Bài giảng Địa tin học - Tăng cường chất lượng ảnh

Nội dung text: Bài giảng Địa tin học - Tăng cường chất lượng ảnh

1. TĂNG CƯỜNG CHẤT LƯỢNG ẢNH IMAGE ENHANCEMENT
2. NỘI DUNG 1. Tổng quan 2. Khái niệm ảnh số 3. Histogram 4. Các phép biến đổi tuyến tính 5. Các phép biến đổi histogram 6. Một số phép biến đổi khác
3. 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) - NDWI - LST 4. Tăng cường thời gian (temporal Enhancement) - Principle Component (phân tích thành phần chính)
4. 1. Ảnh số Pixel (Picture Element): điểm ảnh, mang một giá trị số f(x,y) x,y: số nguyên, chỉ vị trí pixel BV: độ sáng (độ xám, brightness) PIXEL X, Column Pixel No. 0 1 2 3 0 1 CONTINUOUS 2 Height IMAGE 3 Y, Line Width Analog Image Digital Image
5. Pixel Giá trị của Pixel
6. Ảnh đa phổ (đa kênh) Multi Channel Image Color Image: 3 kênh cho 3 màu R,G,B Landsat TM 7 Channel Band 4 Band 3 Band 2 Band 1 Band or Channel
7. Bit và hệ Nhị phân (Binary System) Độ sáng của mỗi pixel được biểu diễn bởi một số bit Nếu dùng k bit cho mỗi pixel, có tất cả 2k cấp độ sáng từ 0 đến 2 k -1 Ví dụ: dùng 3 bit bit map graylevel bitmap graylevel bit2 bit1 bit0 bit2 bit1 bit0 0 0 0 0 1 0 0 4 0 0 1 1 1 0 1 5 0 1 0 2 1 1 0 6 0 1 1 3 1 1 1 7
8. 8bit 7bit 6bit 5bit Các mức lượng hóa khác nhau 4bit 3bit 2bit 1bit
9. Khái niệm lân cận (Neighbor) của một Pixel 4-neighbors of p 8-neighbors of p p p
10. Tính liên tục của các pixel continuous continuous at 4-connectivity at 8-connectivity
11. 2. Histogram của ảnh Histogram (biểu đồ xám) mô tả sự phân bố của cấp độ sáng của một ảnh theo số lượng pixel mang cùng một giá trị độ sáng Histogram Histogram 8 Pixel 7 1 3 2 4 Value Number 6 1 1 5 4 4 5 2 3 2 4 3 3 7 Frequency 2 3 2 3 2 1 4 3 0 3 3 4 3 5 1 1 2 3 4 5 Total 16 Pixel Value
12. Ví dụ minh hoạ Histogram Có 15,563 pixels mang giá trị 76
13. Histogram và tính chất của ảnh Dark Image Bright Image Tối & Sáng 0 pixel value 255 0 pixel value 255 Low Contrast High Contrast Image Image Tương phản cao & thấp 0 pixel value 255 0 pixel value 255
14. Ảnh tối
15. Ảnh sáng
16. Ảnh có độ tương phản thấp
17. Ảnh có độ tương phản cao
18. RADIOMETRIC ENHANCEMENT TĂNG CƯỜNG BỨC XẠ
19. Tăng cường tuyến tính 255: Brightest 255 y=x: No High Contrast Image Transformation Transformation Function Brightness on a Display Screen Dark Low Contrast Image Dark Low Contrast Image 0: Darkest of Output Image Value 0 255 Value of Input Image
20. Công thức tuyến tính y y2 − y1 2 y = (x − x1) + y1 x2 − x1 y y 1 x1 x x2
21. Chọn khoảng giá trị input cho phép biến đổi (range of input level) No Rejection Level Rejection Level e.g. 1% 255 255 100 % 98 % a a 0 b 255 0 b 255 Min Max 1% 1%
22. Chọn khoảng giá trị input cho phép biến đổi (range of input level)
23. Biến đổi tuyến tính dựa trên trị trung bình và độ lệch chuẩn y2 S y = y (x − x ) + y y m m Sx y 1 x1 x x2
24. Biến đổi tuyến tính từng đọan (Piecewise linear transforamtion)
25. Biến đổi tuyến tính từng đọan (Piecewise linear transforamtion)
26. Tăng cường phi tuyến tính Frequency  Đẳng hóa histogram ◦ Nhằm tạo ra một số bằng nhau các pixel cho mỗi giá trị độ sáng  Biến đổi Gaussian ◦ Chuyển histogram sang phân bố Gaussian 0 Pixel Value 255 Frequency 1 (x − )2  f (x) = exp − 2  2  2  0 Pixel Value 255
27. Giải thuật equalization N = số pixel ; L = số lượng cấp độ sáng a) Tính biểu đồ xám tích lũy (cummulative histogram) của ảnh gốc b) Nhân biểu đồ xám tích lũy cho hệ số L-1 / N rồi làm tròn số c) Với mỗi giá trị độ sáng của ảnh gốc, giá trị mới ở vị trí tương ứng ở (b)
28. Ví dụ N=24 L=16 ==> scale factor = 15 / 24 = 0.625 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ảnh gốc
29. Bước a) - cummulative histogram 25 20 15 10 5 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
30. Bước b) - Chia biểu đồ xám tích lũy cho hệ số 0.625 rồi làm tròn số 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 5 9 14 18 19 19 19 19 19 19 19 20 23 24 0.63 1.25 3.13 5.63 8.75 11.25 11.88 11.88 11.88 11.88 11.88 11.88 11.88 12.50 14.40 15.00 1 1 3 6 9 11 12 12 12 12 12 12 12 13 14 15
31. Bước c) - phép tương ứng 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 1 3 6 9 11 12 12 12 12 12 12 12 13 14 15 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Equalization histogram
32. Ví dụ Equalization ảnh gốc Gaussian
33. Biến đổi logarit (ví dụ sau áp dụng cho trường hợp miền giá trị của ảnh gốc rất lớn) y2 − y1 y = (log x − log x1) + y1 log x2 − log x1 y2 y y 1 x1 x x2
34. Các phép biến đổi khác
35. Thresholding • Phân họach các pixel thành 2 lớp xác định bởi một cập độ sáng (gọi là threshold) • Nếu giá trị của pixel (x,y) nhỏ hơn threshhold, (x,y) thuộc lớp (I), nếu không (x,y) thuộc lớp (II) • Có thể mở rộng khái niệm cho nhiều lớp ==> Thresholding có thể xem là một cách phân lớp (classification) nhanh
36. ảnh gốc
37. Threshold 128
38. Threshold 28
39. Biến đổi ảnh dùng bảng tra (LUT - Look Up Table) LUT Look Up Table: element LUT No. Tính tóan nhanh do 0 4 không sử dụng phép Input 1 8 Output tính số học 2 2 12 12 3 16 . . . . 254 255 255 255 Hardware or 1-dim Array in Program
40. Một ví dụ dùng Look Up Table