Tải bản đầy đủ (.pdf) (38 trang)

Các thuật toán cơ bản trong Matlab

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2 MB, 38 trang )

T ng c

ng nh: l c không gian

• T ng c ng nh trong mi n không gian
đ

c mô t nh :
nh t ng
c ng

Bi n đ i

g(m,n) = T(f)(m,n)
nh ban đ u

• Bi n đ i T có th tuy n tính hay phi tuy n.
Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Xác đ nh T
• N u T tuy n tính và thay đ i b t bi n
(linear and shift invariant - LSI), và có
đ c tính PSS (point-spread sequence)
h(m,n) , thì

Tr


Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Xác đ nh T
• Trong th c t , đ gi m tính toán thì
h(k,l) = 0 for (k,l) ∉ Δ





v i Δ là m t t p nh (t p láng gi ng). Δ còn đ c g i
là xác đ nh c a h.
Trong mi n t n s thì đ c mô t nh :
G(u,v) = He(u,v) Fe(u,v)
Có nhi u phép toán LSI dùng trong mi n t n s nh
“phép l c”.
L c theo m t gi i h n c ng đ c xem nh phép toán.
Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Xác đ nh T
• Ví d (tr ng h p 1-D):

L c b ng thông th p

Tr
Khoa Toán - Tin h c

L c b ng thông cao

ng HKHTN Tp.HCM
2007


• N u h(m, n) là m t m t
n 3x3

w1 w2 w3
h=

w4 w5 w6
w7 w8 w9

thì

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


• Giá tr g(m,n) đ c tính b ng cách tr t m t

n qua m
• C n th n
biên c a
có th ch

i pixel c a nh f(m,n).
đ c bi t khi các pixel n m trên
nh f(m,n).
gi i quy t, chúng ta
n:

– M t n đ c c t ng n t i biên (Biên t do)
– M r ng thêm dòng/c t t i biên (Hi u ch nh
biên).
– Biên đ c “bao b c xung quanh” (Chu k biên).

• Trong MATLAB dùng l nh filter2 d a
trên l nh conv2.
Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Các l c làm tr n nh
• Làm tr n nh thu c phép bi n đ i nh- nh,


phép bi n đ i này làm khác bi t gi a các pixel

không nhi u.
Phép l c tr n này dùng cho:
– Làm m
nh (Blurring): ây là b c ti n x lý
nh m lo i b b t các chi ti t nh (không c n thi t)
tr c khi trích đ i t ng c n thi t (l n), hay làm t ng
chi ti t nh.
– Gi m nhi u (Noise reduction): Gi m b t tác đ ng
c a nhi u.

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Làm tr n nh b ng m t n trung
bình (l c không gian b ng th p)
• Có th áp d ng m t n trung bình (averaging mask)



đ làm tr n.
M t m t n trung bình là m t n có t ng các tr ng b ng
1.
c tính d a trên các láng gi ng, nên m t n còn có
tên trung bình láng gi ng (neighborhood averaging).
Vài lo i 3x3:


• Phép toán này t ng đ ng l c b ng thông th p.
Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Ví d làm m

nh

nh ban đ u

M t n trung bình

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


N =3
N =7

Ví d
làm
m
N = 11


N = 21

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Ví d gi m nhi u

nh ban đ u
Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Ví d gi m nhi u

Nhi u Zero-mean Gauss, Variance = 0.01
Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007



Ví d gi m nhi u

Nhi u Zero-mean Gauss, Variance = 0.05
Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


L c Median
• N u nhi u thu c d ng phân b Gauss thì l c trung bình
r t hi u qu .

• L c trung bình là lo i l c làm m c nh và chi ti t.
• L c median làm c nh có ch t l ng t t và đ c dùng khi


nhi u th y tách bi t. Ví d : nhi u mu i tiêu.
L c median là m t l c phi tuy n dùng m t n . M i
pixel đ c thay th b ng median c a các pixel láng
gi ng.

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007



L c median
Gi s A ={a1, a2, , ak} l cỏc giỏ tr pixel lỏng
gi ng v i a1 a2 ak. Thỡ

aK / 2 vụựi K chaỹn
median( A) =
a( K +1)/ 2 vụựi K leỷ

Chỳ ý: median c a m t t p cú th t l giỏ tr tõm.
Vớ d :
n u A ={0, 1, 2, 4, 6, 6, 10, 12, 15} thỡ median(A) = 6.

Tr
Khoa Toỏn - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Ví d gi m nhi u
Nhi u Gauss s = 0.2

Tr
Khoa Toán - Tin h c

Nhi u mu i tiêu prob. = 0.2

ng HKHTN Tp.HCM
2007



Ví d gi m nhi u
Dùng l c trung bình 3x3

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Ví d gi m nhi u
Dùng l c median 3x3

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Làm nh s c nét
• T ng c ng đ s c nét b ng ph ng pháp
làm m .

Tr

c

Sau khi làm s c nét

Tr

Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


L c không gian b ng thông cao c b n
• Dùng phép toán LSI, đ c cài đ t b i m t n



trung bình, g m các giá tr d ng và âm.
M t n có tên là m t n t o s c nét, quan tâm
nh ng n i m c xám thay đ i đ t ng t trong
nh.
M t n nên có giá tr d ng tâm và giá tr âm
xung quanh, các giá tr này có t ng b ng zero.

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


L c không gian b ng thông cao c b n

• Ví d :


• M t n t ng đ ng l c b ng thông cao.
• S khác bi t c a f và g sau khi l c b ng
thông cao có th xem nh :

g(m,n) = f(m,n) – lowpass(f(m,n))
Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Ví d

nh ban đ u

L c b ng thông cao
Tr

Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


L c High-boost
• ây là m t l c dùng phép tr b ng thông
th p t m r ng c a f


g(m,n) = Af(m,n) – lowpass(f(m,n))
ây còn g i là m t n
(unsharp masking).

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007

không s c nét


L c High-boost
• Quan sát th y
g(m,n) = Af(m,n) – lowpass(f(m,n))
= (A-1)f(m,n) + f(m,n) – lowpass(f(m,n))
= (A-1)f(m,n) + hipass(f(m,n))

• K t qu là gi ng nh ban đ u nh ng các c nh
s n i b t h n.
Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007


Ví d


nh ban đ u

L c b ng thông cao

Tr
Khoa Toán - Tin h c

ng HKHTN Tp.HCM
2007

L c High-boost


×