Làm nổi ảnh part 2

San bằng lược đồ mức xám Sự biến đổi biểu đồ phân bố các mức xám có thể đạt được một cách gần đúng bằng cách xét hàm mật độ xác suất liên tục pr(r) thay cho h(i). Cái mà chúng ta cần đến là có được một phép đổi ánh xạ mức xám trên ảnh gốc, thay biến r bởi một biến mới s vì vậy sự phân bổ mức xám trên ảnh biến đổi
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Làm nổi ảnh part 24.5.2 San b»ng lîc ®å møc x¸m Sù biÕn ®æi biÓu ®å ph©n bè c¸c møc x¸m cã thÓ ®¹t ®îc mét c¸chgÇn ®óng b»ng c¸ch xÐt hµm mËt ®é x¸c suÊt liªn tôc pr(r) thay cho h(i).C¸i mµ chóng ta cÇn ®Õn lµ cã ®îc mét phÐp ®æi ¸nh x¹ møc x¸m trªn¶nh gèc, thay biÕn r bëi mét biÕn míi s v× vËy sù ph©n bæ møc x¸m trªn¶nh biÕn ®æi theo c«ng thøc sau: s  T (r )(4.15) BiÕn ®æi ngîc ®îc cho bëi r  T 1 ( s)(4.16) Trong ®ã T (r ) vµ T 1 ( s ) lµ hµm ®¬n gi¸ trÞ ®¬n ®iÖu t¨ng theo r vµ s. NÕu p s ( s) chØ râ hµm mËt ®é x¸c xuÊt cña ¶nh ®îc biÕn ®æi th× tõ lýthuyÕt x¸c xuÊt ta cã thÓ viÕt: dr   p s ( s)   p r (r )  ds  r T 1( s) (4.17) Chóng ta gi¶ thiÕt r»ng, t¹i mét thêi ®iÓm, ¶nh gèc vµ ¶nh qua ¸nh x¹lµ c¸c hµm liªn tôc víi hai biÕn kh«ng gian ®éc lËp x vµ y. B©y giê h·y xem ®Õn sù biÕn ®æi r s  T ( r )   p r ( ) d 0(4.18) Trong ®ã vÕ bªn ph¶i ®îc biÕt ®Õn nh hµm ph©n bè tÝch luü(cumulative distribution function - CDF). Tõ c«ng thøc (4.18) chóng tacã thÓ viÕt: ds  p r (r ) dr(4.19) Thay thÕ c«ng thøc (4.19) vµo (4.17) chóng ta cã 1 p s ( s)  pr (r )  1.0 p r (r )(4.20) 53 V× vËy, phÐp biÕn ®æi cho bëi c«ng thøc (4.18) cho ¶nh møc x¸m cãphæ ®ång ®Òu. BiÕn ®æi trªn cã thÓ ®îc viÕt díi d¹ng tæng qu¸t ho¸ nhsau: k  n( j ) sk  j 0(4.21) HoÆc, chóng ta muèn ¸nh x¹ ¶nh møc x¸m n»m gi÷a 0 vµ 255, chóngta cã thÓ thay ®æi s k nh sau: s k  s0 sk  255 s 255  s0(4.22) Chó ý r»ng v× c«ng thøc (4.21) lµ mét xÊp xØ cña c«ng thøc (4.18) b»ngc¸ch cho r»ng ¶nh ¸nh x¹ cã thÓ cã lîc ®å møc x¸m kh«ng thùc sù ®ång®Òu. Mét nh©n tè kh¸c còng kh«ng ®îc quan t©m trong qu¸ tr×nh biÕn®æi, ®ã lµ víi mét sè ¶nh mµ c¸c møc x¸m kh«ng phñ kýn c¸c miÒn th×CDF sÏ gi÷ l¹i h»ng sè ë nh÷ng miÒn kh«ng ®îc phñ kýn ®ã. Nh÷ngnh©n tè nµy sÏ cho kÕt qu¶ trong ¶nh ¸nh x¹ mµ ë ®ã lîc ®å møc x¸m lµxÊp xØ gÇn nhÊt víi lîc ®å møc x¸m ®ång ®Òu ®îc rót ra tõ ¶nh gèc. Ch¬ng tr×nh 4.1 cho díi ®©y dïng cho viÖc san b»ng lîc ®å møcx¸m. Ch¬ng tr×nh 4.1 UNI_HIST.C. /* PROGRAM 4.1 “UNI_HIST.C”. Histogram equalization. */ /* Histogram equalization. */ #define MAX 16384 #include #include #include #include #include #include 54void main() { int image_length,image_width,i,j,ch,true_length;unsigned long int histo[256],s[256];char file_name[14];unsigned char buff[MAX];int k,n,ind;double nsq;float range;FILE *fptr,*fptr2;clrscr();printf(Enter file name of image -->);scanf(%s,file_name);fptr=fopen(file_name,rb);if(fptr==NULL) { printf(%s does not exist.,file_name); exit(1); }printf(Enter file name for storing mapped image-->);scanf(%s,file_name);gotoxy(1,3);printf( );ind=access(file_name,0);while(!ind) { gotoxy(1,3); printf(File exists. Wish to overwrite? (y or n)-->); while(((ch=tolower(getch()))!=y)&&(ch!=n));putch(ch);switch(ch) { case y: ind=1; break; case n: gotoxy(1,3);printf( ); gotoxy(1,2);printf( ); 55 gotoxy(1,2); printf(Enter file name -->); scanf(%s,file_name); ind=access(file_name,0); } }fptr2=fopen(file_name,wb);nsq=(double)filelength(fileno(fptr));printf( Is this a square image ? (y or n) );while(((ch=tolower(getch()))!=y)&&(ch!=n));putch(ch);switch(ch) { case y: image_length=image_width=sqrt(nsq); break; case n: printf(Enter image width--> ); scanf(%d,&image_width); image_length=(int)(nsq/image_width); }printf( image size= %d x %d,image_length,image_width);true_length=0.95*image_length;/* Generate Histogram.*/for(i=0;i for(i=0; i H×nh 4.12 (b) ¶nh sau khi san b»ng lîc ®å møc x¸m.4.5.3 Thay ®æi lîc ®å møc x¸m Kü thuËt san b»ng lîc ®å møc x¸m ®a ra mét ph¬ng ph¸p trong ®ãcã thÓ n©ng cao chÊt lîng ¶nh qua viÖc lµm b×nh ®¼ng tÇm quan tränggi÷a c¸c møc x¸m. Tuy nhiªn, cã thÓ trong mét vµi øng dông ngêi tacÇn n©ng cao møc x¸m hay mét kho¶ng møc x¸m nµo ®ã. V× vËy, cÇnph¶i ¸nh x¹ ¶nh møc x¸m ®Ó lîc ®å møc x¸m cña nã tu©n theo métph©n phèi ®Æc biÖt. Chóng ta thùc hiÖn ®iÒu nµy b»ng ...