Làm nổi ảnh part 1

Chia sẻ: Asg Ahsva | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Thêm vào BST

Báo xấu

69
lượt xem 9
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Làm nổi ảnh 4.1 Chỉ dẫn Nội dung của phần này là giới thiệu một số công cụ cơ bản dùng để tăng cường độ phân giải của ảnh cho con người cảm nhận. Những vấn đề được đề cập đến trong phần này:  Mô hình ảnh.  Lọc đồng hình.  Lọc tương phản pha.  Thay đổi biểu đồ phân bố mức xám.  Lọc trung vị. Chúng tôi cũng cung cấp cho bạn các chương trình C và kết quả chạy các chương trình này trên một số ảnh để kiểm tra. Như các chương khác,...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Làm nổi ảnh part 1

Ch¬ng 4 Lµm næi ¶nh 4.1 ChØ dÉn Néi dung cña phÇn nµy lµ giíi thiÖu mét sè c«ng cô c¬ b¶n dïng ®Ó t¨ng cêng ®é ph©n gi¶i cña ¶nh cho con ngêi c¶m nhËn. Nh÷ng vÊn ®Ò ®îc ®Ò cËp ®Õn trong phÇn nµy:  M« h×nh ¶nh.  Läc ®ång h×nh.  Läc t¬ng ph¶n pha.  Thay ®æi biÓu ®å ph©n bè møc x¸m.  Läc trung vÞ. Chóng t«i còng cung cÊp cho b¹n c¸c ch¬ng tr×nh C vµ kÕt qu¶ ch¹y c¸c ch¬ng tr×nh nµy trªn mét sè ¶nh ®Ó kiÓm tra. Nh c¸c ch¬ng kh¸c, mét sè bµi tËp ®îc cho kÌm theo. C¸c bµi tËp nµy gióp cho b¹n hiÓu râ vÊn ®Ò vµ cã sù ®¸nh gi¸ tèt h¬n øng dông cña lÜnh vùc nµy. 4.2 M« h×nh ph¶n x¹ ®é s¸ng Mét bøc ¶nh ®îc t¹o nªn qua phÐp chiÕu cña mét c¶nh trong kh«ng gian ba chiÒu lªn mét mÆt hai chiÒu hay mÆt ph¼ng. Hµm ph©n phèi cêng ®é s¸ng, f(x,y), thÓ hiÖn trªn mÆt ph¼ng nµy ®Æc tÝnh cña ¶nh vµ ®îc coi r»ng lµ mét m« h×nh phô thuéc vµo hai yÕu tè. YÕu tè thø nhÊt lµ sù ph¶n chiÕu cña rÊt nhiÒu vËt thÓ trong c¶nh vµ ký hiÖu lµ r(x,y). YÕu tè thø hai lµ tæng ®é s¸ng nhËn ®îc tõ c¸c vËt thÓ, yÕu tè nµy sÏ ®îc ký hiÖu lµ i(x,y). Cêng ®é ¸nh s¸ng, f(x,y), vµ ®é chãi, i(x,y), lµ hµm phô thuéc vµo c¶ hai gi¸ trÞ x vµ y. 0  f ( x, y )   (4.1) 0  i ( x, y )   hÖ sè ph¶n x¹, r(x,y), bÞ giíi h¹n bëi 0 vµ 1. (4.2) 0  r ( x, y)  1 Trong ®ã r(x,y) = 0 chØ ra r»ng ë ®ã ¸nh s¸ng bÞ hÊp thô toµn phÇn vµ r(x,y) = 1 chØ ra r»ng ë ®ã ¸nh s¸ng ph¶n x¹ toµn phÇn. NÕu mét bÒ mÆt cã ®é ph¶n x¹ b»ng 0, th× hµm cêng ®é s¸ng cña ¶nh cho bÒ mÆt ®ã 43
còng b»ng 0. NÕu mét bÒ mÆt cã ®é ph¶n x¹ b»ng 1, th× f(x,y) sÏ b»ng víi ®é s¸ng nhËn ®îc bëi bÒ mÆt nµy. Theo ®Þnh nghÜa: f ( x, y ) (4.3) r ( x, y )  i ( x, y ) (4.4) f ( x , y )  r ( x, y ) i ( x , y ) ë ®©y r(x,y) ®Æc trng cho c¸c vËt thÓ trong ¶nh. Khi c¸c vËt mang c¸c chi tiÕt trong ¶nh nh ®êng viÒn gi÷a c¸c vËt thÓ, c¸c ®êng biªn trong vËt thÓ, ..., th× hµm r(x,y) sÏ chøa c¸c tÇn sè cao h¬n i(x,y), hµm ®Æc trng cho ®é chãi vµ thêng cã thay ®æi kh¸ ®Òu ®Æn trªn ¶nh. Mét ph¬ng ph¸p dïng ®Ó t¨ng cêng chÊt lîng cña ¶nh lµ lµm gi¶m sù t¸c ®éng cña yÕu tè ®é s¸ng vµ t¨ng cêng c¸c chi tiÕt cña ¶nh. Nã ®îc thùc hiÖn b»ng c¸ch chia ¶nh thµnh hai khèi khi ®i qua bé nhÊn tÇn sè cao. C¸c bíc xö lý tiÕp ®îc m« t¶ trong mét lo¹i bé läc ®Æc biÖt gäi lµ bé läc ®ång h×nh. 4.3 Läc ®ång h×nh Mét gi¶i ph¸p cung cÊp ®é næi cho c¸c vËt thÓ trong mét ¶nh ®· cho lµ lµm gi¶m t¸c ®éng cña ®é chãi. Nã ®îc thùc hiÖn b»ng c¸ch ®Çu tiªn chia tÝn hiÖu ¶nh thµnh hai thµnh phÇn r(x,y) vµ i(x,y), vµ sau ®ã t¨ng cêng thµnh phÇn tÇn sè cao. §iÒu nµy cã thÓ thùc hiÖn b»ng c¸ch lÊy logarit cña hµm cêng ®é s¸ng f(x,y). KÕt qu¶ sau ®ã ®îc läc qua bé läc 2-D cã ®Æc tÝnh nh trong h×nh 4.1. H(1,  )H L D0 D(1,2) H×nh 4.1 BiÓu diÔn d¹ng bé läc ®ång h×nh. 44
LÊy ®èi l«garit kÕt qu¶ cho ta kÕt qu¶ cuèi cïng. Toµn bé qu¸ tr×nh nµy ®îc m« t¶ ë h×nh 4.2 hoÆc theo c¸c biÓu thøc sau: (4.5) ln( f ( x, y))  ln( r ( x, y))  ln(i ( x, y )) (4.6) o ( x, y )  ln( f ( x, y )) * h( x, y ) dÊu * lµ tÝch chËp. ¶nh nhËn ®îc t¹i ®Çu ra ®îc cho bëi: g ( x, y )  e o ( x , y ) (4.7) ThuËt to¸n nµy sÏ lµm gi¶m ¶nh hëng cña nh÷ng tÝn hiÖu chãi kh«ng ®ång ®Òu trong ¶nh vµ lµm næi c¸c chi tiÕt trªn ¶nh. Ba tham sè trong h×nh 4.1 (H ,L ,,D0) ®îc chän tõ thùc nghiÖm. §Æc tuyÕn trong h×nh 4.1 cã thÓ ®îc m« t¶, cho vÝ dô, b»ng hµm Butterworth, cho trong trêng hîp nµy theo biÓu thøc: Cho D( 1 ,  2 )   12   2  D0 2 D(1 ,  2 ) 2  H   L  H ( 1 ,  2 )   H 2 1   H   L  2 D ( 1 ,  2 )  D0 ( H   L ) c¸c trêng hîp cßn l¹i (4.8) H ( 1 ,  2 )   H ¶nh ®· läc f(x,y) o(x,y) o(x ,y) ln[f(x,y)] e H(1, 2) H×nh 4.2 Läc ®ång h×nh. B¶ng 4.1 C¸c hÖ sè cña bé läc 5  5 ®îc dïng theo kiÓu läc ®ång h×nh. 0.02675 - -0.007420 - - 0.001526 0.001526 .002675 - - - - - 0.001526 0.034115 0.059471 0.034115 .001526 - - 0.902895 - - 0.007420 0.059471 0.059471 .007420 - - - - - 0.001526 0.034115 0.059471 0.034115 .001526 45
- - - - 0.00267 0.002675 0.001526 0.007420 0.001526 5 Dïng ch¬ng tr×nh (2.1) trong ch¬ng 2, chóng ta cã thÓ thiÕt kÕ bé läc FIR cã ®Æc tuyÕn m« t¶ b»ng biÓu thøc (4.8). C¸c hÖ sè cña bé läc 5  5 cã H = 1.0, L = 0.5 vµ D0 = 0.8  ®îc cho ë b¶ng 4.1. §¸p øng tÇn sè ®îc cho ë h×nh 4.3. Ch¬ng tr×nh läc ¶nh dïng bé läc FIR ®îc cho ë trong ch¬ng 3, ch¬ng tr×nh 3.2, cã thÓ thay ®æi thµnh läc ®ång h×nh. Chó ý r»ng, nÕu logarit cña gi¸ trÞ ®iÓm ¶nh ®· ®îc chuyÓn vµo bé ®Öm, th× bé ®Öm chuyÓn ¶nh trong h×nh 3.1 ph¶i cã kiÓu "float" thay cho kiÓu "unsigned char". KÕt qu¶ cña ch¬ng tr×nh ®îc chøa vµo c¸c biÕn con trá float thay thÕ cho c¸c biÕn gi¸ trÞ nguyªn. Tríc khi lÊy logarit, tèt nhÊt lµ nªn chia c¸c møc x¸m cña ¶nh ®Çu vµo n»m trong kho¶ng gi÷a 0.0000001 ®Õn 10. §iÒu nµy sÏ h¹n chÕ ®Çu vµo víi phÇn chia cña hÖ sè logarit, viÖc ®ã sÏ qui ®Þnh sù ph©n ly gi÷a c¸c gi¸ trÞ ®iÓm, ngaäi trõ gi¸ trÞ kh«ng, gi¸ trÞ nµy sÏ lµ  trong hÖ sè logarit. Bµi tËp 4.1 Thay ®æi ch¬ng tr×nh 3.2 ®Ó ®a ra bé läc ®ång h×nh. Chóng ta sÏ kiÓm tra kh¸i niÖm läc ®ång h×nh. H×nh 4.5 ®a ra mét ¶nh sÏ ®îc sö dông ®Ó kiÓm tra. H×nh 4.6 tr×nh bµy mét ¶nh sau khi ¸p dông läc ®ång h×nh víi bé läc cã hÖ sè cho trong b¶ng 4.1. B¹n chó ý r»ng nhiÒu ®Æc ®iÓm trong ¶nh b©y giê trë nªn râ rµng h¬n. Tuy nhiªn, läc ®ång h×nh ®· kh«ng di chuyÓn mét vµi ¶nh hëng ¸nh s¸ng, còng nh c¸c vïng ph¶n chiÕu vµ bãng tèi. Bµi tËp 4.2 1. ThiÕt kÕ bé läc 7  7 dïng xÊp xØ hµm Butterword cho bëi biÓu thøc (4.8) víi H = 1.0, L= 0.25 vµ D0 = 0.8  vµ H = 1.0, L= 0.25 vµ D0 = 0.6 . ThiÕt kÕ bé läc FIR 7  7 dïng xÊp xØ hµm bé läc th«ng cao Butterword ®îc cho trong vÝ dô 2.6 trong ch¬ng 2. 2. Dïng bé läc cã c¸c hÖ sè cho trong b¶ng 4.1 vµ thiÕt kÕ ®Ó läc ¶nh cho trªn ®Üa víi file cã tªn lµ "TESH.IMG". 3. B©y giê läc ¶nh "TESH. IMG" víi bé läc th«ng cao cã cïng ®Æc tuyÕn. 4. LÆp l¹i phÇn 2 vµ 3 trªn ¶nh "PISTON.IMG" cã s½n trªn ¶nh ®i kÌm 5. Gi¶i thÝch c¸c kÕt qu¶ kh¸c nhau thu ®îc tõ bµi tËp nµy. 46
H×nh 4.3 ¶nh 3-D thiÕt kÕ bé läc 5  5 víi D0 = 0.8, L= 0.5. HÖ sè ®îc cho trong b¶ng 4.1. 47
H×nh 4.4 §å thÞ ln(x). H×nh 4.5 ¶nh dïng kiÓm tra läc ®ång h×nh. 48
H×nh 4.6 ¶nh ®· läc ®ång h×nh. 4.4 Läc pha t¬ng ph¶n Gi¶i ph¸p läc pha t¬ng ph¶n ®îc m« t¶ tèt nhÊt b»ng biÓu ®å h×nh 4.7. ¶nh I(x,y) ®i qua bé läc th«ng toµn bé víi c¸c ®Æc tuyÕn pha m« t¶ ë h×nh 4.8. g(x,y) I(x,y)  H(1 , 2)  H×nh 4.7 S¬ ®å khèi cña läc pha t¬ng ph¶n. (1 , 2) D(1 , 2) c  H (1 , 2) 1 D(1 , 2) 49
H×nh 4.8 §Æc tuyÕn pha vµ biªn ®é cña PCF. Läc pha t¬ng ph¶n (PCF) ®îc dïng trong läc kh«ng gian ®Ó hoµn tr¶ l¹i c¸c chi tiÕt cã thÓ nh×n thÊy ®îc víi gradient pha. Phæ pha cña ¶nh mang theo nhiÒu tin tøc vÒ ¶nh h¬n lµ biªn ®é phæ. Chóng ta sÏ lµm râ ®iÒu nµy trong ch¬ng 7. Cã lÏ sÏ lµ hîp lý h¬n nÕu chóng ta xö lý trùc tiÕp gãc pha cña ¶nh ®Ó lµm næi ¶nh h¬n lµ xö lý biªn ®é ¶nh. Tõ s¬ ®å khèi h×nh 4.7 ta cã thÓ viÕt : (4.9) g ( x, y )  I ( x , y )  h ( x, y ) I ( x , y ) LÊy biÕn ®æi Fourier c¶ hai vÕ cña (4.9) ta cã : G( 1 , 2 )  I ( 1 , 2 )  H ( 1 , 2 ) I ( 1 , 2 ) hoÆc G( 1 ,  2 )  1  H ( 1 ,  2 ) I ( 1 ,  2 ) (4.10) Khi H(1, 2) = 1 víi D( 1, 2) < c vµ H( 1, 2) = -1 víi D(1, 2)  c th× G( 1 ,  2 ) D( 1, 2) c víi < 0 I ( 1 , 2 ) (4.11) G( 1 ,  2 ) D(1,2)  c vµ víi 2 I ( 1 , 2 ) (4.12) th× ®©y lµ bé läc th«ng cao (HPF) ®èi xøng vßng trßn, víi mét sù víi chuyÓn tiÕp ®ét ngét tõ gi¶i th«ng sang d¶i ch¾n. 50
H×nh 4.9 (a) BÒ mÆt cña PÝt t«ng; (b) Läc b»ng bé läc PCF víi ®iÓm (c) Läc b»ng bé läc PCF víi ®iÓm  c  1.4 ;  c  1 .2 5 (d) Läc ¶nh víi bé läc HPF cã miÒn chuyÓn tiÕp dèc cã ®iÓm c¾t  c  1.4 . 4.5 Thay ®æi lîc ®å møc x¸m Lîc ®å møc x¸m (Histogram) trong mét ¶nh ®îc ®Þnh nghÜa bëi n (i ) h (i )  n (4.13) ë ®©y n(i) = tæng c¸c møc x¸m trong ¶nh cã gi¸ trÞ i vµ n = tæng sè c¸c møc x¸m trong ¶nh. Sù ph©n bè p(i) hoÆc n (i) cã thÓ cung cÊp th«ng tin vÒ d¸ng ®iÖu cña ¶nh. Mét ¶nh cã ph©n bè møc x¸m gièng nh h×nh 4.10a th× cã s¾c mµu tèi, mét ¶nh ph©n bè møc x¸m nh h×nh 4.10b th× cã s¾c mµu s¸ng. V× lý do nµy, ta cã thÓ lµm næi ¶nh b»ng c¸ch thay ®æi ph©n bè n(i) ®Ó chØnh l¹i c¸c s¾c mµu cña c¸c møc x¸m trªn ¶nh. 51
4.5.1 Xö lý t¬ng ph¶n ViÖc më réng møc x¸m tuyÕn tÝnh cã thÓ thùc hiÖn b»ng c¸ch ¸nh x¹ møc x¸m cña ¶nh gèc qua hµm ¸nh x¹ tuyÕn tÝnh chØ trªn h×nh 4.11. §ã lµ: r  rmin s 255 rmax  rmin (4.14) ë ®©y, r lµ mét møc x¸m trªn ¶nh gèc vµ s lµ møc x¸m ®· qua ¸nh x¹. ¶nh ¸nh x¹ sÏ cã møc x¸m kÐo dµi trong kho¶ng gi÷a 0 vµ 255. §iÒu nµy cã thÓ ®a ®Õn mét vµi c¶i thiÖn ®èi víi ¶nh, vµ ®îc sö dông nh c«ng ®o¹n cuèi cïng trong tÊt c¶ ch¬ng tr×nh läc ®îc cung cÊp trong quyÓn s¸ch nµy. n(i) n(i) 0 0 i i 255 255 a b H×nh 4.10 (a) Lîc ®å møc x¸m cña mét ¶nh cã s¾c mµu tèi; (b) Lîc ®å møc x¸m cña mét ¶nh cã s¾c mµu s¸ng. r rmax rmin 0 255 s H×nh 4.11 Thang chia møc x¸m tuyÕn tÝnh. 52