Bài giảng Xử lý ảnh số - Chương 4: Xử lý ảnh trong miền không gian (Tiếp theo) - Ngô Quốc Việt

Nội dung text: Bài giảng Xử lý ảnh số - Chương 4: Xử lý ảnh trong miền không gian (Tiếp theo) - Ngô Quốc Việt

1. 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 8 1 1 4 1 1 8 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 Xét hai lân cận chéo 0 1 0 1 1 1 Có thể dùng cho Heavy sharpen 1 5 1 1 9 1 0 1 0 1 1 1 Các biến thể của nhân chập Laplacian Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 11
2. 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: Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 12
3. Unsharp mask: . Sử dụng các mặt nạ mờ (còn gọi là unsharp) tác động lên ảnh gốc để tạo ra ảnh mờ . Ảnh được làm mờ “cộng” với âm bản của ảnh gốc để tạo ra ảnh sắc nét. Sharpen: sử dụng các bộ lọc làm sắc nét ảnh (lân cận ngang+dọc và/hoặc lân cận chéo). Sử dụng các mặt nạ Laplacian và các biến thể. Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 13
4. . Mặt nạ Laplacian được dùng để làm sắc nét ảnh theo cách: ảnh gốc cộng với ảnh đã được lấy cạnh bằng Laplacian 0 1 0 f (x, y) 2 f (x, y) tâm âm g(x, y) 1 5 1 2 f (x, y)  f (x, y) tâm positive 0 1 0 . Công thức làm nét ảnh với nhân chập g(x, y) f (x, y) f (x 1, y) f (x 1, y) f (x, y 1) f (x, y 1) 4 f (x, y) . Nhân chập Laplacian có đường chéo thường làm sắc nét rõ hơn Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 14
5. Phương pháp cổ điển để làm nét ảnh.Thực hiện bởi fs (x, y) f (x, y) fblur(x, y) Biến thể của unsharp mask được gọi là high-boost filter.Thực hiện bởi fhb(x, y) Af (x, y) fblur(x, y) fhb(x, y) (A 1) f (x, y) f (x, y) fblur(x, y) fhb(x, y) (A 1) f (x, y) fs (x, y) Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 15
6. Nhân chập high-boost xác định bởi, với (A 1). 0 1 0 1 1 1 1 A 4 1 1 A 8 1 0 1 0 1 1 1 Af (x, y) 2 f (x, y) tâm âm f (x, y) hb 2 Af (x, y)  f (x, y) tâm positive 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. Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 16
7. 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 I  KernelLaplacian 1 4 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 6 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 2 1 2 1 0 1 1 0 1 I sharpened 1 5 1 4 20 4 2 4 2 Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 17
8. Tìm hiểu và trình bày mức độ làm nét (nét vừa, nét quá 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 Laplacian khác nhau và so sánh kết quả Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 18
9. Định nghĩa gradient của f(x,y). f Gx x f f Gy y Magnitude được xác định bởi 1/ 2 2 2 f f f f G G x y x y 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
10. Dạng xấp xỉ, đạo hàm bậc nhất được xét trong lân cận 3x3 của pixel. Nhắc lại lân cận Z Z Z Đạo hàm được định nghĩa bởi 1 2 3 Z4 Z5=P Z6 Gx Z8 Z5 Gy Z6 Z5 Z Z Z Hai xấp xỉ khác theo Roberts (1965) 7 8 9 Gx Z9 Z5 Gy Z8 Z6 Magnitude đạo hàm Roberts xấp xỉ được xác định bởi f Z9 Z5 Z8 Z6 Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 20
11. Biểu diễn bởi ma trận 2x2: 1 0 0 1 0 1 1 0 Nhân chập 3x3 xác định bởi Roberts cross-gradient operator (Z 2Z Z ) (Z 2Z Z ) f 7 8 9 1 3 2 f/ y (Z3 2Z6 Z9 ) (Z1 2Z4 Z7 ) Nhân chập Roberts 1 2 1 1 0 1 0 0 0 2 0 2 f/ x 1 2 1 1 0 1 Giá trị 2: center important Sobel operators Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 21
12. 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 phát hiện biên (edge detection) Các toán tử khác là Canny, Prewitt, Sobel, Roberts Có thể kết hợp theo hướng xử lý tuần tự các mặt nạ trong bước tiền xử lý ảnh nhằm nhận được ảnh “tốt hơn” cho các bước xử lý sau Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 22
13. 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
14. 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 không gian – trực tiếp trên từng điểm ảnh với kỹ thuật chính dựa trên histogram Phần kế trình bày xử lý ảnh trong miền không gian với kỹ thuật chính là sử dụng các nhân chập áp trực tiếp lên ảnh xám. Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt 24