44
Theo định nghĩa: ),(
),(
),(
yxi
yxf
yxr  (4.3)

),(),(),( yxiyxryxf

(4.4)
ở đây r(x,y) đặc trưng cho các vật thể trong ảnh. Khi các vật mang các chi tiết
trong ảnh như đường viền giữa các vật thể, các đường biên trong vật thể, , thì
hàm r(x,y) sẽ chứa các tần số cao hơn i(x,y), hàm đặc trưng cho độ chói và
thường có thay đổi khá đều đặn trên ảnh. Một phương pháp dùng để tăng
cường chất lượng của ảnh là làm giảm sự tác động của yếu tố độ sáng và tăng
cường các chi tiết của ảnh. Nó được thực hiện bằng cách chia ảnh thành hai
khối khi đi qua bộ nhấn tần số cao. Các bước xử lý tiếp được mô tả trong một
loại bộ lọc đặc biệt gọi là bộ lọc đồng hình.
4.3 Lọc đồng hình
Một giải pháp cung cấp độ nổi cho các vật thể trong một ảnh đã cho là làm
giảm tác động của độ chói. Nó được thực hiện bằng cách đầu tiên chia tín hiệu
ảnh thành hai thành phần r(x,y) và i(x,y), và sau đó tăng cường thành phần tần
số cao. Điều này có thể thực hiện bằng cách lấy logarit của hàm cường độ sáng


2
)
D
0
L
H45

dấu * là tích chập. Ảnh nhận được tại đầu ra được cho bởi:

),(
),(
yxo
eyxg 
(4.7)
Thuật toán này sẽ làm giảm ảnh hưởng của những tín hiệu chói không đồng
đều trong ảnh và làm nổi các chi tiết trên ảnh. Ba tham số trong hình 4.1 (
H

,
L ,

1
),(
),(
),(
2
0
2
21
2
21
21

các trường hợp còn lại H
H
( , )



1 2

(4.8)

Hình 4.2 Lọc đồng hình.

Bảng 4.1 Các hệ số của bộ lọc 5  5 được dùng theo kiểu lọc đồng hình.

0.02675 -0.001526 -0.007420 -0.001526 -

hình 4.3.
Chương trình lọc ảnh dùng bộ lọc FIR được cho ở trong chương 3, chương
trình 3.2, có thể thay đổi thành lọc đồng hình. Chú ý rằng, nếu logarit của giá

ln[f(x,y)]

H(
1
, 
2
) e
o(x ,y)

ảnh đã lọc

f(x,y)

o(x,y)
0
2
2
2
121
),( DD 


46


47
Hình 4.3 Ảnh 3-D thiết kế bộ lọc 5  5 với D
0
= 0.8, 
L
= 0.5.
Hệ số được cho trong bảng 4.1.

Hình 4.4 Đồ thị ln(x). 48

49 Hình 4.6 Ảnh đã lọc đồng hình.
4.4 Lọc pha tương phản
Giải pháp lọc pha tương phản được mô tả tốt nhất bằng biểu đồ hình 4.7.
Ảnh I(x,y) đi qua bộ lọc thông toàn bộ với các đặc tuyến pha mô tả ở hình 4.8.

Hình 4.7 Sơ đồ khối của lọc pha tương phản.

D(

1
,


2
)

(

1
,


2
)

1
D(

1
,


2
)
H (


1 2 1 2 1 2 1 2



hoặc

G
I
H
( , )
( , )
( , )


 
 
1 2
1 2
1 2
1 
(4.10)
Khi H(

1
,

2
) = 1 với D(

1

 
1 2
1 2
0
với D(

1
,

2
) < 
c

(4.11)
và
G
I
( , )
( , )


 
1 2
1 2
2
với D(

1
,


Hình 4.9 (a) Bề mặt của Pít tông; (b) Lọc bằng bộ lọc PCF với điểm 25.1
c


(c) Lọc bằng bộ lọc PCF với điểm 4.1
c

; (d) Lọc ảnh với bộ lọc HPF có
miền chuyển tiếp dốc có điểm cắt 4.1
c

.
4.5 Thay đổi lược đồ mức xám
Lược đồ mức xám (Histogram) trong một ảnh được định nghĩa bởi
h i
n i
n
( )
( )

(4.13)
ở đây n(i) = tổng các mức xám trong ảnh có giá trị i và n = tổng số các mức
xám trong ảnh.
Sự phân bố p(i) hoặc n(i) có thể cung cấp thông tin về dáng điệu của ảnh.
Một ảnh có phân bố mức xám giống như hình 4.10a thì có sắc màu tối, một
ảnh phân bố mức xám như hình 4.10b thì có sắc màu sáng. Vì lý do này, ta có
thể làm nổi ảnh bằng cách thay đổi phân bố n(i) để chỉnh lại các sắc màu của
các mức xám trên ảnh.
4.5.1 Xử lý tương phản
Việc mở rộng mức xám tuyến tính có thể thực hiện bằng cách ánh xạ mức
52 Hình 4.10 (a) Lược đồ mức xám của một ảnh có sắc màu tối;
(b) Lược đồ mức xám của một ảnh có sắc màu sáng. Hình 4.11 Thang chia mức xám tuyến tính.
4.5.2 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 p
r
(r) thay cho h(i). Cái mà


r
min
0 255 s53)(
1
)()(
sTr
rs
ds
dr
rpsp









(4.17)
Chúng ta giả thiết rằng, tại một thời điểm, ảnh gốc và ảnh qua ánh xạ là các
hàm liên tục với hai biến không gian độc lập x và y.
Bây giờ hãy xem đến sự biến đổi





k
j
k
jns
0
)( (4.21)
Hoặc, chúng ta muốn ánh xạ ảnh mức xám nằm giữa 0 và 255, chúng ta có
thể thay đổi
k
s như sau:
255
0255
0
ss
ss
s
k
k


 (4.22)
Chú ý rằng vì công thức (4.21) là một xấp xỉ của công thức (4.18) bằng cách
cho rằng ảnh ánh xạ có thể có lược đồ mức xám không thực sự đồng đều. Một
nhân tố khác cũng không được quan tâm trong quá trình biến đổi, đó là với
một số ảnh mà các mức xám không phủ kýn các miền thì CDF sẽ giữ lại hằng
số ở những miền không được phủ kýn đó. Những nhân tố này sẽ cho kết quả

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)
{