Xử lý ảnh - chương 3

Thuật ngữ " xử lý ảnh số" thường dùng để chỉ các quá trình xử lý ảnh 2 chiều bằng máy tính. Ảnh số thường được biểu diễn bởi ma trận 2 chiều các số thực hay số phức gồm một số hữu hạn các bit. Để có thể xử lý được trên máy tính, ảnh đã cho (ảnh, giấy phim hay đồ thị) đầu tiên phải được số hoá (digitalized) và lưu dưới dạng ma trận 2 chiều các bit. Trong chương này chúng ta sẽ đề cập tới các công cụ và các kỹ thuật sử...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Xử lý ảnh - chương 3 Ch¬ng Ba: c¸c c«ng cô trî gióp xö lý ¶nh sè 3 c«ng cô trî gióp xö lý ¶nh sè tools for image processing ThuËt ng÷ xö lý ¶nh sè th êng dïng ®Ó chØ c¸c qu¸ tr×nh xö lý ¶nh 2chiÒu b»ng m¸y tÝnh. ¶nh sè thêng ® îc biÓu diÔn bëi ma trËn 2 chiÒu c¸c sèthùc hay sè phøc gåm mét sè h÷u h¹n c¸c bit. §Ó cã thÓ xö lý ® îc trªn m¸y tÝnh,¶nh ®· cho (¶nh, giÊy phim hay ®å thÞ) ®Çu tiªn ph¶i ® îc sè ho¸ (digitalized) vµlu díi d¹ng ma trËn 2 chiÒu c¸c bit. Trong ch ¬ng nµy chóng ta sÏ ®Ò cËp tíi c¸cc«ng cô vµ c¸c kü thuËt sö dông trong xö lý ¶nh sè. Tr íc tiªn lµ giíi thiÖu tængquan vÒ xö lý ¶nh sè (tÝn hiÖu trong kh«ng gian). TiÕp theo, giíi thiÖu mét sèkh¸i niÖm nh : to¸n tö tuyÕn tÝnh, tÝch chËp (convolution product) vµ läc sè(filtering) - c¸c c«ng cô c¬ b¶n vµ øng dông cña chóng trong xö lý ¶nh. KÕ ®ãtr×nh bµy vÒ mét sè biÕn ®æi hay dïng nh biÕn ®æi Fourier, biÕn ®æiKarhumen Loeve. C¸c c«ng cô xö lý ®iÓm ¶nh ® îc tr×nh bµy chi tiÕt vÒ nguyªnt¾c còng nh c«ng cô lîc ®å x¸m (histogram) vµ c¸c phÐp biÕn ®æi l îc ®å. Cuèicïng lµ mét sè kü thuËt kh¸c trong m« h×nh thèng kª.3.1 tæng quan vÒ xö lý ¶nh trong kh«ng gian3.1.1 TÝn hiÖu sè vµ biÓu diÔn ¶nh sè Nh ®· nªu trong ch ¬ng Mét, mét hµm hai biÕn thùc hoÆc phøc cã thÓcoi nh mét ¶nh. Mét ¶nh trong kh«ng gian 2 chiÒu cã thÓ biÓu diÔn bëi mét tËphîp c¸c ma trËn c¬ së gäi lµ ¶nh c¬ së. Nh vËy mét tÝn hiÖu 2 chiÒu liªn tôctrong kh«ng gian, theo kh¸i niÖm trªn gäi lµ ¶nh liªn tôc trong kh«ng gian sèthùc vµ ký hiÖu lµ f(x,y): gi¸ trÞ cña f(x,y) lµ liªn tôc trong kho¶ng (- ∞,∞).C¸c tÝn hiÖu liªn tôc theo thêi gian qua qu¸ tr×nh sè ho¸ ta thu ® îc tÝn hiÖu rêir¹c (tÝn hiÖu sè).NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 39 Ch¬ng Ba: c¸c c«ng cô trî gióp xö lý ¶nh sè x(t)t H×nh 3.1 tÝn hiÖu sèrêi r¹c ¶nh sè chÝnh lµ ¶nh xö lý b»ng m¸y tÝnh thu ® îc tõ ¶nh liªn tôc bëiqu¸ tr×nh sè ho¸ (lÊy mÉu vµ l îng ho¸), thêng ® îc ký hiÖu lµ I[m,n]. Gi¸ trÞ I[x,y]biÓu diÔn cêng ®é s¸ng ® îc m· ho¸ cña mçi ®iÓm ¶nh (x,y). Gi¸ trÞ ®ã cßn gäilµ møc x¸m (grey level). VËy I[x,y] cã gi¸ trÞ rêi r¹c vµ ®Ó tiÖn xö lý, ta coi gi¸ trÞcña I[x,y] lµ nguyªn: I[x,y] ∈ {0, 1, ..., L-1} víi L lµ møc x¸m tèi ®a dïng ®Ó biÓudiÔn. §Ó gi¶m ®é phøc t¹p tÝnh to¸n, c¸c gi¸ trÞ cña (m,n) th êng chän lµ h÷uh¹n vµ th êng chän lµ 512; cßn L chän lµ 256. ¶nh cã nhiÒu møc x¸m gäi lµ ¶nh®a cÊp x¸m. ¶nh chØ cã 2 møc x¸m 0 vµ 1 gäi lµ ¶nh nhÞ ph©n. Víi c¸ch biÓu diÔn trªn, ¶nh sè chÝnh lµ mét mét phÇn cña tÝn hiÖu sètrong kh«ng gian 2 chiÒu. Vµ c¸ch biÓu diÔn ¶nh sè th«ng dông nhÊt lµ dïngb¶ng 2 chiÒu mµ thuËt ng÷ th êng gäi lµ ma trËn ¶nh hay b¶n ®å ¶nh.3.1.2 Kh¸i qu¸t vÒ hÖ thèng xö lý tÝn hiÖu sè HÖ thèng sè lµ mét hÖ thèng tiÕp nhËn tÝn hiÖu sè ë ®Çu vµo, xö lýtÝn hiÖu theo mét qui tr×nh nµo ®Êy vµ ® a ra còng lµ mét tÝn hiÖu sè. V× ¶nhsè lµ mét phÇn cña tÝn hiÖu sè, nªn hÖ thèng xö lý ¶nh sè cã ®Æc thï nh hÖthèng sè céng thªm mét sè tÝnh chÊt riªng. NÕu gäi tÝn hiÖu sè ®Çu vµo lµ X(m,n), tÝn hiÖu sè ®Çu ra lµ Y(m,n),®Æc trng cña hÖ thèng lµ H, ta cã thÓ biÓu diÔn hÖ thèng sè mét c¸ch h×nhthøc nh sau:NhËp m«n xö lý ¶nh sè - §HBK Hµ néi 40 Ch¬ng Ba: c¸c c«ng cô trî gióp xö lý ¶nh sè Y(m,n) = H [X(m,n)] PhÇn lín c¸c c¸c hÖ thèng sè lµ tuyÕn tÝnh vµ bÊt biÕn. Kh¸i niÖmtuyÕn tÝnh vµ bÊt biÕn sÏ tr×nh bµy trong phÇn 3.2. Trong xö lý tÝn hiÖu sè, th -êng cã 2 c¸ch tiÕp cËn kh¸c nhau: - Biªn ®é cña tÝn hiÖu ® îc lÊy mÉu, lîng ho¸ theo mét qui chuÈn vµ cãthÓ biÓu diÔn bëi mét hµm liªn tôc theo thêi gian. §©y lµ c¸ch tiÕp cËn theokh«ng gian thùc. - C¸ch tiÕp cËn thø hai lµ tiÕp cËn theo miÒn tÇn sè cña tÝn hiÖu.Trong c¸ch tiÕp cËn nµy, tr íc tiªn tÝn hiÖu ® îc biÕn ®æi ch¼ng h¹n nh phÐpbiÕn ®æi Fourrier, sau ®ã, tiÕn hµnh xö lý trªn miÒn tÇn sè. Cuèi cïng dïngbiÕn ®æi ng îc ®Ó ® a tÝn hiÖu ®· xö lý vÒ miÒn sè thùc.ThÝ dô nh tÝn hiÖu thu nhËn lµ tiÕng cßi « t«. Ta cã thÓ tiÕp cËn theo 2 c¸chkh¸c nhau: - LÊy mÉu biªn ®é tÝn hiÖu nhiÒu lÇn trong mét chu kú vµ ® îc mét xÊpxØ cña tÝn hiÖu lµ mét hµm liªn tôc theo thêi gian. - Ph©n tÝch tÝn hiÖu theo ®é cao cña ©m thanh hay tÇn sè cña ©mthanh vµ lu tr÷ biªn ®é cña mçi tÇn sè.Hai c¸ch tiÕp cËn trªn cho ta 2 kü thuËt c¬ b¶n ® îc dïng trong xö lý ¶nh (®ÒcËp trong c¸c phÇn sau): -T¸c ®éng trùc tiÕp lªn ®iÓm ¶nh: TÝch chËp, läc sè vµ c¸c to¸n tö®iÓm. - BiÓu diÔn ¶nh sang mét kh«ng gian kh¸c b»ng c¸c biÕn ®æi, xö lý vµbiÕn ®æi ng îc l¹i.3.2 C¸c to¸n tö kh«ng gian (Spatial operators) C¸c to¸n tö kh«ng gia ...