XỬ LÝ ẢNH TRONG
MIỀN KHÔNG GIAN
(TT)
NGÔ QUỐC VIỆT
TPHCM-2012


Các bộ lọc thông thấp và thông cao
Đạo hàm và nhân chập

1.

2.



Làm sắc nét ảnh

3.



4.

Đạo hàm bậc hai - mặt nạ Laplacian
Đạo hàm bậc nhất – mặt nạ Sobel, Roberts
Phương pháp unsharp mask
Sharpen transform

Tóm tắt và bài tập


miền không gian” (spatial differentiation)
Difference ~ high-pass filter (bộ lọc thông cao) và
high-boost filter
High-pass filter: Lấy ảnh trừ đi ảnh đã làm mờ 
sắc nét
High-Boost filter: làm nét, nhưng không bỏ thành
phần thô (tần số thấp). Bằng cách nhân ảnh gốc với
hệ số trước khi trừ ảnh đã làm mờ.

Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

4


Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

5




Định nghĩa đạo hàm bậc nhất của f(x) trong miền liên
tục và f(n) trong miền rời rạc



Định nghĩa đạo hàm bậc hai của f(x) trong miền liên
tục và f(n) trong miền rời rạc

Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt



Đạo hàm bậc nhất thể hiện được cạnh dầy trong
ảnh (phần ramp trong ảnh trên)
Đạo hàm bậc hai thể hiện rõ các chi tiết mịn hoặc
điểm cô lập
Đạo hàm bậc nhất thể hiện tốt bước nhảy lớn của
mức xám.
Đạo hàm bậc hai có thể tạo ra 2 giá trị tại thay đổi
lớn trong mức xám

Đạo hàm bậc hai thường được dùng nhiều trong
nâng cao chất lượng ảnh vì khả năng cải tiến các
chi tiết mịn
Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

8




Định nghĩa đạo hàm bậc hai của f(x, y) trong miền
liên tục

Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

9





 1  1  1
 1 8  1


 1  1  1

 0 1 0 
 1 5  1


 0  1 0 

 1  1  1
 1 9  1


 1  1  1

Các biến thể của nhân chập Laplacian

Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

11




Làm cho ảnh sắc nét hơn thông qua một số phương
pháp: Sharpen, Unsharp Mask. Ví dụ về làm sắc nét



Mặt nạ Laplacian được dùng để làm sắc nét ảnh
theo cách: ảnh gốc cộng với ảnh đã được lấy cạnh
bằng Laplacian
 f ( x, y )   f ( x, y )
tâm âm
g ( x, y)  
2
f
(
x
,
y
)


f ( x, y ) tâm positive

2



 0 1 0 


  1 5  1
 0 1 0 






Nhân chập high-boost xác định bởi, với (A  1).
1
0   1  1  1
0
 1 A  4  1  1 A  8  1

 

 0
1
0   1  1  1

 Af ( x, y )   2 f ( x, y )
tâm âm
f hb ( x, y )  
2
Af
(
x
,
y
)


f ( x, y) tâm positive



1
1
1
1
0

0
1
1
1
1
6
1
0

0
1
1
1
1
1
1
1

0
0
0

0
0



 4 20  4


 2  4 2 

Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

17




Tìm hiểu và trình bày mức độ làm nét (nét vừa, nét
quá mức, etc).
 Khái niệm bán kính (giá trị A trong high-boost) và ngưỡng

làm nét trong Unsharp mask
 Cách làm mờ ở các mức độ khác nhau


Cài đặt làm sắc nét ảnh với các nhân chập Laplacian
khác nhau và so sánh kết quả

Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

18



Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

19





Dạng xấp xỉ, đạo hàm bậc nhất được xét trong lân
cận 3x3 của pixel. Nhắc lại lân cận
Z1
Z2
Z3
Đạo hàm được định nghĩa bởi
Gx  Z8  Z 5

Gy  Z 6  Z 5

Z4

Z5=P

Z6

Z7

Z8

Z9


1 0 



Roberts cross-gradient operator

( Z 7  2Z8  Z 9 )  ( Z1  2Z 3  Z 2 )
f 

( Z 3  2Z 6  Z 9 )  ( Z1  2Z 4  Z 7 )


Nhân chập Roberts
f/ x



 1  2  1
0

0
0


 1
2
1 

Giá trị 2: center important


trong bước tiền xử lý ảnh nhằm nhận được ảnh “tốt
hơn” cho các bước xử lý sau

Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

22




Sử dụng các hàm sau để chuẩn bị ảnh
 cvLoadImage
 cvCreateImage: tạo ảnh mới
 cvCvtColor: đổi từ ảnh màu sang ảnh xám



Sử dụng cvLaplace(): lọc Laplacian trên ảnh

Bài giảng Xử lý ảnh - TS. Ngô Quốc Việt

23







Trình bày một số kỹ thuật cơ bản nhằm “nâng cao”