Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
II. MỘT SỖ BỘ LỌC

II. MỘT SỖ BỘ LỌC

Tải bản đầy đủ - 0trang

 Chức năng cơ bản của bộ lọc trung vị là thiết lập giá trị của các điểm

với các mức xám khác nhau thành giá trị có vẻ như gần giống với giá trị

của điểm lân cận.

 Thuật toán lọc Trung vị gồm các bước:

– Sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận 3x3) quét qua lần lượt từng điểm ảnh

của ảnh đầu vào input.

– Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh tương ứng trong vùng

3x3 của ảnh gốc "lấp" vào ma trận lọc.

– Sau đó sắp xếp các điểm ảnh trong cửa sổ này theo thứ tự (tăng dần hoặc

giảm dần tùy ý).

– Cuối cùng, gán điểm ảnh nằm chính giữa (Trung vị) của dãy giá trị điểm

ảnh đã được sắp xếp ở trên cho giá trị điểm ảnh đang xét của ảnh đầu ra

output.

 Cho dãy x1; x2...; xn đơn điệu tăng (giảm). Khi đó trung vị của dãy ký

hiệu là Med({xn}), được định nghĩa:



Giả sử ta có ảnh I ngưỡng θ cửa sổ W(P) và điểm ảnh P

Khi đó kỹ thuật lọc trung vị phụ thuộc không gian bao gồm các bước cơ bản sau:

• Bước 1: Tìm trung vị trong phần ảnh đang xét (cửa sổ quét qua)



• Bước 2: Gán giá trị cho pixel “tâm”.



5|Page



Ví dụ: Giả sử cho cửa sổ W = (3x3); giá trị ngưỡng θ =2



Giá trị 16, sau phép lọc có giá trị 2, các giá trị còn lại khơng thay đổi.

2. Lọc trung bình

 Bộ lọc làm trơn (smooth filtering).

 Tác dụng:

- Làm mờ ảnh (do các hệ số đều dương):

+ Áp dụng trong các phép tiền xử lý ảnh

+ Loại bỏ các đối tượng nhỏ trong ảnh

- Khử nhiễu

- Bộ lọc làm trơn đơn giản nhất là bộ lọc trung bình (average filtering)

 Ý tưởng bộ lọc trung bình: thay thế giá trị tại mỗi pixel bằng trung bình

các giá trị pixel trong mặt nạ lân cận nhằm

- Loại bỏ những pixel biến đổi lớn so với lân cận (nhiễu)

- Những pixel nằm trên biên cũng có sự biến đổi lớn so với lân cận ->

làm mờ

 Cho dãy x1, x2…, xn khi đó trung bình của dãy ký hiệu AV({xn}) được

định nghĩa:



Mệnh đề:

6|Page



Kỹ thuật lọc trung bình:

Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa sổ W(P) và ngưỡng θ. Khi đó kỹ thuật lọc trung

bình phụ thuộc khơng gian bao gồm các bước cơ bản sau:

+ Bước 1: Tìm trung bình



+ Bước 2: Gán giá trị



Ví dụ: Lọc ảnh sau: cho W (3 x3); θ = 3



Giá trị 16 sau phép lọc trung bình có giá trị 4, các giá trị còn lại giữ

ngun sau phép lọc.

3. Trung bình k láng giềng gần nhất

Giả sử ta có ảnh I, điểm ảnh P, cửa sổ W(P), ngưỡng θ và số k. Khi đó lọc

trung bình theo k giá trị gần nhất bao gồm các bước sau:

7|Page



B1: tìm k giá trị gần nhất {I(q)| q ∈W(P)}→{k giá trị gần I(p) nhất}

B2: tính trung bình {k giá trị gần I(P) nhất}→ TBk(P)

B3:



Nhận xét:

Nếu k> kích thước cửa sổ W thì kỹ thuật này trở thành lọc trung bình

Nếu k=1 thì kết quả là chính nó.



B. TÌM HIỂU VỀ BIẾN ĐỔI FOURIER.

I. BIẾN ĐỔI FOURIER LÀ GÌ?

Biến đổi Fourier hay chuyển hóa Fourier, được đặt tên theo nhà toán học người Pháp

Joseph Fourier , là một biến đổi tích phân dùng để khai triển một hàm số theo các hàm số sin

8|Page



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

II. MỘT SỖ BỘ LỌC

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×