Bài giảng xử lý ẢNH

1/13/14
1

ÁNH SÁNG & MÀU SẮC
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
KHOA CNTT & TRUYỀN THÔNG
BỘ MÔN KHOA HỌC MÁY TÍNH
Bài giảng Xử lý ảnh
2
Ánh sáng
! Ánh sáng là từ phổ thông dùng để chỉ các bức xạ
điện từ có bước sóng nằm trong vùng quang phổ nhìn
thấy được bằng mắt thường (từ 380nm đến 780nm)
[1]
! Lý thuyết lượng tử coi ánh sáng có lưỡng tính sóng
hạt:
! Tính chất hạt: ánh sáng là dòng chuyển động của các
hạt photon (quang tử).
! Các hạt photon dao động tạo ra sóng. Tần số dao động
của các hạt photon tạo nên tần số ánh sáng. Ánh sáng
lan truyền dưới dạng sóng.
[1]
3
Ánh sáng
! Nguồn sáng sơ cấp: là các nguồn sáng có khả năng
tự phát ra sóng ánh sáng
[1]
(mặt trời, bóng đèn, )
! Khi quan sát một nguồn sáng sơ cấp, màu sắc mà mắt
người quan sát được chính là màu của ánh sáng mà
nguồn sáng phát ra.

! Nguồn sáng thứ cấp: là nguồn sáng phát ra ánh sáng
bằng cách phản xạ lại ánh sáng từ nguồn sáng sơ cấp
! Khi quan sát nguồn sáng thứ cấp, màu sắc quan sát
được là màu mà nguồn sáng thứ cấp không có khả năng
hấp thụ từ nguồn sáng
[1]
4
Ví dụ về 2 loại nguồn sáng
! Khi quan sát ánh sáng đỏ phát ra từ đèn led, chúng ta
có cảm nhận màu đỏ vì ánh sáng từ đèn led phát ra có
bước sóng nằm trong vùng ánh sáng đỏ.
[1]
! Khi quan sát một tờ giấy màu đỏ, ta có cảm nhận màu
đỏ bởi tờ giấy đã hấp thụ hầu hết các bước sóng khác
(xanh, tím, vàng ) từ nguồn sáng sơ cấp, chỉ có màu
đỏ là không hấp thụ được và truyền đến mắt chúng
ta.
Ví dụ về nguồn sáng thứ cấp
[2]
[1]
[2]
1/13/14
2
Phân biệt nguồn sáng sơ cấp và thứ cấp
! Nguồn sáng sơ cấp:
!   Thiên nhiên: mặt trời, ngôi sao
!   Nhân tạo: đèn cầy, sợi tóc bóng đèn

! Nguồn sáng thứ cấp
! Cái bàn, cái ghế, bảng,… khi được ánh sáng chiếu vào

! “Mặt trăng” là nguồn sáng thứ cấp hay sơ cấp?

6
Ánh sáng và Màu sắc
! Ánh sáng với độ dài sóng khác nhau khi tác động lên
mắt người sẽ tạo nên các ý niệm màu sắc khác nhau.
7
Màu sắc
!   Con người cảm nhận màu sắc thông qua các tế bào
thần kinh thị giác.
! Tế bào thần kinh thị giác ở mắt người gồm:
! Tế bào hình que: có nhiệm vụ cảm thụ ánh sáng đơn
sắc (monochromatic) độ sáng yếu (low-brightness).
Các tế bào này đáp ứng tốt với các sóng ánh sáng có
bước sóng từ 490-495nm.
! Tế bào hình nón: có nhiệm vụ cảm thụ màu sắc của
ánh sáng có độ sáng trung bình và độ sáng mạnh
(medium- and high-brightness color vision).
[1]
8
Màu sắc
! Tế bào thần kinh thị giác hình nón gồm 3 loại
[1]
:
! Loại S đáp ứng tốt nhất với ánh sáng có bước sóng
ngắn (420-440nm).
! Loại M đáp ứng tốt nhất với ánh sáng có bước sóng
trung bình (530-540nm).
! Loại L đáp ứng tốt nhất với ánh sáng có bước sóng dài
(560-580nm).

!  Cần 3 tham số (S,M,L) để mô tả ý niệm về màu sắc ở
người
!  Nguyên lý 3 màu cơ bản (primary colors).
[1]
1/13/14
3
9
Màu sắc
[1]
Độ hấp thụ ánh sáng theo bước sóng của ba tế bào thần kinh hình nón (các
đường màu) và của tế bào cảm thụ ánh sáng yếu (đường gạch) ở mắt người.
[1]
10
Màu sắc
! Ánh sáng mặt trời (ánh sáng trắng) bao gồm nhiều
ánh sáng đơn sắc biến thiên liên tục từ đỏ đến tím.
[1]
Dùng lăng kính để phân tích ánh sáng trắng thành ánh sáng đơn sắc.
[1]
11
Màu sắc và nhận thức
Tầm quan trọng của màu sắc đối với sự nhận thức của con người.
[1]
[1] Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI. 2004.
12
2 nguyên tắc phối màu
! Nguyên tắc phối màu phát xạ: là hình thức phối màu
sử dụng cho các nguồn sáng sơ cấp.
[1]
! Cơ chế của phối màu phát xạ là cộng màu.

! Mô hình màu được xây dựng dựa trên cơ chế phối màu
phát xạ: RGB (Red Green Blue)
! Nguyên tắc phối màu hấp thụ: là hình thức phối màu
sử dụng cho các nguồn sáng thứ cấp.
! Cơ chế của phối màu hấp thụ là trừ màu.
! Mô hình màu được xây dựng dựa trên cơ chế phối màu
hấp thụ: CMY (Cyan Magenta Yellow)
[1]
1/13/14
4
13
Mô hình màu RGB - Phối màu phát xạ
! Màu sắc khác nhau được tạo
ra từ việc cộng 3 màu cơ bản:
Đỏ, Xanh lá, Xanh dương.
! Đỏ + Xanh lá = Vàng
! Đỏ + Xanh dương = Đỏ hồng
! Xanh dương + Xanh lá =
Xanh lam
! Đỏ + Xanh dương + Xanh lá
= Trắng
! Không có đèn = Đen
Sự cộng màu RGB
[1][2]

[1]
[2] Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
14
Mô hình màu RGB
!   Mỗi màu sắc được biểu diễn bởi bộ ba số (R,G,B).

Mỗi thành phần R,G,B là số thực có giá trị từ 0 đến 1.
!   Màu đỏ █ (1.0, 0.0, 0.0)
!   Màu xanh lá █ (0.0, 1.0, 0.0)
!   Màu xanh dương █ (0.0, 0.0, 1.0)
!   Màu vàng █ (1.0, 1.0, 0.0)
!   Màu xanh lam █ (0.0, 1.0, 1.0)
!   Màu đỏ hồng █ (1.0, 0.0, 1.0)
!   Màu đen █ (0.0, 0.0, 0.0), Trắng (1.0, 1.0, 1.0)
Sự cộng màu RGB
[1]

[1]
15
Mô hình màu RGB
!   Được biểu diễn bởi một hình khối hộp có cạnh là 1.
Mô hình màu RGB
[1]

[1] Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI. 2004.
1/13/14
5
17
Mô hình màu RGB
Tổng hợp ảnh màu từ 3 lớp màu R,G,B
[1]

18
Mô hình màu RGB
! Màn hình máy tính, TV, … sử dụng mô hình màu RGB
! Màn hình CRT: sử dụng hùynh quang để hiển thị hình

ảnh. Một ống phóng CRT sẽ tạo ra các tia điện tử đập
vào màn hình huỳnh quang để thể hiện các điểm ảnh
mong muốn. Mà trong đó mỗi một màu được xác định
bằng cách ghép ba màu cơ bản là đỏ, xanh lá và xanh
dương.
19
Mô hình màu CMY - phối màu hấp thụ
! Màu sắc khác nhau được tạo ra từ việc trừ ánh sáng
trắng với 3 màu: Xanh lam, Đỏ hồng, Vàng.
(1,1,0) removes (0,0,1)
(1,0,1) removes (0,1,0)
(0,1,1) removes (1,0,0)
Image
White Light
Sự trừ màu CMY
[1]
[1] Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
20
Mô hình màu CMYK
! Trong máy in thường sử dụng
thêm thành phần mực đen (K).
!   Do đặc tính của các hạt màu của
mực màu, nên màu Đen được tạo
bằng cách phối hợp các màu
CMY thực sự không bao giờ
được đen đậm như ý muốn.
! Mực in màu Đen cải thiện độ sắc
nét và chiều sâu của hình ảnh.
[1]
! Tiết kiệm mực màu.

Sự trừ màu CMY
[1]
[1]
1/13/14
6
21
Mô hình màu HSV
! Sử dụng 3 thành phần:
!   H (hue): sắc thái màu (đỏ, xanh, vàng, …)
!   S (saturation): độ bão hòa màu (đỏ tươi, đỏ nhạt, …)
!   V (value): độ sáng tối của màu



S=1, V=1: màu thuần khiết
S=0 và V= 1: màu trắng


! Gần gũi với cách suy nghĩ pha màu của con người.
Mô hình màu HSV
[1]

[1] Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI. 2004.
22
Mô hình màu HSV
Source : 19263.gel.ulaval.ca
Ảnh gốc Giảm 20% độ bão hòa màu Tăng 20% độ bão hòa màu
23
Mô hình màu HSV
Source : 19263.gel.ulaval.ca

24
Một số công thức chuyển đổi màu sắc
1/13/14
7
25
Một số công thức chuyển đổi màu sắc
!   Ví dụ: chuyển ảnh màu về ảnh mức xám.
Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
9/3/14
1
Chương 1

ẢNH SỐ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
KHOA CNTT & TRUYỀN THÔNG
BỘ MÔN KHOA HỌC MÁY TÍNH
Bài giảng Xử lý ảnh
2
Nguồn tài liệu
!   Tài liệu tham khảo:
!   Slide Introduction à l'image, bài giảng Xử lý ảnh. Alain
Boucher. IFI. 2010.
!   Tài liệu đề nghị đọc:
! Chương 1, Digital Image Processing, 2
nd
edition.
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. Prentice-Hall.
2002.
!   Wikipedia: image processing, image resolution,
binary image, grayscale, quantification.

3
Quá trình thu nhận ảnh
! Quá trình thu nhận ảnh ở mắt người




!   … và ở máy ảnh
4
Quá trình thu nhận ảnh
Máy ảnh
Bộ số hoá
!   Quá trình thu nhận ảnh ở máy ảnh số
9/3/14
2
5
Quá trình thu nhận ảnh số
!   Cảm biến hình ảnh
[1]
[2]
Willard S.Boyle và George E.Smith
Nobel vật lý 2009 cho phát minh
cảm biến hình ảnh CCD
[1]
Cảm biến ở máy Canon
EOS 5D Mark II
[2]
6
Quá trình thu nhận ảnh số
! Năng lượng của ánh sáng đến được chuyển thành tín

hiệu điện.
! Hiệu điện thế ra tỷ lệ thuận với lượng ánh sáng đến.
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
7
Quá trình thu nhận ảnh số
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
8
Quá trình thu nhận ảnh số
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
9/3/14
3
Quá trình thu nhận ảnh số
Ánh sáng -> tín hiệu điện (tín hiệu liên tục) -> số hoá (giá
trị rời rạc)
2 bước để số hoá 1 bức ảnh
9
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
Lấy mẫu
Lượng tử hoá
10
Ảnh số
! Là ma trận 2 chiều các số nguyên. Mỗi số biểu diễn
cho cường độ sáng (màu) của điểm ảnh tương ứng.
Source : Tal Hassner. Computer Vision. Weizmann Institute of Science (Israel).
11
Ảnh số
Source : Tal Hassner. Computer Vision. Weizmann Institute of Science (Israel).
12
3 loại ảnh số
! Ảnh nhị phân: chỉ có 2 mức độ sáng (0: đen, 1: trắng)

! Ảnh mức xám: có nhiều mức độ sáng, thông thường
gồm 256 mức độ sáng từ 0 (đen) đến 255 (sáng trắng)
! Ảnh màu: được tổng hợp từ 3 màu cơ bản RGB.
Ảnh mức xám Ảnh nhị phân Ảnh màu
Source : Tal Hassner. Computer Vision. Weizmann Institute of Science (Israel).
9/3/14
4
13
Độ phân giải
! Độ phân giải hiển thị (display resolution): hay còn gọi
là độ phân giải điểm ảnh, là số lượng điểm ảnh (pixel)
phân biệt có thể hiển thị được trên mỗi chiều.
! Quy ước: độ phân giải của một ảnh là M cột x N dòng
! Ví dụ: một màn hình có độ phân giải 1024 x 768
! Độ phân giải màu (color resolution): hay còn gọi là độ
sâu màu (color depth), là số màu (hay cường độ sáng)
phân biệt có thể hiển thị được.
! Quy ước: độ sâu màu của ảnh mức xám là 256 mức
xám, của ảnh màu là 24 bits / pixel.
14
Độ phân giải điểm ảnh
!   Nếu 2 ảnh có cùng kích thước vật lý, ảnh nào có độ
phân giải điểm ảnh lớn hơn có khả năng hiển thị nhiều
chi tiết hơn, hoặc hiển thị chi tiết sắc nét hơn.
Source :Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
15
Độ phân giải điểm ảnh
64 x 64 32 x 32
16 x 16 8 x 8
128 x 128

4 x 4
Source :Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
16
Độ sâu màu
!   Ảnh nào có độ sâu màu lớn hơn có khả năng hiển thị
nhiều màu sắc hơn, hoặc hiển thị màu sắc “mịn” hơn.
Source :Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
9/3/14
5
17
Độ sâu màu
256 mức xám 16 mức xám 8 mức xám
4 mức xám 2 mức xám
Ảnh nhị phân
Source :Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
18
Định dạng file ảnh số
! Có rất nhiều định dạng file để lưu trữ ảnh số
! RAW
!   lưu trữ thông tin trực tiếp từ cảm biến. Lưu trữ được gần như toàn bộ
những gì cảm biến “nhìn thấy” và “cảm nhận” được và điều kiện khi
chụp
!   Không được sử dụng như ảnh nhưng sẵn sàng cho tạo ảnh
! Không có một chuẩn chung, giảm tính linh hoạt khi xử lý.
! máy ảnh bán chuyên nghiệp và chuyên nghiệp thường cho phép chụp
RAW và JPG
! TIFF, GIF, JPEG, PNG, BMP, PPM, PGM, …
!   Căn cứ vào những cài đặt trước khi chụp (độ sắc nét, cân bằng trắng,
quá trình phơi sáng), máy sẽ xử lý thông tin ảnh RAW và cho ra một
tệp tin ảnh nhìn được dưới định dạng JPG, TIFF tùy theo cài đặt

Định dạng file ảnh số
JPEG (Joint Photographic
Experts Group)

• Máy ảnh số
• Phổ biến: dung lượng nhỏ, nhẹ
(1/10 so với tập tin dữ liệu gốc)
=> thao tác nhanh, tránh treo
máy
• Nén mất dữ liệu
19
GIF (Graphic Interchange
Format)


•  Logo, hình ảnh có ít màu sắc
•  Dung lượng nhỏ
•  => thao tác nhanh, tránh treo
máy
•  Giới hạn 256 màu => không
thể hiện được hình ảnh chân
thực của file dữ liệu gốc

Định dạng file ảnh số
TIFF (Image File Format)
• Nhiếp ảnh chuyển nghiệp + giới
thiết kế đồ hoạ
• Lưu trữ dữ liệu lâu dài
• Dung lượng cồng kềnh
• Nén không mất thông tin (dung

lượng không thay đổi đáng kể
khi được nén)

20
PNG (Portable Network Graphics)




•  Lưu trữ dữ liệu lâu dài
•  Dung lượng cồng kềnh
•  Bảo lưu chất lương nén vượt
trội hơn cả TIFF

9/3/14
6
21
Định dạng file ảnh số
! Mỗi định dạng file ảnh số có những ưu và nhược điểm
riêng, tuy nhiên, chúng ta sẽ không nghiên cứu sâu
vấn đề này.
! Mỗi file ảnh số gồm 2 phần chính:
! Header: chứa thông tin của ảnh (chiều cao, chiều rộng,
độ sâu màu, )
! Data: chứa giá trị các pixels trong ảnh. Các giá trị này
thường được nén theo nhiều phương pháp khác nhau.
Demo FreeCommander
22
Định dạng file ảnh không nén
! Giá trị các pixels được ghi trực tiếp vào file theo thứ

tự.
! Một số định dạng file có hỗ trợ lưu trữ ảnh không nén:
BMP, PNG, TIFF …
!   2 định dạng file đơn giản, thuận lợi cho việc quan sát
giá trị các pixels và xử lý chúng:
!   PGM: ảnh mức xám 8 bits.
!   PPM: ảnh màu R-G-B 24 bits.
23
Định dạng file ảnh nén
!   Việc nén các pixels nhằm làm giảm kích thước lưu trữ
!   Một ảnh màu RGB 24 bits kích thước 1024 x 768 pixels
nếu không nén sẽ chiếm dung lượng hơn 2,2 MB.
!   Có 2 phương pháp nén chính:
! Nén không mất thông tin: giá trị các pixels được bảo
toàn qua quá trình nén và giải nén. Ví dụ: PNG,
! Nén mất thông tin: giá trị các pixels không được bảo
toàn qua quá trình nén và giải nén. Ví dụ: JPEG,
! Chú ý: ảnh JPEG tốt cho việc hiển thị ảnh, nhưng
không tốt cho việc xử lý ảnh (do mất nhiều thông tin).
24
Định dạng file ảnh số
!   Mỗi định dạng file ảnh sẽ có mô tả chi tiết riêng.
!   Cần tham khảo định dạng chi tiết của mỗi loại file để
việc đọc và lưu ảnh được chính xác.
Source:
9/3/14
7
25
Định dạng file ảnh số
!   BMP – Windows bitmap

!   .bmp hay .DIB (device Independent Bitmap)
! Các thuộc tính tiêu biểu của một tập tin ảnh BMP (cũng như file
ảnh nói chung) là
!   n: số bit trên mỗi điểm ảnh (bit per pixel)
!   1 ảnh bmp n-bit có 2^n màu.
! Giá trị tiêu biểu của n là 1 (ảnh đen trắng), 4 (ảnh 16 màu), 8
(ảnh 256 màu), 16 (ảnh 65536 màu) và 24 (ảnh 16 triệu
màu). Ảnh BMP 24-bit có chất lượng hình ảnh trung thực
nhất.
! chiều cao của ảnh (height), cho bởi điểm ảnh (pixel).
! chiều rộng của ảnh (width), cho bởi điểm ảnh.

Source:
26
Định dạng file ảnh số
! Cấu trúc tập tin ảnh BMP bao gồm 4 phần
!   Bitmap Header (14 bytes): giúp nhận dạng tập tin bitmap.
!   Bitmap Information (40 bytes): lưu một số thông tin chi tiết
giúp hiển thị ảnh.
!   Color Palette (4*x bytes), x là số màu của ảnh: định nghĩa
các màu sẽ được sử dụng trong ảnh.
!   Bitmap Data: lưu dữ liệu ảnh.
Source:
27
Định dạng file ảnh số
! Đặc điểm nổi bật nhất của định dạng BMP là tập tin hình ảnh thường không
được nén bằng bất kỳ thuật toán nào. Khi lưu ảnh, các điểm ảnh được ghi
trực tiếp vào tập tin - một điểm ảnh sẽ được mô tả bởi một hay nhiều byte
tùy thuộc vào giá trị n của ảnh. Do đó, một hình ảnh lưu dưới dạng BMP
thường có kích cỡ rất lớn, gấp nhiều lần so với các ảnh được nén (chẳng

hạn GIF, JPEG hay PNG).
! Định dạng BMP được hỗ trợ bởi hầu hết các phần mềm đồ họa chạy trên
Windows, và cả một số ứng dụng chạy trên MS-DOS. Ngay từ Windows 3.1,
Microsoft đã cho ra đời phần mềm PaintBrush, một phần mềm hỗ trợ vẽ
hình ảnh đơn giản và lưu hình ảnh được vẽ dưới dạng BMP 16 hay 256
màu. Tuy nhiên, do kích thước tập tin ảnh BMP quá lớn, định dạng BMP
không phù hợp để trao đổi hình ảnh qua mạng Internet (do hạn chế về tốc
độ truyền dữ liệu). Do đó, các trang web thường sử dụng ảnh dạng GIF,
JPEG hay PNG. Các định dạng này hỗ trợ các thuật toán nén hình ảnh, vì
vậy có thể giảm bớt kích cỡ của ảnh
Source:
28
Bài tập
Cho các hàm QT Creator
! qGray(color) : chuyển màu color của điểm ảnh -> màu xám
! color.rgb() : chuyển màu color của điểm ảnh sang hệ màu RGB
! Color.getHsv(&h, &s, &v): chuyển màu color sang hệ màu HSV
(1) Viết giải thuật chuyển ảnh màu về ảnh mức xám
(2) Viết giải thuật thay đổi độ sáng tối của ảnh


9/3/14
1
Chương 2

CÁC PHÉP XỬ LÝ CƠ BẢN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
KHOA CNTT & TRUYỀN THÔNG
BỘ MÔN KHOA HỌC MÁY TÍNH
Bài giảng Xử lý ảnh

2
Nguồn tài liệu
!   Tài liệu tham khảo:
!   Slide Traitements de base, bài giảng Xử lý ảnh. Alain
Boucher. IFI. 2010.
!   Tài liệu đề nghị đọc:
! Chương 2 & 3, Digital Image Processing, 2
nd
edition.
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. Prentice-Hall.
2002.
!   Wikipedia: histogram, brightness, contrast,
color balance, histogram equalization, image scaling.
3
Quy ước
!   Trong chương này, chúng ta chỉ học các phép xử lý
ảnh trên ảnh mức xám hoặc ảnh nhị phân.
!   Để xử lý ảnh màu, chúng ta có 2 cách:
!  Cách 1: xử lý trên từng thành phần R,G,B rồi ghép 3
thành phần màu lại.
!  Cách 2: chuyển về không gian màu HSV, tách thành
phần H ra xử lý rồi ghép lại với 2 thành phần S,V để
cho ra ảnh kết quả.
!   Chúng ta cũng chỉ nghiên cứu các phép xử lý trong miền
không gian.
!   Các phép xử lý trong miền tần số sẽ được học sau.
4
Biểu diễn ảnh số
!   Ảnh số
9/3/14

2
Điểm ảnh – điểm ảnh lân cận
x
y
Gốc toạ độ
Điểm ảnh (x,y)
Ảnh f(x,y)
Các điểm ảnh lân cận
của (x,y)
(x-1,y-1) (x,y-1) (x+1,y-1)
(x-1,y) (x,y) (x+1,y)
(x-1,y+1) (x,y+1) (x+1,y+1)
6
Phân loại phép xử lý ảnh
Xử lý điểm ảnh
Xử lý lân cận
Xử lý toàn cục
Source : Caroline Rougier. Traitement d'images (IFT2730). Univ. de Montreal.
Xử lý ảnh điểm
•  Điểm ảnh = point = pixel
•  Biến đổi giá trị của một điểm ảnh thành một giá trị mới
cũng tại vị trí đó bởi 1 hàm toán học
•  Không phụ thuộc vào các giá trị của các điểm ảnh lân
cận – láng giềng

7
T: transformation/biến đổi
g(x
0
,y

0
) = T[f(x
0
,y
0
)]
f(x
0
,y
0
):
mức xám gốc
g(x
0
,y
0
):
mức xám
đã biến đổi

T
Xử lý ảnh điểm
•  Ảnh âm bản
•  Phân ngưỡng ảnh (thresholding)
•  Điều chỉnh độ sáng tối (brightness)
•  Điều chỉnh độ tương phản (constract)
•  Biến đổi tuyến tính tổ chức đồ
•  Cân bằng tổ chức đồ
•  Một số toán tử logic trên ảnh
8

9/3/14
3
9
Ảnh âm bản (Negative)
!   Ảnh âm bản hữu ích trong việc tăng cường chi tiết ảnh
màu trắng hoặc xám nhúng trong vùng tối của ảnh
!   Để tạo ảnh âm bản, ta dùng hàm đảo ngược độ sáng
(intensity) của ảnh gốc


Ảnh gốc
Ảnh âm bản
Ảnh âm bản (Negative)
trong đó các mức độ sáng (intensity)
của ảnh gốc nằm trong đoạn [0, L−1]

s = g(x
0
,y
0
) = T(r) = T{f(x
0
,y
0
)} = L − 1 − r
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
15 14 14 13 11

13 14 15 15 13
10 13 15 15 11
14 14 13 11 14
L=?
11
Phân ngưỡng (Thresholding)
!   Mục đích: chuyển ảnh mức xám về ảnh nhị phân.

O(x,y) =
255 nếu I(x,y) ≥ c
0 ngược lại
c = 128
12
Phân ngưỡng (Thresholding)
•  Các phép biến đổi phân ngưỡng hữu ích cho việc
phân vùng ảnh mà ta muốn cô lập một vùng đối
tượng từ ảnh nền
255 nếu I(x,y) ≥ c
0 ngược lại
O(x,y)=
9/3/14
4
13
Phân ngưỡng (Thresholding)
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
Thresholding = 3
14

Phân ngưỡng (Thresholding)
for (int x = 0; x < image_in.width(); x++)
for (int y = 0; y < image_in.height(); y++){
QRgb color = image_in.pixel(x,y);
int gray = qGray(color);
if (gray > thresholding) gray = 255;
else if (gray <= thresholding) gray = 0;
QRgb color_out = qRgb(gray, gray, gray);
image_out.setPixel(x,y,color_out);
}
15
Tổ chức đồ (Histogram)
!   Tổ chức đồ biểu diễn sự phân bố mức xám của ảnh
!   Trục hoành tương ứng với các giá trị cấp xám k.
!   Trục tung tương ứng với các giá trị của h(k) : số điểm
ảnh có mức xám k.
!   Được sử dụng để tìm ra các đặc trưng của ảnh.
Tổ chức đồ (histogram) = biểu đồ mức xám của ảnh
Mức xám k
Số điểm
ảnh h(k)
Source : Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
Tổ chức đồ (Histogram)
Bài giảng Xử lý ảnh: TS. Nguyễn Đăng Bình – Đại học Khoa học Huế
9/3/14
5
Tổ chức đồ (histogram)
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4

1 1 2 4 1
Ảnh cần vẽ tổ chức đồ
Tổ chức đồ - histogram
!   Ví dụ: tổ chức đồ của 1 ảnh mức xám
0: màu đen; 255: màu trắng => nhận xét về ảnh?
Tổ chức đồ (histogram)
Bài giảng Xử lý ảnh: TS. Nguyễn Đăng Bình – Đại học Khoa học Huế
19
Tổ chức đồ (Histogram)
int h[256];
for (int i=0; i<256; i++)
h[i] = 0;

for (int y=0; y<N; y++) {
for (int x=0; x<M; x++)
h[I[x][y]]++;
}
20
Tổ chức đồ (histogram)
Source : Tal Hassner. Computer Vision. Weizmann Institute of Science (Israel).
Histogram



?
9/3/14
6
21
Chuẩn hoá tổ chức đồ
Chuẩn hoá tổ chức đồ:

Mức xám
Số điểm
ảnh
Source : Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI.
Nếu số điểm ảnh có cùng mức xám
k=200 là 200000?
22
Tổ chức đồ (Histogram): ảnh màu
23
Tổ chức đồ (Histogram): ảnh màu
24
Tổ chức đồ (Histogram): ảnh màu
Source : Phạm Nguyên Khang. Bài giảng Xử lý ảnh. Khoa CNTT&TT, ĐH Cần Thơ.
9/3/14
7
Tổ chức đồ (Histogram): ảnh màu
Tổ chức đồ của ảnh trên máy ảnh Nikon và Canon
•  Giá trị chung được biểu diễn bằng một biểu đồ thứ 4, thường
gọi là RGB; biểu đồ chung RGB biểu diễn giá trị ánh sáng chung
của toàn bức ảnh – có khi còn được gọi là biểu đồ phơi sáng
(exposure).


26
Biểu diễn cường độ sáng một đường cắt
!   Cường độ sáng của một đường cắt được biểu diễn
bởi tín hiệu 1 chiều.
Source : Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI. 2010.
27
Biểu diễn cường độ sáng một đường cắt

Source : Alain Boucher. Bài giảng Xử lý ảnh. IFI. 2010.
28
Độ sáng tối & độ tương phản của ảnh
! Độ sáng tối của ảnh được tính bằng trung bình cường
độ mức xám của toàn bộ ảnh.
! Độ tương phản biểu thị sự dễ dàng phân biệt 2 vật thể
trong ảnh. Có 2 cách tính:
!   Sử dụng độ lệch chuẩn:



!   Tỷ lệ giữa hiệu và tổng mức xám lớn nhất và nhỏ nhất
9/3/14
8
29
Ví dụ về độ sáng tối & độ tương phản
Source : Phạm Nguyên Khang. Bài giảng Xử lý ảnh. Khoa CNTT&TT, ĐH Cần Thơ.
30
Ví dụ về độ sáng tối & độ tương phản
Source : Gonzalez and Woods. Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2002.
31
Nhận xét về độ sáng tối & độ tương phản
!   Tổ chức đồ lệch về bên trái: ảnh tối
!   Tổ chức đồ lệch về bên phải: ảnh sáng
!   Tổ chức đồ chân hẹp (dày): ảnh không rõ nét (độ
tương phản thấp)
!   Tổ chức đồ chân rộng (thưa): ảnh rõ nét (độ tương
phản cao)
Ví dụ độ sáng tối & độ tương phản của ảnh
32

Bài giảng Xử lý ảnh: TS. Nguyễn Đăng Bình – Đại học Khoa học Huế
9/3/14
9
33
Cải thiện độ sáng tối: trượt tổ chức đồ
!   Mục đích: làm thay đổi sự sáng tối của ảnh
!  O(x,y) = I(x,y) + c
!   Nếu c<0 : trượt ảnh về bên trái → ảnh tối hơn
!   Nếu c>0 : trượt ảnh về bên phải → ảnh sáng hơn
Ảnh tối hơn Ảnh sáng hơn
34
ảnh kết quả sau khi
trượt với c = 50
Source : Phạm Nguyên Khang. Bài giảng Xử lý ảnh. Khoa CNTT&TT, ĐH Cần Thơ.
Cải thiện độ sáng tối: trượt tổ chức đồ
35
Cải thiện độ sáng tối: trượt tổ chức đồ
!   O(x,y) = I(x,y) + c
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
c = -2
c = 12
Sáng?
Tối?
Ảnh 16 mức xám
36
Cải thiện độ sáng tối: trượt tổ chức đồ
!   O(x,y) = I(x,y) + c

0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
0
0 0 0 2
0 0 0 0 0
3 0 0 0 2
0 0 0 2 0
c = -2
12 13 13 14 15
14 13 12 12 14
15 14 12 12 15
13 13 14 15 13
c = 12
Ảnh 16 mức xám
9/3/14
1
37
Bài giải
!   Thay đổi độ sáng tối của 1 ảnh xám
for (int x=0; x<image_in.width(); x++)
for (int y=0; y<image_in.height(); y++) {
QRgb color = image_in.pixel(x,y); // lấy màu của pixel x, y
// đổi màu sang mức xám
int gray = qGray(color);
int out = gray + c;
if (out>255) out=255; else if (out<0) out=0;
//tạo màu từ mức xám
QRgb color_out = qRgb(out, out, out);

image_out.setPixel(x,y, color_out);
}
38
Bài giải
!   Thay đổi độ sáng tối của 1 ảnh màu
for (int x=0; x<image_in.width(); x++)
for (int y=0; y<image_in.height(); y++) {
QRgb color = image_in.pixel(x,y); // lấy màu của pixel x, y

int h, s, v;
color.getHsv(&h, &s, &v);
int out = v + c;
if (out>255) out=255; else if (out<0) out=0;
//tạo màu từ h,s và out
QColor color_out = QColor::fromHsv(h,s, out);
image_out.setPixel(x,y, color_out.rgb());
}
39
!   Mục đích: làm thay đổi độ rộng chân của tổ chức đồ
→ thay đổi độ tương phản của ảnh
!   O(x,y) = I(x,y) x c (với c>0)
!   Nếu c<1: thu hẹp chân tổ chức đồ → giảm độ tương
phản của ảnh
!   Nếu c>1: mở rộng chân tổ chức đồ → tăng độ tương
phản của ảnh
Cải thiện độ tương phản: căng tổ chức đồ
40
Cải thiện độ tương phản: căng tổ chức đồ
ảnh kết quả sau khi
căng với c = 5

Source : Phạm Nguyên Khang. Bài giảng Xử lý ảnh. Khoa CNTT&TT, ĐH Cần Thơ.
9/3/14
2
41
! O(x,y) = I(x,y) x c
Cải thiện độ tương phản: căng tổ chức đồ
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
c = -2?
c = 3?
Sáng?
Tối?
Ảnh 16 mức xám
42
Cải thiện độ tương phản: căng tổ chức đồ
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
c = 0.8
0 1 1 2 3
1 1 0 0 2
4 2 0 0 3
1 1 2 3 1
0"
1"
2"
3"

4"
5"
6"
7"
8"
0" 1" 2" 3" 4" 5" 6"
Số điểm ảnh
Mức"xám"
43







Demo CVIPTools
Cải thiện độ tương phản: căng tổ chức đồ
0 1 1 2 4
2 1 0 0 2
5 2 0 0 4
1 1 2 4 1
c = 3
0 3 3 6 12
6 3 0 0 6
15 2 0 0 12
3 3 6 12 3
44
Cải thiện độ tương phản: biến đổi tuyến tính
!   Mục đích: nhằm có được tổ chức đồ tối ưu

!   Kết hợp giữa trượt và căng tổ chức đồ
!   Trượt tổ chức đồ về trái cho mức xám nhỏ nhất bằng 0.
!   Căng tổ chức đồ sao cho mức xám lớn nhất bằng 255.
Source : Caroline Rougier. Traitement d'images (IFT2730). Univ. de Montreal.