Bài giảng địa tin học chuyển đổi ảnh tăng cường không gian

SPATIAL ENHANCEMENT
SPATIAL ENHANCEMENT
SPATIAL FILTER (LỌC KHÔNG GIAN)
SPATIAL FILTER (LỌC KHÔNG GIAN)
NỘI DUNG
NỘI DUNG
1. Tổng quan
2. Bản chất phương pháp lọc không gian
3. Các phương pháp lọc
Tổng quan
Tổng quan


Tăng cường chất lượng ảnh là quy trình làm cho ảnh dễ
giải đoán hơn phục vụ cho 1 ứng dụng cụ thể.
Các phương pháp tăng cường chất lượng ảnh:
1. Tăng cường bức xạ (radiometric enhancement)
- Linear Enhancement (tăng cường tuyến tính)
- Non Linear Enhancement (tăng cường phi tuyến)
2. Tăng cường không gian (Spatial Enhancement)
- Spatial filter (lọc không gian)
3. Tăng cường phổ (Spectral Enhancement)
- Vegetation indices (chỉ số thực vật)
4. Tăng cường thời gian (temporal Enhancement)
- Principle Component (phân tích thành phần chính)
Tổng quan
Tổng quan


Tăng cường chất lượng không gian ảnh là việc hiệu chỉnh
giá trị pixel của ảnh dựa vào giá trị của các pixel xung quanh

chúng
Tăng cường chất lượng không gian ảnh liên quan mật
thiết với tần số không gian của ảnh (spatial frequency) . Tần
số không gian của ảnh là sự sai khác giữa giá trị độ sáng cao
nhất và thấp nhất của 1 tập hợp các pixel mà chúng ta xem
xét trên ảnh. Một ảnh viễn thám có thể tồn tại các loại tần số
không gian sau:
+ Tần số không gian bằng 0 (không có tương phản
trên ảnh)
+ Tần số không gian thấp (tương phản thấp trên ảnh)
+ Tần số không gian cao (tương phản cao trên ảnh)
Tổng quan
Tổng quan


Tăng cường chất lượng không gian ảnh là việc hiệu chỉnh
giá trị pixel của ảnh dựa vào giá trị của các pixel xung quanh
chúng
Tăng cường chất lượng không gian ảnh liên quan mật
thiết với tần số không gian của ảnh (spatial frequency) . Tần
số không gian của ảnh là sự sai khác giữa giá trị độ sáng cao
nhất và thấp nhất của 1 tập hợp các pixel mà chúng ta xem
xét trên ảnh. Một ảnh viễn thám có thể tồn tại các loại tần số
không gian sau:
+ Tần số không gian bằng 0 (không có tương phản
trên ảnh)
+ Tần số không gian thấp (tương phản thấp trên ảnh)
+ Tần số không gian cao (tương phản cao trên ảnh)
Tổng quan
Tổng quan

Tổng quan
Tổng quan


Tần số không gian ảnh có thể được tăng cường hoặc
giảm thiểu bằng phương pháp lọc không gian.
Ví dụ:
+ Sai số trong quá trình truyền dữ liệu hoặc dữ liệu
bị gián đoạn làm xuất hiện hiện tượng lốm đốm (muối
tiêu) trên ảnh, do vậy cần áp dụng phép lọc không gian
ảnh để giảm tần số không gian của ảnh làm cho ảnh mịn
hơn.
+ Ảnh có tần số không gian thấp, khi áp dụng phép
lọc không gian, làm cho tần số không gian của ảnh cao,
do vậy làm nổi bậc các đối tượng quan tâm.
Tổng quan
Tổng quan


Phép lọc làm mịn ảnh
Tổng quan
Tổng quan


Phép lọc làm giảm nhiễu
Bản chất Lọc Không gian
Bản chất Lọc Không gian


Lọc không gian tuyến tính là phép lọc
trong đó giá trị độ sáng pixel (BV) tại
vị trí (i,j) của ảnh kết quả là hàm số
của trung bình trọng số của các pixel
lân cận xung quanh vị trí (i,j) của ảnh
gốc.

Phép lọc như thế gọi là lọc convolution
(spatial convolution filtering)
Bản chất Lọc Không gian
Bản chất Lọc Không gian

Để thực thi phép lọc không gian, cần
phải có 1 cửa sổ lọc (convolution
kernel). Cửa sổ lọc là một ma trận có
kích thước thường là số lẻ (ví dụ: 3x3,
5x5…), ma trận cửa sổ lọc chứa các
giá trị, các giá trị này dùng để tính
toán giá trị mới các pixel trên ảnh gốc.
Bản chất Lọc Không gian
Bản chất Lọc Không gian

Giá trị pixel của ảnh gốc sẽ được tính
theo mô hình như sau:

Giả sử kernel được cho bởi matrận W và
ảnh cho bởi matrận A
[ ]
nm
aA

,
=
[ ]
nm
wW
,
=

Gi
Gi
á
á
trị mới tại tâm cửa sổ
trị mới tại tâm cửa sổ
∑
W
nmnm
wa
,,
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9

1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
Cửa sổ W
(3 x 3)
Cửa sổ được di chuyển theo
mọi vị trí trên ảnh
Bản chất Lọc Không gian
Bản chất Lọc Không gian
Các phương pháp lọc
Các phương pháp lọc
1. Lọc tần số thấp (low-pass)
2. Lọc tần số cao (high-pass)
3. Lọc tăng cường biên (edge-enhancement)
Lọc tần thấp
Lọc tần thấp
-
Mean
-
Median
-
Mode
-
Gauss
-
….

Công dụng: Làm giảm tần số không gian trên ảnh – làm
mịn ảnh, làm giảm nhiễu
Lưu ý: Tổng giá trị trên cửa sổ lọc bằng 1.
Lọc tần thấp - Mean
Lọc tần thấp - Mean
Lọc tần thấp – Median, Mode
Lọc tần thấp – Median, Mode
-
Lọc Mode, Median không có giá trị của cửa sổ lọc
(kernel). Giá trị pixel của ảnh kết quả chỉ là giá trị
mode, median của các giá trị pixel của ảnh gốc
thuộc cửa sổ lọc.
-
Công dụng:
+ Lọc median: dùng loại bỏ nhiễu ngẫu
nhiên trên ảnh
+ Lọc mode: dùng để lấp đầy những khoảng
trống giữa các vùng trong các phép chuyển đổi
vector-raster hoặc dùng trong xử lý ảnh hậu phân
loại.
Lọc tần thấp – Gauss
Lọc tần thấp – Gauss
-
Giống như phép lọc Mean, nhưng trọng số của
các pixel không đều nhau, những pixel lân cận xa
hơn so với pixel trung tâm được gán giá trị nhỏ
hơn.
Lọc tần cao
Lọc tần cao
-

Công dụng: làm tăng tần số không gian của ảnh,
làm nổi bật các đối tượng quan tâm. Ảnh lọc tần
cao có histogram tương đối hẹp nên cần kéo dãn
tuyến tính cấp độ xám để thuận tiện cho giải đoán
ảnh.
-
Các phương pháp:
+ Ảnh lộc tần cao = 2 lần giá trị độ sáng pixel
ảnh gốc – giá trị độ sáng pixel của ảnh được
lọc tần thấp tương ứng
+ Dùng các cửa sổ lọc:
Lọc tăng cường biên
Lọc tăng cường biên
-
Công dụng: Trong viễn thám, các ứng dụng liên
quan đến lĩnh vực khoa học trái đất, thông tin
quan trọng nhất thường có nguồn gốc từ các biên
xung quanh đối tượng (edge). Do vậy, việc tách
biên có ý nghĩa trong các so sánh và giải đoán
ảnh.
-
Các phương pháp:
+ Tách biên tuyến tính
+ Tách biên phi tuyến tính
Tách biên tuyến tính
Tách biên tuyến tính
Tách biên đứng
Tách biên ngang và nghiêng
Tách biên phi tuyến
Tách biên phi tuyến

Toán tử sobel
Toán tử sobel
Dùng hai toán tử, khi đó giá trị pixel được lọc được tính
bằng căn bậc hai của hai giá trị được lọc từ mỗi toán tử
Tách biên phi tuyến
Tách biên phi tuyến
Toán tử prewitt
Toán tử prewitt
Dùng hai toán tử, khi đó giá trị pixel được lọc được tính
bằng căn bậc hai của tổng bình phương hai giá trị được
lọc từ mỗi toán tử