ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG

TIỂU LUẬN XỬ LÝ ẢNH
Khôi phục ảnh
Lớp : K26-KTĐT
Học viên: Lê Phước Chung
Giáo viên hướng dẫn: T.S Ngô Văn Sỹ
- Đà Nẵng, 10/2013 -
Trang 1
1
CHƯƠNG 5 : KHÔI PHỤC ẢNH
Tổng quan
Như trong kỹ thuật nâng cao hình ảnh, mục tiêu cuối cùng của các kỹ thuật
phục hồi là cải tiến một hình ảnh trong một số ý nghĩa được xác định trước. Mặc dù có
những lĩnh vực chồng chéo, nâng cao chất lượng hình ảnh phần lớn là một quá trình
chủ quan, trong khi phục hồi hình ảnh là dành cho hầu hết các phần của một quá trình
khách quan.
Cố gắng phục hồi để tái tạo lại hoặc phục hồi một hình ảnh đã bị suy giảm bằng
cách sử dụng một kiến thức ưu tiên của hiện tượng suy giảm. Do đó, kỹ thuật phục hồi
là hướng tới mô hình hóa sự suy giảm chất lượng và áp dụng quy trình ngược để khôi
phục lại các hình ảnh ban đầu.
Cách tiếp cận này thường bao gồm việc xây dựng một tiêu chuẩn tốt nhất có
thể, điều đó sẽ mang lại một sự đánh giá tối ưu các kết quả mong muốn. Ngược lại, kỹ
thuật nâng cao về cơ bản là những thủ tục phỏng đoán được thiết kế để thao tác một
hình ảnh để tận dụng lợi thế của các khía cạnh tâm vật lý của hệ thống thị giác của con
người. Ví dụ, độ tương phản kéo dài được xem là một kỹ thuật nâng cao bởi vì nó
được dựa chủ yếu vào các khía cạnh làm hài lòng, có thể trình bày cho người xem,
trong khi loại bỏ các hình ảnh mờ bằng cách áp dụng một hàm được xem là một kỹ
thuật phục hồi.

khác nhau của các bộ lọc phục hồi hình ảnh.
Được chỉ ra trong phần 5.5 , nếu H tuyến tính và bất biến, hình ảnh bị suy
giảm được đưa ra trong miền không gian bằng:
Ở đây h(x, y) là đại diện không gian của hàm suy biến, như trong Chương
4, những kí tự được chập.Ta biết từ các thảo luận tại mục 4.2.4 và 4.6.4,chập trong
Trang 4
4 Chapter 5 M Image Restoraon
4
Chương 5 : Khôi phục ảnh
mền không gian bằng phép nhân trong miền tần số, vì vậy chúng tôi cóthể viết các
mô hình trong phương trình. (5,1-1) trong miền tần số tương đương
Những chữ in hoa là biến đổi Fourier tương ưng trong hàm trên.
Trong ba phần sau đây, chúng tôi cho rằng H là những thực thể hoạt động,
và chúng ta chỉ xử lý với sự giảm sút do nhiễu. Bắt đầu tại mục 5.6 chúng ta xem
xét Hàm suy biến và xem xét một số phương pháp để khôi phục hình ảnh trong sự
hiện diện của cả H và ŋ.
5.2 Mô hình nhiễu
Các nguồn chính của nhiễu trong hình ảnh kỹ thuật số phát sinh trong quá
trình thu hình ảnh (số hóa) và / hoặc truyền tải. Hiệu quả hoạt động của cảm biến
hình ảnh bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, chẳng hạn như điều kiện môi trường trong
quá trình thu hình ảnh, và bởi chất lượng của các yếu tố cảm nhận của mình. Ví
dụ, trong việc đạt được hình ảnh với một máy ảnh CCD, mức độ ánh sáng và cảm
biến nhiệt độ là những yếu tố chính ảnh hưởng đến số lượng nhiễu trong các kết
Trang 5
5 Chapter 5 M Image Restoraon
5
Chương 5 : Khôi phục ảnh
quả hình ảnh. Hình ảnh bị hỏng trong quá trình truyền chủ yếu do sự can thiệp
trong các kênh được sử dụng để truyền. Ví dụ, một hình ảnh truyền qua mạng
không dây có thể bị hỏng do sét hoặc rối loạn khí quyển khác.

[(µ - σ), (µ + σ)] và 95% trong khoảng [(µ -2 σ), (µ +2 σ)]
Nhiễu Rayleigh
PDF Rayleigh cho bởi :
Trong đó :
Hình 5.2b thể hiện nhiễu này.
Nhiễu Erlang (Gamma)
PDF Erlang cho bởi :
Với các thông số như trên a> 0, b là một số nguyên dương. Giá trị trung bình và
phương sai của mật độ này được đưa ra bởi công thức:
Trang 7
7 Chapter 5 M Image Restoraon
7
Chương 5 : Khôi phục ảnh
Trang 8
8 Chapter 5 M Image Restoraon
8
Chương 5 : Khôi phục ảnh
Hình 5.2 (c) vẽ mật độ này. Mặc dù phương trình (5,2-5) thường được gọi
là mật độ gamma,điều này chỉ đúng khi mẫu số là hàm gamma T(b). Khi mẫu số
giống như đã chỉ ra, mật độ thích hợp hơn được gọi là mật độ Erlang.
Exponential noise( Bùng nổ nhiễu )
PDF của sự bùng nổ nhiễu được cho bởi :
Với a>o. Giá trị trung bình và phương sai của hàm mật độ này là:
Trang 9
9 Chapter 5 M Image Restoraon
9
Chương 5 : Khôi phục ảnh
Chú ý rằng PF là trường hợp đặc biệt của Erlang PDF.Hình 5.2(d) vẽ ra
hàm mật độ này.
Nhiễu đều

bởi vì các thành phần nhiễu là thuần màu đen và trắng.
Trang 11
11 Chapter 5 M Image Restoraon
11
Chương 5 : Khôi phục ảnh
5.2.3 Nhiễu theo chu kỳ.
Nhiễu theo chu kì có thể tạo thành từ nhiễu điện từ trong quá trình thu
ảnh.Đây là lại nhiễu duy nhất phụ thuộc vào vị trí không gian sẽ được xét trong
chương này.Như đã đề cập ở phần trước, nhiễu theo chu kỳ có thể được giảm đáng
kể qua miền tần số lọc
Ví dụ ở hình 5.5 (a ) , hình ảnh bị nhiễu do tín hiệu hình sin .
Trong hình 5.5 (b) Các xung nhiễu xuát hiện trong 1 vòng tròn.
Tất cả sẽ được hiểu rõ hơn trong phần 5.4
Ước lượng các thành phần nhiễu
Các thông số của ước lượng nhiễu thường được đánh giá qua sự kiểm tra
của quang phổ Fourier của hình ảnh.Nhưu đã chú ý ở phần trước, nhiễu theo chu
kì có thể tạo đột biến về mặt tần số có thể được phát hiện ngay cả bằng cách phân
tích hình ảnh.Điều đó có nghĩa trong trường hợp đơ n giản có thể suy ra chu kỳ
của nhiễu bằng cách phân tích hình ảnh.
Trang 12
12 Chapter 5 M Image Restoraon
12
Chương 5 : Khôi phục ảnh
Nếu hệ thống hình ảnh là có sẵn,một trong những cách đơn giản để nghiên cứu các
đặc điểm nhiễu hệ thống là để nắm bắt một tập hợp các hình ảnh "phẳng" trong
môi trường. Ví dụ, trong trường hợp một bộ cảm biến quang học, điều này cũng
đơn giản như hình ảnh một màu xám rắn được chiếu sáng đồng đều. các bức ảnh
chụp thường là những chỉ số tốt về tiếng ồn hệ thống.Khi chỉ có hình ảnh đã được
tạo ra bởi các bộ cảm biến có sẵn, Có thể thường xuyên ước tính các thông số file
PDF từ các bản nhỏ cấp độ màu xám . Ví dụ, các dải dọc (150 x 20 pixel) thể hiện

16
Chương 5 : Khôi phục ảnh
Bộ lọc số
Đây là bộ lọc đơn giản nhất, Sxv đại diện cho tập hợp các của sổ hình chữ nhật
kích thước m x n tập trung vào tọa độ (x,y) , tính giá trị trung bình số học của bức
ảnh bj hỏng Y trong khu vực xác định bởi 5 giá trị số học phục hồi ảnh.
Trang 17
17 Chapter 5 M Image Restoraon
17
Chương 5 : Khôi phục ảnh
Bộ lọc hình học
Hình ảnh phục hồi sử dụng bộ lọc trung bình hình học được cho bởi
biểu thức:
Xét ví dụ 5.2 là 1 bộ lọc trung bình
hinh học đã được làm mịn so với giá trị trung bình lọc nhưng nó có xu hướng mất
hình ảnh chi tiết.
Bộ lọc điều hòa
Bộ lọc này hoạt động tốt cho nhiễu chấm trắng, không tốt cho nhiễu chấm đen
trên hình ảnh.Nó cũng tốt với các nhiễu Gaussian.
Bộ lọc Contraharmonic
Bộ lọc contraharmonic hoạt động phục hồi ảnh dựa trên các biểu hiện.
Trong đó Q được gọi là thứ tự của các bộ lọc. Bộ lọc này rất thích hợp cho
việc giảm hoặc hầu như loại bỏ những ảnh hưởng của nhiễu chấm đên và chấm
trắng. Gía trị dương cho việc giảm nhiễu chấm đen và giá tri âm cho việc giảm
nhiễu chấm trắng.
Ví dụ 5.2 : Minh họa mean filters
Trang 18
18 Chapter 5 M Image Restoraon
18
Chương 5 : Khôi phục ảnh

20 Chapter 5 M Image Restoraon
20
Chương 5 : Khôi phục ảnh
Giá trị ban đầu bao gồm các giá trị được tính toán trung bình.Bộ lọc này rất tốt đói
với những tiếng ồn xung ( lưỡng cục và đơn cực ) .Việc tính toán chi tiết sẽ được
tính toán trong phần 3.6.2
Bộ lọc Max và Min
Mặt dù bộ lọc trung bình cho đến nay được sử dụng rộng rãi trong xử lý ảnh.Tuy
nhiên nó khôgn phải là duy nhất,Ví du sử dụng 100 % gọi là max filter, được cho
bởi công thức :
Bộ lọc này rất hữu ích điểm sáng nhất của bức ảnh.Ngoài ra, vì nhiễu chấm đen có
giá trị rất thấp, nó được giảm bởi bộ lọc này là kết quả của quá trình lựa chọn tối
đa trong khu vự SXY
0% gọi là bộ lọc min
Trang 21
21 Chapter 5 M Image Restoraon
21
Chương 5 : Khôi phục ảnh
Được sử dụng để tìm điểm tối nhất của ảnh.Việc giảm nhiễu chấm trắng là kết quả
của hoạt động min.
Lọc điểm chính giữa.
Đơn giản đó là tính toán điểm chính giữa giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất:
Alpha-trimmed mean filter.
Giả sử chúng ta xó giá trị d / 2 thấp nhất và d / 2 cao nhất giá trị màu xámàcápMột
bộ lọc hình thành bởi trung bình các điểm ảnh còn lại được gọi là Alpha-trimmed
mean filter.
Trang 22
22 Chapter 5 M Image Restoraon
22
Trong