Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 1a P3

Với phương pháp này số hàng-cột cần thiết sẽ nhỏ hơn 25 phần trăm so với sốhàng-cột được mô tả trước đây. Tuy nhiên phương pháp này sẽ chỉ có hiệu quảnếu có đủ bộ nhớ hoạt động lưu giữ N  N số phức.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 1a P3fprintf(fptr,%e,(float)0.0);w1[0]=w2[0]=-pi;dw=pi/16.0;for(i=1;i getch(); } /* Dinh nghia ham cho tich phan */ float f(float x,float y) { float H(float,float),a; a=H(x,y)*(float)cos((double)(x*n1))*cos((double)(y*n2)); return(a); } /*********************************************/ /*Chuong trinh con Simpson tinh tich phan kep*/ /*********************************************/float simpson2( float(*f)(float,float),float xmin,float xmax, float ymin, float ymax, int M, int N)/* f la mot ham hai bien dinh nghia boi nguoi dung.xmin, xmax, va ymin, ymax la gioi han cua hai tich phan.M,N la so khoang cach tren huong x va y va chi co gia tri chan*/ { register i,j; float sum1,sum2,dx,dy,x,y,I; float *A; A=(float *) malloc(M*sizeof(float)); dx=(xmax-xmin)/(float) M; dy=(ymax-ymin)/(float) N; x=xmin; for (i=0;i sum1+=(*f)(x,y); else sum2+=(*f)(x,y); y+=dy; } *(A+i)=(*f)(x,ymin)+2.0*sum1+4.0*sum2+(*f)(x,ymax); x+=dx; } sum1=sum2=0.0; for(i=1;i a=R2; 2. Phase contrast filters if(R2 0.008810 0.007494 0.005306 0.003352 0.001956 0.001102 0.003712 0.003578 0.002844 0.001956 0.001242 0.000743 0.002135 0.001873 0.001496 0.001102 0.000743 0.000473 Hình 2.13 Hình ảnh ba chiều đáp ứng biên độ của bộ lọc thông thấp. Ví dụ 2.6 Lặp lại bài toán trước với bộ lọc tuần hoàn đối xứngButterworth được cho bởi 1 H (1 ,  2 )  2 ( 2  1) D0 1 D(1 ,  2 )trong đó D(1 ,  2 )  12   2 2 Giải Thay hàm H(w1,w2) trong chương trình 2.1, như đã giảithích trong phần cuối của chương trình, chúng ta thu được hệ sốđược liệt kê trong bảng 2.2. Đáp ứng tần số được chỉ trong hình 262.14, và hầu như đúng với đáp ứng tần số gốc được tính từ biểu thứccủa H (1,  2) . Hình 2.14 Đáp ứng tần số được tính từ 11  11 đáp ứng xung. Bảng 2.2 Một phần tư đáp ứng xung của bộ lọc thông cao 0.896408 -0.047501 -0.017311 -0.008811 -0.003712 -0.002135 -0.047501 -0.031265 -0.014898 -0.007494 -0.003578 -0.001873 -0.017311 -0.014898 -0.009506 -0.005306 -0.002844 -0.001496 -0.008811 -0.007494 -0.005306 -0.003352 -0.001956 -0.001102 -0.003712 -0.003578 -0.002844 -0.001956 -0.001242 -0.000743 -0.002135 -0.001873 -0.001496 -0.001102 -0.000743 -0.000473 27 Bài tập 2.2 Thay hàm H(w1,w2) trong chương trình 2.1 để tínhđáp ứng xung trên cửa sổ 11  11 có tâm tại điểm gốc, theo hàmtruyền đạt được cho dưới đây: 1. Lọc thông thấp: H (1 ,  2 )  e 0.347D (1 , 2 ) / D0 2. Lọc thông cao: H (1 ,  2 )  e 0.347D / D (1 , 2 ) Với giả định đường tròn 3-dB nằm tại mức 0.3. 28 CHƯƠNG 3 CÁC BỘ LỌC HAI CHIỀU CÓ ĐÁP ỨNG XUNG HỮU HẠN3.1 Chỉ dẫn Trong chương này chúng ta sẽ chuyển sang việc làm nổi ảnh thông qua các bộlọc 2-D. Hệ thống 2-D mà chúng ta sẽ đề cập ở đây là các bộ lọc hai chiều đáp ứngxung có độ dài hữu hạn, mà được thiết kế với đặc tuyến phù hợp cho việc xử lýảnh. Chúng ta cũng sẽ đề cập đến việc thiết kế phần mềm xử lý cho các ảnh đượccoi là chứa trên vùng đệm hoặc bộ nhớ ngoài như đĩa cứng. Với thiết kế này cácchương trình chỉ yêu cầu dung lượng của bộ nhớ trong rất nhỏ, làm cho bộ lọc cókhả năng lọc được các ảnh có kích thước rất lớn.3.2 Biến đổi Z Phép biến đổi z đóng một vai trò rất quan trọng trong việc phân tích và biểudiễn các hệ tuyến tính bất biến (linear-shift invariant - TTBB) rời rạc theo cả thờigian lẫn không gian. Mục đích của phần này là giới thiệu sơ lược phép biến đổi zđể hiểu rõ hơn về các bộ lọc hai chiều. Biến đổi z của một tín hiệu được lấy mẫu đồng đều f(t), được cho bởi  Z  f (nT )   f (nT ) z  n (3.1) n 0 Biến đổi z của một dãy f(nT) thường được ký hiệu là F(z). Vì vậy F ( z )  Z  f (nT ) (3.2) Xem xét biến đổi z của mẫu xung đơn vị kT, cụ thể f (nT )   ((n  k )T ) Dùng biểu thức (3.1) chúng ta được Z { ((n  k )T )}  z  k (3.3) Bây giờ xem xét biến đổi z của một tín hiệu trễ đi k chu kỳ lấy mẫu của f(nT):  Z { f ((n  k )T )}   f ((n  k )T ) z n n 0 Thay m = n - k trong biểu thức bên tay phải chúng ta được:   ( m k )  f (mT ) z Z { f (n  k )T )}  mk   Z { f (n  k )T )}  [  f (mT ) z  m ) ]z  k n  k Nếu f (m, T ) = với m < 0 thì Z { f (n  k )T )}  F ( z ) z  k (3.4) Các biểu thức (3.3) và (3.4) coi rằng ...