YOMEDIA
Bài giảng Xử lý tín hiệu nâng cao - Chương 6: Xử lý ảnh trong Matlab
Chia sẻ: Dien_vi02 Dien_vi02
| Ngày:
| Loại File: PPT
| Số trang:32
115
lượt xem
10
download
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
Chương 6 gồm có những nội dung chính sau: Tín hiệu hai chiều (ảnh số), biểu diễn ảnh, các kiểu ảnh trong matlab, ảnh được định chỉ số (indexed images), ảnh cường độ (intensity images), ảnh nhị phân (binary images),... Mời các bạn cùng tham khảo.
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Bài giảng Xử lý tín hiệu nâng cao - Chương 6: Xử lý ảnh trong Matlab
- Xử lý tín hiệu số nâng cao
CHƯƠNG VI
Xử lý ảnh trong Matlab
- Biến đổi histogram
Phép dãn Histogram
>> I = imread('pout.tif');
>> figure, imhist(I)
Phép dãn là phép thay đổi tuyến tính biểu đồ
Histogram, không làm thay đổi hình dạng của
ảnh
Công thức
Lmax Lmin Lmax s1 Lmin so
Y (m, n) X (m, n)
s1 so s1 so
2
- Biến đổi histogram
Trong matlab sử dụng lệnh imtool
3
- Kết quả
4
- Biến đổi histogram
5
- Biến đổi histogram
San phẳng (cân bằng) Histogram
Cân bằng Histogram là phép biến đổi phi tuyến
nhằm thu được sự phân bố đều các giá trị mức
xám
Công thức
k
bk bmax bmin Pi bmin
i amin
6
- Biến đổi histogram
Trong Matlab
I2 = imadjust(I);
Ví dụ với ảnh trên
7
- Phép lọc tuyến tính
Cơ sở tính toán của phép lọc tuyến tính
là dựa trên phép nhân chập
Ảnh thu được sẽ là tổng hợp trọng số hay
là trung bình trọng số các điểm lân cận
với mặt nạ
Điểm chịu tác động của biến đổi là điểm
ở tâm mặt nạ
8
- Phép lọc tuyến tính
Trong Matlab, sử dụng hàm fspecial để
tạo mặt nạ lọc
>> H= fspecial('type',parameter)
'average' averaging filter
'disk' circular averaging filter
'gaussian' Gaussian lowpass filter
'motion' motion filter
'prewitt' Prewitt horizontal edge-emphasizing
filter
'sobel' Sobel horizontal edge-emphasizing filter
9
'unsharp' unsharp contrast enhancement filter
- Phép lọc tuyến tính
Tự tạo bộ lọc
>>h=1/10*[1 1 1; 1 2 1; 1 1 1]
Sử dụng hàm imfilter để lọc ảnh
>> I2=imfilter(I1,H)
Trong đó:
I1: ma trận chứa dữ liệu điểm ảnh
H: mặt nạ lọc
I2: Ảnh đã qua phép lọc
10
- Phép lọc tuyến tính
Mặt nạ average
H= fspecial('average',[r c])
Bộ lọc trung bình, kích thước mặc định 3x3
Ví dụ:
1 1 1
1
1 1 1
9
1 1 1
11
- Phép lọc tuyến tính
Mặt nạ disk
H= fspecial('disk',r)
Bộ lọc tròn chung bình, r có mặc định bằng 5
Mặt nạ lọc có kích thước 2r+1
Ví dụ: H= fspecial('disk',3)
Mặt nạ gaussian
H= fspecial('gaussian',[r c],sig)
Mặc định là 3x3 và sig=0.5
Các hệ số của là các phần tử rời rạc của phân
bố Gauss
12
- Phép lọc tuyến tính
Mặt nạ motion
H= fspecial('motion',len,theta)
Giá trị mặc định len=9, theta=0
Được sử dụng để làm nhòe ảnh có hướng
Ví dụ:
I = imread('saturn.tif');
subplot(1,2,1);imshow(I);title('Original');
H = fspecial('motion',50,45);
I2 = imfilter(I,H);
subplot(1,2,2);imshow(I2);title('Motion Blurred');
13
- Phép lọc tuyến tính
Mặt nạ prewitt Mặt nạ sobel
H=fspecial('prewitt') H=fspecial('sobel')
1 1 1 1 2 1
0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 2 1
14
- Phép lọc tuyến tính
Mặt nạ unsharp
H= fspecial('unsharp',alpha)
Tăng cường độ nét và tương phản
Kích thước 3x3, tham số alpha mặc định = 0.2
Ví dụ:
I = imread('moon.tif');
h =fspecial('unsharp');
imshow(I)
I2 = imfilter(I,h);
figure,imshow(I2)
15
- Phép lọc tuyến tính
16
- Lọc tuyến tính
Mặt nạ Lapalacian
fspecial('laplacian', alpha)
Tăng độ sắc nét cho ảnh
17
- Phép lọc tuyến tính
Ví dụ
I=imread('cameraman.tif');
H = fspecial('average');
I2 = imfilter(I,H);
imshow(I);figure,imshow(I2);
18
- Loại bỏ viền đen
19
- Loại bỏ viền đen
Để loại bỏ viền đen
I3 = imfilter(I,H,'replicate');
imshow(I2);figure,imshow(I3);
20
Thêm tài liệu vào bộ sưu tập có sẵn:
Báo xấu
LAVA
ERROR:connection to 10.20.1.100:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
ERROR:connection to 10.20.1.100:9315 failed (errno=111, msg=Connection refused)
Đang xử lý...
Thêm vào BST
Báo xấu
