%jhjubm *nbhf 1spdfttjoh · microsoft powerpoint - 2017term2-image ch03-part3 author: panomkhawn...
Post on 03-Oct-2020
0 Views
Preview:
TRANSCRIPT
305434
Digital Image Processing
Chapter3
Intensity Transformation
and Spatial Filtering
Part 3
ผศ.ดร.พนมขวัญ ริยะมงคล
Spatial Filter
Filter คือ image ยอย (subimage) ที่มีคาของแตละ pixel เปนคา coefficient
อาจเรียกไดเปนชื่ออ่ืน เชน
Mask
Template
Window
Kernel
• สวนใหญจะมีขนาดเปนเลขค่ี เชน 3x3, 5x5, …
กลไกของ spatial filtering
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
Linear spatial filtering
คือ ผลรวมของผลคูณของคาของ filter กับคาของ
pixel ในตําแหนงท่ีสอดคลองกัน
• ให g(x, y) คือผลลัพธที่ตาํแหนง (x, y) และ linear spatial
filter มีขนาด 3x3 จากรูปท่ี 3.28
ขอสังเกต w(0, 0) อยูตรงกับ (x, y)
g(x, y) = w(-1, -1) *f( x-1, y-1) + w(-1, 0)*f(x-1 , y) + …
+ w( 0, 0)*f(x, y) + … + w(1, 1)*f(x+1, y+1)
• เขียนรูปแบบท่ัวไป ของวิธีการ linear spatial filtering ของ
image f ขนาด MxN โดยใช linear spatial filter ขนาด mxn
ไดเปน
a
at
b
bt
tysxftswyxg ),(),(),(
ซ่ึง a = (m-1)/2 and b = (n-1)/2
เพ่ือใหได image g อยางสมบรูณจะตองหาคาใหครอบคลุม
x = 0,… M-1 และ y = 0, … , N-1
• ในกรณีที่ filter อยูเกินขอบของ image เชนที่ (0, 0) ก็
อาจจะมีหลายวิธีในการหาผลลัพธ เชน
กําหนดใหสวนที่เกินจาก image ใหมีคาเทากับ 0 ซ่ึง
เรียกวา “zero padding”
ตัดสวนท่ีไมเก่ียวของทิ้งไป
Nonlinear spatial filtering
• มีการใช filter เชนเดียวกับ linear spatial filtering
แตผลลพัธท่ีไดเกิดจากเงื่อนไขการพิจารณาที่กาํหนด
Generating Spatial Filter Masks
• ในการสราง m×n linear spatial filter จะตองกําหนดคา
coefficient ซ่ึงขึ้นอยูกับวาตองการให filter ทํางานอยางไร
โดยยังคงใชหลักการหาคําตอบดวยผลรวมของผลคูณ
• ในการสราง nonlinear spatial filter จะตองกําหนดขนาด
ของขอบเขตและกระบวนการท่ีจะกระทํากับ pixels ใน
image
Smoothing Spatial Filters
• ใชสําหรับ
การทําใหภาพเบลอ (blurring) (อาจจะใชในกระบวนการ
preprocessing เชนลดรายละเอียด เล็ก ๆ นอย ๆ หรือ
เช่ือมตอชองวางเล็ก ๆ ในเสนตรงหรือเสนโคง)
ลดสัญญาณรบกวน (noise)
Smoothing Linear Filters
คาที่ไดคือ คาเฉลี่ยของ pixels ที่อยูในขอบเขตของ mask ซ่ึงจะเรียกวา
“averaging filter”
วิธีการ : จะคํานวณหาคาของ pixel ที่อยูใน image ดวยคาเฉลี่ยของ
intensity levels ในขอบเขตที่กําหนด
ผลลัพธ : จะลดสวนที่มีการเปลีย่นแปลงกะทนัหัน (sharp transition )
เชน สัญญาณรบกวนซ่ึงจะม ีsharp transition มาก อยางไรก็ตาม
ลดความคมชัดของขอบ (Edge) ลง
• ถาตองการหาคาเฉลี่ยของ pixel ท่ีอยูในขอบเขตของ filter
ขนาด 3x3 ควรกําหนดคาของ coefficient ใน mask อยางไร
เพ่ือใหไดผลลัพธตามสมการ
9
19
1
iizR
3x3 smoothing linear filter
ขอสังเกต : ผลรวมของคาสัมประสิทธิ์ของ mask = 1
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
• ถาตองการเพ่ิมความสําคัญของ pixel ที่ตองการ ก็อาจจะใช
weighted average filter โดยมีสมการดังตอไปนี้
a
at
b
bt
a
at
b
bt
tsw
tysxftswyxg
),(
),(),(),(
ตวัอยาง
Image Mask จากรูป 3.32a
ให e อยูที่ตําแหนง (x, y) จะไดคาท่ีตําแหนง (x, y)
หลังการใช mask
R(x, y) = (1/9)*a + (1/9)*b + (1/9)*c +
(1/9)*d +(1/9)*e + (1/9)*f +
(1/9)*g + (1/9)*h + (1/9)*i
ตวัอยาง การใช smoothing linear filter
Image
500x500 pixels
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
a)Original image
b)-f) ผลลัพธของการใช
averaging filter ขนาด n =
3, 5, 9, 15 และ 35 ตามลําดบั
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
http://slideplayer.com/slide/8521074/
ตวัอยาง การใช smoothing linear filter
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
Order-Statistics filters
• nonlinear spatial filter โดยมีผลลัพธข้ึนอยูกับการจัดลําดับ
ของ pixel ที่อยูในพ้ืนท่ีของ pixel ตรงกลาง
• มีประสิทธิภาพดี เม่ือใชกับ “salt and pepper noise” (จุด
ขาวดําใน image)
ตัวอยาง การใช median filter
Image ตัวอยาง
ใหตําแหนง (x, y) อยูตรงเลข 8 จะไดคาที่ตาํแหนง (x, y)
หลังการใช median filter ขนาด 3x3 โดย
เรียงลําดับคาของ pixel ที่อยูใน image จะได
1 2 3 4 5 6 7 8 9 ซ่ึงคากลางคือ 5
ผลลัพธคือ คาที่ตาํแหนง (x, y) เทากับ 5
ตัวอยาง
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
Sharpening Spatial Filters
• จะทําใหภาพคมชัดข้ึน
• จะพิจารณา sharpening filter ที่เปนแบบ
–First-order derivative
–Second-order derivative
First-order derivative
• สมการสําหรับฟงกชันหน่ึงมิติ f(x)
Second-order derivative
• สมการสําหรับฟงกชันหน่ึงมิติ f(x)
พื้นที่ที่จะพิจารณา
• Flat segment (สวนราบ)
• Step (ขั้นบันได)
• Ramp (ลาดเอียง)
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
การใช second-order derivatives
• สําหรับฟงกชันสองมิติ เขียนสมการ second-order
derivatives หรือ Laplacian ไดเปน
Discrete form of Laplacian
เขยีนใน x-direction และ y-direction
จะได
เขียนเปน Laplacian mask
Laplacian mask แบบตาง ๆ
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
การทําใหภาพมคีวามคมชดัขึ้น
• ใช ลบ เม่ือคาสัมประสิทธิ์ที่ตําแหนงศูนยกลางของ
Laplacian mask เปน ลบ
• ใช บวก เมื่อคาสัมประสิทธิ์ที่ตําแหนงศนูยกลางของ
Laplacian mask เปน บวก
Example of applying Laplacian with images
https://mipav.cit.nih.gov/pubwiki/index.php/Filters_(Spatial)_Laplacian
http://aishack.in/tutorials/sobel-laplacian-edge-detectors/
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
Unsharp Masking
and Highboost Filtering
Unsharp Masking คือกระบวนการสราง mask จากการนํา
unsharped (smoothed) version ของ image มาลบกับ original
image
ในการใชงานประกอบดวยข้ันตอนดังตอไปนี้
ทําให original image เบลอ
ลบ blurred image กับ original image (เรียกวา mask)
บวก mask กับ original image
กําหนดให คอื blurred image
กระบวนการ unsharp masking แสดงไดดวยสมการ
บวก mask ที่ถูกเพ่ิมคาน้ําหนกั (k โดยที่ k มีคามากกวาหรือ
เทากับ 0) แลวกับ original image
จะได
unsharp masking จะกําหนดใหคา k = 1
),(),(),( yxfyxfyxgmask
),( yxf
),(*),(),( yxgkyxfyxg mask
เม่ือคา k มากกวา 1 จะเรียกวา “highboost filtering”
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
(e) ใช k=4.5
ซ่ึงเปนคาสูงสุดท่ี
เปนไปไดท่ีทําให
ทุกคายังคงเปนบวก
Unprocessed, slight unsharpmasking,
then strong
unsharpmasking.
https://en.wikipedia.org/wiki/Acutance
Source image (top), sharpened
image (middle),
highly sharpened
image (bottom)
https://en.wikipedia.org/wiki/Unsharp_masking
การใช first-order derivatives
(The Gradient)• สําหรับฟงกชันสองมิติ เขียนสมการ gradient อยูในรูปแบบของ
vector ไดเปน
เขียนสมการ first-order derivatives หรือ ขนาดของ gradient ไดเปน
y
fx
f
g
gfgradf
y
x)(
22)(),( yx ggfmagyxM
• เพ่ือใหงายตอการคํานวณ จะใช absolute แทน
สมมติให image มีพ้ืนที่ขนาด 3x3 ม ีgray level เปนคา Z1-9
||||,( yx ggyxM
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
• ให Z5 เปน center แทนดวย f(x,y)
• เรียกวา “Robert cross-gradient operators”
)()( 6859 zzgandzzg yx
||||),( 6859 zzzzyxM
• อาจจะกําหนดเปน
เรียกวา “Sobel operators”
)2()2(
)2()2(
741963
321987
zzzzzzg
and
zzzzzzg
y
x
|)2()2(|
|)2()2(|),(
741963
321987
zzzzzz
zzzzzzyxM
“Robert cross-gradient
operators”
“Sobel operators”
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
ตัวอยาง การใช sobel operators
(Figure from Rafael C. Gonzalez and Richard E.
Wood, Digital Image Processing, 3rd Edition.
Example
http://www.code2learn.com/2011/02/edge-detection-of-image-
using-matlab.html
https://www.researchgate.net/publication/236125496_Image_processing_and_recognition_for_biological_images/figures?lo=1
top related