0
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
LUẬN VĂN CAO HỌC
ĐỀ TÀI:
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT PHỤC HỒI ẢNH VÀ ỨNG DỤNG
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Ngô Quốc Tạo
Học viên thực hiện: Đào Minh Sang
Lớp: Cao học K10E
1
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
LỜI CẢM ƠN
Trên thực tế không có thành công nào mà không gắn liền với những sự hỗ
trợ, giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác. Trong
suốt thời gian học tập tại mái trường Đại Học Công nghệ thông tin và truyền
thông – Đại Học Thái Nguyên em đã nhận được sự giúp đỡ của thầy cô, bố mẹ
và bạn bè.
Với lòng biết ơn sâu sắc em xin chân thành cảm ơn đến quý thầy cô trong
trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông – Đại Học Thái Nguyên và
các thầy ở Viện Công nghệ thông tin đã truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho
chúng em. Và đặc biệt trong kỳ học cuối này, Trường đã tạo điều kiện cho em
làm luận văn tốt nghiệp với đề tài : “Nghiên cứu một số kỹ thuật phục hồi ảnh và
5. Ý nghĩa khoa học của đề tài 8
CHƢƠNG I – KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ PHỤC HỒI ẢNH 9
1.1 Giới thiệu về xử lý ảnh 9
1.2 Những vấn đề cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh. 10
1.2.1 Những khái niệm cơ bản. 10
1.2.2 Thu nhận ảnh. 14
1.2.3 Xử lý nâng cao chất lượng ảnh 14
1.3 Phục hồi ảnh 15
1.3.1 Giới thiệu về phục hồi ảnh 15
CHƢƠNG II – MỘT SỐ KỸ THUẬT PHỤC HỒI ẢNH 17
2.1 Khái niệm phục hồi ảnh 17
2.2 Các vấn đề liên quan đến phục hồi ảnh 17
2.3 Một mô hình của quá trình suy thoái 19
2.4 Nhiễu 20
2.4.1 Nhiễu muối, hạt tiêu 20
2.4.2 Nhiễu Gauss 22
2.4.3 Nhiễu đốm 22
2.4.4 Các tính chất của không gian và tần số nhiễu 23
2.4.5 Định kỳ nhiễu 23
2.5 Các kỹ thuật phục hồi ảnh 25
2.5.1 Bộ lọc trung bình 25
2.5.2 Bộ lọc thích nghi 27
3
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
2.5.3 Lọc cấp độ thấp 28
2.5.4 Lọc theo thứ tự 29
2.5.5 Lọc nghịch đảo 30
2.5.6 Sử dụng lọc Band Reject: 31
2.5.7 Sử dụng bộ lọc Notch: 32
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
ROI
Region Of Interest
PEL
Picture Element
CGA
Color Graphic Adaptor
PSF
Point-Spread Function
GUI
Graphic user interface
Hình 2. 3. Gọi câu lệnh
Hình 2. 4. Xem dữ liệu
Hình 2. 5. Kết quả
Hình 2. 6. Dạng hàm function : có biến dữ liệu vào và biến ra
Hình 2. 7. Tạo giao diện GUI
Hình 2. 8. Màn hình tạo giao diện
Hình 2. 9. Các chức năng
Hình 2. 10. Cửa sổ thiết kế giao diện GUI
Hình 2. 11. Kết quả thu được bằng công cụ đồ họa
Hình 3. 1. Lấy trung bình 3×3
Hình 3. 2. Lấy trung bình 5×5
Hinh 3. 3. Xóa muối-hạt tiêu với hàm medfilt
Hình 3. 4. Sử dụng ma trận 3×3 (a) : 20% muối tiêu; (b) sau khi lọc
Hình 3. 5. Lọc
6
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề
Xử lý ảnh là một môn khoa học ứng dụng, nó là một chuyên ngành được
nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi với nhiều lĩnh vực khác nhau như vật lý, hóa
học , y học Xử lý ảnh thường hướng tới các mục đích sau :
Xử lý ảnh ban đầu để có được một bức ảnh mới theo một yêu cầu .
Phân tích ảnh để thu được các thông tin nhằm hỗ trợ cho việc phân loại và
nhận biết ảnh .
Phục hồi ảnh (Restore image) để tăng cường và phục hồi lại ảnh để làm
nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với
trạng thái gốc, trạng thái trước khi ảnh bị biến dạng.
Phục hồi ảnh nó không chỉ mang ý nghĩa khoa học mà còn mang đậm tính
toàn ánh, nên có sự ánh xạ thiếu hụt đến những điểm trên ảnh kết quả. Việc khắc
phục các nhược điểm này luôn là vấn đề đặt ra cho các hệ thống xử lý ảnh.
Các hệ thống xử lý ảnh trong quá trình phân tích ảnh, tăng cường ảnh để
nâng cao chất lượng ảnh. Do các nguyên nhân khác nhau có thể do chất lượng
thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến, do
vậy cần phải tăng cường và phục hồi lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính
chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc, trạng thái
trước khi ảnh bị biến dạng.
Xuất phát trong hoàn cảnh đó “Nghiên cứu một số kỹ thuật phục hồi
ảnh và ứng dụng” được em chọn làm đề tài.
3. Đối tƣợng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
Về lý thuyết: Tìm hiểu khái quát về xử lý ảnh, nghiên cứu các kỹ thuật
phục hồi ảnh.
8
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Về thực tiễn: Trên cơ sở các kiến thức đã thu thập và nghiên cứu, tổng
hợp các kỹ thuật để hướng đến các ứng dụng thực tế cho các kỹ thuật tìm hiểu
này.
4. Hƣớng nghiên cứu
Nắm chắc các kiến thức cơ bản về xử lý ảnh và phục hồi ảnh.
Nghiên cứu, tìm hiểu các phương pháp các kỹ thuật phục hồi ảnh để nâng
cao chất lượng ảnh.
5. Ý nghĩa khoa học của đề tài
Đề tài không chỉ mang ý nghĩa khoa học mà còn mang đậm tính thực tiễn
nhất là trong hoàn cảnh Việt Nam chưa có nhiều hệ thống xử lý ảnh trong khi
thực tế đang đặt ra những yêu cầu đòi hỏi.
như ảnh mờ, cần xử lý để được ảnh rõ hơn).
Phân tích ảnh để thu được các thông tin đặc trưng giúp cho việc phân loại,
nhận biết ảnh (Ví dụ: phân tích ảnh vân tay để trích chọn đặc trưng vân
tay).
Hiểu ảnh đầu vào để có những mô tả về ảnh ở mức cao hơn, sâu hơn (Ví
dụ: từ ảnh một tai nạn giao thông, phác hoạ hiện trường tai nạn).
Một ảnh trong thế giới thực được xem như là một hàm hai biến thực
a(x,y), với a là độ sáng của ảnh tại vị trí toạ độ thực (x,y). Một ảnh còn có thể
chứa những ảnh con gọi là các “vùng quan tâm” (ROI – Region Of Interest).
Các ROI này vẫn thường được gọi tắt là các “vùng”. Khái niệm vùng phản ánh
một thực tế là trong ảnh thường chứa nhiều đối tượng, mỗi đối tượng tạo nên
phần cơ sở của một vùng. Đối với một hệ xử lý ảnh cao cấp, chúng ta có thể áp
dụng nhiều phép toán cho từng vùng ảnh một, ví dụ như một vùng ảnh này sẽ
được áp dụng các phép toán loại bỏ hiệu ứng mờ do chuyển động, trong khi một
vùng ảnh khác sẽ được xử lý để nâng cao chất lượng màu sắc của nó.
Các giá trị độ sáng của ảnh thường được thể hiện dưới dạng số thực hoặc
số nguyên. Thông thường, những giá trị sáng kiểu số nguyên là kết quả của một
quá trình lượng hoá chuyển một thang đo liên tục thành một số mức rời rạc. Tuy
10
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
nhiên trong nhiều quá trình hình thành ảnh, độ lớn của tín hiệu là kết quả đếm số
hạt photon ở từng thời điểm, do vậy độ lớn ấy dĩ nhiên đã được lượng hoá sẵn.
Còn trong một số quá trình tạo ảnh khác, ví dụ như tạo ảnh siêu âm trong y
khoa, phương pháp đo đạc vật lý trực tiếp sẽ cho ra các giá trị phức, mỗi giá trị
phức này gồm một giá trị độ lớn kết hợp với một giá trị pha, và cả hai đều ở
dạng số thực.
1.2 Những vấn đề cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh.
1.2.1 Những khái niệm cơ bản.
a) Điểm ảnh (Picture Element)
Một điểm ảnh (Pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x,y) của điểm ảnh
và độ xám của nó. Dưới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ
thường dùng trong xử lý ảnh.
-Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán
bằng giá trị số tại điểm đó
-Các thang giá trị mức xám thông thƣờng: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức
256 là mức phổ dụng. Lý do từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu
diễn mức xám: Mức xám dùng 1 byte để biểu diễn 2
8
= 256 mức xám, tức là từ 0
đến 255)
-Ảnh đen trắng: là ảnh có 2 màu đen, trắng (không chứa màu khác) với
mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
-Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dung 1 bit mô
tả 2
1
mức khác nhau, tức. Nói cách khác mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có
thể là 0 hoặc 1.
12
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
e)Ảnh màu: trong khuân khổ lý thuyết 3 màu (Red, Blue, Green) để tạo
nên thế giới màu, ngưới ta thường dung 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá
trị màu 2
8*3
=2
34
triệu màu.
d) Ảnh số
Định nghĩa: Ảnh số là tập hợp các điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Các mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn (Boundaries) của đối
tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh. Một liên kết được đặc trưng
bởi tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng.
Giả sử V là tập các giá trị mức xám. Một tập có các giá trị cường độ sáng
từ thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau:
V = {32,33,…,63,64}.
Có 3 loại liên kết.
Liên kết 4: Hai điểm ảnh p và q được nói là liên kết 4 với các giá trị
cường độ sáng V nếu q nằm trong một các lân cận của p, tức q thuộc N
4
(p)
Liên kết 8: Hai điểm ảnh nằm trong một các lân cận 8 của p, tức q thuộc
N
8
(p)
Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường
độ sáng V được nói là liên kết m nếu.
1.q thuộc N
4
(p) hoặc
2.q thuộc N
p
(p)
-Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh.
Định nghĩa: Khoảng cách D(p,q) giữa hai điểm ảnh p tọa độ (x,y), q tọa
độ (s,t) là hàm khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu:
Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x,y) và
(p,q) còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Chess-Board
Distance) giữa điểm ảnh (p,q) được xác định như sau:
D
8
(p,q) = max (|x-s|, |y-t|)
1.2.2 Thu nhận ảnh.
Các thiết bị thu nhận ảnh bao gồm camera, scanner các thiết bị thu nhận
này có thể cho ảnh đen trắng
Các thiết bị thu nhận ảnh có 2 loại chính ứng với 2 loại ảnh thông dụng
Raster, Vector.
Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Raster là camera, các thiết bị thu
nhận ảnh thông thường Vector là sensor hoặc bàn số hóa Digitalizer hoặc được
chuyển đổi từ ảnh Raster.
Nhìn chung các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện 1 quá trình
-Cảm biến: biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện
-Tổng hợp năng lượng điện thành ảnh
1.2.3 Xử lý nâng cao chất lƣợng ảnh
Nâng cao chất lượng là bước cần thiết trong xử lý ảnh nhằm hoàn thiện
một số đặc tính của ảnh. Nâng cao chất lượng ảnh gồm 2 công đoạn khác nhau,
15
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
tăng cường ảnh và phục hồi ảnh, tăng cường ảnh nhằm hoàn thiện các đặc tính
của ảnh như:
-Lọc nhiễu hay làm trơn ảnh
-Tăng độ tương phản, điều chỉnh mức xám của ảnh
-Làm nổi biên ảnh
Các thuật toán triển khai việc nâng cao chất lượng ảnh hầu hết dựa trên
các kỹ thuật trong miền điểm, không gian và tần số. Toán tử điểm là phép biến
đổi đối với từng điểm ảnh đang xét, không liên quan đến các điểm lân cận khác
những hư hại do nhiễu hoặc do quá trình xử lý gây ra, dựa trên các tiêu chuẩn
khách quan.
Vậy, nếu một ảnh bị hư hại thì đại lượng nào là đại lượng bị ảnh hưởng
nhiều nhất ? Dễ nhận thấy nhất đó chính là giá trị mức xám và vị trí của các
pixel thành phần. Giá trị mức xám có thể bị biến đổi và vị trí của các pixel có
thể bị biến dạng; có nghĩa là ảnh có thể bị mờ hoặc bị méo mó. Do đó để phục
hồi lại ảnh hoàn chỉnh cần cải thiện giá trị mức xám của các pixel, đồng thời
phục hồi kích thước hình học của ảnh, chính là phép ghi ảnh. Bởi vì nó cho phép
ta nhận ra các điểm tương ứng của hai ảnh trong cùng một vùng dưới các góc
nhìn khác nhau. Sự phục hồi có vai trò hết sức quan trọng trong chup ảnh và
truyền ảnh từ xa trong ghi ảnh y- sinh học hay trong liên lạc vũ trụ…
17
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
CHƢƠNG II – MỘT SỐ KỸ THUẬT PHỤC HỒI ẢNH
2.1 Khái niệm phục hồi ảnh
Phục hồi ảnh là phục hồi lại ảnh gốc so với ảnh ghi được đã bị biến dạng.
Nói cách khác Phục hồi ảnh là các kỹ thuật cải thiện chất lượng những ảnh ghi
đảm bảo gần được như ảnh thật khi ảnh bị méo.
Để phục hồi được ảnh có kết quả, điều cần thiết là biết được các nguyên
nhân, các hàm (hay dạng) gây ra biến dạng ảnh. Các nguyên nhân biến dạng
thường do:
-Do camera, đầu thu ảnh chất lượng kém
-Sai lệch hệ thống có thể biểu diễn bằng sai lệch hàm truyền (ví dụ: sự
dịch pha hàm truyền cohenent trong quang học…)
c)Các kỹ thuật phục hồi ảnh:
19
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
-Mô hình phục hồi ảnh có: mô hình tạo ảnh, mô hình gây nhiễu, mô hình
quan sát
-Lọc tuyến tính có: lọc ngược, đáp ứng xung, lọc hữu hạn FIR.
-Các kỹ thuật khác: Entropy cực đại, mô hình Bayess, giải chập.
2.3 Một mô hình của quá trình suy thoái
Trong một không gian miền ta có một bức ảnh f (x, y) và một không gian
lọc h (x, y) thu lại hình ảnh bị nhiễu, ta giả dụ rằng nếu h (x, y) bao gồm một
dòng đơn nhất, kết quả thu được là sự chuyển động nhòe theo phương hướng
của dòng đó ta có thể viết.
g (x, y) = f (x, y) * h (x, y)
Trong đó * là không gian lọc. tuy nhiên đó chưa phải tất cả chúng ta cần
cân nhắc thêm sự nhiễu được mô hình hóa như một chức năng của cuộn lại (sự
thu nhận hình ảnh). Nếu đại diện cho biến cố ngẫu nhiên xảy ra ta có thể
biểu diễn bức ảnh bị hư hại theo biểu thức sau :
g (x, y) = f (x, y) *h (x, y) +
Chúng ta có thể biểu diễn những hoạt động tương tự trong miền tần số,
nơi sự nếp lại được thay thế bởi nhân và có sự bổ sung thêm bởi tính tuyến tính
của biến đổi Fourier.
G (i, j) = F (i, j) H (I, j) +N (i, j)
Biểu diễn tổng thể một bức ảnh bị suy thoái F, H và N được biến đổi
tương ứng là f, h và n. nếu chúng ta đã biết giá trị của H và N chúng ta có thể
khôi phục F bằng phương trình.
F (i, j) = (G (i, j) – N (i, j) ) / H (i, j)
Tuy nhiên như chúng ta đã biết đây là phương pháp phi thực tiễn. Mặc dù
Để thêm nhiễu muối - hạt tiêu :
t_sp=imnoise (t, 'salt & pepper');
21
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Lượng nhiễu thêm vào được mặc định 10%, thêm nhiễu nhiều hơn hoặc ít
hơn chúng ta bao gồm tùy chọn tham số, là một giá trị giữa 0 và 1 cho thấy các
phần nhỏ của các điểm ảnh bị hỏng
ví dụ : imnoise (t, 'salt & pepper', 0. 2);
Chúng ta sẽ tạo ra một hình ảnh với 20% các điểm ảnh của nó bị hỏng bởi
nhiễu muối - hạt tiêu.
Hình 1. 2. Ảnh gốc (a)
Hình 1. 3. Thêm nhiễu muối, tiêu (b)
22
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
2.4.2 Nhiễu Gauss
Nhiễu Gauss là một hình thức lý tưởng hoá của nhiễu trắng, bị gây ra bởi
sự biến động ngẫu nhiên trong tín hiệu. Chúng ta có thể quan sát nhiễu trắng
bằng cách xem truyền hình mà hơi sai /không điều chỉnh trên từng kênh riêng cụ
thể. Gauss nhiễu là nhiễu trắng được phân phối bình thường. Nếu hình ảnh được
biểu diễn là I và nhiễu Gauss bởi N sau đó chúng ta có thể mô hình hóa một hình
ảnh nhiễu bằng cách đơn giản thêm hai : I+N.
Ở đây chúng ta có thể giả định I là một ma trận mà các phần tử là các giá trị
phải là khó khan để cho thấy rằng phổ Fourier của một hàm chứa tất cả các tần
số tỷ lệ ngang nhau là một hằng số.
Với ngoại trừ nhiễu không gian định kỳ, chúng tôi giả định rằng nhiễu là
độc lập của các tọa độ không gian, và rằng nó chưa được sửa chữa, với sự tôn
trọng tới hình ảnh (có nghĩa là không có sự tương quan giữa các giá trị Pixel và
các giá trị của các thành phần nhiễu). Mặc dù những giả định này là ít nhất một
phần không hợp lệ trong một số ứng dụng (lượng tử giới hạn hình ảnh, chẳng
hạn như trong X-Quang và y học hạt nhân hình ảnh, là một ví dụ).
2.4.5 Định kỳ nhiễu
Nếu tín hiệu hình ảnh là một sự xáo trộn mang tính định kỳ chứ không
phải là ngẫu nhiên, chúng ta có thể có được một hình ảnh bị hỏng bởi nhiễu chu
kỳ. Hậu quả bar trên toàn bộ hình ảnh.
Copyright: Tài liệu đại học ©