Câu 1 :

a. Kiểm tra giản đồ xám, khi nào có thể cải thiện chất lượng ảnh bằng phương pháp giản đồ

xám? Thực hành và nhận xét kết quả.

Ta thấy khi giản đồ xám của một ảnh quá thấp ( ảnh quá tối ), quá cao ( ảnh quá trắng ) hay

ở mức trung bình thì làm cho hình ảnh nhìn không rõ. Đối với những trường hợp như thế nay

ta có thể dung biên pháp cân bằng giản đồ xám để cải thiện chất lượng hình ảnh

Giản đồ xám của ảnh :

Ảnh sau khi cân bằng giản đồ xám Và giản đò xám sau khi đã cân bằng :

Dư liệu thực hiên :

Nhận xét :

Ta thấy ảnh sau khi cân bằng giản đồ xám sẻ nhìn rõ hơn và sang hơn trước ở mức

vừa phải , tuy nhiên ảnh sẻ không được sắc nét hơn.

b. Có thể sử dụng phương pháp cải thiện chất lượng ảnh trong miền không gian nào khác

đã học để cải thiện chất lượng ảnh, mô tả phương pháp đó, dự đoán các thông số cần

thiết của phương pháp đó.

Ta có thể dùng phương pháp biến đổi lũy thừa để biến đổi ảnh với phương trình S = cry

Với các thông số dư đoán như sau : c = 0.5 và y = 0.5

Ảnh sau khi biến đổi :

Câu 2 :

a) Vào Create/Add noise để tạo ra các hình ảnh có sự kết hợp nhiễu khác nhau: chỉ xét 2

loại nhiễu là nhiễu Gauss và nhiễu salt and pepper (tạo ra ít nhất là 3 loại ảnh: chỉ có

nhiễu Gauss, chỉ có nhiễu Salt and pepper và kết hợp nhiễu Gauss và Salt and pepper).

Giải thích về 2 loại nhiễu trên và các thông số tạo nhiễu Gauss và nhiễu salt and pepper

của CVIPTools.

Nhiễu Gauss : Nhiễu salt and pepper :

Thông số :

Kết hợp nhiễu Gauss và Salt and pepper:

Thông số :

Kết hợp 2 thông số trên lại

b. Tiến hành lọc trung vị và lọc trung bình trên các hình đã bị nhiễu, giải thích các thông số

và tác dụng lọc nhiễu của chúng. So sánh ảnh trước lọc và sau khi lọc :

Đối với ảnh nhiễu gauss :

Lọc trung bình : Ảnh sau khi lọc :

Thông số :

Sử dụng mặt nạ bộ lọc : 11 x 11

Tác dụng : Làm trơn ảnh để loại bỏ tối đa nhiễu. Ảnh sau khi lọc sẽ bị nhòe so với ảnh chưa lọc.

Lọc trung vị :

Ảnh sau khi lọc :

Thông số :

Mặt nạ : 11 x 11

Tác dụng : làm mờ ảnh để loại bỏ nhiễu không lọc dường biên của ảnhảnh sau khi lọc sẻ mờ hơn so vói ảnh lúc đầu tùy thuộc vào mặt na lọc mà ảnh mờ ít hay nhiều. không bị nhòe.

Đối với nhiễu salt and pepper : Ảnh sau khi lọc:

Lọc trung bình :

Sử dụng mặt nạ bộ lọc : 11 x 11

Tác dụng : Làm trơn ảnh để loại bỏ tối đa nhiễu. Ảnh sau khi lọc sẽ bị nhòe so với ảnh chưa lọc.

Lọc trung vị :

Ảnh sau khi lọc :

Thông số :

Mặt nạ : 11 x 11

Tác dụng : làm mờ ảnh để loại bỏ nhiễu không lọc dường biên của ảnhảnh sau khi lọc sẻ mờ hơn so vói ảnh lúc đầu tùy thuộc vào mặt na lọc mà ảnh mờ ít hay nhiều. không bị nhòe.

Đôi với ảnh kết hợp nhiễu Gauss và Salt and pepper

: Ảnh sau khi lọc :

Thông số :

Mặt nạ : 11 x 11

Tác dụng : làm mờ ảnh để loại bỏ nhiễu không lọc dường biên của ảnhảnh sau khi lọc sẻ mờ hơn so vói ảnh lúc đầu tùy thuộc vào mặt na lọc mà ảnh mờ ít hay nhiều. không bị nhòe.

Lọc trung vị :

Ảnh sau khi lọc :

Thông số :

Mặt nạ : 11 x 11

Tác dụng : làm mờ ảnh để loại bỏ nhiễu không lọc dường biên của ảnhảnh sau khi lọc sẻ mờ hơn so vói ảnh lúc đầu tùy thuộc vào mặt na lọc mà ảnh mờ ít hay nhiều. không bị nhòe.

c. Tiến hành lọc không gian: dùng bộ lọc thông thấp (low pass) và lọc Gauss, xem xét các

giá trị tham số của bộ lọc và tác dụng khử nhiễu của chúng. So sánh ảnh trước lọc và

sau khi lọc

-- Lọc Thông Thấp ( low pass ) :

+ Ảnh bị Nhiễu Gauss : tương ứng với từng mặt nạ lọc 3x3 , 5x5 , 7x7 , 9x9 ta được những ảnh sau.

Ta thấy với bộ lọc có mặt nạ càng lớn thì ảnh sau khi lọc khử nhiểu càng tăng tương ứng ảnh càng mờ nhiều hơn. Chất lượng khử nhiễu khá tốt.

+ Đối với nhiễu salt and pepper : tương ứng với từng mặt nạ lọc 3x3 , 5x5 , 7x7 ,

9x9 ta được những ảnh sau.

Ta thấy với bộ lọc có mặt nạ càng lớn thì ảnh sau khi lọc khử nhiểu càng tăng tương ứng ảnh càng mờ nhiều hơn. Tuy nhiên chất lượng khử nhiễu với loại nhiễu này đạt kết quả không tốt lắm.

+ Đôi với ảnh kết hợp nhiễu Gauss và Salt and pepper : : tương ứng với từng mặt nạ

lọc 3x3 , 5x5 , 7x7 , 9x9 ta được những ảnh sau.

Ta thấy với bộ lọc có mặt nạ càng lớn thì ảnh sau khi lọc khử nhiểu càng tăng tương ứng ảnh càng mờ nhiều hơn. chất lượng khử nhiễu với loại nhiễu kết hợp này đạt kết quả khá tốt .

Lọc Gauss :

+ Ảnh bị Nhiễu Gauss : : tương ứng với từng mặt nạ lọc 3x3 , 5x5 , 7x7 , 9x9 ta được những ảnh sau.

Ta thấy với bộ lọc có mặt nạ càng lớn thì ảnh sau khi lọc khử nhiểu càng tăng, ảnh ít mờ hơn so với lọc thông thấp. chất lượng khử nhiễu với loại nhiễu kết hợp này đạt kết quả khá tốt .

+ Đối với nhiễu salt and pepper : tương ứng với từng mặt nạ lọc 3x3 , 5x5 , 7x7 , 9x9 ta được

những ảnh sau.

Nhìn chung tác dụng khử nhiểu đối với loại nhiễu này đạt kết quả không cao, nhưng so với lọc thông thấp thì ảnh sau khi lọc it’ mờ hơn.

+ Đôi với ảnh kết hợp nhiễu Gauss và Salt and pepper : : tương ứng với từng mặt nạ

lọc 3x3 , 5x5 , 7x7 , 9x9 ta được những ảnh sau.

Nhìn chung tác dụng khử nhiểu đối với loại nhiễu này đạt kết quả không cao so với lọc thông thấp, nhưng so với lọc thông thấp thì ảnh sau khi lọc ít mờ hơn.

Câu 3 : Mở hình gốc trong folder “cau 2+3”, chọn hình tương ứng với nhóm của mình

a) Tiến hành các phương pháp tìm biên đã học: Robert, Sobel, Prewitt và Laplacian of Gaussian. So

sánh các kết quả tìm biên.

b) Chọn mức ngưỡng thích hợp cho đối với từng trường hợp tìm biên ở trên, thể hiện các hình ảnh đã

được lấy ngưỡng đó.

Robert :

Thông số :

Sobel :

Thông số :

Prewitt :

Thông số :

Laplacian :

Thông số :

Nhận xét : nhìn chung ta thấy các cách tìm biên trên đều cho kết quả rất tốt trong đó laplacian cho kết quả tìm biên mượt hơn nhưng độ rỏ nét của biên không bằng các phương pháp kia.

c. Phân ngưỡng :

Robert :

Mức ngưỡng thích hợp :

Sobel :

Mức Ngưỡng

Prewitt :

Mức ngưỡng :

Laplacian :

Mức Ngưỡng

4. Mở hình gốc trong folder “cau 4”, chọn hình tương ứng với nhóm của mình, chuyển hình

từ màu sang hình xám. Mục tiêu là tách lấy các hành tinh có độ sáng cao, loại bỏ những

điểm sáng nhỏ (nhiễu).

a. Tiến hành phân vùng bằng cách lấy ngưỡng nhị phân thích hợp

b. Chọn các phương pháp biến đổi đa hình để có thể cải thiện chất lượng phân

vùng theo yêu cầu của đề bài.

Ở đây ta sử dụng phép biến đổi mở hình để cải thiện chất lượng phân vùng hình ảnh

T

Thông số