Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN ANH THI

LỌC NHIỄU BẰNG MẠCH LỌC MEDIAN VÀ KẾT HP
CÂN BẰNG HISTOGRAM

Chuyên ngành : KỸ THUẬT VÔ TUYẾN ĐIỆN TỬ
Mã số ngành : 2.07.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 8 năm 2003


CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học : PGS. TS VŨ ĐÌNH THÀNH

Cán bộ chấm nhận xét 1 : GS. TS NGUYỄN KIM SÁCH

Cán bộ chấm nhận xét 2 : ThS TỐNG VĂN ON

Luận văn thạc só được bảo vệ tại
HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA,
ngày 27 tháng 8 naêm 2003

Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ và tên học viên : Nguyễn Anh Thi
Ngày, tháng, năm sinh : 03 – 01 - 1976
Chuyên ngành : KỸ THUẬT VÔ TUYẾN ĐIỆN TỬ
I- TÊN ĐỀ TÀI :

Phái : Nam
Nơi sinh : Sài Gòn
Mã số:

LỌC NHIỄU BẰNG MẠCH LỌC MEDIAN VÀ KẾT HP CÂN
BẰNG HISTORGRAM
II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG :
+ Phân tích các nguồn nhiễu gây giảm chất lượng ảnh.
+ Xây dựng các giải thuật khôi phục hình ảnh bằng các phương pháp số.
+ Giảm nhiễu xung bằng mạch lọc Median kết hợp cân bằng historgam
III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ (Ngày bảo vệ đề cương ) : 19/02/2002
IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ (Ngày bảo vệ luận án tốt nghiệp) : 27/08/2003
V- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS.TS VŨ ĐÌNH THÀNH
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM NGÀNH


BỘ MÔN QUẢN LÝ NGÀNH

Nội dung và đề cương luận văn thạc só đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua.
Ngày
PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH

tháng năm 2003

KHOA QUẢN LÝ NGÀNH


Lời cảm ơn
Luận văn này được thực hiện từ tháng 12-2002 đến tháng 8-2003 dưới sự hướng
dẫn trực tiếp, tận tình của Thầy Vũ Đình Thành.
Tôi xin gởi lời cảm ơn chân thành đến
•

Thầy Vũ Đình Thành đã tận tình hướng dẫn tôi hoàn thành đề tài này.

Quý thầy cô Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM đã truyền đạt kiến
thức, chỉ dẫn giúp cho tôi có thể hoàn thành luận văn.
•

Các bạn học viên cao học Điện tử – Viễn thông khóa 11 đã giúp đỡ, trao
đổi kiến thức và kinh nghiệm trong quá trình học tập.
•

Xin cảm ơn gia đình và tất cả bè bạn đã động viên giúp đỡ tôi trong suốt
thời gian qua.
•


TP. Hồ Chí Minh tháng 8 năm 2003
Nguyễn Anh Thi


Tóm tắt

TÓM TẮT
Nội dung đề tài là phân tích các nguồn nhiễu gây giảm chất lượng
ảnh, xây dựng các giải thuật khôi phục hình ảnh bằng các phương pháp
số. Đặc biệt, đề tài nhấn mạnh đến việc giảm nhiễu tần số cao và nhiễu
xung bằng mạch lọc median kết hợp với histogram. Mạch lọc median
không gây méo đường biên ảnh.
Ngoài ra, đề tài đề cập đến một số loại nhiễu cơ bản (nhiễu xung,
nhiễu có phân bố Gauss, nhiễu có phân bố Poisson,…). Vấn đề là đối với
các loại nhiễu hoặc dưới dạng nhiễu phải sử dụng nhiều thuật toán để
giải quyết (cả phương pháp tuyến tính lẫn phi tuyến); Mỗi thuật toán lọc
tự bản thân nó lọc được một loại nhiễu, nhưng lại gây ra méo tín hiệu
dưới nhiều dạng khác nhau (làm nhòe biên ảnh, mất nét, sai màu,…). Chất
lượng ảnh được cải thiện (khôi phục ảnh) còn phụ thuộc vào việc đánh
giá chủ quan của mắt người. Sự thay đổi chất lượng ảnh có thể được
người này đánh giá là đã được cải thiện, nhưng người kia lại đánh giá là
vẫn còn nhiễu.
Hình ảnh động được xem là chuỗi các bảng dữ liệu 2 chiều (ảnh số) và
được cải thiện chất lượng (khôi phục ảnh) bằng các phương pháp số. Mỗi
ảnh có thể chứa 105 ÷ 106 pixel (điểm ảnh). Xử lý khôi phục ảnh đòi hỏi
phải thực hiện một khối lượng tính toán lớn.
Nội dung đề tài bao gồm các phần chính sau đây:
1. Đặc trưng ảnh và ảnh hưởng của nhiễu lên chất lượng ảnh
2. Các phương pháp tách nhiễu và can nhiễu

3. Khôi phục và nâng cao chất lượng ảnh bằng phương pháp số
4. Một số phương pháp số khôi phục và cải thiện chất lượng ảnh
5. Thực nghiệm
6. Kết luận

SVTH: NGUYỄN ANH THI


Mục lục

MỤC LỤC
Phần 1: LÝ THUYẾT
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
CHƯƠNG 2. ĐẶC TRƯNG ẢNH VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA
NHIỄU LÊN CHẤT LƯNG ẢNH
I. Đặc trưng của hình ảnh truyền hình
1. Tín hiệu truyền hình tương tự
2. Tín hiệu video số
II. Nhiễu (Noise) và can nhiễu (Interference) trong kênh
truyền hình
1. Nguồn nhiễu, can nhiễu và ảnh hưởng của nó lên ảnh
truyền hình
2. Các loại nhiễu và can nhiễu quan trọng trong truyền
hình
III. Các phương pháp tách nhiễu và can nhiễu
1. Phương pháp bao che
2. Phương pháp tương tự
3. Phương pháp tương tự – số
4. Phương pháp số
CHƯƠNG 3. KHÔI PHỤC VÀ NÂNG CAO CHẤT LƯNG

ẢNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP SỐ
I. Xử lý ảnh số
1. Tạo ảnh
2. Đặc trưng về toán học các ảnh số
II. Khôi phục ảnh số (restoration)
1. Các mô hình khôi phục ảnh
2. Các phương pháp khôi phục ảnh
3. Khôi phục ảnh rời rạc
III. Mạch lọc Median
1. Mạch lọc Median và việc bảo toàn biên đối tượng trong
ảnh
2. Đặc điểm của mạch lọc Median

SVTH: NGUYỄN ANH THI

1
2
4
5
5
6
7
7
9
22
22
22
23
24
25

25
26
29
33
35
41
46
48
49
51


Mục lục

CHƯƠNG 4. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP SỐ KHÔI PHỤC VÀ
CẢI THIỆN CHẤT LƯNG ẢNH
I. Thuật toán tạo các loại nhiễu
II. Thuật toán lọc trung bình
1. Thuật toán lấy trung bình đơn giản (yave 1)
2. Thuật toán lấy trung bình trọng số (yave 2)
3. Thuật toán lấy trung bình phi tuyến tính (ynl)
III. Phương pháp lọc median
IV. Cân bằng Histogram
V. Phương pháp kết hợp histogram và lọc median
VI. Phương pháp lọc hạng (rank filter)

60

Phần 2: THỰC NGHIỆM
CHƯƠNG 5. CHƯƠNG TRÌNH LƯU ĐỒ VÀ HÌNH ẢNH

KẾT QUẢ
I. Bộ lọc Minimum
1. Cơ sở lý thuyết
2. Lưu đồ thuật giải
II. Bộ lọc Maximum
1. Cơ sở lý thuyết
2. Lưu đồ thuật giải
III. Bộ lọc Midpoint
1. Cơ sở lý thuyết
2. Lưu đồ thuật giải
IV. Bộ lọc trung bình
Cơ sở lý thuyết và thuật giải
V. Bộ lọc media chuẩn
1. Cơ sở lý thuyết
2. Lưu đồ thuật giải
3. Lọc Median cửa sổ 3x3
4. Lọc Median cửa sổ 5x5
VI. Kết hợp cân bằng Histogram và mạch lọc median
1. Cơ sở lý thuyết
2. Lưu đồ thuật giải

69
70

SVTH: NGUYỄN ANH THI

60
60
60
61

62
62
63
66
67

70
70
70
73
73
73
76
76
77
80
80
83
83
84
86
87
89
89
89


Mục lục

VII. Chương trình nguồn mô phỏng


93

Phần 3: KẾT LUẬN
CHƯƠNG 6. NHẬN XÉT KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT
TRIỂN ỨNG DỤNG
I. Nhận xét
II. Hướng phát triển đề tài
III. Ứng Dụng

127
128

SVTH: NGUYỄN ANH THI

128
129
129


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

Phần 1:

LÝ THUYẾT

SVTH: NGUYỄN ANH THI

1



Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN
Đảm bảo chất lượng hình ảnh tốt là một vấn đề phức tạp. Các thiết bị
tạo, lưu trữ, truyền dẫn phát sóng tín hiệu video phải đảm bảo chất lượng
ảnh tốt nhất (hình ảnh nét, sạch, màu sắc trung thực) trước nhiễu, bẩn, vết
ố mốc, trầy sướt,… và can nhiễu. Tuy nhiên, các yêu cầu như vậy không
phải lúc nào cũng được thỏa mãn, vì mỗi hệ thống tạo, lưu trữ, truyền dẫn
hình ảnh đều có những giới hạn nhất định. Trong các điều kiện thu hình
(bằng camera phim, camera truyền hình) khác nhau (thiếu ánh sáng,
trong điều kiện chiến tranh, chất lượng in tráng phim thủ công trong thời
gian trước đây, hình ảnh lịch sử được thực hiện trong những năm 1940 –
1950,…) cũng dẫn đến chất lượng hình ảnh kém (ảnh cũ, vết bẩn, ố, mốc,
lóe sáng, drop-out, vết màu, vết sướt, sọc, nhiễu, nhấp nháy, mất 1 số
phần trên ảnh,…).
Ngoài ra việc truyền dẫn trong kênh vật lý thực bất kỳ cũng gây ra sự
suy giảm hoặc thay đổi chất lượng ảnh. Sự thay đổi về dòng diện hoặc
điện áp do cấu trúc hạt của các hiện tượng điện có tên là nhiễu. Sự hiện
diện nhiễu trong tín hiệu ở đầu vào bộ tổng hợp hình ảnh gây ra các
chấm đen-trắng có kích thước và độ chói thay đổi. Nếu tăng độ sáng màn
hình sẽ làm giảm độ contrast cực đại trên màn hình. Nếu cộng nhiễu vào
tín hiệu đồng bộ màu sẽ làm giảm chất lượng ảnh tổng hợp (ví dụ mất
đồng bộ).
Can nhiễu có chu kỳ hoặc giả chu kỳ gây ra nhiều tác động khác
nhau (ví dụ xung, bị điều chế, hài). Can nhiễu có chu kỳ, đặc biệt là can
nhiễu có tần số mạng điện (50Hz) và các hài của nó sẽ tạo trên màn hình
các hình không chuyển động hoặc không thay đổi vị trí từng lúc. Trong

truyền hình rất dễ nhìn thấy can nhiễu có tần số thấp ở các vùng ảnh lớn
cỡ mành. Nhiễu không chu kỳ có thể xuất hiện từ bên trong hệ thống
(nhiễu nội), ví dụ như nhiễu xung, hoặc do chiếu sáng (light up) giữa tín
hiệu luminance và tín hiệu chrominance (tức tín hiệu hiệu số màu) và
giữa các tín hiệu màu cơ bản.
Kỹ thuật tương tự có thể làm giảm tín hiệu nhiễu trong tín hiệu video,
có nghóa là làm tăng tỉ số tín hiệu trên nhiễu. Nhiều phương pháp giảm
SVTH: NGUYỄN ANH THI

2


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

tín hiệu nhiễu cho truyền hình bằng kỹ thuật tương tự được sử dụng trong
thực tế.
Kỹ thuật số cho phép giảm nhiễu rất có hiệu quả trong ảnh. Nhiều hệ
thống tạo tín hiệu video số sử dụng bộ biến đổi tương tự – số tại đầu ra
CCD của camera. Các quá trình tiếp theo thực hiện truyền và xử lý trên
tín hiệu số. Hiện nay quá trình số hóa kênh truyền hình đang xảy ra và
trong một số năm nữa sẽ chuyển sang truyền hình số hoàn toàn trên
phạm vi rộng của thế giới.
Nếu giả thiết ảnh truyền hình là bảng ma trận dữ liệu 2 chiều (2-D),
thì có thể thực hiện giảm nhiễu bằng nhiều phương pháp số khác nhau.

SVTH: NGUYEÃN ANH THI

3



Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

CHƯƠNG 2

ĐẶC TRƯNG ẢNH VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA NHIỄU LÊN
CHẤT LƯNG ẢNH.
Nhiệm vụ của kênh truyền hình là tạo tín hiệu video tương ứng với
các hình ảnh, lưu trữ, truyền dẫn, phát sóng và thu nhận, hình 2.1.
Cảnh vật

1

g1

2

g'1

3

Hình ảnh

Hình 2.1. Chức năng chính của kênh truyền hình.
1- biến đổi quang-điện (camera),
2- lưu trữ và truyền dẫn phát sóng,
3- máy thu hình.

Kênh truyền hình có các nhiệm vụ sau đây:
a. Biến đổi thông tin hình ảnh (cảnh vật) thành tập các tín hiệu
điện tương ứng g1 (λ, x, y, z, t), khối 1 (hình 2.1);

b. Lưu trữ, truyền dẫn, phát sóng tín hiệu g1 đến máy thu, khối 2
(hình 2.1);
c. Biến đổi điện-quang từ tín hiệu điện, khối 3 (hình 2.1), thành g1’
(λ, x’, y’, z’, t’).
Với x, y, z – tọa độ không gian điểm ảnh của cảnh vật,
x’, y’, z’ – tọa độ không gian của điểm ảnh khôi phục,
t, t’
– thời gian thu cảnh vật và thời gian khôi phục
ảnh,
λ
– bước sóng.
g1 (λ, x, y, z, t) và g1’ (λ, x’, y’, z’, t’) là các hàm biểu diễn cảnh vật và
biểu diễn hình ảnh trong hệ thống truyền hình không gian (stereoscopic).
Nếu hạn chế với hệ thống truyền hình mặt phẳng, thì các hàm trên sẽ có
dạng: g1 (λ, x, y, t) vaø g1’ (λ, x’, y’, t’).
Việc thu nhận hình ảnh chủ quan bằng mắt đối với các điểm ảnh
màu (pixel màu) có thể đặc trưng bằng 3 đại lượng độc lập là độ sáng
(brightness), màu (hue) và độ bảo hòa màu (saturation), ngược lại các đặc
trưng khách quan ứng với việc thu nhận hình ảnh chủ quan là độ chói
(luminance), bước sóng (wavelength) và độ sạch màu (color clearness).
SVTH: NGUYỄN ANH THI

4


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

Méo độ sáng, màu và độ bão hòa màu phụ thuộc vào quá trình tạo
(biến đổi quang-điện), lưu trữ hoặc truyền dẫn các tín hiệu chói
(luminance) và tín hiệu màu (chrominance), và quá trình biến đổi điệnquang ở máy thu.

I. Đặc trưng của hình ảnh truyền hình.
1. Tín hiệu truyền hình tương tự.
Khi phân tích ảnh được chiếu sáng đồng đều, tín hiệu ảnh có thành
phần cố định (một chiều) tỉ lệ thuận với độ chói (ví dụ ảnh đen-trắng).
Nếu độ chói thay đổi dạng hình sine theo trục của ảnh, thì các tín hiệu
ảnh có dạng sine với chu kỳ TH, TP (TH – chu kỳ 1 dòng hình; TP – chu kỳ
1 ảnh (1 frame); TP = 2TV; TV – chu kỳ nửa ảnh) và phổ của nó bao gồm
2 thành phần:
• Thành phần một chiều tỉ lệ thuận với độ chói trung bình,
• Thành phần biến đổi có tần số dòng fH và tần số ảnh fP, còn biên
độ tỉ lệ thuận với sự thay đổi về độ chói.
Phổ của tín hiệu ảnh bao gồm các thành phần hài có tần số dòng nfH, các
thành phần hài có tần số mfP và các thành phần do điều chế biên độ (nfH
± mfP), với n = 0, 1, 2,…∞, m = -∞,……, ∞. Phổ lý tưởng của tín hiệu ảnh
tónh có thể biểu diễn trên cơ sở chuỗi Fourier:
∞

u( f ) = ∑
n =0

∞

∑U

m = −∞

nm

Cos[2π (nf H + mf P ) + ψ nm ]


(2.1)

với Unm – biên độ tín hiệu tại tần số hài nfH và mfP,
ψnm – góc pha.
Phổ của tín hiệu ảnh động (video) rất phức tạp. Nếu nội dung của ảnh
thay đổi theo chu kỳ có tần số ft << fP, thì sẽ xuất hiện các thành phần có
tần số (nfH ± mfP ± lft) trong phổ do có điều chế phụ theo biên độ và theo
pha, trong đó ft – tần số của nội dung ảnh thay đổi (ảnh động) và l = 0, 1,
2,… . Trong trường hợp dùng quét xen kẽ (mành 1 và 2 trong 1 frame),
dòng liên tiếp theo thời gian của 1 mành cách nhau với các khoảng thời
gian bằng nhau TV = (2fP)-1, chứ không phải là TP; Các thành phần điều
chế lệch với nhau một khoảng fV = 2fP. Do đó tín hiệu hình có thể biểu
diễn bằng (2.1) cho quét xen kẽ. Tín hiệu này bao gồm các thành phần có
cùng tần số nhưng biên độ và pha khác nhau như tín hiệu quét tuyến tính
SVTH: NGUYỄN ANH THI

5


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

(liên tục). Các thành phần bậc 1 có tần số nfH(1) thường có biên độ lớn
nhất. Các thành phần còn lại là các thành phần bậc 2. Các thành phần
(nfH ± mfV) lệch nhau so với các thành phần [(n+1)fH±mfV] có tần số
fP =

1
f V . Tất cả các phần trong ảnh thực bị nhòe do nội dung ảnh thay
2


đổi liên tục. Biên độ thành phần phổ (thống kê) giảm mạnh theo tần số.
Các tín hiệu hiệu số màu hạn chế băng tần được truyền nhờ kỹ
thuật dựa trên cơ sở dịch phổ các tín hiệu này lên vùng tần số cao hơn
(0,5… 1)fg, với fg – tần số cao nhất của tín hiệu video. Biên độ các thành
phần chói có tần số cao hơn 5 MHz thường nhỏ hơn 100 lần so với biên
độ các thành phần ở vùng tần số nhỏ nhất (phụ thuộc vào nội của dung
ảnh). Năng lượng hội tụ tại vùng các thành phần bậc 1 và giảm rất nhanh
khi đi ra từ ½ biên độ. Kết quả là sau khi dịch phổ các tín hiệu hiệu số
màu đến phạm vi tần số lớn hơn, ảnh hưởng can nhiễu qua lại của cả 2
thành phần chói và tín hiệu số màu trong băng tần tương đối nhỏ.
2. Tín hiệu video số.
Tiêu chuẩn truyền hình số cho studio được các tổ chức quốc tế ITU,
CCIR, EBU, SMPTE xác định. Để có chất lượng ảnh khôi phục cao, đòi
hỏi phải xác định tốc độ bit, xử lý dễ dàng dòng tín hiệu, độ phức tạp và
giá thành thiết bị. Để đạt chất lượng cao đối với hình ảnh khôi phục cần
sử dụng tiêu chuẩn truyền hình số bậc cao, ví dụ tiêu chuẩn lấy mẫu
4:4:4. Trong trường hợp này (4:4:4), tần số lấy mẫu cho 3 tín hiệu thành
phần Y, R-Y, B-Y đều là 13,5MHz. Nếu số mẫu tích cực của tín hiệu Y là
720 và số dòng tích cực của một ảnh là 575 dòng, thì số mẫu của tín hiệu
của 1 ảnh bằng 414.000 mẫu.
Nếu ứng với mỗi mẫu có 8 bit, thì dung lượng bộ nhớ một ảnh cần
thiết sẽ là 4MB (mỗi ảnh gồm 2 nửa ảnh). Trong trường hợp lưu ảnh màu,
bộ nhớ tín hiệu Y có giá trị 4MB, còn cho các tín hiệu R-Y và B-Y có giá
trị 2,2MB. Bộ nhớ số có thể tónh hoặc động. Các bộ nhớ ảnh có thể hoạt
động theo nguyên lý làm trễ tín hiệu hoặc theo nguyên lý lưu frame.

SVTH: NGUYỄN ANH THI

6



Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

II. Nhiễu (Noise) và can nhiễu (Interference) trong kênh truyền hình.
Phần này trình bày các vấn đề nhiễu và can nhiễu và ảnh hưởng
của nó trên ảnh truyền hình.
1. Nguồn nhiễu, can nhiễu và ảnh hưởng của nó lên ảnh truyền hình.
Đối với mỗi quá trình trong kênh truyền hình, ngoài tín hiệu có ích
(video) còn có thể kèm theo chuỗi các tín hiệu nhiễu và can nhiễu. Trong
các mạch điện tử xuất hiện nhiều nguồn nhiễu và can nhiễu, quan trọng
nhất là:
• Nhiễu bên trong (nhiễu nội bộ), nguồn nhiễu là các linh kiện tạo
ra các mạch điện tử;
• Nhiễu truyền dẫn được thu cùng với tín hiệu gốc và do đó thường
không thể tách khỏi tín hiệu bằng phương pháp tương tự;
• Can nhiễu có nguồn gốc từ bên ngoài mạch điện tử.
Các loại can nhiễu thường gặp trong kênh truyền hình là: nhiễu nội bộ,
các tín hiệu phụ được tạo ra trong thiết bị truyền và các tín hiệu khác
được truyền trong cùng kênh. Ngoài ra, phụ thuộc vào phương pháp định
nghóa tín hiệu có ích, nhiễu có thể ảnh hưởng qua lại giữa các tín hiệu
màu cơ bản.
Trong quá trình truyền ảnh, nhiễu có thể làm giảm chất lượng ảnh
khôi phục (nhiễu tín hiệu video) hoặc phá vỡ quá trình tổng hợp ảnh
(nhiễu đồng bộ). Nhiễu đồng bộ có thể gây ra mất hoàn toàn thông tin
ảnh hoặc làm xấu quá trình quét xen kẽ (cách dòng) và do đó làm giảm
độ phân giải theo chiều đứng. Việc nhìn thấy các hình sọc này phụ thuộc
vào nhiều yếu tố, ví dụ phụ thuộc vào thời gian tồn tại, tần số và đặc
trưng của nhiễu. Nhiễu với thời gian tồn tại ngắn, có đặc trưng dao động,
gây ra lóe sáng từng lúc hoặc các chấm đen trên ảnh khôi phục. Tuy
nhiên việc nhìn thấy nhiễu loại này là tương đối nhỏ do hoạt động lấy

trung bình của mắt. Ngược lại can nhiễu có chu kỳ tạo ra trên màn hình
các sọc cố định hoặc thay đổi vị trí. Tần số can nhiễu càng lớn thì kích
thước sọc ngang trên màn hình càng nhỏ. Nếu tần số can nhiễu lớn hơn
tần số video, thì kích thước các sọc ngang không lớn, hơn nữa mắt người
phân biệt tương đối yếu đối với các sọc nhỏ (tần số cao), và sẽ làm chênh
lệch độ phân giải và giảm độ khuếch đại ở tần số cao trong kênh truyền
hình.
SVTH: NGUYỄN ANH THI

7


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

Can nhiễu tần số thấp tạo ra các vùng nhiễu lớn trên ảnh, nhờ đó
nhìn thấy rất rõ. Trong các vùng ảnh diện rộng có độ chói giống nhau
hoặc màu, nhiễu mức thấp cùng loại sẽ nhìn thấy rõ hơn so với trường
hợp ảnh có nhiễu ở tần số cao. Trong đó giá trị chói của ảnh đóng một vai
trò quan trọng. Nếu giá trị chói là cực đại, thì nhìn thấy nhiễu yếu và
ngược lại. Đối với các mức chói trung bình cùng loại (khoảng 30 cd/m2)
thì sẽ nhìn thấy nhiễu thường là cực đại. Đặc trưng nhìn thấy nhiễu (mắt
người) là phức tạp do nguyên nhân thay đổi ngưỡng phân biệt của mắt
giữa độ chói của nền và nhiễu là hàm theo độ chói của nền ảnh. Có thể
phân biệt 2 nguồn sáng (2 đốm sáng cùng loại trên cảnh quan sát), nếu
như các ảnh sáng này đủ phân biệt nhau về số lượng và chất lượng, hoặc
đồng thời cả số lượng lẫn chất lượng. Trong quá trình phân tích ảnh,
nhiễu nội (ví dụ nhiễu nhiệt (Gauss), nhiễu hạt, nhiễu có dạng tam giác)
có ảnh hưởng lớn. Nhiễu xuất hiện trong tín hiệu video tương tự dưới
dạng “tuyết” trên ảnh. Nguồn gốc là do nhiễu từ sensor phân tích ảnh
CCD (Charge Coupled Devices), transistor, vi mạch (IC) và điện trở.

Nhiễu xuất hiện trên đường truyền vô tuyến và trong các mạch
điều tần FM (ví dụ nhiễu có dạng tam giác), có phổ năng lượng tăng theo
chiều tăng tần số. Từ nguyên nhân hội tụ năng lượng trong vùng tần số
cao, nhiễu có dạng tam giác được nhìn thấy tương đối nhỏ trên ảnh truyền
hình.
Nhiễu trắng có phân bố năng lượng đều trên toàn băng tần (0÷1000
GHz). Do đó thường nhìn thấy nhiễu trắng nhỏ. Việc nhìn thấy nhiễu trên
ảnh truyền hình không những phụ thuộc và mức nhiễu tương đối, mà còn
phụ thuộc vào tỉ số tín hiệu trên nhiễu
thường yêu cầu

S
. Trong các thiết bị truyền hình
N

S
= 45 ÷ 55dB trong băng tần 0,01 ÷ 6 MHz.
N

Trong trường hợp nhiễu nằm trong vùng tần số cao của tín hiệu
video, thì độ nhìn thấy các loại nhiễu là nhỏ hơn, vì mắt người kém nhạy
trong vùng tần số này. Mức độ giảm việc nhìn thấy các tín hiệu nhiễu
được xác định qua hàm trọng số (đo bằng các phương pháp thống kê đối
với các chương trình truyền hình). Trong truyền hình, việc nhìn thấy
nhiễu còn phụ thuộc vào thời gian phát sáng của chất huỳnh quang của
đèn hình.

SVTH: NGUYỄN ANH THI

8



Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

Mức độ giảm chất lượng ảnh khôi phục do nhiễu phụ thuộc vào tỉ
số

S
S
. Với
= 20dB, độ giảm chất lượng sẽ rõ ràng và xuất hiện nhiễu
N
N

dưới dạng cấu trúc tinh với các điểm có độ chói dao động và vị trí có số
lượng mức xám và độ tương phản cực đại giảm. Với

S
= 11,8dB, ảnh
N

khôi phục bị nhiễu “tuyết” mạnh, có nghóa là giới hạn dưới cho truyền
ảnh giảm, bảng 2.1.
S
.
N
Mức độ giảm chất
lượng ảnh khôi phục
Không nhận thấy
Rõ ràng

Nhiễu “tuyết” mạnh

Bảng 2.1. Mức độ giảm chất lượng ảnh phụ thuộc
STT

P s / Pn

S/N [dB]

1
2
3

400
100
15

26
20
11,8

Ps, Pn – công suất tín hiệu và nhiễu (hiệu dụng).
Khi truyền tín hiệu truyền hình màu, nếu tất cả các tín hiệu màu sơ cấp
đồng thời bị tác động cùng loại nhiễu, thì tình trạng cũng giống như tín
hiệu truyền hình đen-trắng bị nhiễu tác động như trên. Nếu thành phần
phổ công suất nhiễu trong từng tín hiệu màu sơ cấp khác nhau, thì nhiễu
sẽ làm cho việc chiếu sáng màn hình cho các đoạn màu bị cắt ngẫu
nhiên. Độ nhìn thấy nhiễu lớn nhất trên ảnh màu thường ở các vùng ảnh
phẳng đồng nhất có các màu tối, tức là màu lam và đỏ (giảm độ bão hòa
màu).

Yêu cầu về chất lượng tín hiệu video trong studio cao hơn nhiều so
với trong truyền dẫn phát sóng, ví dụ đối với hệ NTSC ở studio
45dB và truyền dẫn phát sóng

S
=
N

S
= 35 ÷ 40dB. Do đó việc cải thiện chất
N

lượng tín hiệu video ở studio là rất quan trọng.

2. Các loại nhiễu và can nhiễu quan trọng trong truyền hình.
Nhiễu (Noise) là hiệu ứng dao động dòng điện tích ngẫu nhiên,
xuất hiện do cấu trúc hạt của các điện tích. Nhiễu ngẫu nhiên của mạch
điện tử là kết quả của nhiều loại nhiễu chồng lên nhau, xuất hiện từ mỗi
linh kiện của mạch. Theo cơ chế xuất hiện, có thể chia nhiễu thành:
• Nhiễu nhiệt,
• Nhiễu hạt,
SVTH: NGUYỄN ANH THI

9


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

• Nhiễu có phổ loại 1/f,
• Nhiễu lawine (như “tuyết”),

• Nhiễu “nổ”.
Tất cả các thông số nhiễu đều có liên quan (ở một mức độ nhất định) với
nhiễu nhiệt của điện trở (mức nhiễu nhiệt thường xem là mức chuẩn).
Trong thực tế không thể xác định chính xác biên độ nhiễu. Do đó thường
dùng các mô hình xác suất (phân bố) biểu diễn bằng toán học.
2.1. Nhiễu.
Các loại nhiễu quan trọng nhất xuất hiện trong truyền hình là:
• Nhiễu trắng (nhiễu nhiệt), nhiễu có phân bố Gauss,
• Nhiễu có phân bố Poisson,
• Nhiễu có dạng tam giác.
a. Nhiễu trắng (White Noise).
Nhiễu trắng là nhiễu chuẩn có giá trị mật độ phổ không đổi từ 0 ÷
1000 GHz. Tất cả các biên độ nhiễu không tương quan với nhau. Nhiễu
nhiệt băng tần rộng là mô hình nhiễu trắng tốt nhất. Quá trình ngẫu nhiên
được gọi là quá trình chuẩn hoặc quá trình Gauss, nếu các giá trị tức thời
của quá trình được biểu diễn bằng phân bố chuẩn, trước hết là phân bố
Gauss (phân bố hình chuông). Phân bố chuẩn (normal) được biểu diễn
đầy đủ bằng giá trị và hàm hiệp phương sai (covariance). Sau khi tổng
quát hóa việc giải phương trình cho trường hợp các biến ngẫu nhiên n
chiều, có thể biểu diễn phân bố chuẩn có giá trị trung bình bằng 0 qua
công thức:
Pn 0 ( x1 ,..., x n ) = (2π )

với

n
2

⎧⎛


n,n

⎪⎩⎝

i , j =1

(IDI )− 2 exp⎪⎨⎜⎜ 2 D −1 ∑
n

⎫⎪
Dij x i x j ⎬
⎪⎭

[D] laø ma trận, có dạng sau:
⎡d 11
⎢d
[D] = ⎢ 21
⎢...
⎢
⎣d n1

và

−

d 12
d 22
d n2

... d 1n ⎤

... d 2 n ⎥⎥
⎥
⎥
... d nn ⎦

⏐D⏐ – định thức của ma trận [D],
Dij – đồng hệ số của các hệ số dij trong định thức ⏐D⏐,

SVTH: NGUYỄN ANH THI

10

(2.2)


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

dij – hệ số được biểu diễn bằng giá trị trung bình của tích
dij = E(xixj), có ý nghóa của hệ tương quan chung các biến ngẫu
nhiên xi và xj,
i = 1,2,… , n – số hàng của ma trận
j = 1,2,… , n – số cột của ma trận.
Phân bố Gauss một chiều (1-D) đối với các biến có giá trị trung bình x = 0
sẽ có dạng:
−1

1
⎧⎪ ( x − x )2 ⎫⎪
⎡
⎤

p ( x) = ⎢σ g (2π ) 2 ⎥ exp⎨−
⎬
2σ g2 ⎪⎭
⎪⎩
⎣
⎦

với σ g2 = (x − x )2 – phương sai (variance).
p(x) là xác suất xuất hiện giá trị biến ngẫu nhiên X nằm trong khoảng
[x,x+dx]. Hiện tượng nhiễu cộng (tuyến tính) có phân bố Gauss có thể
được mô hình hóa như sau: giá trị trung bình x của tín hiệu không có
nhiễu đối với từng pixel được thay thế bằng giá trị mới X:
X= x +z
với z – biến ngẫu nhiên không tương quan có phân bố
Gauss; Với biến này thì giá trị trung bình bằng 0,
còn độ lệch chuẩn (deviation) σg được điều chỉnh
để đạt tỉ số S/N cần thiết.
Nhiễu cộng có phân bố Gauss không phụ thuộc tín hiệu. Hàm một chiều
(1-D) và 2 chiều (2-D) của phân bố chuẩn (Gaussian) được cho trong hình
2.2.

SVTH: NGUYỄN ANH THI

11


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

p(x1, x2)


a)

p(x1)
x2

0
–σ

0

x1

σ

Hình 2.2. Phân bố chuẩn.
a) 1-D
b) 2-D

Trong thực tế, rất nhiều tín hiệu ngẫu nhiên, ví dụ nhiễu nhiệt, có
thể biểu diễn nhiễu Gauss rất tốt nhờ quá trình chuẩn. Nhiễu nhiệt xảy ra
do các hiện tượng nhiệt trong vật liệu dẫn điện và linh kiện điện tử. Mô
hình tốt cho loại nhiễu này là chuỗi xung Dirac σ có phân bố chuẩn các
biên độ xuất hiện với các khoảng cách (2f0)-1, trong băng tần từ –f0 đến
f0. Biên độ của các xung liên tiếp hoàn toàn không tương quan với các
biên độ phía trước, hình 2.3a.

a)

b)


t

t

Hình 2.3. Nhiễu nhiệt và nhiễu hạt.
a) Nhiễu nhiệt,
b) Nhiễu hạt dưới dạng chuỗi xung Dirac
δ theo thời gian.

Đồ thị phân bố phổ của nhiễu nhiệt phẳng theo tần số cho đến 1000 GHz.
Nếu xem nhiễu trắng là chuỗi xung chữ nhật ngẫu nhiên có băng
tần giới hạn và có phân bố xác suất với giá trị trung bình bằng 0:

SVTH: NGUYỄN ANH THI

12


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

⎧ A , x ≥ −T vaø x ≤ T
P ( x) = ⎨
⎩0 , x > T

với

A – hằng số,
T – độ rộng xung,

thì có thể tính mật độ phổ của nó nhờ biến đổi Fourier:

F (ω ) = 2 AT .

với

SinωT
ωT

ω = 2πf.

Mật độ phổ của nhiễu được trình bày trong hình 2.4.

F (ω1 , ω2)

Hình 2.4. Mật độ phổ của nhiễu có phân
bố xác suất 2 chiều.

ω2
ω1

Hàm tự tương quan (autocorrelation) dừng của nhiễu trắng được biểu diễn
bằng:
1
R x (τ ) = R x (t1 , t 2 ) = lim
T → ∞ 4T 2

với

T

T


∫ ∫

x1 x 2 f n ( x1 , x 2 )dx1 dx 2

−T − T

τ = t2 – t1,
fn(x1, x2) – hàm của nhiễu trắng.

Mật độ phổ Fx(ω) và hàm tự tương quan Rx(τ) có quan hệ sau đây:
Fx (ω ) =

∞

∫

R x (τ ) exp(− jωτ )dτ

−∞

R x (τ ) =

∞

∫

−∞

SVTH: NGUYEÃN ANH THI


Fx (ω ) exp{ jωτ }

dω
2π

13


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

Nhiễu có phân bố Gauss có xác suất các giá trị đỉnh bằng nhau đối với
biên độ dương và âm. Mật độ xác suất các giá trị đỉnh và phân bố xác
suất của nhiễu Gauss được biểu diễn bằng phương trình (3) và (4), hình
2.5 (đồ thị 2.5a, b).
1,0
b
c
0,6

Hình 2.5. Phân bố Gauss.
a. Mật độ p ( x )

0,4

b. Phân bố P (ξ ≤ x )

a

c. Hàm lệch chuẩn RMS ( x ) .


0

1

2

3

|X|

Ngược lại giá trị hiệu suất được biểu diễn bằng hàm lệch chuẩn (2.5),
hình 2.5 (đồ thị c); Đối với phương sai đơn vị của nhiễu σ2 = 1 theo (2.3),
(2.4), (2.5).
p ( x ) = 2(2π )

−1 / 2

P (ξ ≤ x ) = (2π )

⎧ x2 ⎫
exp⎨− ⎬
⎩ 2⎭
x′

−1 / 2

∫
0


RMS ( x ) = (2π )

x′

−1 / 2

∫
0

(2.3)

⎧ x2 ⎫
exp⎨− ⎬dx
⎩ 2⎭

(2.4)

⎧ x2 ⎫
x 2 exp⎨− ⎬dx
⎩ 2⎭

(2.5)

Nếu nhiễu nhiệt băng rộng (0 ÷ 1000 GHz) được đưa vào đầu vào mạch
lọc băng hẹp tuyến tính, thì ở đầu ra mạch lọc nhận được nhiễu băng tần
hẹp có phân bố chuẩn (đó là nhiễu có phân bố Gauss). Nhiễu nhiệt xuất
hiện chủ yếu trong các camera truyền hình (dùng cho studio) dùng đèn
chân không (supertacon, vidicon) và bán dẫn CCD. nh hưởng của nhiễu
nhiệt sẽ được phân tích ở phần sau.


SVTH: NGUYỄN ANH THI

14


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

b. Nhiễu có phân bố Poisson.
Mô hình tốt của nhiễu có phân bố Poisson là chuỗi xung ngắn có
biên độ và hình dạng cố định, được tạo ra một cách ngẫu nhiên theo thời
gian với định lý Poisson. Ví dụ nhiễu thực tế có phân bố Poisson là nhiễu
hạt. Hiện tượng nhiễu hạt (shot) xuất hiện khi dòng điện chạy trong linh
kiện phân tích quang-điện (vidicon hoặc CCD) hoặc các điện tích chuyển
động trong các loại thiết bị khác nhau. Mỗi electron hoặc mỗi điện tích
kích hoạt tạo ra dòng điện xung sơ cấp. Hình dạng của xung này phụ
thuộc vào thời gian tồn tại của electron và các tính chất của mạch điện.
Trong hình 3a là nhiễu hạt. Tất cả các xung Dirac δ có diện tích bằng 1
trong nhiễu hạt, có hình dạng giống nhau và biên độ giống nhau. Sự khác
nhau giữa nhiễu trắng và nhiễu hạt (Poisson) như sau:
• Đối với nhiễu trắng, các xung nhiễu có phân bố chuẩn về xác
suất các biên độ, có nghóa là các biên độ liên tiếp là ngẫu nhiên;
• Đối với mô hình nhiễu hạt (Poisson), các xung có biên độ cố định
và xuất hiện trong các khoảng thời gian ngẫu nhiên.
Quá trình mật độ cao của các xung sơ cấp và phổ được giới hạn sẽ tiến
gần đến phân bố chuẩn. Mật độ càng lớn, thì sự tiệm cận càng chính xác
hơn, có nghóa là quá trình nhiễu hạt có phân bố chuẩn tiệm cận. Từ quan
điểm thực tế tác động qua lại trong hệ thống truyền hình, cả 2 loại nhiễu
này (nhiễu trắng và nhiễu hạt) tương đương nhau.
Phân bố Poisson có dạng:
p(k , λ p ) = (k!) e

−1

−λ p

(2.6)

.λkp

Thành phần p(k, λp) là xác suất xuất hiện k xung trong một đơn vị thời
gian tại giá trị trung bình của phân bố λp. Với giá trị λp lớn, phân bố
Poisson sẽ giống với phân bố Gauss. Đối với các hình ảnh bị nhiễu có
phân bố Poisson có thể sử dụng các chương trình sau đây cho từng pixel:
−1

[0,3 + K x + (K x ) g ]
x = K [0,3 + K x + (K x ) g ]
1
⎛
⎞
⎜
x = ⎜ K 1 + 0,047 K 12 ⎟⎟
⎝
⎠

1/ 2

1

1


1/ 2

2

với

1

1

x – giá trị cho phép về cường độ sáng của pixel không nhiễu,

x – giá trị cho phép về cường độ sáng của pixel có nhiễu,
SVTH: NGUYEÃN ANH THI

15


Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

K1 – hệ thống suy giảm để mô hình hóa mức tín hiệu nhỏ,
0≤K1≤1,
K2 – hệ số khuếch đại,
g – thành phần của phân bố Gauss tại x = 0 và σg = 1.
Độ lệch chuẩn (deviation) σp của giá trị phân bố Poisson được biểu diễn
qua
σp = K2 (K1 x )1/2
Giá trị độ lệch chuẩn σp của phân bố Poisson gần với giá trị tín hiệu khôi
phục K1K2 x . Trong trường hợp nhiễu có phân bố Gauss, giá trị của tín
hiệu khôi phục bằng giá trị vào. Giá trị lệch chuẩn σg của phân bố Gauss

là hàm theo x , được giới hạn từ dưới đến trên (clipping effects) so với σp
trong hình 2.6.
σ - standar
700

σg = 596
K1p = 0,005

500
σg = 440
300

K1p = 0,05
σg = 179

100

σg = 82
0

1

2

3

4

x .103


Hình 2.6. Giá trị lệch chuẩn của nhiễu có phân bố Gauss
và Poisson là hàm theo x .

nh bị nhiễu có phân bố Poisson với
(K1p = 0,05)
K1p = 0,005
chiếm vị trí giữa 2 ảnh bị nhiễu có phân bố Gauss với
δg = 596 và 440
(σg = 179 và 82), hình 6.
Tỉ số tín hiệu trên nhiễu S/N là đại lượng cho phép đánh giá hiệu quả lọc
ảnh bị nhiễu. Có thể biểu diễn S/N bằng phương sai của tín hiệu trong
ảnh ra đối với nhiễu có phân bố Gauss:
Varrel , g ( x) = Varg ( x )

−2

⎛P
= ⎜⎜ n
⎝ Ps

⎞
⎟⎟
⎠

2

với x – giá trị trung bình của các ảnh bị nhiễu Gauss,
SVTH: NGUYỄN ANH THI

16



Lọc nhiễu bằng mạch lọc Median và cân bằng Histogram

Varg(x) – phương sai của nhiễu Gauss
và

S / Ng =

x

σg

.

Ngược lại phương sai và S/Np của nhiễu Poisson có các phương trình sau:
Varp (k) = λp,
S/Np = (K1 x )1/2.
S/Ng tăng tuyến tính theo x (bỏ qua giới hạn từ dưới đến trên). Ngược lại,
S/Np tỉ lệ thuận với ( x )1/2, giống như σp, nhưng với các hằng số khác
nhau, hình 2.7.
SNR
50

σg = 82

40
σg = 179

30

20

K1p = 0,05
σg = 440

10

σg = 596
K1p = 0,005
0

1

2

3

4

x .103

Hình 2.7. S/Ng và S/Np là hàm của x .

Giá trị S/Ng lớn hơn nhiều so với S/Np. Sự khác nhau này chỉ có thể giải
thích bằng hiện tượng giới hạn từ dưới đến trên trong trường hợp nhiễu có
phân bố Gauss.
Nhiễu hạt xuất hiện do ảnh hưởng của trường điện từ và có liên
quan với dòng điện tử trong các linh kiện điện tử. Trong đèn điện tử,
nhiễu hạt có liên quan với đặc tính ngẫu nhiên về bức xạ điện tử từ catôt
và phân bố tốc độ của dòng điện tử. Trong các thiết bị bán dẫn có thể

phân biệt nhiễu khuếch tán và nhiễu tạo-kết hợp, xuất hiện do sự dao
động khuếch tán các điện tích qua các mức điện thế tại biên chuyển tiếp
bán dẫn p-n.
c. Nhiễu có dạng tam giác (SIMPSON).
Nhiễu có dạng tam giác là trường hợp đặc biệt của nhiễu có phân
bố Poisson (nhiễu hạt). Phổ công suất nhiễu có dạng tam giác giảm dần

SVTH: NGUYỄN ANH THI

17