TÌM HIỂU TỔNG QUAN về xử lý ẢNH số GRAYSCALE

TÌM HIỂU TỔNG QUAN về xử lý ẢNH số GRAYSCALE .............................. TÌM HIỂU TỔNG QUAN về xử lý ẢNH số GRAYSCALE .............................. TÌM HIỂU TỔNG QUAN về xử lý ẢNH số GRAYSCALE .............................. TÌM HIỂU TỔNG QUAN về xử lý ẢNH số GRAYSCALE ..............................

ẢNH SỐ GRAYSCALE

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VII DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VIII DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT IX

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ GRAYSCALE 1

1.1 GIỚI THIỆU 1

1.2 KHÁI NIỆM VÀ PHÂN LOẠI ẢNH TRONG XỬ LÝ ẢNH SỐ 1

1.2.1 Ảnh số 1

1.2.2 Điểm ảnh 1

1.2.3 Độ phân giải ảnh 2

1.2.4 Mức xám của ảnh 2

1.2.5 Ảnh index 2

1.2.6 Ảnh grayscale 3

1.2.7 Ảnh nhị phân 3

1.2.8 Ảnh RGB 3

1.3 SƠ ĐỒ KHỐI 4

4

1.4 CHỨC NĂNG CÁC KHỐI 5

1.4.1 Mở ảnh 5

1.4.2 Thêm nhiễu ảnh 5

1.4.3 Lọc nhiễu ảnh 5

1.4.4 Ảnh lọc nhiễu 5

1.4.5 Xử lý ảnh 5

1.4.6 Hiện ảnh sau xử lý 5

1.4.7 Lưu ảnh 6

CHƯƠNG 2 LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT VÀ NỘI DUNG CỦA ĐỀ TÀI 7

2.1 LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT 7

2.1.1 Nguyên lý hoạt động 8

2.3 THÊM NHIỄU 9

2.3.1 Nhiễu salt & peper 9

2.3.2 Nhiễu Gaussian 9

2.4 LỌC ẢNH 9

2.4.1 Lọc trung bình 9

2.4.2 Lọc trung vị 10

2.5 DÒ TÌM CẠNH GÓC 11

2.5.1 Lọc sobel 11

2.5.2 Lọc prewitt 12

2.5.3 Lọc robert 13

2.6 TĂNG CƯỜNG ẢNH 13

2.6.1 Histogram 14

2.6.2 Cân bằng histogram 14

2.6.3 Làm mờ ảnh 15

2.6.4 Sắc nét ảnh 16

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 17

3.1 MÔ HÌNH MÔ PHỎNG 17

3.2 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 17

CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN, ỨNG DỤNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 21

4.1 KẾT LUẬN 21

4.1.1 Ưu điểm 21

4.1.2 Nhược điểm 21

4.1.3 Ứng dụng 21

4.1.4 Hướng phát triển 21

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1-1: Ảnh index [1] 2

Hình 1-2: Ảnh grayscale [1] 3

Hình 1-3: Ảnh nhị phân [1] 3

Hình 1-4: Ảnh RGB [1] 4

Hình 2-1: Biểu đồ histogram [1] 15

Hình 2-2: Ảnh sau khi cần bằng xám [1] 16

Hình 2-3: Ảnh gốc 16

Hình 2-4: Ảnh làm mờ 16

Hình 3-1: Mô hình xử lý ảnh 18

Hình 3-2: Ảnh gốc, ảnh nhiễu salt & pepper, lọc trung bình, cân bằng xám 19

Hình 3-3: Ảnh gốc, nhiễu Gaussian, lọc trung vị,làm mờ 19

Hình 3-4: Ảnh lọc Robert 20

Hình 3-5: Ảnh lọc Sobel 20

Hình 3-6: Ảnh lọc Prewitt 20

Hình 3-7: Ảnh làm mờ……… 21

Bảng 2-2: Mặt nạ lọc theo trục Y 12 Bảng 2-3: Mặt nạ lọc theo trục X 13 Bảng 2-4: Mặt nạ lọc theo trục Y 13

RBG: Red Green Blue

GIF:Graphics Interchange Format

PNG: Portable Network Graphics

JPEG: Joint Photographic Expects GroupTIFF: Tagged Image Format File

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH SỐ GRAYSCALE

1.1 Giới thiệu

Sự ra đời của xử lý ảnh và ứng dụng của nó rất cần thiết cho cuộc sống Xử lý ảnh

đã có từ rất lâu và được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như dân sự, quận

sự, y tế, viễn thông, kỹ thuật tự động, giao thông thông minh, kỹ thuật y sinh …Tuy nhiên, mới chỉ khoảng một thập niên trở lại đây, kiến thức xử lý ảnh mới đưavào giảng dạy tại một vài trường đại học tại Việt Nam dành cho một số ngành họcnhất định Các phương pháp xử lý ảnh bắt đầu bằng các ứng dụng nằm nâng caochất lượng bằng các phương pháp phân tích nghiên cứu trong giai doạn thiết bị phầncứng bị hạn chế, chẳng hạn như nâng cao độ sáng và độ phân giải hình ảnh… Vềsau sự xuất hiện và phát triển mạnh mẽ của máy tính tạo diều kiện hơn nữa cho cácthuật toán xử lý ảnh Đặc biệt trong các thiết bị luôn có màn hình hiển thị lôn ưutiên một phần tài ngyên cho xư lý ảnh:máy tính xách tay, camera kĩ thuật số, điệnthoại thông minh, tivi thông minh.Xử lý ảnh chia làm 4 lĩnh vực chính là: tạo lậpảnh, biểu diễn, phân tích, quản lý

1.2 Khái niệm và phân loại ảnh trong xử lý ảnh số

1.1.1 Ảnh số

Là tập hợp của nhiều điểm ảnh, hay còn gọi là pixel Mỗi điểm ảnh biểu diễn mộtmàu nhất định (hay độ sáng với ảnh trắng đen) tại một điểm duy nhất, có thể xemđiểm ảnh như một chấm nhỏ trong ảnh màu Ảnh được biểu diễn dưới dạng haichiều với các pixel được xác định bởi cặp tọa độ (x,y)

1.1.2 Điểm ảnh

Là một phần của ảnh số tại tọa độ(x,y) với độ xám hoặc màu nhất định Kích thước

và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảmnhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnhthật Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh

1.1.3 Độ phân giải ảnh

1.1.5 Ảnh index

Ảnh được biểu diễn bởi hai ma trận, một ma trận dữ liệu ảnh X và một ma trận màu(còn gọi là bản đồ màu) map Ma trận dữ liệu có thể thuộc kiểu uint8, uint16 hoặcdouble Ma trận màu là một ma trận kich thước m x 3 gồm các thành phần thuộckiểu double có giá trị trong khoảng [0 1] Mỗi hàng của ma trận xác định thànhphần red, green, blue của một màu trong tổng số m màu được sử dụng trong ảnh.Giá trị của một phần tử trong ma trận dữ liệu ảnh cho biết màu của điểm ảnh đónằm ở hàng nào trong ma trận màu

1.1.6 Ảnh grayscale

Mỗi ảnh được biểu diễn bởi một ma trận hai chiều, trong đó giá trị của mỗi phần tửcho biết mức độ sáng (hay mức xám) của điểm ảnh đó Ma trận này có thể mộttrong các kiểu uint8, uint16 hoặc double Ảnh biểu diễn theo kiểu này còn gọi làảnh “trắng đen”

Xử Lý Ảnh Grayscale

ảnh

Thêm nhiễuảnh

Ảnh lọc nhiễuHiện

ảnh sau

xử lý

Lưu

ảnh

Xử lý ảnh

thấp, lọc thông cao, lọc hạng…để làm cho ảnh trở về trạng thái ban đầu khi chưa bịnhiễu.

Trang 6/23

CHƯƠNG 2 LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT VÀ NỘI DUNG CỦA ĐỀ TÀI

1.5 Lưu đồ giải thuật

Xử Lý Ảnh Grayscale

Bắt đầuChọn ảnh

Thêm nhiễu

ẢnhnhiễuLọc nhiễu

Hiển thị ảnh

Chưa đạt

Xử lý ảnh

Hiển thị ảnh

1.6 Tìm hiểu về xử lý ảnh số

1.1.17 Xử lý ảnh

Con người thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quantrọng nhất Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lýảnh và đồ hoạ đó phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộcsống Xử lý ảnh và đồ hoạ đóng một vai trò quan trọng trong tương tác người máy.Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kếtquả mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh tốthơn hoặc một kết luận

Hậu Xửlý

Tríchđoạnđặc điểm

Tiền

xử lý

Hệ quyếtđịnhThu nhận

ảnh(scanner

Trang 8/23

1.7 Thêm nhiễu

1.1.19 Nhiễu salt & peper

Các điểm ảnh bị nhiễu có thể nhận các giá trị cực đại hoặc cực tiểu trong khoảnggiá trị [0, 255] Với ảnh đa mức xám (gray scale), nếu một điểm ảnh có giá trị cựcđại (tức cường độ sáng bằng 255) thì nó sẽ tạo ra một đốm trắng trên ảnh, trônggiống như hạt “muối” Và ngược lại nếu một điểm ảnh có giá trị cực tiểu (tức cường

độ sáng bằng 0) thì sẽ tạo ra một đốm đen, giống như “tiêu” Vậy nên còn gọi là ảnhmuối tiêu

Cấu trúc lệnh: imnoise(biến ảnh,'salt & pepper',hệ số nhiễu);

Trong đó: z biểu diễn mức xám, μ giá trị trung bình cùa z,σ độ lệch tiêu chuẩn, σ2

phương sai của z

Xử Lý Ảnh Grayscale

(3x3) của ảnh gốc đặt vào ma trận lọc (Kernel) Giá trị điểm ảnh của ảnh đầu ra Idst là giá trị trung bình của tất cả các điểm trong ảnh trong ma trận lọc (Kernel).

Nếu I(x,y) - Itb(x,y) > θ thì I(x,y) = Itb(x,y).

Nếu I(x,y) - Itb(x,y) <= θ thì I(x,y)=I(x,y).

Bước 1: Xác định điểm ảnh (Pixel) I(x,y).

Bước 2: Sắp xếp các điểm ảnh (Pixel) lân cận của theo một thứ tự nhất định (Tăng dần hoặc giảm dần).

Bước 3: Xác định Itv (Chính là Xtv trong nội dung phía trên).

Bước 4: Hiệu chỉnh:

Trang 10/23

-Nếu I(x,y) - Itb(x,y) > θ thì I(x,y) = Itb(x,y).

-Nếu I(x,y) - Itb(x,y) <= θ thì I(x,y) = I(x,y).

1.1.1.6 Tác dụng

Loại bỏ các điểm ảnh mà vẫn đảm bảo độ phân giải.

Hiệu quả trong việc giảm đi điểm nhiễu trong ma trận lọc (Kernel) lớn hay bằng một nửa số điểm trong ma trận lọc (Kernel).

giữa ảnh và các mặt nạ này ta nhận được các gradient theo chiều đứng và chiều ngang Gx, Gy Toán tử Sobel có dạng như sau:

Theo quy ước, thang ánh sáng chiều ngang của Histograms được chia thành 256 cấp

độ liên tục Giá trị 0 ở rìa trái biểu đồ tương ứng với màu đen/vùng tối nhất, vùngtâm biểu đồ tương ứng cho sắc độ xám 18% (midtones), đại diện cho khu vực ánhsáng trung bình (mid-tone); và sát rìa phải biểu đồ là màu trắng/vùng sáng nhất,tương ứng với giá trị 255

Cấu trúc lệnh: imhist(‘biến ảnh’);

Xử Lý Ảnh Grayscale

Hình 5-1: Biểu đồ histogram [1]

1.1.27 Cân bằng histogram

Giúp chúng ta biến đổi bức ảnh có độ tương phản thấp thành bức ảnh có độ tươngphản cao hơn bằng cách trải đều giá trị của pixel làm chúng phân tán trên vùng giátrị rộng hơn, thay vì co cụm mà vẫn giữa được nội dung bức ảnh.Đồng thời cũng làcho biểu đồ histogram được phân đồng dều hơn

Cấu trúc lệnh: histeq(‘biến ảnh’);

1.1.28 Làm mờ ảnh

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

1.11 Mô hình mô phỏng

Hình 3-1: Mô hình xử lý ảnh

1.12 Kết quả mô phỏng

Trang 16/23

Hình 3-2: Ảnh gốc, ảnh nhiễu salt & pepper, lọc trung bình, cân bằng xám.

Hình 3-3: Ảnh gốc, nhiễu Gaussian, lọc trung vị,làm mờ.

Xử Lý Ảnh Grayscale

Hình 3-4: Ảnh lọc Robert

Hình 3-5: Ảnh lọc Sobel

Hình 3-6: Ảnh lọc Prewitt

Trang 18/23

Hình 3-7: Ảnh làm mờ

Xử Lý Ảnh Grayscale

CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN, ỨNG DỤNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

1.13 KẾT LUẬN

1.1.30 Ưu điểm

Chương trình xử lý ảnh có thiết kế đơn giản, dễ sử dụng, dễ thao tác dành chonhững ai mới học tập cơ bản về lập trình gui xử lý ảnh trên matlab

Nguyên lý hoạt động của chương trình dễ đọc hiểu và sử dụng

Giúp việc quản lý các bức ảnh trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết

http://vuanhiepanh.com/news/Khai-niem-anh-sang/Histogram-toi-uu-hoa-anh-[3] TS Đỗ Năng Toàn, TS Phạm Việt Bình(11/2007),Giáo trình xử lý ảnh,nhàxuất bản ĐH Thái Nguyên.

[4] PGS TS Nguyễn Quang Hoan(2006), Xử Lý ảnh, Học viện công nghệ bưuchính viễn thông

[5] http://vimach.net/threads/matlab-trong-xu-ly-anh.html

PHỤ LỤC

Xử Lý Ảnh Grayscale