Bài giảng Viễn thám ứng dụng: Chương 2&3 - Phạm Thế Hùng

Bài giảng "Viễn thám ứng dụng - Chương 2&3" cung cấp cho người học các kiến thức: Tăng cường chất lượng ảnh, lọc không gian, biến đổi giữa các ảnh, phân loại ảnh, phân loại phi giám định, phân loại giám định. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Viễn thám ứng dụng: Chương 2&3 - Phạm Thế Hùng Chöông 2 CHUYEÅN ÑOÅI AÛNHGIÔÙI THIEÄU Bieân soaïn: GVPhaïm Theá Huøng 1TAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNH Laø nhöõng thao taùc nhaèm laøm noåi baät caùc ñoái töôïngtrong aûnh sao cho ngöôøi giaûi ñoaùn aûnh deã ñoïc, deãnhaän bieát so vôùi aûnh goác Caùc phöông phaùp cuï theå: bieán ñoåi caáp ñoä xaùm,chuyeån ñoåi histogram, toå hôïp maøu, chuyeån ñoåi HIS,… Sau khi hieäu chænh böùc xaï, aûnh vaãn chöa ñaûm baûotoái öu cho vieäc giaûi ñoaùn baèng maétVì vaäy, vieäc hieäuchænh cöôøng ñoä saùng, ñoä töông phaûn aûnh laø caàn thieátvaø tuøy thuoäc vaøo töøng öùng duïng cuï theå ñeå phaân tíchcaùc ñoái töôïng trong aûnh. Bieân soaïn: GVPhaïm Theá HuøngTAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi caáp ñoä xaùm: - Laø kyõ thuaät taêng cöôøng chaát löôïng aûnh ñôn giaûn. - Nhaèm bieán ñoåi khoaûng giaù trò caáp ñoä xaùm ban ñaàucuûa aûnh goác sang moät khoaûng môùi giuùp phaân bieät caùcñoái töôïng deã daøng hôn - Vieäc bieán ñoåi caáp ñoä xaùm laøm taêng ñoä töông phaûngiöõa caùc ñoái töôïng, laøm cho hình aûnh roõ neùt hôn - Toång quaùt veà pheùp bieán ñoåi caáp ñoä xaùm, coù theåmoâ taû baèng haøm soá: y= f(x) vôùi x laø giaù trò ñoä saùng (haycaáp ñoä xaùm – BV,DN) cuûa aûnh goác vaø y laø giaù trò ñoäsaùng (hay caáp ñoä xaùm – BV, DN) cuûa aûnh ñaõ bieán ñoåi Bieân soaïn: GVPhaïm Theá Huøng 2TAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi caáp ñoä xaùm: Bieân soaïn: GVPhaïm Theá HuøngTAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNH1Bieán ñoåi caáp ñoä xaùm: Trong caùc pheùp bieán ñoåi caáp ñoä xaùm thì pheùp bieánñoåi tuyeán tính laø thöôøng ñöôïc söû duïng Haøm soá moâ taû: y = ax + b Giaù trò ñoä saùng cuûa caùc pixel treân aûnh môùi ñöôïc tínhtheo coâng thöùc: y max - y min y= ( x - x min ) + y min x max - x min Bieân soaïn: GVPhaïm Theá Huøng 3TAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi caáp ñoä xaùm: Khi aùp duïng phöông phaùp naøy, caùc vuøng saùng trôûneân saùng hôn, toái trôû neân toái hôn à giuùp giaûi ñoaùn baèngmaétTuy nhieân, khi 2 pixel laân caän coù giaù trò cheânh nhaulôùn seõ laøm cho aûnh trôû neân töông phaûn quaù maïnh. Ñeå khaéc phuïc, ta bieán ñoåi döïa treân ñoä leäch chuaånvaø giaù trò trung bình. Haøm bieán ñoåi nhö sau: Sy y= ( x - xm ) + y m Sx Bieân soaïn: GVPhaïm Theá HuøngTAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi caáp ñoä xaùm: Bieân soaïn: GVPhaïm Theá Huøng 4TAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi histogram: Histogram (bieåu ñoà caáp ñoä xaùm) moâ taû söï phaân boágiaù trò ñoä saùng cuûa aûnh theo soá löôïng pixel mang cuøngmoät giaù trò ñoä saùng Bieân soaïn: GVPhaïm Theá HuøngTAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi histogram: Bieân soaïn: GVPhaïm Theá Huøng 5TAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi histogram: Histogram vaø tính chaát cuûa aûnh Bieân soaïn: GVPhaïm Theá HuøngTAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi histogram: AÛnh toái Bieân soaïn: GVPhaïm Theá Huøng 6TAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi histogram: AÛnh saùng Bieân soaïn: GVPhaïm Theá HuøngTAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi histogram: AÛnh coù ñoä töông phaûn thaáp Bieân soaïn: GVPhaïm Theá Huøng 7TAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi histogram: AÛnh coù ñoä töông phaûn cao Bieân soaïn: GVPhaïm Theá HuøngTAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG AÛNHBieán ñoåi histogram: Phöông phaùp quaân bình Histogram: Caùc böôùc thöïc hieän: - Tính bieåu ñoà caáp ñoä xaùm tích luõy (cumulativehistogram) cuûa aûnh goác; - Nhaân bieåu ñoà caáp ñoä xaùm tích luõy cho heä soá L-1/Nroài laøm troøn soá vôùi N laø soá löôïng pixel vaø L laø soá löôïngcaáp ñoä xaùm (giaù trò ñoä saùng); - Vôùi moãi giaù trò ñoä saùng cuûa aûnh goác ta seõ ñöôïc giaùtrò môùi töông öùng ôû böôùc thöù 2. Bieân soaïn: GVPhaïm Theá Huøng 8TAÊNG CÖÔØNG CHAÁT LÖÔÏNG ...