Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 1b P20

Một số thiết bị cho phép tuỳ chọn sử dụng cả hai chế độ văn bản và đồ hoạtrên cùng một màn hình hoặc hai màn hình riêng biệt. Mặc dù chi tiết này làkhông cần thiết, nhưng nó sẽ rất có giá trị trong trường hợp bạn bị giới hạnvề không gian lắp đặt hoặc khả năng tài chính.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 1b P20 Chương trình 6.7 DISP_FFT.C Chương trình dùng để đưa ra một filechứa phổ tần số trong dạng ảnh có thể hiển thị được./************************* Program developed by: ** M.A.Sid-Ahmed. ** ver.1.0 1992. **************************//****************************************************Program for calculating the magnitude of the 2-D FFTgiven a file containing the complex values of the FFTof an image. The result is placed in a form suitablefor display in image form and stored in an externalfile. The mapping function D(u,v)=log10(1+ |(F(u,v)|)is used.******************************************************/#include #include #include #include #include #include void main() {int i,j,k,N,NB1,NB2;FILE *fptri, *fptro,*fptrt;double nsq;float max,min,xr,xi,scale;float *buffi,*bufft;char *buffo;char file_name[14]; 130 Hình 6.13 Phổ của IKRAM.IMGclrscr();printf(Enter name of file containing FFT data --->);scanf(%s,file_name);fptri=fopen(file_name,rb);printf(Enter name of file for storing magnitude data-> );scanf(%s,file_name);fptro=fopen(file_name,wb);fptrt=fopen(temp.img,wb+);nsq=(double)(filelength(fileno(fptri))/(2*sizeof(float)));N=(int)(sprt(nsq));max=0.0; min=1.0e9;NB1=(N1;buffi=(float *)malloc(NB1); 131bufft=(float *)malloc(NB2);buffo(char *)malloc(N*sizeof(char));for(i=0;i 4. Dùng thuật toán giảm lược đầu ra thiết kế một bộ lọc 2-D FIR thông thấp vói D0 = 0.3, kích thước 11  11. So sánh ví dụ 2.5 trong chương 2.6.7 Bộ lọc hai chiều dùng FFT Nếu dùng tích chập để chuyển hàng loạt các phần tử từ miền không gian sangmiền tần số ta nên áp dụng FFT. Phép biến đổi này yêu cầu 2. (N2/2). log2N phépnhân phức và 2. N2. log2N phép cộng phức để thu được 2-D FFT, N2 phép nhânphức trong miền tần số giữa FFT của điểm ảnh và các đáp ứng tần số cuả bộ lọc,2 . (N2/2) . log2N phép nhân phức cho IFFT. Mặt khác, một bộ lọc 2 -D FIR cókích thước (2m + 1)  (2m + 1) đòi hỏi (2m + 1)2 N2 phép nhân để thu được ảnhtrực tiếp trong miền không gian. Xem xét một ảnh có kích th ước 512  512điểm. FFT yêu cầu: 4(4( N 2 / 2) log 2 N )  4 N 2  4  512 2  (2  9  1)  20 triệu phép nhân. Để đưa ra tính toán này chúng ta coi rằng một phép nhân phức thì bằng 4 phépnhân thông thường, và bộ lọc có pha zero. Phương pháp không gian áp dụng chomột bộ lọc có kích thước 7  7 yêu cầu 7  7  5122  13 triệu phép nhân. Nếukích thước bộ lọc tăng lên thì phương pháp phân chia miền tần số có thể áp dụng.Một bộ lọc có kích thước 11  11 yêu cầu khoảng 30 triệu phép nhân sẽ chỉ cầnkhoảng 19 triệu phép nhân khi áp dụng ph ương pháp phân chia miền tần số. Haiphương pháp này sẽ có cùng một số phép nhân nếu 4N 2 (2log 2 N  1)  (2m  1) 2 N 2 Cho một ảnh có kích thước 512  512 (2m + 1)  9, dễ chứng minh là nếu kíchthước bộ lọc nhỏ hơn 9 thì ta có thể phương pháp phân chia không gian. Tuynhiên, cần chú ý phương pháp phân chia tần số cũng yêu cầu ít thời gian xử lýhơn do số lần truy nhập đĩa giảm xuống. Ưu điểm này được tăng lên khi kíchthước của bộ lọc lớn hơn 9  9. Ưu điểm này sẽ không còn nữa khi xét đến lỗiwraparound. Để tránh lỗi này ta phải tăng gấp bốn lần kích thước của ảnh. Chomột ảnh có kích thước 512  512 ta cần phải tăng lên 1024  1024. Để tránh cácphép tính toán quá lớn khi chú ý rằng h(n1, n2) của một bộ lọc khi rút ra IFFT sẽtăng lên rất nhanh khi n1, n2 tăng lên. Tính chất này càng nổi bật khi mở rộngFourier chỉ chèn các giá trị zero vào các giá trị cuối của bộ lọc từ c / n12  n22 .Cần nhắc lại là cả đáp ứng tấn số và đáp ứng xung được xem xét khi làm việc vớiDFT. 133 Thuộc tính là h(n1, n2) tăng lên một cách nhanh chóng được xem xét khi lựachọn phương án lọc. Không phụ thuộc vào kích thước của ảnh, đưa ra phép nhângiứa đáp ứng tần số của ảnh và đáp ứng tần số của bộ lọc, và chúng ta chú ý rằnglỗi wrapapound chỉ xuất hiện ở miền nhỏ nằm ở đường bao của ảnh và trong phầnlớn trường hợp lỗi này có thể bỏ qua. Phương pháp tần số có thể thực hiện qua các bước sau:1. Rút ra 2-D FFT của một ảnh   I (k1 , k 2 )  FFT i(n1 , n2 )(1) n1  n22. Nhân I(k1, k2) với đặc tuyến của bộ lọc, chú ý là đáp ứng tần số có gốc toạ độ nằm tại (N/2, N/2). Cho ví dụ một bộ lọc thông cao Butterworth có đặc tuyến như sau: 2 2 1   2 H (1 ,  2 )  2 2 2 1   2  ( 2  1) D0 2 2 N N Dùng 1  2  (k1  ) (k 2  ) N 2 N 2 Đáp ứng tần số của ảnh lọc có thể rút ra từ 2 N2 N G (k1  k 2 )  I (k1  k 2 )  H ( (k1  ), (k 2  )) N 2N 23. Ảnh đã lọc có thể rút ra từ : i f (n1 , n2 )  {IFFT {G (k1 , k 2 )}  (1) n1 n2 ở đây  có nghĩa là phần thực của phần nằm trong hai dấu ngoặc. Bài tập 6.8 Viết một chương trình lọc 2-D trong mặt phẳng tần số. Kiểm trachương trình dùng cùng một đặc tuyến tần số dùng thiết kế bộ lọc FIR lọc ảnhtrong hình 2.3 (chương 3) và so sánh kết quả.6.8 Vector biến đổi Fourier Qua chiến lư ...