Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh
4

xử lý và nâng cao chất lợng ảnh
image enhancement
Nâng cao chất lợng ảnh là một bớc quan trọng, tạo tiền đề cho xử lý ảnh. Mục đích chính là nhằm làm nổi bật
một số đặc tính của ảnh nh thay đổi độ tơng phản, lọc nhiễu, nổi biên, làm trơn biên ảnh, khuyếch đại ảnh, ... . Tăng cờng
ảnh và khôi phục ảnh là 2 quá trình khác nhau về mục đích. Tăng cờng ảnh bao gồm một loạt các phơng pháp nhằm hoàn
thiện trạng thái quan sát của một ảnh. Tập hợp các kỹ thuật này tạo nên giai đoạn tiền xử lý ảnh. Trong khi đó, khôi phục
ảnh nhằm khôi phục ảnh gần với ảnh thực nhất trớc khi nó bị biến dạng do nhiều nguyên nhân khác nhau.
4.1 các kỹ thuật tăng cờng ảnh (Image Enhancement)
Nhiệm vụ của tăng cờng ảnh không phải là làm tăng lợng thông tin vốn có trong ảnh mà làm nổi bật các đặc trng
đã chọn làm sao để có thể phát hiện tốt hơn, tạo thành quá trình tiền xử lý cho phân tích ảnh.
Toán tử điểm Toán tử KG Biến đổi Giả màu

Tăngđộ tơng phản Trơn nhiễu Lọc tuyến tính Sai màu
Xoá nhiễu Lọc trung vị Lọc gốc Giả màu
Chia cửa sổ Lọc dải thấp Lọc sắc thể

Mô hình hoá Trơn ảnh
lợc đồ
Hình 4.1. Các kỹ thuật cải thiện ảnh
Tăng cờng ảnh bao gồm: điều khiển mức xám, dãn độ tơng phản, giảm nhiễu, làm trơn ảnh, nội suy, phóng đại,
nổi biên v...v. Các kỹ thuật chủ yếu trong tăng cờng ảnh đợc mô tả qua hình 4.1.
4.1.1 Cải thiện ảnh dùng toán tử điểm
Toán tử điểm là toán tử không bộ nhớ, ở đó một mức xám u [0,N] đợc ánh xạ sang một mức xám v [0,N]: v
= f( u) (xem 3.4 chơng 3). ánh xạ f tuỳ theo các ứng dụng khác nhau có dạng khác nhau và đợc liệt kê trong bảng sau:
1) Tăng độ tơng phản
u u < a
f(u) = (u-a) + v
a

a u < b
(u-b) + v
b
b u < L
Các độ dốc , , xác định độ tơng phản tơng đối. L là số mức xám cực đại
2)Tách nhiễu và phân ngỡng
0 0 u < a
f(u) = u a u b
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 75
Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh
L u b
Khi a = b = t gọi là phân ngỡng
3)Biến đổi âm bản
f(u) = L - u tạo âm bản
4)Cắt theo mức
L a u b
f(u) = 0 khác đi
5)Trích chọn bit
f(u) = (i
n
- 2i
n-1
)L , với i
n
= Int[it/2
a-1
] , n =1, 2,...,B
4.1.1.1 Tăng độ tơng phản(stretching contrast)
Trớc tiên cần làm rõ khái niệm độ tơng phản. ảnh số là tập hợp các điểm, mà
mỗi điểm có giá trị độ sáng khác nhau. ở đây, độ sáng để mắt ngời dễ cảm nhận ảnh song không phải là quyết định.

Thực tế chỉ ra rằng hai đối tợng có cùng độ sáng nhng đặt trên hai nền khác nhau sẽ cho cảm nhận khác nhau. Nh vậy, độ
tơng phản biểu diễn sự thay đổi độ sáng của đối tợng so với nền. Một cách nôm na, độ tơng phản là độ nổi của điểm ảnh
hay vùng ảnh so với nền. Với định nghĩa này, nếu ảnh của ta có độ tơng phản kém, ta có thể thay đổi tuỳ ý theo ý muốn.
ảnh với độ tơng phản thấp có thể do điều kiện sáng không đủ hay không đều, hoặc do tính không tuyến tính hay
biến động nhỏ của bộ cảm nhận ảnh. Để điều chỉnh lại độ tơng phản của ảnh, ta điều chỉnh lại biên độ trên toàn dải hay
trên dải có giới hạn bằng cách biến đổi tuyến tính biên độ đầu vào (dùng hàm biến đổi là hàm tuyến tính) hay phi tuyến
(hàm mũ hay hàm lôgarít). Khi dùng hàm tuyến tính các độ dốc , , phải chọn lớn hơn một trong miền cần dãn. Các
tham số a và b (các cận) có thể chọn khi xem xét lợc đồ xám của ảnh.
v
v
b



v
a



a b L u
Hình 4.2 Dãn độ tơng phản
Chú ý, nếu dãn độ tơng phản bằng hàm tuyến tính ta có:

= = = 1
ảnh kết quả trùng với ảnh gốc

, , > 1
dãn độ tơng phản

, , < 1

co độ tơng phản
Hàm mũ hay dùng trong dãn độ tơng phản có dạng:
f = (X[m,n])
p

Với các ảnh hạng động nhỏ, p thờng chọn bằng 2.
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 76
Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh

a) ảnh nguồn cùng lợc đồ xám. Chỉ số màu cao nhất là 97
b)ảnh sau khi dãn độ tơng phản với = 3, ò = 2 và =1.
Hình 4.3 ảnh gốc và ảnh kết quả sau khi dãn
4.1.1.2 Tách nhiễu và phân ngỡng
Tách nhiễu là trờng hợp đặc biệt của dãn độ tơng phản khi hệ số góc = = 0. Tách nhiễu đợc ứng dụng một
cách hữu hiệu để giảm nhiễu khi biết tín hiệu vào nằm trên khoảng [a,b].
Phân ngỡng là trờng hợp đặc biệt của tách nhiễu khi a = b = const và rõ ràng trong trờng hợp này, ảnh đầu ra là
ảnh nhị phân (vì chỉ có 2 mức). Phân ngỡng hay dùng trong kỹ thuật in ảnh 2 màu vì ảnh gần nhị phân không thể cho ra
ảnh nhị phân khi quét ảnh bởi có sự xuất hiện của nhiễu do bộ cảm biến và sự biến đổi của nền. Thí dụ nh trờng hợp ảnh
vân tay.
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 77
Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh
v v lợc đồ xám v
u u u
a b
Hình 4.4 Tách nhiễu và phân ngỡng.
4.1.1.3 Biến đổi âm bản (Digital Negative) v
Biến đổi âm bản nhận đợc khi dùng
phép biến đổi f(u) = 255 - u. Biến đổi âm
bản rất có ích khi hiện các ảnh y học và
trong quá trình tạo các ảnh âm bản. Hình 4.5. u

4.1.1.4 Cắt theo mức (Intensity Level Slicing)
Kỹ thuật này dùng 2 phép ánh xạ khác nhau cho trờng hợp có nền và không nền
Có nền f(u) = L nếu a u b
u khác đi
Không nền
f(u) = L nếu a u b
0 khác đi
a)ảnh màu cùng với lợc đồ xám. Chỉ số màu cao nhất:243.
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 78
Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh
b)ảnh âm bản cùng với lợc đồ xám (ứng với phép biến đổi f(x) = L - x).
Chỉ số màu cao nhất:12
Hình 4.6 ảnh gốc và ảnh âm bản
v v
L
u 45
0
u
a b a b L
a) không nền b) có nền
Hình 4.7 Kỹ thuật cắt theo mức.
Biến đổi này cho phép phân đoạn một số mức xám từ phần còn lại của ảnh. Nó hữu dụng khi nhiều đặc tính khác
nhau của ảnh nằm trên nhiều miền mức xám khác nhau.
4.1.1.5 Trích chọn bit (Bit Extraction)
Nh đã trình bày trên, mỗi điểm ảnh thờng đợc mã hoá trên B bit. Nếu B = 8 ta có ảnh 2
8
= 256 mức xám (ảnh nhị
phân ứng với B = 1). Trong các bit mã hoá này , ngời ta chia làm 2 loại: bit bậc thấp và bit bậc cao. Với bit bậc cao, độ
bảo toàn thông tin cao hơn nhiều so với bit bậc thấp. Trong kỹ thuật này, ta có:
u = k

1
2
B-1
+ k
2
2
B-2
+ . . . + k
B-1
2 + k
B

Nếu ta muốn trích chọn bit có nghĩa nhất: bit thứ n và hiện chúng, ta dùng biến đổi:
f(u) = L nếu k
n
= 1
0 khác đi
và dễ dàng thấy k
n
= i
n
- 2 i
n-1
với i
n
cho ở bảng trên.
4.1.1.6 Trừ ảnh
Trừ ảnh đợc dùng để tách nhiễu khỏi nền. Ngời ta quan sát ảnh ở 2 thời điểm khác nhau, so sánh chúng để tìm
ra sự khác nhau. Ngời ta dóng thẳng 2 ảnh rồi trừ đi và thu đợc ảnh mới. ảnh mới này chính là sự khác nhau. Kỹ thuật này
hay đợc dùng trong dự báo thời tiết, trong y học.

4.1.1.7 Nén dải độ sáng
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 79
Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh
Đôi khi do dải động của ảnh lớn, việc quan sát ảnh không thuận tiện. Cần phải thu nhỏ dải độ sáng lại mà ta gọi
là nén dải độ sáng. Ngời ta dùng phép biến đổi lôga sau: v(m,n) = c log
10
( + u(m,n))
với c là hằng số tỉ lệ, là rất nhỏ so với u(m,n). Thờng chọn cỡ 10
-3
.
4.1.1.8 Mô hình hoá và biến đổi lợc đồ xám
Về ý nghĩa của lợc đồ xám và một số phép biến đổi lợc đồ đã đợc trình bày trong chơng Ba (phần 3.4). ở đây, ta
xét đến một số biến đổi hay dùng:
- f(u) =
xi
u
=

0
p
u
(x
i
) (4-1)
với p
u
(x
i
) =
)(

)(
1
0
i
i
xh
xh
L
i


=
i = 0, 1, ..., L-1 (4-2)
h(x
i
) là lợc đồ mức xám x
i
: có nghĩa là số điểm ảnh có mức xám x
i
. Trong biến đổi này, u là mức xám đầu vào; còn đầu ra
sẽ đợc lợng hoá đều theo sơ đồ:
u v v
Biến đổi này đợc dùng trong san bằng lợc đồ.
- Ngoài biến đổi nh trên, ngời ta còn dùng một số biến đổi khác. trong các biến đổi này, mức xám đầu vào u, tr-
ớc tiên đợc biến đổi phi tuyến bởi một trong các hàm sau: - f(u) =
p x
p x
u
n
i

i
u
n
i
i
x
u
x
L
1
1
0
0
1
/
/
( )
( )
=
=



với n=2, 3, ...
(4-3)
- f(u) = log(1+u) u 0 (4-4)
- f(u) = u
1/n
u 0 , n = 2, 3, ... (4-5)
sau đó đầu ra đợc lợng hoá đều. Ba phép biến đổi này đợc dùng trong lợng hoá ảnh.

Nhìn chung, các biến đổi lợc đồ nhằm biến đổi lợc đồ từ một đờng không thuần nhất sang một đờng đồng nhất để tiện
cho việc phân tích ảnh.
4.1.2 Cải thiện ảnh dùng toán tử không gian
Cải thiện ảnh là làm cho ảnh có chất lợng tốt hơn theo ý đồ sử dụng. Thờng là ảnh thu nhận có nhiễu cần phải
loại bỏ nhiễu hay ảnh không sắc nét bị mờ hoặc cần làm rõ các chi tiết nh biên. Các toán tử không gian dùng trong kỹ
thuật tăng cờng ảnh đựoc phân theo nhóm theo công dụng: làm trơn nhiễu, nổi biên. Để làm trơn nhiễu hay tách nhiễu ng-
ời ta sử dụng các bộ lọc tuyến tính (lọc trung bình, thông thấp) hay lọc phi tuyến (trung vị, giả trung vị, lọc đồng hình).
Do bản chất của nhiễu là ứng với tần số cao và cơ sở lý thuyết của lọc là bộ lọc chỉ cho tín hiệu có tần số nào đó thông qua
(dải tần bộ lọc). Do vậy để lọc nhiễu ta dùng lọc thông thấp (theo quan điểm tần số không gian) hay lấy tổ hợp tuyến tính
để san bằng (lọc trung bình). Để làm nổi cạnh (ứng với tần số cao), ngòi ta dùng các bộ lọc thông cao, Laplace. Chi tiết
và các cách áp dụng đợc trình bày dới đây.
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 80
p xi
ix
u
( )
=

0
Lợng
hoá đều
Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh
4.1.2.1 Làm trơn nhiễu bằng lọc tuyến tính: lọc Trung bình và lọc dải thông thấp
Vì có nhiều loại nhiễu can thiệp vào quá trình xử lý ảnh nh: nhiễu cộng, nhiễu xung, nhiễu nhân nên cần có
nhiều bộ lọc thích hợp. Với nhiễu cộng và nhiễu nhân ta dùng các bộ lọc thông thấp, trung bình và lọc đồng hình
(homomorphie); với nhiễu xung ta dùng lọc trung vị , giả trung vị, lọc ngoaì (outlier).
a)Lọc trung bình không gian
Với lọc trtrung bình, mỗi điểm ảnh đợc thay thế bằng trung bình trọng số của các điểm lân cận và đợc định
nghĩa nh sau:
v(m,n) =

a k l y m k n l
k l W
( , ) ( , )
( , )



(4.6)
Nếu trong kỹ thuật lọc trên, ta dùng các trọng số nh nhau, phơng trình 4-6 trở thành:
v(m,n) =
wN
1
y m k n l
k l W
( , )
( , )



(4-7)
. . . . . . . .
với - y(m,n) : ảnh đầu vào . . . . . . . .
- v(m,n) : ảnh đầu ra . . . . . . .
- w(m,n) : là cửa sổ lọc W . . . . . . . .
- a(k,l) : là trọng số lọc . . . . k . . . .
với a
k,l
=
1
Nw

và N
w
là số điểm ảnh trong cửa sổ lọc W.
Lọc trung bình có trọng số chính là thực hiện chập ảnh đầu vào với nhân chập H. Nhân chập H trong trờng hợp này có
dạng:
H =
1
9
1 1 1
1 1 1
1 1 1











Trong lọc trung bình, đôi khi ngời ta u tiên cho các hớng để bảo vệ biên của ảnh khỏi bị mờ đi do làm trơn ảnh.
Các kiểu mặt nạ nh đã liệt kê trong chơng trớc đợc sử dụng tuỳ theo các trờng hợp khác nhau. Các bộ lọc trên là bộ lọc
tuyến tính theo nghĩa là điểm ảnh ở tâm cửa sổ sẽ đợc thay bởi thế bởi tổ hợp tuyến tính các điểm lân cận chập với mặt nạ.
Giả sử ảnh đầu vào biểu diễn bởi ma trận I:
4 7 2 7 1
5 7 1 7 1
I = 6 6 1 8 3
5 7 5 7 1

5 7 6 1 2
ảnh số thu đợc bởi lọc trung bình Y = H I có dạng:
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 81
l
Hình 4.8.
Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh
Y =
1
9
26 36 31 19 16
35 39 46 31 27
36 43 49 34 27
36 43 48 34 12
24 35 33 22 11














Một bộ lọc trung bình không gian khác cũng hay đợc sử dụng và phơng trình của bộ lọc có dạng:
Y[m,n] =







++++++ ]}1,[]1,[],1[],1[{
4
1
],[
2
1
nmXnmXnmXnmXnmX
ở dây, nhân chập H là nhân chập 2*2 và mỗi điểm ảnh kết quả có giá trị bằng trung bình cộng của nó với trung bình cộng
của 4 lân cận (4 lân cận gần nhất).
Lọc trung bình trọng số là một trờng hợp riêng của lọc thông thấp.
b)Lọc thông thấp
Lọc thông thấp thờng đợc sử dụng để làm trơn nhiễu. Về nguyên lý giống nh đã trình bày trên. Trong kỹ thuật
này ngời ta hay dùng một số nhân chập sau:
H
t1
=
1
8
0 1 0
1 2 1
0 1 0











H
b
=
1
2
1 1
1 1
2
2
( )b
b
b b b
b
+











Ta dễ dàng thấy khi b =1, H
b
chính là nhân chập H
1
(lọc trung bình); còn khi b=2 H
b
chính là nhân chập H
3
trong phần tr-
ớc (3.2 chơng 3). Để hiểu rõ hơn bản chất khử nhiễu cộng của các bộ lọc này, ta viết lại phơng trình thu nhận ảnh dới
dạng:
X
qs
[m,n] = X
goc
[m,n] +

[m,n]
trong đó

[m,n] là nhiễu cộng có phơng sai
2
n
. Nh vây, theo cách tính của lọc trung bình ta có:
Y[m,n] =
1
Nw
x m k n lgoc
k l W

( , )
( , )
+



[m, n]
(4-8)
hay Y[m,n] =
1
Nw
x m k n l
N
goc
n
w
k l W
( , )
( , )
+



2
(4-9)
Nh vậy nhiễu cộng trong ảnh đã giảm đi N
w
lần. Hình 4.9 minh hoạ tác dụng cải thiện ảnh bằng lọc thông thấp.
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 82
Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh

a)ảnh gốc (chuyển đổi từ ảnh màu sang ảnh mức xám)
b) ảnh qua lọc trung bình
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 83
Chơng Bốn: xử lý và nâng cao chất lợng ảnh
c)ảnh thu đợc qua lọc thông thấp
Hình 4.9 ảnh gỗc và ảnh kết quả
c) Lọc đồng hình (Homomorphic filter)
Kỹ thuật lọc này hiệu quả với ảnh có nhiễu nhân. Thực tế là ảnh quan sát đợc gồm ảnh gốc nhân với một hệ số
nhiễu. Gọi X(m,n) là ảnh thu đợc, X(m,n) là ảnh gốc và

( , )m n
là nhiễu. Nh vậy:
X(m,n) = X(m,n) .

( , )m n
Lọc đồng hình thực hiện lấy logarit của ảnh quan sát. Do vậyta có kết quả sau:
log( X(m,n)) = log(X(m,n)) + log(

( , )m n
)
Rõ ràng là nhiễu nhân có trong ảnh sẽ bị giảm. Sau quá trình lọc tuyến tính ta lại chuyển về ảnh cũ bằng phép biến đổi
hàm e mũ. ảnh thu đợc qua lọc đồng hình sẽ tốt hơn ảnh gốc.
4.1.2.2 Làm trơn nhiễu bằng lọc phi tuyến
Các bộ lọc phi tuyến cũng hay đợc dùng trong tăng cờng ảnh. Trong kỹ thuật
này ngời ta dùng bộ lọc trung vị (Median Filtering), giả trung vị (Pseudo Median Filtering), lọc ngoài (Outlier). Với lọc
trung vị, điểm ảnh đầu vào sẽ đợc thay thế bởi trung vị các điểm ảnh. Còn lọc giả trung vị sẽ dùng trung bình cộng
của 2 giá trị "trung vị" (trung bình cộng của max và min).
Nhập môn xử lý ảnh số - ĐHBK Hà nội 84