NỘI DUNG

Chương 1. Nghiên cứu các lý thuyết tổng quan về xử lý ảnh và một số phương pháp xử lý nhiễu và nâng cao chất lượng ảnh.

Chương 2. Nghiên cứu phép biến đổi Wavelet và các ứng dụng của nó trong giảm nhiễu và nâng cao chất lượng ảnh

Chương 3. Kết quả mô phỏng

Kết luận

Chương I. Nghiên cứu các lý thuyết tổng quan về xử lý ảnh và một số phương pháp xử lý nhiễu và nâng cao chất lượng ảnh.

1.1 Nghiên cứu các lý thuyết tổng quan về xử lý ảnh

1.1.1 Xử lý ảnh, các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh

Hình 1.1. Quá trình xử lý ảnh.

- Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh:

Hình 1.2. Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh.

- Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh

+ Nắn chỉnh biến dạng.

+ Khử nhiễu

+ Chỉnh mức xám.

+ Trích chọn đặc điểm.

+ Nhận dạng .

+ Nén ảnh.

1.1.2. Thu nhận và biểu diễn ảnh

- Thu nhận, các thiết bị thu nhận ảnh

Các thiết bị thu nhận ảnh bao gồm camera, scanner các thiết bị thu nhận này có thể cho ảnh đen trắng.

- Biểu diễn ảnh

Các ảnh thường được biểu diễn theo 2 mô hình cơ bản.

+ Mô hình Raster

Quy trình chung để hiển thị ảnh Raster thông qua DIB

Hình 1.4. Quá trình hiển thị và chỉnh sửa, lưu trữ ảnh thông qua DIB.

+ Mô hình Vector:

Trong mô hình vector người ta sử dụng hướng giữa các vector của điểm ảnh lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu ảnh vector được thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hoá như Digital hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua các chương trình số hoá

Hình 1.5. Sự chuyển đổi giữa các mô hình biểu diễn ảnh.

1.2. Một số phương pháp xử lý nhiễu và nâng cao chất lượng ảnh.

1.2.1 Các kỹ thuật tăng cường ảnh

* Cải thiện ảnh dùng toán tử điểm

- Tăng độ tương phản (Stretching Contrast)

- Tách nhiễu và phân ngưỡng

- Biến đổi âm bản

- Cắt theo mức

- Trích chọn bit

- Trừ ảnh

- Nén dải độ sáng

- Mô hình hoá và biến đổi lược đồ xám

* Toán tử không gian

- Làm trơn ảnh bằng lọc tuyến tính

+ Lọc trung bình không gian

+ Lọc thông thấp

+ Lọc đồng hình

- Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến

+ Lọc trung vị

+ Lọc ngoài (Outlier Filter)

- Mặt nạ gờ sai phân và làm nhẵn

- Khuếch đại và nội suy ảnh

+ Phương pháp lặp

+ Phương pháp nội suy tuyến tính

* Một số kỹ thuật cải thiện ảnh nhị phân

- Dãn ảnh

- Co ảnh

1.2.2 Khôi phục ảnh

Là phục hồi lại ảnh gốc so với ảnh ghi được đã bị biến dạng. Nói cách khác, khôi phục ảnh là các kỹ thuật cải thiện chất lượng những ảnh ghi đảm bảo gần được như ảnh thật khi ảnh bị méo.

Các nguyên nhân biến dạng thườg do:

• Do camera, đầu thu ảnh chất lượng kém.

• Do môi trường, ánh sáng, hiện trường (scene), khí quyển, nhiễu xung.

• Do chất lượng.

Mô hình chung:

(1.49)

trong đó:

u(m,n) là ảnh gốc; m[0, M −1]; n[0, N −1]

v(m,n) là ảnh ghi được;

h(m − k, n − l) hàm đáp ứng xung hai chiều; k[0, N −1], l[0, M −1]

Các kỹ thuật khôi phục ảnh:

+ Mô hình khôi phục ảnh có: mô hình tạo ảnh, mô hình gây nhiễu, mô hình quan sát.

+ Lọc tuyến tính có: lọc ngược, đáp ứng xung, lọc hữu hạn FIR.

+ Các kỹ thuật khác: Entropy cực đại, mô hình Bayes, giải chập.

* Các mô hình quan sát và tạo ảnh

- Mô hình quan sát ảnh.

- Mô hình nhiễu.

Mô hình nhiễu là mô hình tổng quát. Trong hệ thống cụ thể như quang điện, mô hình nhiễu gây biến dạng được biểu diễn cụ thể như sau:

(1.54)

Trong đó η(m,n) là nhiễu phụ thuộc thiết bị, ở đó xảy ra việc truyền điện tử ngẫu nhiên.

* Kỹ thuật lọc tuyến tính

- Kỹ thuật lọc ngược

- Lọc giả ngược

- Lọc Wiener

- Lọc Wiener và đáp ứng xung hữu hạn FIR

- Kỹ thuật làm trơn Spline và nội suy

* Kỹ thuật lọc phi tuyến trong khôi phục ảnh

- Lọc nhiễu đốm

- Kỹ thuật Entropy cực đại

- Phương pháp Bayesian

KẾT LUẬN

Luận văn đưa ra được các lý thuyết tổng quan về xử lý ảnh, các phép biến đổi wavelet rời rạc, liên tục và các ứng dụng của biến đổi wavelet trong giảm nhiễu nâng cao chất lượng ảnh. Luận văn cuãng đã đưa ra chương trình mô phỏng phương pháp chọn ngưỡng tối ưu đó là phương pháp Bayes Shrink. Chương trình có sự so sánh giữa phương pháp chọn ngưỡng cứng, ngưỡng mềm và ngưỡng Bayes, ngoài ra chương trình cũng cho phép kiểm tra sự tác động của một số họ wavelet cùng với tác động của các loại nhiễu tới kết quả đầu ra. Kết quả cho thấy khả năng rất mạnh của biến đổi wavelet trong xử lý ảnh nói riêng, trong xử lý tín hiệu nói chung. Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như đối với ảnh lưu trữ, truyền ảnh trong lĩnh vực an ninh …

- Hướng phát triển nghiên cứu

+ Có thể phát triển kết quả nghiên cứu cho các lĩnh vực xử lý ảnh viễn thám, ảnh y sinh…

+ Để nâng cao hơn hiệu quả khử nhiễu có thể kết hợp phương pháp đặt ngưỡng tối ưu với nén ảnh.

+ Kết quả trong đề tài chỉ áp dụng cho ảnh 2D tức là ảnh đen trắng, vì thế có thể nghiên cứu phát triển lên ảnh 3D (ảnh màu).