnh điện tử đã dành hết cho các hệ thống ba màu, đặc biệt là các camera truyền hình, các bộ số hoá, các thiết bị hiển thị và các máy in Vì vậy, chế

độ ba màu được coi là đặc biệt quan trọng Không chỉ sự tăng cường ảnh màu là một

sự thực hiện ba màu, mà phân tích định lượng ảnh màu cũng thường được thực hiện trên thiết bị ba màu, vì nó tạo ra khối lượng nhiều với giá thành tương đối thấp Các ví dụ phổ biến về hệ thống ảnh ba màu bao gồm các ảnh chụp màu và ảnh TV màu (chương 2, 3) Trong cả hai trường hợp, phổ nhìn thấy được chia thành ba

dải-đỏ, lục và lam-gần giống như sự lượng tử hoá phổ thực hiện bởi mắt người Trong ảnh chụp màu, các ảnh riêng biệt được rửa theo ba loại thuốc ảnh xen lẫn nhau Trong TV màu, sử dụng ba bộ cảm biến ảnh, mỗi bộ đảm nhận chức năng của một bộ lọc quang học màu đỏ, lục, lam Đối với mục đích hiển thị, các ảnh màu đỏ, lục, lam được đặt chồng lên nhau, trên máy in màu hoặc trên màn hình hiển thị màu Việc xếp chồng này tạo ra các kết quả gần giống như nhau trên võng mạc như cảnh ban đầu và

do đó trông như như bình thường

Trong khi một ảnh số ba màu có thể được coi như một hàm ba toạ độ vô hướng (hai toạ độ không gian và một chiều phổ) Nó thường thuận lợi hơn để xem nó như một ảnh bình thường (hai chiều) có ba mức xám (đỏ, lục, lam) tại mỗi điểm ảnh Liên quan đến các vấn đề khác, nó hữu dụng hơn để xem xét một sự nạp chồng ba ảnh số đơn sắc Xử lý và phân tích ảnh màu thực sự rất đơn giản nếu ta có thể nhận thấy rõ hai sự thay thế này Sau này, nhiều khái niệm đề cập trong các chương trước

có thể được áp dụng với một chút sửa đổi

21.3.3 Đặc tả màu

Khuôn dạng RGB Có nhiều phương pháp có thể chỉ rõ định lượng một màu,

chẳng hạn như xác định một điểm ảnh trong một ảnh màu số Cách thức dễ hiểu nhất

là sử dụng các giá trị độ tỷ lệ độ sáng đỏ lục, lam, tỷ lệ giữa 0 và 1 Chúng ta gọi quy

ước này là khuôn dạng RGB Mỗi điểm anảh có thể được biểu diễn bởi một điểm

trong phần tư thứ nhất của không gian ba chiều, như trinhg bày trong hình lập phương màu trong hình 21-3 Lược đồ mức xám của một ảnh ba màu là một sự phân

bố các điểm trong không gian RGB

HÌNH 21-3

Hình 21-3 Khối lập phương không gian màu

Không gian màu RGB ban đầu không biểu diễn độ sáng của bất kỳ một màu chính nào và vì thế nó có màu đen Độ sáng đầy đủ của cả màu chính cùng xuất hiện sẽ là màu trắng Một lượng ba thành phần màu bằng nhau với độ sáng yếu hơn tạo ra một sắc thái xám Quỹ tích của tất cả các điểm như vậy nằm trên đường chéo của hình lập

phương màu và được gọi là đường xám Ba góc của hình lập phương màu tương ứng

với ba màu chính-đỏ, lục và lam Ba góc còn lại tương ứng với các màu phụ như vàng, lục lam và màu tím

Khuôn dạng HSI Một giảm đò đặc tả thường dùng khác, gọi là khuôn dạng HSI,

là một sự nghi thức hoá hệ thống màu được phát triển bởi Munsell và thường được

sử dụng bởi các hoạ sĩ Thiết kế của nó phản ánh cách mà con người nhìn màu và nó cũng tạo cơ hội thuận lợi cho việc xử lý ảnh

Trong khuôn dạng HSI I viết tắt của Intensity (cường độ), hay độ sáng Đối với

mục đích của chúng ta, nó là trung bình của các giá trị mức xám R, G và B, mặc dù các giản đồ khác với sự phân bổ các màu không đồng đều cũng được sử dụng Giá trị cường độ chỉ rõ độ sáng toàn bộ điểm ảnh, mà không biết điểm ảnh đó màu gì Ta có thể chuyển đổi một ảnh thành ảnh đơn sắc bằng lấy trung bình các thành phần RGB với nhau, do đó loại trừ các thông tin về màu sắc

Hai tham số chứa thông tin màu đó là màu sắc (Hue-H) và độ bão hoà

(Saluration-S), mặc dù một số thuật ngữ tương đương đôi khi cũng được sử dụng Hai tham số này được minh hoạ bởi vòng tròn màu trong hình 21-4 Màu sắc của một màu ám chỉ bước sóng phổ của màu đó Một cách tuỳ ý, một màu sắc ở góc 00 là màu đỏ, 1200 là màu lục, và 2400 là màu lam Màu sắc trải ngang qua các màu của phổ nhìn thấy từ 00 tới 240 Giữa 2400 và 3600 không có phổ của màu mà mắt có thể nhận biết được

HÌNH 21-4

Hình 21-4 Đường tròn màu

Tham số độ bão hoà là bán kính từ gốc đến đường tròn màu Xung quanh chu vi

của đường tròn là các màu tinh khiết, hay bão hoà, và độ bão hoà của chúng có giá

trị bằng 1 Tại tâm nằm giữa các sắc thái không rõ rệt (xám) có độ bão hoà bằng 0 Khái niệm độ bão hoà có thể minh hoạ như sau Nếu bạn có một thùng sơn màu

đỏ Nó sẽ tương ứng với màu sắc 0 và bão hoà là 1 Trộn vào thùng sơn trắng làm cường độ của màu đỏ nhỏ đi, giảm độ bão hoà, nhưng không làm cho nó tối hơn Màu hồng tương ứng với độ bão hoà bằng 0.5, … Việc hoà trộn thêm nhiều màu trắng vào, màu đỏ trở nên nhạt hơn và độ bão hoà giảm, thậm chí tiến tới 0 (màu

trắng) Nếu mặt khác bạn hoà trộn sơn màu đen với màu đỏ sáng, độ bão hoà nó sẽ giảm (tiến về màu đen) Trong khi màu sắc và độ bão hoà tồn tại đối lập nhau

Cùng lúc ba màu toạ độ định nghĩa một không gian hình trụ tròn (hình 21-5) Sắc thái xám nằm dọc trên trục từ màu đen ở đáy trụ tới màu trắng ở đỉnh trụ Các màu

đử độ sáng, độ bão hoã nằm trên chu vi của vòng tròn trên mặt đỉnh

Có nhiều hệ toạ độ màu khác đã được sử dụng Chúng thiết lập bởi CIE, một uỷ ban chuẩn quốc tế về ánh sáng và màu, có lẽ được nhiều người sử dụng nhất Chúng dựa trên những dữ liệu thử nghiệm từ việc thu thập các thử nghiệm phù hợp màu đối với quan sát của con người

HÌNH 21-5

Hình 21-5 Không gian màu hình trụ 21.3.4 Chuyển đổi toạ độ màu

Đối với mục đích xử lý ảnh, nó rất hữu dụng cho khả năng chuyển đổi giữa hệ toạ

độ màu RGB và HSI Một vài quá trình chỉ thực hiện tốt trên hệ thống này hoặc hệ thống khác

21.3.4.1 Chuyển đổi RGB sang HSI

Việc chuyển đổi từ khuôn dạng RGB sang HSI có thể được tiếp cận như sau Trở lại với đường xám trên đường chéo của hình lập phương màu trong không gian RGB

và nó là trục đứng trong hình trụ tròn của không gian HSI Do đó chúng ta có thể bắt

đầu bằng một hệ toạ độ (x, y, z) trong đó hình lập phương RGB được quay sao cho đường chéo của nó nằm dọc theo trục z và trục R của nó nằm trong mặt phẳng xz

(Hình 21-6) Phép quay này được cho bởi

3

1 2

1 2

6

1

Tiếp theo, chúng ta chuyển đổi toạ độ hình trụ tròn bằng cách định nghĩa tọa độ

cực trong mặt phẳng xy

Chúng ta có

x y

ang y

Trong đó ang(x,y) là góc do một đường từ gốc toạ độ đến điểm (x, y) tạo thành với trục x Đây là đường tiếp tuyến cung cơ bản

HÌNH 21-6

Hình 21-6 Quay hình lập phương RGB

Chúng ta có toạ độ hình trụ, trong đó (, , z) tương đương với (H,S,I) nhưng có

hai vấn đề với độ bão hoà: Nó không độc lập với cường độ, tuỳ chúng ta muốn nó là

gì, và các màu có độ bão hoà đầy đủ (chúng không có quá hai màu chính) trên hình

lục giác trong mặt phẳng xy (hình 21-7a), thay vì trên một đường tròn Biện pháp sửa

chữa là chuẩn hoá  bằng cách chia giá trị lớn nhất cho  Việc này sẽ dẫn tới công thức bão hoà

B G R I

B G R

B G R

max



















(3)

Các màu bão hoà đầy đủ bây giờ là trên hình tròn bán kính bằng 1 trong mặt

phẳng xy (hình 21-7b)

HÌNH 21-7

Hình 21-7 Mặt phẳng xy của không gian màu: (a) toạ độ cực chưa chuẩn hoá;

(b) độ bão hoà đã chuẩn hoá Trong khi màu sắc có thể được tính với  trong biểu thức (2), thì có một phương pháp tương đương để tính góc







































 

B G B R G R

B R G R

2

1 cos

Và màu sắc do đó là















B G

B G H







21.3.4.2 Chuyển đổi HSI sang RBG

Công thức cho việc chuyển đổi từ HSI sang RGB có dạng hơi khác so, tuỳ thuôckhu vực hình quạt của đường tròn màu mà điểm được chuyển đổi sẽ nằm trong

đó Đối với 00  H < 1200,

   S G I R B

I B H

H S I















3 60

cos

cos 1

Trong khi với 1200  H <2400

   S B I R G

I R H

H S I

















3 180

cos

120 cos

1

0

Và đối với 2400  H <3600

   S R I G B

I G H

H S I

















3 300

cos

240 cos

1

0

Có một vài biến đổi HSI khác nhau Từ quan điểm xử lý ảnh màu, một sự lựa chọn đặc biệt có thể không ảnh hưởng tới kết quả, miễn là màu sắc là một góc, độ bão hoà độc lập với cường độ và phép biến đổi có thể đảo ngược

21.3.5 Tăng cường ảnh màu

21.3.5.1 Cân bằng màu

Thông thường khi một ảnh màu được số hoá, nó sẽ không xuất hiện hoàn chỉnh khi hiển thị Những độ nhạy cảm, hệ số gia tăng, khoảng trông (mức đen),… khác nhau trong ba kênh màu thực hiện các phép biến đổi tuyến tính khác nhau trên ba thành phần ảnh trong suốt quá trình số hoá Kết quả là ảnh với các màu chính của nó

“trở nên không cân bằng về màu sắc” Tất cả các đối tượng trong ảnh đã dịch màu so với những gì mà chúng phải thể hiện Điểm đáng chú ý nhất đó là các đối tượng sẽ có các màu xám

Kiểm tra đầu tiên của cân bằng màu là liệu rằng tất cả các đối tượng màu xám có thực sự xuất hiện với màu xám hay không Kiểm tra thứ hai là nếu các màu bão hoã cao có màu sắc phù hợp hay không Nếu ảnh có màu đen nổi bật hay màu nền trắng, thì việc này sẽ tạo ra một đỉnh có thể thấy rõ trong lược đồ của các ảnh thành phần RGB Nếu những đỉnh này xuất hiện tại các mức xám khác nhau, thì nó báo hiệu màu không cân bằng

Biện pháp sửa chữa đối với việc không cân bằng màu của loại này là phải sử dụng biến đổi tỷ lệ xám tuyến tính trên mỗi ảnh R, G và B riêng biệt Thông thường chỉ cần hai thành phần của ảnh được biến đổi sao cho phù hợp với thành phần thứ ba Cách đơn giản nhất là đỏi hỏi phải thiết kế một hàm tỷ lệ xám là (1) chọn lựa các vùng xám nhạt và xám đậm tương đối đồng đều trên ảnh, (2) tính toán mức xám trung bình của cả hai vùng trong cả ba thành phần ảnh, và (3) sử dụng một độ tương phản tuyến tính phác hoạ trên hai thành phần ảnh khiến cho chúng phù hợp với thành phần thứ ba Nếu mỗi một trong hai vùng có cùng mức xám trong tất cả ba thành phần ảnh, ta sẽ đạt được mức cân bằng độ sáng

21.3.5.2 Tăng cường độ tương phản và màu sắc

Trong khi làm việc với các thành phần RGB của một ảnh số ba màu, điểm chúng

ta phải cẩn thận đó là tránh việc hỏng cân bằng màu Thiết yếu trong tất cả các kỹ thuật xử lý ảnh trước đây đã bàn tới sẽ tạo ra một kết quả xác đáng nếu cung cấp cho các thành phần của một ảnh trong hệ HSI Trong nhiều cách, thành phần cường độ có thể được sử dụng như một ảnh đơn sắc Thông tin về màu sắc, được kết hợp trong các thành phần màu sắc và độ bão hoà sẽ thường được kèm theo mà không có sự phản đối Dĩ nhiên, các phép toán hình học bất kỳ phải được thực hiện chính xác trong cùng một phương pháp với cả ba thành phần, cho dù các thành phần này có khuôn dạng RGB hay HSI

Tăng cường bão hoà Cách thức chúng ta có thể tạo ra các màu trong một ảnh

đậm hơn bằng cách nhân độ bão hoà tại mỗi điểm ảnh với một hằng số lớn hơn 1 Cũng như vậy, một hằng số nhỏ hơn 1 sẽ giảm cường độ biểu kiến của các màu Thao tác điểm phi tính có thể sử dụng trên ảnh bão hoà, miễn là hàm biến đổi bằng 0 tại thời điểm ban đầu Việc thay đổi độ bão hoà của các điểm ảnh với độ bão hoà xấp

xỉ không có thể phá vỡ sự cân bằng màu

Sự thay đổi màu sắc Bởi vì màu sắc là một góc, theo logic chúng ta phải thực

hiện việc thêm vào một hằng số màu sắc cho mỗi điểm ảnh Việc này có ảnh hưởng tới việc dịch chuyển màu của một đối tượng lên hay xuống Nếu góc thêm vào hay trừ bớt đi là chỉ vài độ, quá trình sẽ “làm mát” hay “làm ấm” ảnh màu Các góc lớn hơn sẽ thay thế mạnh mẽ sự xuất hiện của chúng Một thao tác điểm tổng quát được thực hiện trên màu sắc ảnh sẽ gây ra khác biệt lớn về màu giữa các đối tượng trong các vùng phổ mà ở đó độ dốc của hàm biến đổi lớn hơn 1 và ngược lại Do màu sắc

là một góc, nên phép toán xử lý các ảnh màu sắc thành phần phải được xem xét tỷ lệ xám định kỳ, thừa nhận rằng, ví dụ đối với 8 bit, 255 + 1 = 0, và 0 - 1 = 255

21.3.5.3 Khôi phục màu ảnh

Ta có thể áp dụng các kỹ thuật đã được đề cập trong chương 16 cho các ảnh R, G

và B riêng biệt theo sự mở rộng màu dễ hiểu Tuy nhiên, có một số vần đề suy xét đặc biệt khi áp dụng với ảnh ba màu

Nếu một ảnh được khôi phục hay tăng cường đối với mục đích trong việc hiển thị của nó, việc nên thực hiện là nhớ chiều dài và sự yếu của mắt người Ví dụ, chi tiết là

có thể nhìn theo cường độ rõ hơn so với nhì theo màu Viẹc làm mờ các biên sẽ bị nhiễu loạn hơn nhiều nếu nó ảnh hưởng đến cường độ chứ không phải màu sắc hay

độ bão hoá Tương tự, tính hạt (nhiếu ngãu nhiên) của một biên độ vừa phải rõ ràng theo cường độ hơn theo màu Cuối cùng, mắt người là nhạy cảm với nhiễu hạt trong các vùng bằng phẳng hơn là trong các vùng ảnh chứa chi tiết tương phản cao Việc này áp dụng cho cả nhiễu cường độ lẫn nhiễu màu sắc

Với những suy nghĩ trước đây, chúng ta có thể xây dựng một phác thảo tổng quát cho việc tiếp cận một sự tăng cường màu ảnh hay khôi phục

1 Sử dụng một toán tử điểm tuyến tính để đảm bảo đó là ảnh RGB phù hợp hoàn toàn trong phạm vi tỷ lệ xám và là cân bằng màu

2 Chuyển đổi sang khuôn dạng HSI

3 Sử dụng một bộ lọc thông thấp hay, có lẽ tốt hơn, bộ lọc trung vị trên các ảnh màu sắc và bão hoà để giảm nhiễu ngẫu nhiên về màu sắc trong các đối tượng Một vết mờ nào đó của các biên trong những ảnh này sẽ không còn trong sản phẩm cuối cùng, do vậy bước này có thể coi như giảm nhiễu đáng kể Bộ lọc phải giữ được mức xám trung bình (chẳng hạn, MTF(0, 0) = 1)

4 Sử dụng cách tiếp cận biến thiên không gian (ví dụ các bộ lọc kết hợp tuyến tính) để khôi phục lại cường độ ảnh Bước làm sắc nét cá biên và tăng cường chi tiết, trong khi giảm nhiễu hạt trong các vùng phẳng

5 Sử dụng các toán tử điểm tuyến tính trên cả ba thành phần, như yêu cầu, để đảm bảo việc tận dụng tỷ lệ xám

6 Chuyển đổi sang khuôn dạng RGB và hiển thị hay in ảnh ra

Bắt đầu với một ảnh số chất lượng tốt, với cách tiếp cận này có thể cải thiện được rất nhiều với chất lượng ảnh

21.3.5.4 Giả màu

Thuật ngữ giả màu liên quan tới việc tạo ra một ảnh màu từ một ảnh đơn sắc bằng

cơ chế ánh xạ mức xám tới một điểm trong không gian màu Việc này rất đơn giản chỉ việc gán một màu cho mỗi mức xám bằng một vài luật mà có thể lưu trữ trong một bảng tra cứu

Điểm hấp dẫn của giả màu phát phát từ thực tế là mắt người có thể phân biệt rõ nhiểu màu khác nhau hơn là có thể phân biệt rõ được độ sắc nét khác nhau của độ sáng Do đó, trong khi chúng ta có thể ước lượng 40 tới 256 mức xám trên một màn hình đơn sắc, thì có thể nhìn thấy nhiều hình dạng hơn khi ánh xạ đến các màu khác nhau Tuy nhiên, các kỹ thuật đơn sắc có thể làm cho những sự thay đổi không dễ mô

tả có thể nhìn thấy hơn

Việc ánh xạ giả màu thường làm chúng ta hài lòng hơn nếu nó thực hiện một vài mẫu, hơn là việc ấn điịnh ngẫu nhiên một số màu Thông thường trục mức xám ánh

xạ tới một đường liên tục vẽ lên các đường cong trên không gian màu Ánh xạ các điểm trắng và đen thông thường là rất hữu dụng Nói chung, các ánh xạ càng phù hợp bao nhiêu càng thành công, sự đau đớn thực tế về thị giác có thể là kết quả do nhiều tham vọng trên sơ đồ ấn định màu sắc

Cơ bản một chi tiết của quá trình hiển thị ảnh, giả màu có thể được tô điểm với thuật ngữ giống như quá trình giả màu và phân tích giả màu Một công cụ rất hữu ích cho các nhà buôn nó thông thường sử dụng trong hệ thống quảng cáo nó có thể mang đến cho khách hàng những hiểu biết nhanh chóng so với các hiểu biết khác về

kỹ thuật hiển thị

21.3.6 Phân tích ảnh màu

Hầu như đề cập trước đây về việc phân tích ảnh đơn sắc có thể được áp dụng trực tiếp vào các ảnh màu Tuy nhiên, có một vài điểm khác nhau đáng chú ý

21.3.6.1 Sự bù màu

Trong một số ứng dụng, mục đích là phân tách các loại đối tượng khác nhau chủ yếu và riêng về màu sắc Ví dụ, trong kính hiển vi huỳnh quang các thành phần khác nhau của một mẫu vật sinh học (ví dụ, các thành phần khác nhau của các tế bào) bị nhiễu với các màu sắc huỳnh quang nhuộm vào Việc phân tích thường có thể bao gồm khả năng nhì thấy các đối tượng một cách riêng rẽ, nhưng theo sự quan hệ về không gian chính xác với nhau

Nếu thủ tục chuẩn bị nhuộm màu ba thành phần hoá học của mẫu vật, ví dụ với các màu nhuộm huỳnh quang đỏ, lục và lam, ta có thể số hoá và hiển thị mẫu vật như một ảnh ba màu bình thường Các thành phần ảnh RGB được ghi nhận như các ảnh đơn sắc, mỗi thành phần biểu diễn một loại đối tượng cụ thể Việc này mở đường cho việc phân đoạn ảnh và đo lường đối tượng sử dụng kỹ thuật đã đề cập từ trước

Mở rộng và phủ chồng phổ nhạy cảm của các bộ số hoá ảnh mùa thường dùng, cũng như biến đổi phổ phát xạ của thuốc nhuộm huỳnh quang sẵn có, hiếm khi ta đạt được sự phân tách hoàn toàn ba loại đối tượng trong ba ảnh thành phần Thông thường mỗi loại đối tượng sẽ nhìn thấy trong cả ba thành phần màu của ảnh Mặc dù

giảm độ tương phản của hai trong số chúng Chúng ta coi hiện tượng này như là tán

xạ màu

Chúng ta có thể mô phỏng tán xạ màu và ảnh hưởng của nó như phép biến đổi

tuyến tính Cho ma trận C chỉ rõ các màu được tán xạ giữa ba kênh Sau đó mỗi phần tử C ij là các thành phần của độ sáng từ huỳnh quang j mà xuất hiện trong kênh màu i cuả ảnh số Cho x là vec tơ 3  1 của giá trị độ sáng huỳnh quang thực sự tại

một điểm ảnh cụ thể, lấy tỷ lệ như mức xám được tạo ra bởi một bộ số hoá lý tưởng Khi đó

Là vec tơ của các mức xám RGB được ghi nhận lại tại điểm ảnh đó bởi bộ số hoá

C là hằng số cho tán xạ màu, trong khi đó vec tơ b được dùng cho độ lệch mức đen

của bộ số hoá Tức là, b i là mức xám tương ứng với màu đen (độ sáng 0) trong kênh

i

Biểu thức (9) được giải dễ dàng đối với độ sáng thực sự:

Tán xạ màu có thể do đó mà được đánh giá bằng việc nhân trước vec tơ mức xám RGB đối với mỗi điểm ảnh với nghịch đảo của ma trận tán xạ màu, sau khi mức đen

đã được loại trừ khỏi từng kênh

Các phân tích từ trước giả thiết rằng thời gian phơi sáng là giống nhau đối với mỗi kênh màu, hay ít nhất nó cùng được sử dụng trong việc nghiên cứu sự điều chỉnh để quyết định ma trận tán xạ màu Đôi khi cần thiết phải sử dụng các thời gian phơi sáng khác nhau để bù cho sự chênh lệch lớn về độ sáng giữa ba thành phần màu của mẫu vật Chúng ta có thể giải thích điều này theo cách dưới đây

Cho ma trận đường chéo E chỉ rõ thời gian phơi sáng liên quan được sử dụng

trong mỗi kênh màu theo một sự số hoá cụ thể Tức là, e ii là tỷ lệ thời gian phơi sáng

hiện thời cho kênh màu i với thời gian phơi sáng sử dụng cho ảnh điều chỉnh tán xạ

màu Khi đó biểu thức (9) trở thành

Chúng ta có thể giải với

Trong đó E là ma trận đường chéo, ma trận nghịch đảo của nó cũng là ma trận

đường chéo, có các phần tử đường chéo đơn giản là các số nghịch đảo của các phần

tử tương ứng của E Hơn nữa, C -1 E -1 có thể được coi như ma trận bù màu đã thay

đổi: Nó đơn thuần là C -1 sau khi mỗi cột thứ i đã được chia bởi e ii Vì thế, có một cách đơn giản để điều chỉnh ma trận bù màu để giải thích cho sự thay biến thời gian phơi sáng

Trình bày trước đây giả thiết rằng là các mức xám là tuyến tính đối với độ sáng Đối với một số camera, một phép toán điểm RGB có thể cần thiết để thiết lập điều kiện này trước bù màu