Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 2 P4

Một ảnh được tạo nên bằng cách chiếu một cảnh 3-D lên mặt phẳng 2-D.Phép chiếu này biểu diễn một phép biến đổi từ nhiều vào một. Có nghĩa là mộtđiểm ảnh không tương ứng duy nhất với một điểm trong cảnh 3-D.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giáo trình xử lý ảnh y tế Tập 2 P4 for(j=0;j Để kiểm tra chương trình 7.3 chúng ta sẽ sử dụng ảnh CAMEL.IMG m àta đã sử dụng để kiểm tra trong phương pháp tần số. Kết quả sử dụng nội suybậc 3 đư ợc thể hiện trên hình 7.9. Như đ ã mong đợi, ảnh hơi m ờ, và chấtlượng thấp hơn ảnh thu được qua việc ứng dụng định lý lấy mẫu. Tuy nhiên,có thể khôi phục ảnh mờ bằng cách sử dụng kỹ thuật không gian thông quaviệc sử dụng trực tiếp bộ lọc thông cao. Chúng ta sẽ đề cập nhiều hơn về vấnđề này trong chương 8. Tổng quan về ảnh mờ sẽ đư ợc thảo luận trong chương10.7.6 Bộ lọc sai phân thống kê Wallis Bởi vì phóng đại ảnh là một dạng của tăng cường ảnh, sẽ là thích hợp khigiới thiệu bộ lọc sai phân thống kê tại thời điểm này. Kiểu lọc này đư ợc pháttriển bởi Wallis là đ ặc biệt hữu ích trong việc tăng cường các chi tiết trongvùng tối. Vấn đề n ày nảy sinh trong ảnh x-quang như ch ỉ trên hình 7.10. Tronggiải thuật lọc Wallis mỗi điểm được điều chỉnh bằng phép trừ giá trị trung bìnhcủa các điểm lân cận và chia với độ lệch chuẩn của các điểm lân cận của nó.Ảnh lọc Wallis thường đ ược trung bình với ảnh gốc. Nguyên nhân phải thựchiện việc trung b ình ảnh này là để ngăn cản việc loại bỏ to àn bộ nền. Kíchthước của vùng lân cận th ường được nói đến như bậc của bộ lọc. Kết quả củaáp dụng bộ lọc Wallis bậc 5 được chỉ trên hình 7.11. Hình 7.9 Phóng to ảnh CAMEL.IMG d ùng phương pháp gần đúng. Bài tập 7.1 150 1 .Tìm kiếm và phân tích tài liệu của H.S.Hou và H.C.Andrews. Trên cơ sởđó, viết chương trình C cho phép phóng to, thu nhỏ ảnh dùng các toán tử bậc3. 2 .Vấn đề về miền tần số cũng được đề cập bởi T.C.Chen và R.J.P.DeFigueiredo. Đọc và phân tích tài liệu đó. Hình 7.10 Ảnh của tia x. 151 Hình 7.11 Xử lý ảnh hình 7.10 với bộ lọc Wallis. Bài tập 7.2 Viết ch ương trình C cho bộ lọc thống kê Wallis. Cho phép người sử dụngcó thể trung bình ảnh đầu ra với ảnh gốc. Cho phép người sử dụng nhập bậccủa bộ lọc. Kiểm tra chương trình trên ảnh XRAY.IMG và RIBS.IMG có sẵn trên đĩakèm theo. 152 CHƯƠNG 8 THIẾT KẾ CÁC BỘ LỌC FIR 2-D DÙNG FFT VÀ CÁC HÀM CỬA SỔ8.1 Chỉ dẫn Các bộ lọc có điểm gẫy, hay còn gọi là các bộ lọc có dải chuyển tiếp dốc tạonên các nhiễu gợn lên phổ biên độ cả ở dải thông lẫn dải chắn khi thiết kế vớicác phương pháp mô tả ở các chương trước. Chúng được gọi là các dao độngGibbs làm ảnh hư ởng đến chất lượng của ảnh lọc. Vì vậy cần phải có một biệnpháp làm giảm bớt và trơn tru các dao động này. Một biện pháp tỏ ra có hiệuqu ả là áp dụng các hàm cửa sổ. Hàm thu được khi nhân với đáp ứng xung bộlọc với h àm này làm trơn các dao động Gibb. Chúng ta sẽ áp dụng các hàmnày và so sánh phổ biên độ có dùng và không dùng hàm cửa sổ. Để tận dụngcác thủ tục 2-D FFT trong chương 6, chúng ta sẽ sử dụng chúng trong việcthiết kế bộ lọc FIR. Chúng ta cần chú ý rằng cách tiếp cận FFT nhanh h ơn rấtnhiều so với tích phân hai lớp ở chương 2. Để cung cấp th êm một số kiến thứchoàn thiện cho công việc, chúng ta sẽ xem xét lĩnh vực về độ phân giải củaảnh. Lĩnh vực này đ ã có một số phát triển được biết dưới với cái tên truyềnhình độ phân giải cao (IDTV hoặc EDTV). Các hệ truyền hình này cho ngư ờixem một số dòng gấp đôi truyền hình thông thư ờng, và như vậy là cho mộthình ảnh đẹp h ơn. Từ chương 14 đến chương 16 đề cập đến tín hiệu truyềnhình và truyền h ình độ phân giải cao cho xử lý ảnh hai chiều.8.2 Thiết kế bộ lọc FIR dùng FFT Một bộ lọc FIR có thể thiết kế theo các bước sau đây :1. Mô tả phổ biên độ và phổ pha H(m,n) bằng một mảng có kích thư ớc M  M M  M mà điểm tần số zero (0,0) nằm tại điểm  ,  . M phải là bội số của 2 2 2.2. Rút ra IFFT của H(m,n)(-1)m+n. Kết quả là đáp ứng xung h (m,n)(-1)m+n có M M  trung tâm nằm tại  , . 2 2 1463. Để bộ lọc có bậc N  N, N lẻ, hệ số bộ lọc (giá trị của h(m,n)) chứa trong  M ( N  1) M N  1  một cửa sổ kéo dài từ đến  ,  2 2 2 2  M ( N  1) M N  1  .  , 2 2 2 24. Các bước trên có liên quan đến việc sử dụng hàm cửa sổ hình ch ...