Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 2 P14

Kết hợp thực hiện ba lần liên tục trên ảnhvới toán tử nội suy vuông tương đương với áp dụng toán tử nội suy Bell. Toántử nội suy bậc 3 có thể thu được nhờ kết hợp phép nội suy vuông và Bell hoặckết hợp toán tử nội suy vuông bốn lần. Sử dụng cùng khái niệm đó, chúng tacó thể dễ dàng có được nội suy cao hơn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 2 P14bộ lọc 2-D. Ví d ụ để thiết kế bộ lọc IIR bạn cần có IMPULSE.EXE vàIIRD.EXE theo tên của file lấy từ chương trình này. Để chạy chương trình nàybạn cần tách các đường biên dùng một trong các chương trình hoặc biểu đồ đãmô tả ở trong chương 5. Chương trình bắt nguồn từ tên của file chứa ảnh mờvà độ đậm đường biên ảnh. Độ đậm đường biên ảnh là file ch ứa ảnh sau khi đãtách ra các đường biên. Chương trình 10.1 :DEBLUR.C” Tính độ lớn của đáp ứng/*ProgramlO.1 DEBLUR.C.Calculating the magnituderesponse of the deblurring function.*//* This program calculates the inverse magnituderesponse of the extracted blurringfunction.Theprogram requires the file names of theblurred imageand the edge strength image for theblurred image.To obtain the edge strength image youcan use Kirsh.exe or Sobel.exe. */#include #include #include #include #include #include #define pi 3.1414void main() { FILE *fptr1,*fptr2,*fptr; char file_name1[12],file_name2[12]; unsigned char *buff; int M,M1,z,i,j,*wv,*wh,x0,y0,sign_max; float sum,A,*cv,*ch,mu1,mu2,pi2; float sigmax,sigmay,sx2,sy2,u,v,du,dv; float H[32][32],G,x; double nsq; char file_name[14],ch1;clrscr();printf (Enter file name for blurred image beforeobtaining edges-->); 207scanf(%s,file_name1);fptr1=fopen(file_name1,rb);if(fptr1=NULL) { printf(File does not exist.); exit(1); }printf(Enter file name for edge strength image-->);scanf(%s,file_name2);fptr2=fopen(file_name2,rb);if(fptr2=NULL) { printf(File does not exist.); exit(1); }nsq=filelength(fileno(fptr1));M=sqrt(nsq);M1=M/4;buff=(char *)malloc(M);wv=(int *)malloc(11*sizeof(int));wh=(int *)malloc(11*sizeof(int));ch=(float *)malloc(11*sizeof(float));cv-(float *)malloc(11*sizeof(float));fseek(fptr2,(long)(M*M1),0);for(i-M/4;ifclose(fptr2);fseek(fptr1,(long)(M*(y0-5)),0);for(i=0;i }fclose(fptr1);fclose(fptr2); }A=(ch[0]+ch[10])/2.0;for (i=1;ifptr=fopen(file_name,w);u=-pi;pi2=2.0*pi*sigmax*sigmay;;du=dv=(2.0*pi)/32.0; H ình 10.3 Hàm khôi phục ảnh mờ.for(i=0;i{ fprintf(fptr,%e ,v); v+=dv; }fprintf(fptr, );u=-pi;for(i=0;ilọc được thiết kế với phương pháp Shanks và sau đó là phương pháp lặp củachương 9. Kết quả áp dụng bộ lọc IIR 2-D với ảnh đ ã nói ở trên có sự cải thiệnđáng chú ý so với ảnh gốc. Tuy nhiên, phương pháp lọc thông thấp mô tả trongchương 9 cho kết quả gần với phương pháp FFT hơn, so với cách tiếp cận n ày.Các hệ số thu được của bộ lọc IIR trong ví dụ này được ghi trong bảng 10.1. Bây giờ chúng ta tăng cường ảnh sao hoả thu được qua kính thiên văn đượccho trên hình 10.5. Nguyên nhân của vết mờ này là do hệ số khúc xạ thay đổitheo áp xu ất khí quyển, và cũng có thể là do mở ống kính trong khoảng th ờigian dài. áp dụng thủ tục đ ường biên trong ph ần này, chúng ta thu được ảnhch ỉ ra trên hình 10.6. Mặt dù ảnh nét h ơn, nhưng nó không cung cấp cho tanhiều chi tiết mới. Chúng ta cần chỉ ra rằng đây là một ảnh của to àn bộ sao hoảvới độ phân giải chỉ có 256  256 điểm ảnh. Đây là m ột ảnh dư ới mẫu, vàkhông có thông tin nào về ảnh được rút ra ở đây mà lại không rút ra được từảnh gốc. Hình 10.7 chỉ ra một ảnh mờ là kết quả của ảnh của vật nằm ngoàitiêu cự. Áp dụng cùng thủ tục và dùng bộ lọc FIR 7  7 thiết kế sử dụng cửa sổBlackmann chúng ta thu được ảnh chỉ trên hình 10.8. Bảng 10.1 các hệ số của bộ lọc khôi phục -0.034139 1.000000 -0.014686 - 0.650127 -0.012220 0.007701 -0.014683 - 0.650224 0 .991926 0.474917 -0.655115 0.005353 -0.012214 0.007699 -0.655211 0.005351 0 .468586 0.005273 213Hình 10.4 Đáp ứng biên độ của bộ lọc 2-D IIR được xấp xỉ bởi h àm khôi phục ảnh mờ. Bài tập 10.2 1 . MARS.IMG và YOSSRA.IMG là các tên file tương ứng của các ảnhtrong hình 10.5 và 10.7. Thực hiện quá trình khôi phục. Để làm bài tập này chúng ta cần chạy các ch ương trình sau theo thứ tự: a. KIRSH để có được đ ường biên rõ nét của ảnh. b. DEBLUR để tính h àm chuyển đổi giảm mờ. c. IMPULSE đ ể thu được đáp ứng không gian của hàm giảm mờ. d. IIRD đ ể thiết kế bộ lọc IIR từ đáp ứng không gian. e. IIRDITER đ ể tăng cường bộ lọc đ ược thiết kế (dùng một hoặc hai bước lặp). Bạn cần phải tự viết chương trình cho b ạn. 2 . Lặp lại phần 1 dùng các bộ lọc kiểu FIR. 3 . áp dụng lọc trung bình để khôi phục ảnh YOSSRA.IMG. 4 . áp dụng bộ lọc thống kê Wallis với ảnh YOSSRA.IMG.` 214 ...