Chương 5 (phần 2) – Tiền xử lý ảnh. Mục tiêu của bài giảng này nhằm giúp người học có thể ứng dụng các phép biến đổi trên mức xám để điều chỉnh chất lượng ảnh; mô tả được các phép biến đổi hình học trên ảnh; áp dụng các kỹ thuật dựa trên dữ liệu cục bộ để làm mịn ảnh, làm nổi biên ảnh, xác định cạnh. Mời các bạn cùng tham khảo.
Trang 1Chương 5:
TIỀN XỬ LÝ ẢNH (tt)
Võ Quang Hoàng Khang
TPHCM - 2016
Trang 21. Các biến đổi trên mức xám
2. Biến đổi trên Geometry
3. Tiền xử lý sử dụng dữ liệu cục bộ
4. Biến đổi Fourier
5. Biến đổi Wavelets
6. Tổng kết
2
Trang 3 Ứng dụng các phép biến đổi trên mức xám để
điều chỉnh chất lượng ảnh
Mô tả được các phép biến đổi hình học trên ảnh
Áp dụng các kỹ thuật dựa trên dữ liệu cục bộ để
làm mịn ảnh, làm nổi biên ảnh, xác định cạnh
Áp dụng các kỹ thuật phân tích trên miền tần số
để phân tích các đặc điểm của ảnh
Mô tả được mục đích sử dụng các bộ lọc
3
Trang 5Tìm hiểu các kỹ thuật lọc không gian:
Neighbourhood operations
Lọc không gian là gì?
Kỹ thuật làm mịn ảnh
Xử lý trường hợp đặc biệt
Trang 6 Cửa sổ lân cận tính giá trị
cho phần tử trung tâm
(2m+1)x(2n+1)
(x, y) Neighbourhood
Trang 8b t
t y s x
f t s w y
Trang 10104 99 95
100 108 98
Trang 11Cho ảnh gốc (trên trái)kích thước size
500*500 pixels
Kết quả của bộ lọc
trung bình với kíchthước:3, 5, 9, 15 và 35Chú ý: các chi tiết bắtbắt đầu biến mất
Trang 18Làm mịn ảnh hiệu quả hơn khi cho trọng số của các pixel lâncận là khác nhau.
Các pixel gần với pixel
trung tâm là quan trọng hơn.
Trang 19
Trang 20 Tác dụng:
Loại bỏ được nhiễu mà không làm mờ cạnh nhiều.
Hiệu quả đối với hai loại nhiễu: nhiễu đốm (speckle noise)
và muối tiêu (salt-pepper noise)
Phổ biến
Trang 21Bộ lọc thường dùng để loại bỏ nhiễu trong ảnh.
Trong một số trường hợp lọc trung vị có hiệu quả tốthơn bộ lọc trung bình
Original Image
With Noise
Image After Averaging Filter
Image After Median Filter
Trang 27Một vài phương pháp giải quyết: