Bài giảng xử lý ảnh số chương 4 kiến thức về xử lý ảnh trong miền không gian

 Làm sắc nét dựa trên nguyên lý “sự khác biệt trongmiền không gian” spatial differentiation Difference ~ high-pass filter bộ lọc thông cao vàhigh-boost filter  High-pass filter: Lấy ả

XỬ LÝ ẢNH TRONG MIỀN KHÔNG GIAN

(TT)

NGÔ QUỐC VIỆT

TPHCM-2012

1. Các bộ lọc thông thấp và thông cao

2. Đạo hàm và nhân chập

 Đạo hàm bậc hai - mặt nạ Laplacian

 Đạo hàm bậc nhất – mặt nạ Sobel, Roberts

3. Làm sắc nét ảnh

 Phương pháp unsharp mask

 Sharpen transform

4. Tóm tắt và bài tập

 Làm rõ các chi tiết nét trong ảnh Ngược với làm mờ

 Ứng dụng trong printing, medical imaging, chẩnđoán công nghiệp, etc

3 Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt

Ảnh gốc Ảnh đã làm sắc nét

Nguồn: http://www.dl-c.com

 Làm sắc nét dựa trên nguyên lý “sự khác biệt trongmiền không gian” (spatial differentiation)

 Difference ~ high-pass filter (bộ lọc thông cao) vàhigh-boost filter

 High-pass filter: Lấy ảnh trừ đi ảnh đã làm mờ sắc nét

 High-Boost filter: làm nét, nhưng không bỏ thànhphần thô (tần số thấp) Bằng cách nhân ảnh gốc với

hệ số trước khi trừ ảnh đã làm mờ

5

 Định nghĩa đạo hàm bậc nhất của f(x) trong miền liên tục và f(n) trong miền rời rạc

 Định nghĩa đạo hàm bậc hai của f(x) trong miền liên tục và f(n) trong miền rời rạc

 Đạo hàm được định nghĩa “khác biệt”  có cùngmục tiêu của bộ lọc làm sắc nét

 Đạo hàm có thể phát hiện được nhiều tính chất:

Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 7

1

3

1. Đạo hàm bậc nhất thể hiện được cạnh dầy trong

ảnh (phần ramp trong ảnh trên)

2. Đạo hàm bậc hai thể hiện rõ các chi tiết mịn hoặc

 Đạo hàm bậc hai thường được dùng nhiều trong

nâng cao chất lượng ảnh vì khả năng cải tiến các chi tiết mịn

 Định nghĩa đạo hàm bậc hai của f(x, y) trong miền

liên tục

9 Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt

 Đạo hàm bậc 2 thể hiện bởi

0

1 4

1

0 1

0

0 1

0

0 2

0

0 1

0

0 0

0

1 2

1

0 0

0

Nhân chập Laplacian

Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 11

1

1 8

1

1 1

1

Xét hai lân cận chéo

Có thể dùng cho Heavy sharpen

0

1 4

1

0 1

1

1 8

1

1 1

0

1 5

1

0 1

1

1 9

1

1 1

1

 Làm cho ảnh sắc nét hơn thông qua một số phương

pháp: Sharpen, Unsharp Mask Ví dụ về làm sắc nét

Ảnh gốc Ảnh đã làm sắc nét

Nguồn: http://www.dl-c.com

mặt nạ Laplacian và các biến thể.

Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 13

 Mặt nạ Laplacian được dùng để làm sắc nét ảnh theo cách: ảnh gốc cộng với ảnh đã được lấy cạnh bằng Laplacian

 Công thức làm nét ảnh với nhân chập

 Nhân chập Laplacian có đường chéo thường làmsắc nét rõ hơn

y x f y

x f

âm tâm

y x f y

x

f y

x

g

) , ( )

, (

) , ( )

,

( )

,

(

2 2

 ( 1 , ) ( 1 , ) ( , 1 ) ( , 1 ) 4 ( , ) )

, ( )

1 5

1

0 1 0

 Phương pháp cổ điển để làm nét ảnh Thực hiện bởi

 Biến thể của unsharp mask được gọi là high-boost filter Thực hiện bởi

Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 15

) , ( )

, ( )

,

) , ( )

, ( )

,

) , ( )

, ( )

, ( ) 1 (

) ,

) , ( )

, ( ) 1 (

) ,

 Nhân chập high-boost xác định bởi, với (A  1).

 Khi A = 1, high-boost filter là nhân Laplacian

 High-boost filter thường dùng khi ảnh gốc tối Có thể làm tăng độ tương phản.

0

1 4

1

0 1

1

1 8

1

1 1

y x f y

x Af

âm tâm

y x f y

x

Af y

x

f hb

) , ( )

, (

) , ( )

,

( )

,

(

2 2

Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 17

0 1 1 1 0

0 1 6 1 0

0 1 1 1 0

0 1 1 1 0

0 1 1 1 0

0 1 1 1 0

0 0 0 0 0

1 4

1

0 1 0

2

4 20

4

1 5

1

1 0

1

1 0

1

2 1

2

sharpened

I



 Tìm hiểu và trình bày mức độ làm nét (nét vừa, nétquá mức, etc).

 Khái niệm bán kính (giá trị A trong high-boost) và ngưỡng

làm nét trong Unsharp mask

 Cách làm mờ ở các mức độ khác nhau

 Cài đặt làm sắc nét ảnh với các nhân chập Laplaciankhác nhau và so sánh kết quả

 Định nghĩa gradient của f(x,y).

 Magnitude được xác định bởi

 Sử dụng magnitude của gradient nhằm cải tiến chất lượng ảnh.

 Magnitude theo định nghĩa gần đúng có tính chất rotation invariant.

Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 19

f

G

G f

y x

2 / 1 2 2

f f

 Dạng xấp xỉ, đạo hàm bậc nhất được xét trong lân

cận 3x3 của pixel Nhắc lại lân cận

 Đạo hàm được định nghĩa bởi

 Hai xấp xỉ khác theo Roberts (1965)

 Magnitude đạo hàm Roberts xấp xỉ được xác địnhbởi

 Biểu diễn bởi ma trận 2x2:

 Nhân chập 3x3 xác định bởi

 Nhân chập Roberts

 Giá trị 2: center important

Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 21

1 0

Roberts cross-gradient operator

( ) 2

(

) 2

( ) 2

(

7 4

1 9

6 3

2 3

1 9

8 7

Z Z

Z Z

Z Z

Z Z

Z Z

Z

Z f

1

0 0

0

1 2

2 0

2

1 0 1

Sobel operators

f/ x

f/ y

 Tổng các số hạng trong nhân chập bằng zero không ảnh hưởng đến mức xám tổng thể của ảnh

 Đạo hàm bậc nhất thường ứng dụng trong pháthiện biên (edge detection)

 Các toán tử khác là Canny, Prewitt, Sobel, Roberts

 Có thể kết hợp theo hướng xử lý tuần tự các mặt nạtrong bước tiền xử lý ảnh nhằm nhận được ảnh “tốthơn” cho các bước xử lý sau

 Sử dụng các hàm sau để chuẩn bị ảnh

 cvLoadImage

 cvCreateImage: tạo ảnh mới

 cvCvtColor: đổi từ ảnh màu sang ảnh xám

 Sử dụng cvLaplace(): lọc Laplacian trên ảnh

Bài giảng Xử lý ảnh - TS Ngô Quốc Việt 23

 Trình bày một số kỹ thuật cơ bản nhằm “nâng cao”chất lượng ảnh trong miền không gian

 Phần đầu trình bày xử lý không phụ thuộc khônggian – trực tiếp trên từng điểm ảnh với kỹ thuậtchính dựa trên histogram

 Phần kế trình bày xử lý ảnh trong miền không gianvới kỹ thuật chính là sử dụng các nhân chập áp trựctiếp lên ảnh xám