Bài giảng xử lý ẢNH

9 Màu sắc [1] http://vi.wikipedia.org/wiki/Ánh_sáng Độ hấp thụ ánh sáng theo bước sóng của ba tế bào thần kinh hình nón các đường màu và của tế bào cảm thụ ánh sáng yếu đường gạch ở m

Trang 1

lan truyền dưới dạng sóng

! Nguồn sáng thứ cấp: là nguồn sáng phát ra ánh sáng

bằng cách phản xạ lại ánh sáng từ nguồn sáng sơ cấp

đỏ là không hấp thụ được và truyền đến mắt chúng

ta

Ví dụ về nguồn sáng thứ cấp [2]

[1] http://www.fotech.org/forum/index.php?showtopic=9414 [2] http://www.vietphotoshop.com/plugins/p2_news/printarticle.php?p2_articleid=764

Trang 2

Phân biệt nguồn sáng sơ cấp và thứ cấp

! Nguồn sáng sơ cấp:

!   Thiên nhiên: mặt trời, ngôi sao

! Nguồn sáng thứ cấp

! “Mặt trăng” là nguồn sáng thứ cấp hay sơ cấp?

6

Ánh sáng và Màu sắc

mắt người sẽ tạo nên các ý niệm màu sắc khác nhau

7

Màu sắc

!   Con người cảm nhận màu sắc thông qua các tế bào

thần kinh thị giác

! Tế bào thần kinh thị giác ở mắt người gồm:

! Tế bào hình que : có nhiệm vụ cảm thụ ánh sáng đơn

sắc (monochromatic) độ sáng yếu (low-brightness)

Các tế bào này đáp ứng tốt với các sóng ánh sáng có

! Tế bào thần kinh thị giác hình nón gồm 3 loại [1]:

! Loại S đáp ứng tốt nhất với ánh sáng có bước sóng

Trang 3

9

Màu sắc

[1] http://vi.wikipedia.org/wiki/Ánh_sáng

Độ hấp thụ ánh sáng theo bước sóng của ba tế bào thần kinh hình nón (các

đường màu) và của tế bào cảm thụ ánh sáng yếu (đường gạch) ở mắt người [1]

Tầm quan trọng của màu sắc đối với sự nhận thức của con người [1]

[1] Alain Boucher Bài giảng Xử lý ảnh IFI 2004

12

2 nguyên tắc phối màu

! Nguyên tắc phối màu phát xạ: là hình thức phối màu

sử dụng cho các nguồn sáng sơ cấp [1]

! Nguyên tắc phối màu hấp thụ: là hình thức phối màu

sử dụng cho các nguồn sáng thứ cấp

[1] http://www.fotech.org/forum/index.php?showtopic=9414

Trang 4

13

Mô hình màu RGB - Phối màu phát xạ

! Màu sắc khác nhau được tạo

ra từ việc cộng 3 màu cơ bản:

Đỏ, Xanh lá, Xanh dương

Trang 5

! Màn hình máy tính, TV, … sử dụng mô hình màu RGB

ảnh Một ống phóng CRT sẽ tạo ra các tia điện tử đập vào màn hình huỳnh quang để thể hiện các điểm ảnh mong muốn Mà trong đó mỗi một màu được xác định

19

Mô hình màu CMY - phối màu hấp thụ

! Màu sắc khác nhau được tạo ra từ việc trừ ánh sáng

trắng với 3 màu: Xanh lam, Đỏ hồng, Vàng

(1,1,0) removes (0,0,1) (1,0,1) removes (0,1,0) (0,1,1) removes (1,0,0)

Mô hình màu CMYK

! Trong máy in thường sử dụng thêm thành phần mực đen (K)

mực màu, nên màu Đen được tạo bằng cách phối hợp các màu CMY thực sự không bao giờ được đen đậm như ý muốn

Sự trừ màu CMY [1]

[1] http://www.vietphotoshop.com/plugins/p2_news/printarticle.php?p2_articleid=764

Trang 6

21

Mô hình màu HSV

! Sử dụng 3 thành phần:

S=1, V=1: màu thuần khiết

Trang 7

25

Một số công thức chuyển đổi màu sắc

!   Ví dụ: chuyển ảnh màu về ảnh mức xám

Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B

Trang 8

Nguồn tài liệu

!   Tài liệu tham khảo:

!   Slide Introduction à l'image, bài giảng Xử lý ảnh Alain

Boucher IFI 2010

!   Tài liệu đề nghị đọc:

Rafael C Gonzalez, Richard E Woods Prentice-Hall

2002

binary image, grayscale, quantification

Trang 9

Cảm biến ở máy Canon

! Hiệu điện thế ra tỷ lệ thuận với lượng ánh sáng đến

Source : Gonzalez and Woods Digital Image Processing Prentice-Hall, 2002.

Trang 10

Source : Gonzalez and Woods Digital Image Processing Prentice-Hall, 2002

Trang 11

13

Độ phân giải

! Độ phân giải hiển thị (display resolution): hay còn gọi

là độ phân giải điểm ảnh, là số lượng điểm ảnh (pixel)

phân biệt có thể hiển thị được trên mỗi chiều

! Độ phân giải màu (color resolution): hay còn gọi là độ

sâu màu (color depth), là số màu (hay cường độ sáng)

phân biệt có thể hiển thị được

14

Độ phân giải điểm ảnh

!   Nếu 2 ảnh có cùng kích thước vật lý, ảnh nào có độ phân giải điểm ảnh lớn hơn có khả năng hiển thị nhiều chi tiết hơn, hoặc hiển thị chi tiết sắc nét hơn

Source :Alain Boucher Bài giảng Xử lý ảnh IFI

Trang 12

!   Không được sử dụng như ảnh nhưng sẵn sàng cho tạo ảnh

! Không có một chuẩn chung, giảm tính linh hoạt khi xử lý

! máy ảnh bán chuyên nghiệp và chuyên nghiệp thường cho phép chụp RAW và JPG

!   Căn cứ vào những cài đặt trước khi chụp (độ sắc nét, cân bằng trắng, quá trình phơi sáng), máy sẽ xử lý thông tin ảnh RAW và cho ra một tệp tin ảnh nhìn được dưới định dạng JPG, TIFF tùy theo cài đặt

Định dạng file ảnh số

JPEG (Joint Photographic

Experts Group)

• Máy ảnh số

• Phổ biến: dung lượng nhỏ, nhẹ

(1/10 so với tập tin dữ liệu gốc)

=> thao tác nhanh, tránh treo

http://congnghe.nld.com.vn/244159p0c89/dinh-dang-file-anh.htm

TIFF (Image File Format)

• Nhiếp ảnh chuyển nghiệp + giới thiết kế đồ hoạ

• Lưu trữ dữ liệu lâu dài

• Dung lượng cồng kềnh

• Nén không mất thông tin (dung lượng không thay đổi đáng kể khi được nén)

20

PNG (Portable Network Graphics)

•  Lưu trữ dữ liệu lâu dài

•  Dung lượng cồng kềnh

•  Bảo lưu chất lương nén vượt trội hơn cả TIFF

http://congnghe.nld.com.vn/244159p0c89/dinh-dang-file-anh.htm

Trang 13

21

! Mỗi định dạng file ảnh số có những ưu và nhược điểm

riêng, tuy nhiên, chúng ta sẽ không nghiên cứu sâu

vấn đề này

! Mỗi file ảnh số gồm 2 phần chính:

độ sâu màu, )

thường được nén theo nhiều phương pháp khác nhau

!   Việc nén các pixels nhằm làm giảm kích thước lưu trữ

!   Có 2 phương pháp nén chính:

toàn qua quá trình nén và giải nén Ví dụ: PNG,

toàn qua quá trình nén và giải nén Ví dụ: JPEG,

! Chú ý: ảnh JPEG tốt cho việc hiển thị ảnh, nhưng

không tốt cho việc xử lý ảnh (do mất nhiều thông tin)

24

!   Mỗi định dạng file ảnh sẽ có mô tả chi tiết riêng

!   Cần tham khảo định dạng chi tiết của mỗi loại file để việc đọc và lưu ảnh được chính xác

Source: http://en.wikipedia.org/wiki/BMP_file_format

Trang 14

25

!   BMP – Windows bitmap

!   bmp hay DIB (device Independent Bitmap)

! Các thuộc tính tiêu biểu của một tập tin ảnh BMP (cũng như file

ảnh nói chung) là

!   n: số bit trên mỗi điểm ảnh (bit per pixel)

!   1 ảnh bmp n-bit có 2^n màu

! Giá trị tiêu biểu của n là 1 (ảnh đen trắng), 4 (ảnh 16 màu), 8

(ảnh 256 màu), 16 (ảnh 65536 màu) và 24 (ảnh 16 triệu

màu) Ảnh BMP 24-bit có chất lượng hình ảnh trung thực

nhất

! chiều cao của ảnh (height), cho bởi điểm ảnh (pixel)

! chiều rộng của ảnh (width), cho bởi điểm ảnh

26

! Cấu trúc tập tin ảnh BMP bao gồm 4 phần

!   Bitmap Header (14 bytes): giúp nhận dạng tập tin bitmap

!   Bitmap Information (40 bytes): lưu một số thông tin chi tiết giúp hiển thị ảnh

!   Color Palette (4*x bytes), x là số màu của ảnh: định nghĩa các màu sẽ được sử dụng trong ảnh

!   Bitmap Data: lưu dữ liệu ảnh

27

! Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin hình ảnh thường không

được nén bằng bất kỳ thuật toán nào Khi lưu ảnh, các điểm ảnh được ghi

trực tiếp vào tập tin - một điểm ảnh sẽ được mô tả bởi một hay nhiều byte

tùy thuộc vào giá trị n của ảnh Do đó, một hình ảnh lưu dưới dạng BMP

thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được nén (chẳng

hạn GIF, JPEG hay PNG)

! Định dạng BMP được hỗ trợ bởi hầu hết các phần mềm đồ họa chạy trên

Windows, và cả một số ứng dụng chạy trên MS-DOS Ngay từ Windows 3.1,

Microsoft đã cho ra đời phần mềm PaintBrush, một phần mềm hỗ trợ vẽ

hình ảnh đơn giản và lưu hình ảnh được vẽ dưới dạng BMP 16 hay 256

màu Tuy nhiên, do kích thước tập tin ảnh BMP quá lớn, định dạng BMP

không phù hợp để trao đổi hình ảnh qua mạng Internet (do hạn chế về tốc

độ truyền dữ liệu) Do đó, các trang web thường sử dụng ảnh dạng GIF,

JPEG hay PNG Các định dạng này hỗ trợ các thuật toán nén hình ảnh, vì

vậy có thể giảm bớt kích cỡ của ảnh

28

Bài tập Cho các hàm QT Creator

! qGray(color) : chuyển màu color của điểm ảnh -> màu xám

! color.rgb() : chuyển màu color của điểm ảnh sang hệ màu RGB

! Color.getHsv(&h, &s, &v): chuyển màu color sang hệ màu HSV

(1) Viết giải thuật chuyển ảnh màu về ảnh mức xám (2) Viết giải thuật thay đổi độ sáng tối của ảnh

Trang 15

Nguồn tài liệu

!   Tài liệu tham khảo:

Boucher IFI 2010

!   Tài liệu đề nghị đọc:

!   Trong chương này, chúng ta chỉ học các phép xử lý

ảnh trên ảnh mức xám hoặc ảnh nhị phân

!  Để xử lý ảnh màu, chúng ta có 2 cách:

thành phần màu lại

Trang 16

Điểm ảnh – điểm ảnh lân cận

(x-1,y-1) (x,y-1) (x+1,y-1) (x-1,y) (x,y) (x+1,y) (x-1,y+1) (x,y+1) (x+1,y+1)

•  Điểm ảnh = point = pixel

•  Biến đổi giá trị của một điểm ảnh thành một giá trị mới

cũng tại vị trí đó bởi 1 hàm toán học

•  Không phụ thuộc vào các giá trị của các điểm ảnh lân

cận – láng giềng

7 T: transformation/biến đổi

•  Phân ngưỡng ảnh (thresholding)

•  Điều chỉnh độ sáng tối (brightness)

•  Điều chỉnh độ tương phản (constract)

•  Biến đổi tuyến tính tổ chức đồ

•  Cân bằng tổ chức đồ

•  Một số toán tử logic trên ảnh

8

Trang 17

9

Ảnh âm bản (Negative)

!   Ảnh âm bản hữu ích trong việc tăng cường chi tiết ảnh

màu trắng hoặc xám nhúng trong vùng tối của ảnh

!   Để tạo ảnh âm bản, ta dùng hàm đảo ngược độ sáng

Phân ngưỡng (Thresholding)

•  Các phép biến đổi phân ngưỡng hữu ích cho việc phân vùng ảnh mà ta muốn cô lập một vùng đối tượng từ ảnh nền

255 nếu I(x,y) ≥ c

0 ngược lại O(x,y)=

Trang 18

QRgb color = image_in.pixel(x,y);

int gray = qGray(color);

if (gray > thresholding) gray = 255;

else if (gray <= thresholding) gray = 0;

QRgb color_out = qRgb(gray, gray, gray);

image_out.setPixel(x,y,color_out);

}

15

Tổ chức đồ (Histogram)

!   Tổ chức đồ biểu diễn sự phân bố mức xám của ảnh

ảnh có mức xám k

!   Được sử dụng để tìm ra các đặc trưng của ảnh

Tổ chức đồ (histogram) = biểu đồ mức xám của ảnh

Trang 20

Source : Alain Boucher Bài giảng Xử lý ảnh IFI.

Trang 21

Tổ chức đồ (Histogram): ảnh màu

Tổ chức đồ của ảnh trên máy ảnh Nikon và Canon

•  Giá trị chung được biểu diễn bằng một biểu đồ thứ 4, thường

gọi là RGB; biểu đồ chung RGB biểu diễn giá trị ánh sáng chung

của toàn bức ảnh – có khi còn được gọi là biểu đồ phơi sáng

(exposure)

Biểu diễn cường độ sáng một đường cắt

!   Cường độ sáng của một đường cắt được biểu diễn bởi tín hiệu 1 chiều

Source : Alain Boucher Bài giảng Xử lý ảnh IFI 2010.

27

Biểu diễn cường độ sáng một đường cắt

28

Độ sáng tối & độ tương phản của ảnh

! Độ sáng tối của ảnh được tính bằng trung bình cường

Trang 22

29

Ví dụ về độ sáng tối & độ tương phản

Source : Phạm Nguyên Khang Bài giảng Xử lý ảnh Khoa CNTT&TT, ĐH Cần Thơ

30

Ví dụ về độ sáng tối & độ tương phản

31

Nhận xét về độ sáng tối & độ tương phản

!   Tổ chức đồ lệch về bên trái: ảnh tối

Trang 23

33

Cải thiện độ sáng tối: trượt tổ chức đồ

!   Mục đích: làm thay đổi sự sáng tối của ảnh

!  O(x,y) = I(x,y) + c

!   Nếu c<0 : trượt ảnh về bên trái → ảnh tối hơn

!   Nếu c>0 : trượt ảnh về bên phải → ảnh sáng hơn

34

ảnh kết quả sau khi trượt với c = 50

Cải thiện độ sáng tối: trượt tổ chức đồ

Trang 24

37

Bài giải

!   Thay đổi độ sáng tối của 1 ảnh xám

for (int x=0; x<image_in.width(); x++)

for (int y=0; y<image_in.height(); y++) {

QRgb color = image_in.pixel(x,y); // lấy màu của pixel x, y

// đổi màu sang mức xám

int gray = qGray(color);

int out = gray + c;

if (out>255) out=255; else if (out<0) out=0;

int h, s, v;

color.getHsv(&h, &s, &v);

int out = v + c;

if (out>255) out=255; else if (out<0) out=0;

//tạo màu từ h,s và out QColor color_out = QColor::fromHsv(h,s, out);

image_out.setPixel(x,y, color_out.rgb());

}

39

!   Mục đích: làm thay đổi độ rộng chân của tổ chức đồ

→ thay đổi độ tương phản của ảnh

!   O(x,y) = I(x,y) x c (với c>0)

Cải thiện độ tương phản: căng tổ chức đồ

ảnh kết quả sau khi căng với c = 5

Trang 25

Cải thiện độ tương phản: biến đổi tuyến tính

!   Mục đích: nhằm có được tổ chức đồ tối ưu

!   Kết hợp giữa trượt và căng tổ chức đồ

!   Trượt tổ chức đồ về trái cho mức xám nhỏ nhất bằng 0

!   Căng tổ chức đồ sao cho mức xám lớn nhất bằng 255

Source : Caroline Rougier Traitement d'images (IFT2730) Univ de Montreal

Trang 26

45

Cải thiện độ tương phản: biến đổi tuyến tính

⇒ f(x) = 255/(max-min) x – (255*min) / (max – min)

⇒  =( 255 * (x - min) ) / (max – min)

Sử dụng phương pháp biến đổi tuyến tính

tổ chức đồ để cải thiện độ tương phản của ảnh

Sử dụng phương pháp biến đổi tuyến tính

tổ chức đồ để cải thiện độ tương phản của ảnh

Trang 27

49

Cải thiện độ tương phản

Biến đổi tuyến tính từng phần

!   Mục đích: điều chỉnh sự phân bố mức xám của ảnh

! Tổ chức đồ của ảnh kết quả ít lồi lõm hơn ảnh gốc

52

Cách tính:

!   Tính tổ chức đồ h(k)

!   Tính hàm mật độ xác suất chuẩn hóa

!   Tính giá trị mức xám kết quả cho từng điểm ảnh

O(x,y) = round ( C(I(x,y)) * 255 )

Trang 28

53

!   Cân bằng tổ chức đồ có thể đem lại kết quả tốt ngay cả khi

việc kết hợp trượt và căng tổ chức đồ không hiệu quả

56

! Cách tính:

!   Tính tổ chức đồ h(k)

!   Tính hàm mật độ xác suất chuẩn hóa

!   Tính giá trị mức xám kết quả cho từng điểm ảnh

O(x,y) = round ( C(I(x,y)) * 255 )

Trang 30

61

Phép cộng và trừ 2 ảnh

!   Gọi f, g là 2 ảnh có cùng kích thước (tính theo pixel)

! Phép cộng: cộng từng pixel tương ứng của 2 ảnh

!  R(x,y) = Min ( f(x,y)+g(x,y) ; 255 )

!  Được áp dụng để làm tăng độ sáng của ảnh (cộng

với chính ảnh đó) hoặc giảm nhiễu từ một loạt ảnh

! Phép trừ: trừ từng pixel tương ứng của 2 ảnh

!  S(x,y) = Max ( f(x,y)-g(x,y) ; 0 )

!  Được áp dụng để phát hiện lỗi (tìm sự sai khác của

các ảnh X-Quang) hoặc phát hiện chuyển động

Một số toán tử logic trên ảnh

•  Toán tử logic trên ảnh thực hiện trên từng điểm ảnh giữa 2 hay nhiều ảnh

•  Phép NOT thực hiện trên 1 ảnh (Ảnh âm bản)

•  Toán tử logic thực hiên trên ảnh mức xám, các điểm ảnh được xử lý như các số nhị phân

•  Màu trắng = 1 và màu đen = 0

•  Phép toán AND, OR dùng để làm mặt nạ (chọn 1 vùng nào đó trên ảnh)

64

Trang 31

65

66

Add – Cộng Sub – trừ

AND

OR

67

68

Trang 32

69

Trang 33

Chương 3

LỌC ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA CNTT & TRUYỀN THÔNG

BỘ MÔN KHOA HỌC MÁY TÍNH

Bài giảng Xử lý ảnh

2

Nguồn tài liệu

! Tài liệu tham khảo:

IFI 2010

Tiêu đề	Bài Giảng Xử Lý Ảnh
Tác giả	Alain Boucher
Trường học	Trường Đại Học Cần Thơ
Chuyên ngành	Công Nghệ Thông Tin
Thể loại	Bài Giảng
Năm xuất bản	2004
Thành phố	Cần Thơ