TÌM HIỂU KỸ THUẬT BIẾN ĐỔI CONTOURLET 2-D TRÊN ẢNH

Mục tiêu đề tài:♱ Hiểu rõ tầm quan trọng của ảnh số và xử lý ảnh số, cũng như tầm quan trọng của việc ứng dụng các kỹ thuật biến đổi trong các tác vụ xử lý ảnh.. ♱ Tìm hiểu, trình bày

TÌM HIỂU KỸ THUẬT BIẾN ĐỔI

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1 Mục tiêu đề tài

2 Giới thiệu

3 Xây dựng biến đổi Contourlet

4 Thuật toán biến đổi Contourlet

5 Kết quả thực nghiệm

6 Kết luận và hướng phát triển

7 Tài liệu tham khảo

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1 Mục tiêu đề tài

2 Giới thiệu

3 Xây dựng biến đổi Contourlet

4 Thuật toán biến đổi Contourlet

5 Kết quả thực nghiệm

6 Kết luận và hướng phát triển

7 Tài liệu tham khảo

1 Mục tiêu đề tài:

♱ Hiểu rõ tầm quan trọng của ảnh số và xử lý ảnh số, cũng như tầm quan trọng của việc ứng dụng các kỹ thuật biến đổi trong các tác vụ xử lý ảnh.

♱ Tìm hiểu, trình bày một kỹ thuật biến đổi được xem

là hiệu quả trên ảnh mà hiện còn đang rất mới mẽ Đó

là phép biến đổi Contourlet.

♱ Góp phần nguồn tham khảo của biến đổi Contourlet, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tìm hiểu xây dựng

các ứng dụng có tính thiết thực vào thực tế.

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1 Mục tiêu đề tài

2 Giới thiệu

2.1 Mục đích 2.2 Biến đổi Wavelet thất bại 2.3 Đề xuất

1 Xây dựng biến đổi Contourlet

2 Thuật toán biến đổi Contourlet

3 Kết quả thực nghiệm

4 Kết luận và hướng phát triển

5 Tài liệu tham khảo

2.1 Mục đích:

♱ Mục đích: Biểu diễn hiệu quả cho các ảnh có đặc

trưng là các đường biên mịn.

 Thao tác chủ yếu là ở các điểm cạnh (edges)!

2.2 Biến đổi Wavelet thất bại:

 Một phép biến đổi được sử dụng phổ biến từ trước 1990 đến nay, đó lá phép biến đổi Wavelet.

♱ Cạnh (edges): Các điểm ảnh có tính không liên tục.

♱ Đường biên (contours): Các cạnh với tính định hướng và định vị

 Wavelets chỉ tốt để tách ra các tính không liên tục ở các điểm cạnh mà không nhận ra được tính mịn theo các đường biên ảnh.

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1 Mục tiêu đề tài

2 Giới thiệu

3 Xây dựng biến đổi Contourlet

3.1 Khái quát 3.2 Tháp Laplacian 3.3 Dàn lọc có hướng

1 Thuật toán biến đổi Contourlet

2 Kết quả thực nghiệm

3 Kết luận và hướng phát triển

4 Tài liệu tham khảo

3.1 Khái quát:

Thực hiện như thế nào?

♱ Trước tiên, biến đổi Contourlet

sử dụng tháp Laplacian (LP) để tìm ra các cạnh (edges).

♱ Sau đó, biến đổi contourlet sử dụng một biến đổi có hướng cục

bộ để tìm ra phân đoạn đường

biên (contour segment) như dàn

lọc có hướng (DFB) để liên kết các điểm không liên tục thành

cấu trúc tuyến tính (linear)

 Trong biến đổi Contourlet, hai quá trình này được lặp lại để khai triển nhiều mức và nhiều hướng.

Đặc tính của Contourlet là gì?

 Wavelet: Sử dụng nhiều hình

vuông nhỏ để nắm giữ đường cong.

 Contourlet: Sử dụng các hình

được kéo dài ra ở nhiều hướng theo

đường cong để vẽ đường cong với

nhiều tính linh động, dễ uốn nén.Vì

3.2 Tháp Laplacian - LP:

♱ Một cách để đạt được phân rã đa

mức (multiscale) là sử dụng một

cấu trúc tháp Laplacian (LP) được

giới thiệu bởi Burt và Adelson

(1983).

♱ Giả sử a 0 [n] là các ảnh được đưa

vào, sau giai đoạn LP đưa ra là J

ảnh bandpass b j [n], j=1,2,…j và

một ảnh lowpass a j [n] Nó có

nghĩa là cấp thứ j của LP phân rã

ảnh a j-1 [n] thành một ảnh thô

(coarser image) a j [n] và ảnh chi

tiết b j [n] Mỗi ảnh bandpass b j [n]

được phân tích thêm nữa bởi một

DFB l j cấp thành 2 lj ảnh có hướng

bandpass.

3.2 Tháp Laplacian - LP:(tt)

♱ Các subspaces (không gian con) được sinh ra bởi tháp Laplacian

3.3 Dàn lọc có hướng – DFB:

♱ Dàn lọc có hướng (DFB) là một dàn lọc được lấy mẫu mà có thể phân rã ảnh thành lũy thừa của 2 các số hướng bất kỳ DFB được thực hiện một cách hiệu quả thông qua một sự phân tích

có cấu trúc cây nhị phân l cấp (l-level) đưa ra 2 l các subbands

♱ Ví dụ: Phân rã ảnh bên dưới với l=3:

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1 Mục tiêu đề tài

2 Giới thiệu

3 Xây dựng biến đổi Contourlet

4 Thuật toán biến đổi Contourlet

5 Kết quả thực nghiệm

6 Kết luận và hướng phát triển

7 Tài liệu tham khảo

4 Thuật toán biến đổi Contourlet:

Input:

{

- Đưa ảnh vào.

- Chọn số phân rã tháp và hướng ở mỗi

1 Tính toán phân rã tháp của một ảnh.

2 Tính toán phân rã hướng của ảnh

bandpass.

3 Lặp lại bước 1 và 2 đến khi số phân rã

tháp và hướng được hoàn thành.

}

Output:

- Ảnh được xây dựng lại.

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1 Mục tiêu đề tài

2 Giới thiệu

3 Xây dựng biến đổi Contourlet

4 Thuật toán biến đổi Contourlet

5 Kết quả thực nghiệm

5.1 Ảnh Input 5.2 Ảnh các hệ số

5.3 Đại lượng MSE 5.4 Ảnh được xây dựng lại

1 Kết luận và hướng phát triển

2 Tài liệu tham khảo

5.3 Đại lượng MSE:

♱ Trong đó:

♱ MSE: Đại lượng sai số

bình phương trung bình

♱ M,N: Số dòng và cột các

pixels ảnh

♱ MN: Tích của kích thướt

(size) ảnh

♱ I: Ảnh vào

♱ I’:Ảnh được xây dựng lại

♱ x, y: Tọa độ điểm ảnh

N

1 x

2

I y)

I(x, MN

1 MSE

5.4 Ảnh được xây dựng lại:

 Với số phân rã tháp và hướng khác nhau, sử

dụng đại lượng MSE để

đo chất lượng ảnh xây dựng lại Kết quả gần như bằng 0

 Biến đổi Contourlet gần như đạt được sự xây

dựng lại hoàn hảo

(perfect reconstruction).

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1 Mục tiêu đề tài

2 Giới thiệu

3 Xây dựng biến đổi Contourlet

4 Thuật toán biến đổi Contourlet

5 Kết quả thực nghiệm

6 Kết luận và hướng phát triển

6.1 Đánh giá chung 6.2 Hạn chế và hướng phát triển

1 Tài liệu tham khảo

6.1 Đánh giá chung:

♱ Qua quá trình thực hiện đề tài, nhóm đã tích lũy và tìm hiểu được một số các vấn đề:

– Hiểu được tầm quan trọng của việc ứng dụng xử lý ảnh số vào các hoạt động khoa học kỹ thuật, cũng như các ứng dụng trong hoạt động thực tiễn.

– Tìm hiểu được các tri thức liên quan với xử lý ảnh và các phép biến đổi trên ảnh, cũng như tính chất và các đặc trưng riêng của các phép biến đổi trên ảnh.

– Nắm bắt và trình bày logic các vấn đề liên quan trong kỹ thuật biến đổi Contourlet, xây dựng phép biến đổi Contourlet làm nền tảng cho các tác vụ xử lý ảnh.

– Tìm hiểu ngôn ngữ MATLAB và cài đặt kỹ thuật biến đổi Contourlet

6.2 Hạn chế và hướng phát triển:

♱ Hạn chế:

– Về lý thuyết: Chưa thực sự đi sâu thực hiện đầy đủ các hổ trợ cũng như các đặc trưng nổi bật của phép biến đổi Contourlet.

– Về thực hành: Chưa xây dựng được một ứng dụng cụ thể.

♱ Hướng phát triển: Trong quá trình thực hiện, nhóm nhận thấy biến đổi Contourlet:

– Được ứng dụng vào rất nhiều các tác vụ xử lý ảnh như: Khử nhiễu ảnh, rút trích các đặc trưng ảnh,… là rất tốt

– Được sử dụng để làm miền biến đổi trong các hệ thống ẩn thông tin (watermarking system) nhằm tăng cường độ mạnh cũng như độ bền vững trong các hệ thống ẩn thông tin được ứng dụng cho việc chống sao chép, bảo vệ bản quyền … trên các tín hiệu số

– Trong tương lai nhóm sẽ cố gắng tìm hiểu rộng và sâu hơn để kết hợp với các kỹ thuật khác nhằm xây dựng một hệ thống có ứng dụng thiết thực hơn như hệ thống ẩn thông tin được nêu trên

NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1 Mục tiêu đề tài

2 Giới thiệu

3 Xây dựng biến đổi Contourlet

4 Thuật toán biến đổi Contourlet

5 Kết quả thực nghiệm

6 Kết luận và hướng phát triển

7 Tài liệu tham khảo

7 Tài liệu tham khảo:

♱ M N Do (2001), Directional Multiresolution Image

Representations, Ph.D.Thesis, EPFL, Lausanne,

Switzerland, Dec 2001

♱ M N Do and M Vetterli (2005), The contourlet

transform: an efficient directional multiresolution image

representation, IEEE Trans Image Proc., to appear,

http://www.ifp.uiuc.edu/˜minhdo/publications

♱ T Veerakumar, S Esakkirajan, V Senthil Murugan,

R.Sudhakar (2006), Image Compression Using Contourlet

Transform and Multistage Vector Quantization, GVIP

Journal, Volume 6, Issue 1, July 2006