Lọc và Nâng cao Hình ảnh

Lọc và nâng cao hình ảnh điều chỉnh giá trị pixel để loại bỏ nhiễu, làm sắc nét chi tiết hoặc cải thiện hình ảnh cho việc xem hoặc phân tích sâu hơn.

Definition

Lọc hình ảnh là quá trình biến đổi một hình ảnh bằng cách kết hợp mỗi pixel với các pixel lân cận theo một quy tắc, và nâng cao là việc sử dụng các phép biến đổi như vậy để cải thiện chất lượng cảm nhận hoặc phân tích.

Scope

Chủ đề này bao gồm lọc tuyến tính bằng tích chập (convolution) bao gồm làm mịn Gaussian và làm sắc nét, phân tích bộ lọc trong miền tần số, các bộ lọc phi tuyến tính như bộ lọc trung vị (median) và bộ lọc song phương (bilateral) giúp bảo toàn các cạnh, nâng cao độ tương phản dựa trên biểu đồ tần suất (histogram), và sự đánh đổi giữa loại bỏ nhiễu và bảo toàn chi tiết.

Core questions

• Làm thế nào để giảm nhiễu mà không làm mờ các chi tiết quan trọng?
• Một bộ lọc hoạt động như thế nào trong miền tần số?
• Khi nào thì các bộ lọc phi tuyến tính được ưu tiên hơn các bộ lọc tuyến tính?
• Độ tương phản của hình ảnh được cải thiện như thế nào?

Key concepts

• Các nhân tích chập (Convolution kernels)
• Làm mịn Gaussian
• Lọc trong miền tần số
• Lọc trung vị (Median filtering)
• Lọc song phương (Bilateral filtering)
• Cân bằng biểu đồ tần suất (Histogram equalization)

Key theories

Lọc tích chập tuyến tính

Tích chập một hình ảnh với một nhân thực hiện làm mịn, làm sắc nét và tăng cường cạnh, và định lý tích chập liên kết các phép toán không gian này với phép nhân trong miền tần số, làm rõ tần số nào mà mỗi bộ lọc làm suy giảm hoặc khuếch đại.

Lọc bảo toàn cạnh

Bộ lọc song phương tính trung bình các pixel lân cận được trọng số bởi cả sự gần gũi về không gian và sự tương đồng về cường độ, làm mịn nhiễu trong các vùng trong khi vẫn giữ nguyên các cạnh mạnh, không giống như làm mờ Gaussian thông thường.

Clinical relevance

Lọc và nâng cao là các quy trình thường xuyên trong việc chuẩn bị hình ảnh y tế, nhiếp ảnh và camera điện thoại thông minh, viễn thám, và như một bước tiền xử lý giúp cải thiện độ tin cậy của việc phát hiện và nhận dạng tiếp theo.

History

Lý thuyết lọc tuyến tính được chuyển từ xử lý tín hiệu cổ điển sang xử lý hình ảnh kỹ thuật số vào những năm 1970; các bộ lọc phi tuyến tính bảo toàn cạnh như bộ lọc song phương xuất hiện vào cuối những năm 1990 và ảnh hưởng đến nhiếp ảnh tính toán sau này.

Key figures

• Carlo Tomasi
• Roberto Manduchi

Seminal works

• gonzalez2018
• tomasi1998

Frequently asked questions

Tại sao làm mờ lại giảm nhiễu?

Nhiễu ngẫu nhiên thay đổi nhanh chóng từ pixel này sang pixel khác, và việc lấy trung bình mỗi pixel với các pixel lân cận sẽ loại bỏ phần lớn sự thay đổi đó, mặc dù nó cũng làm mềm các chi tiết thật trừ khi sử dụng bộ lọc bảo toàn cạnh.

Cân bằng biểu đồ tần suất làm gì?

Nó phân phối lại cường độ pixel để chúng trải đều hơn trên phạm vi có sẵn, điều này làm tăng độ tương phản và làm lộ rõ chi tiết trong các hình ảnh trông quá tối, quá sáng hoặc phẳng.