Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết Nối
Phương pháp histogram equalization và histogram matching. Chương trình thử nghiệm với ảnh đa mức xám. Có thể nói gì về cách áp dụng các phương pháp nêu trên đối với ảnh màu (24 bit)?
GIỚI THIỆU
Histograms là gì?
Tuy có khá nhiều khái niệm, nhưng tựu trung, Histograms là một biểu đồ thể hiện số lượng điểm ảnh và mức độ sáng tối của ảnh chụp. Trong biểu đồ ánh sáng dạng thanh được “đóng khung” trong một khung hình chữ nhật này, giá trị ánh sáng được biểu thị theo dạng 2 chiều - trong đó chiều ngang thể hiện cường độ ánh sáng, chiều dọc biểu thị số lượng điểm ảnh có độ sáng tương ứng với giá trị ở chiều ngang của biểu đồ.
Theo quy ước, thang ánh sáng chiều ngang của Histograms được chia thành 256 cấp độ liên tục. Giá trị 0 ở rìa trái biểu đồ tương ứng với màu đen/vùng tối nhất, vùng tâm biểu đồ tương ứng cho sắc độ xám 18% (midtones), thay mặt cho khu vực ánh sáng trung bình (mid-tone); và sát rìa phải biểu đồ là màu trắng/vùng sáng nhất, tương ứng với giá trị 255. Đôi khi, trong nhiếp ảnh số, thang ánh sáng của Histograms còn được phân chia lại chỉ còn 3, 4 hay 5 vùng chính.
MỤC LỤC
I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT (Histogram)………………………………………………4
1. Histogram Equalization (Cân bằng lược đồ mức xám).....................................4
a. Cơ sở lý thuyết..............................................................................................4
b. Thuật Toán....................................................................................................4
c. Các bước cài đặt............................................................................................5
d. Minh họa.......................................................................................................6
2. Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo một lược đồ mức xám định trước)..................................................................................................7
a. Cơ sở lý thuyết..............................................................................................7
b. Các bước cài đặt............................................................................................8
c. Minh họa.......................................................................................................8
II. CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG………………………………………...…..10
1. Histogram Equalization (Cân bằng lược đồ mức xám).....................................10
2. Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo một lược đồ mức xám địnhtrước)...........................................................................................................11
III. KẾT LUẬN…………………………………………………………………….13
1. Histogram Equalization ………………………………....................................13
2. Histogram Matching .......................................................................................13
VI. TÀI LIỆU THAM KHẢO…………………………………………………….14
I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT (Histogram)
1. Histogram Equalization (Cân bằng lược đồ mức xám)
a.Cơ sở l ý thuyết
Cân bằng lược đồ mức xám tức là đưa lược đồ mức xám về dạng chuẩn (uniform)
đồng thời trải lược đồ mức xám đến giá trị L. Hàm chuyển đổi:
T(a)= L * ;
N = số pixel ; L = số lượng cấp độ sáng
a) Tính biểu đồ xám tích lũy (cummulative histogram) của ảnh gốc
b) Chia 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 ta tính được giá trị mới tương ứng
b. Thuật toán
c. Các bước cài đặt
Tính tổ chức đồ h(x)
For y = 0 To bm.Height - 1
For x = 0 To bm.Width - 1
toH(bm.GetPixel(x, y).R) += 1
Next
Next
Chuẩn hóa tổ chức đồ
For i As Integer = 0 To 255
hN(i) = h(i) / w
Next
Tính hàm mật độ xác suất
For i As Integer = 1 To 255
Z(i) = Z(i - 1) + hN(i)
Next
Áp dụng với từng điểm ảnh trong toàn bộ bức ảnh
For y = 0 To bitmap.Height – 1
For x = 0 To bitmap.Width – 1
c = bitmap.GetPixel(x, y).R
c = Math.Round(Z(c) * 255)
bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(c, c, c))
Next
Next
III.KẾT LUẬN
1. Histogram Equalization
Ở những vùng tối giá trị điểm ảnh sẽ không thay đổi nhiều , tuy nhiên với vùng sáng giá trị mức sáng được đẩy lên với bước đẩy tăng dần. Với phép biến đổi này sự khác nhau về giá trị xám của các điểm ảnh tăng lên đủ để có thể phân biệt được
Qua quan sát kết quả thu được em nhận thấy: Phép biến đổi này thực hiện tốt đối vớ i những ảnh tối hay quá sáng. Tuy nhiên đối với một số ảnh đặc bịêt thì phương pháp này không cải thiện được mấy.
2. Histogram Matching
Đối với biến đổi histogram matching nếu tìm được ảnh mẫu tốt sẽ cho kết quả rất tốt , còn nếu ảnh mẫu không được tốt lắm thì kết quả chỉ như của biến đổi lược đồ xám thông thường, thậm chí không tốt bằng.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Phương pháp histogram equalization và histogram matching. Chương trình thử nghiệm với ảnh đa mức xám. Có thể nói gì về cách áp dụng các phương pháp nêu trên đối với ảnh màu (24 bit)?
GIỚI THIỆU
Histograms là gì?
Tuy có khá nhiều khái niệm, nhưng tựu trung, Histograms là một biểu đồ thể hiện số lượng điểm ảnh và mức độ sáng tối của ảnh chụp. Trong biểu đồ ánh sáng dạng thanh được “đóng khung” trong một khung hình chữ nhật này, giá trị ánh sáng được biểu thị theo dạng 2 chiều - trong đó chiều ngang thể hiện cường độ ánh sáng, chiều dọc biểu thị số lượng điểm ảnh có độ sáng tương ứng với giá trị ở chiều ngang của biểu đồ.
Theo quy ước, thang ánh sáng chiều ngang của Histograms được chia thành 256 cấp độ liên tục. Giá trị 0 ở rìa trái biểu đồ tương ứng với màu đen/vùng tối nhất, vùng tâm biểu đồ tương ứng cho sắc độ xám 18% (midtones), thay mặt cho khu vực ánh sáng trung bình (mid-tone); và sát rìa phải biểu đồ là màu trắng/vùng sáng nhất, tương ứng với giá trị 255. Đôi khi, trong nhiếp ảnh số, thang ánh sáng của Histograms còn được phân chia lại chỉ còn 3, 4 hay 5 vùng chính.
MỤC LỤC
I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT (Histogram)………………………………………………4
1. Histogram Equalization (Cân bằng lược đồ mức xám).....................................4
a. Cơ sở lý thuyết..............................................................................................4
b. Thuật Toán....................................................................................................4
c. Các bước cài đặt............................................................................................5
d. Minh họa.......................................................................................................6
2. Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo một lược đồ mức xám định trước)..................................................................................................7
a. Cơ sở lý thuyết..............................................................................................7
b. Các bước cài đặt............................................................................................8
c. Minh họa.......................................................................................................8
II. CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG………………………………………...…..10
1. Histogram Equalization (Cân bằng lược đồ mức xám).....................................10
2. Histogram Matching (Biến đổi lược đồ mức xám theo một lược đồ mức xám địnhtrước)...........................................................................................................11
III. KẾT LUẬN…………………………………………………………………….13
1. Histogram Equalization ………………………………....................................13
2. Histogram Matching .......................................................................................13
VI. TÀI LIỆU THAM KHẢO…………………………………………………….14
I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT (Histogram)
1. Histogram Equalization (Cân bằng lược đồ mức xám)
a.Cơ sở l ý thuyết
Cân bằng lược đồ mức xám tức là đưa lược đồ mức xám về dạng chuẩn (uniform)
đồng thời trải lược đồ mức xám đến giá trị L. Hàm chuyển đổi:
T(a)= L * ;
N = số pixel ; L = số lượng cấp độ sáng
a) Tính biểu đồ xám tích lũy (cummulative histogram) của ảnh gốc
b) Chia 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 ta tính được giá trị mới tương ứng
b. Thuật toán
c. Các bước cài đặt
Tính tổ chức đồ h(x)
For y = 0 To bm.Height - 1
For x = 0 To bm.Width - 1
toH(bm.GetPixel(x, y).R) += 1
Next
Next
Chuẩn hóa tổ chức đồ
For i As Integer = 0 To 255
hN(i) = h(i) / w
Next
Tính hàm mật độ xác suất
For i As Integer = 1 To 255
Z(i) = Z(i - 1) + hN(i)
Next
Áp dụng với từng điểm ảnh trong toàn bộ bức ảnh
For y = 0 To bitmap.Height – 1
For x = 0 To bitmap.Width – 1
c = bitmap.GetPixel(x, y).R
c = Math.Round(Z(c) * 255)
bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(c, c, c))
Next
Next
III.KẾT LUẬN
1. Histogram Equalization
Ở những vùng tối giá trị điểm ảnh sẽ không thay đổi nhiều , tuy nhiên với vùng sáng giá trị mức sáng được đẩy lên với bước đẩy tăng dần. Với phép biến đổi này sự khác nhau về giá trị xám của các điểm ảnh tăng lên đủ để có thể phân biệt được
Qua quan sát kết quả thu được em nhận thấy: Phép biến đổi này thực hiện tốt đối vớ i những ảnh tối hay quá sáng. Tuy nhiên đối với một số ảnh đặc bịêt thì phương pháp này không cải thiện được mấy.
2. Histogram Matching
Đối với biến đổi histogram matching nếu tìm được ảnh mẫu tốt sẽ cho kết quả rất tốt , còn nếu ảnh mẫu không được tốt lắm thì kết quả chỉ như của biến đổi lược đồ xám thông thường, thậm chí không tốt bằng.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links