Tiểu luận môn học Matlap презентация

CHƯƠNG 3:
Cơ bản về xử lý ảnh số
NHÓM 10:
Bế Hoàng Yến
Đặng Thị Hương
Trần Ngọc Thành
Quách Thanh Tuấn
Vũ Đình Dũng
Giảng viên: Vũ Thúy Hằng
Lớp: KTYS - K13A

Lời giới thiệu
MATLAB là một công cụ tính toán được xây dựng trên cơ sở các phép xử lý ma trận.
MATLAB người sử dụng có thể sử dụng các phép toán và các thao tác cơ bản ma trận, để tác động lên các dữ liệu hình ảnh với điều kiện các thao tác này chấp nhận kiểu dữ liệu ảnh nói trên.

Các hàm xử lý ảnh cơ bản trong MATLAB
NỘI DUNG

3.2.1. Đọc ảnh đồ họa
Hàm imread
Đọc các file ảnh với bất kỳ các định dạng ảnh đã biết hiện nay và lưu lại dưới dạng một ma trận biểu diễn ảnh trong MATLAB.

Đọc một ảnh đồ họa
Cú pháp
>> A = imread(filename,fmt)
>> [X,map] = imread(filename,fmt)
filename là chuỗi xác định tên file cần đọc cùng với đường dẫn.
fmt là chuỗi cho biết định dạng của ảnh, thí dụ ‘bmp’, ‘gif’, ‘jpg’, …
Ví dụ:
>> A= imread('E:\TH matlap\kem@.jpg');
imshow (A);

Đọc nhiều ảnh từ một file đồ họa
Để hiểu hơn về cách xử dụng hàm imread ta xét ví dụ sau:
Ví dụ . Đọc một chuỗi 15 ảnh liên tiếp trong một file TIFF và lưu vào một dãy 4 chiều:
mri = uint8(zeros(128,128,1,15)); % khởi tạo một dãy 4 chiều
for frame=1:15
[mri(:,:,:,frame),map] = imread('E:\TH matlap');
end

3.2.2. Ghi đồ họa
Cú pháp cơ bản:
>> imwrite (A, filename, fmt)
>> imwrite (X, map, filename, fmt)
Ví dụ: Lệnh sau đây thực hiện ghi vào file mypicture.jpg với chất lượng nén là 100:
>> A= imread('E:\TH matlap\kem@.jpg');
imwrite(A, 'E:\TH matlap\mypictures.jpg', 'Quality', 100);

Mở rộng: Dùng hàm imfinfo để kiểm chứng thông số hàm imread
Cú pháp: >> info = imfinfo(filename,fmt)
Các thông tin được hàm cung cấp

3.2.3. Các phép toán số học cơ bản
Danh sách các hàm cùng với cú pháp tương ứng:

Phép cộng
Ví dụ: Chồng lẫn hai ảnh trên một nền chung:
>> I = imread('E:\TH matlap\bien.jpg'); % Đọc ảnh thứ nhất
J = imread('E:\TH matlap\Tulips.jpg'); % Đọc ảnh thứ hai
K = imadd(I,J); % Cộng hai ảnh
subplot(1,3,1);
imshow(I); % Hiển thị ảnh thứ nhất
subplot(1,3,2);
imshow(J); % Hiển thị ảnh thứ hai
subplot(1,3,3);
imshow(K); % Hiển thị ảnh tổng

Chồng lẫn hai ảnh trên một nền chung

Phép trừ
Ví dụ: Làm giảm độ sáng ảnh bằng phép cộng với hằng số:
A = imread('E:\TH matlap\kem2.jpg');
imshow(A)
A2 = imadd(A, -50);
subplot(1,2,1);
imshow(A);
subplot(1,2,2);
imshow(A2);

Giảm độ sáng sử dụng MATLAP

Phép nhân
Ví dụ: Làm tăng độ sáng ảnh bằng phép nhân với hằng số:
>> A = imread('E:\TH matlap\dautay.jpg');
A2 = immultiply(A, 1.5);
subplot(1,2,1);
imshow(A);
subplot(1,2,2);
imshow(A2);

Phép chia
Ví dụ:
>> A = imread('E:\TH matlap\dautay.jpg');
A2 = imdivide(A, 1.5);
subplot(1,2,1);
imshow(A);
subplot(1,2,2);
imshow(A2);

3.2.4. Các hàm hiển thị hình ảnh
Để phục vụ chức năng hiển thị hình ảnh, MATLAB cung cấp hai hàm cơ bản là image và imagesc. Ngoài ra, trong Image Processing Toolbox cũng có hai hàm hiển thị ảnh khác, đó là imview và imshow.
Hàm Image: Hiển thị hình ảnh biểu diễn bởi ma trận C kích thước MxN lên trục toạ độ hiện hành.
>> A = imread('E:\TH matlap\thuhoach4.jpg');
>> image(A)
Hàm Imagesc: Có chức năng tương tự như hàm image, ngoại trừ việc dữ liệu ảnh sẽ được co giãn (scale) để sử dụng toàn bộ bản đồ màu hiện hành.

Sử dụng hàm Image để hiển thị tọa độ ảnh

Hàm Imview và Imshow.
Hiển thị ảnh bằng hàm imview
Hiển thị ảnh bằng hàm imshow

3.2.5. Các phép biến đổi hình học
Các phép biến đổi hình học là những phép toán biến các điểm ảnh từ vị trí này thành các điểm ảnh ở vị trí khác trong ảnh mới. Đó là những thao tác xử lý ảnh cơ bản như quay, thay đổi kích thước, cắt một phần ảnh, ...

Phép nội suy ảnh
Nội suy là quá trình ước lượng giá trị của ảnh tại một điểm nằm giữa hai pixel có giá trị đã biết. Chẳng hạn, nếu ta thay đổi kích thước ảnh sao cho nó chứa nhiều pixel hơn ảnh gốc, thì giá trị của các pixel thêm vào sẽ được xác định bằng phép nội suy. Phép nội suy cũng là cơ sở để thực hiện các biến đổi hình học khác, ví dụ biến đổi kích thước hoặc quay ảnh, ...
Image Processing Toolbox cung cấp ba phương pháp nội suy ảnh, bao gồm: nội suy theo các lân cận gần nhất, nội suy song tuyến tính và nội suy bicubic.

Thay đổi kích thước ảnh
Hàm imresize cho phép người sử dụng thay đổi kích thước của ảnh.
Cú Pháp: >> b = imresize(a,[mrows mcols],method)
Dòng lệnh trên tạo ảnh mới b có kích thước gấp m lần ảnh gốc a. Method là một chuỗi xác định phương pháp nội suy sẽ dùng: ‘nearest’ (lân cận gần nhất), ‘bilinear’ (song tuyến tính) hoặc ‘bicubic’. Phương pháp mặc định là ‘nearest’.
Ví dụ:
>> I = imread('E:\TH matlap\banh1.jpg');
b = imresize(I,[300 400], 'nearest');
imshow (b)

Thay đổi kích thước ảnh lớn hơn

Phép quay ảnh
Cú pháp:
>> b = imrotate(a,angle,Method,Bbox)
Ví dụ: Quay ảnh đi một góc 45°, dùng phương pháp nội suy song tuyến tính
I = imread('E:\TH matlap\Kem@.jpg');
J = imrotate(I,45,'bilinear');
imshow(J)

Quay ảnh đi một góc 45°

Trích xuất ảnh
Khi cần trích xuất một phần của ảnh gốc, ta dùng hàm imcrop. Khi sử dụng hàm này, người sử dụng có thể có hai lựa chọn:
Cách 1: Xác định cụ thể vị trí của phần ảnh cần trích (dưới dạng hình chữ nhật) bằng cách cung cấp các thông số vị trí khi gọi hàm hoặc sử dụng mouse để chọn phần ảnh cần trích xuất.
Cú pháp:
>> x2 = imcrop(x,map,rect); % Ảnh indexed
>> a2 = imcrop(a,rect); % Ảnh grayscale hoặc RGB
Trong đó:
rect = [Xmin Ymin width height], với (Xmin,Ymin) là toạ độ góc trên bên trái của phần ảnh cần trích, width và height là chiều rộng và chiều cao của phần ảnh cần trích.

Ví dụ:
>> A = imread('E:\TH matlap\thuhoach4.jpg');
image(A)
A = imread('E:\TH matlap\thuhoach4.jpg');
rect = [200 400 200 300]
A2 = imcrop(A,rect);
image(A2);
rect =
200 400 200 300

Hình ảnh một phần nhỏ của ảnh được cắt và hiển thị qua MATLAP

Cách 2:
Cú Pháp:
>> [A2,rect] = imcrop(A)
>> [X2,rect] = imcrop(X,map)
Ví dụ:
>> A = imread('E:\TH matlap\thuhoach4.jpg');
image(A)
A = imread('E:\TH matlap\thuhoach4.jpg');
rect = [200 400 200 300]
>>[A2,rect] = imcrop(A)
image(A2);

Thực hiện phép biến đổi hình học tổng quát
Để thực hiện một phép biến đổi hình học nào đó, người sử dụng cần cung cấp ảnh cần biến đổi A và cấu trúc của phép biến đổi hình học, gọi là TFORM.
Cú pháp:
>> B = imtransform(A,TFORM,interp)
>> [B,XData,YData] = imtransform(...,param1,val1,param2,val2,...)
Trong đó: interp là chuỗi xác định phương pháp nội suy sẽ dùng. (Xdata, Ydata) xác định vị trí của ảnh B trong hệ trục X-Y.

Vấn đề quan trọng nhất khi gọi hàm này là phải xác định cấu trúc của phép biến đổi. Việc này được thực hiện bằng cách sử dụng các hàm xây dựng cấu trúc biến đổi, trong đó thông dụng nhất là hai hàm maketform và cp2tform.
Hàm maketform:
Cú pháp:
>> T = maketform(TFORM_type,...)
Trong đó TFORM_type là một chuỗi xác định dạng cấu trúc biến đổi hình học, và sau đó là các thông số đi kèm tuỳ thuộc vào từng dạng cấu trúc cụ thể. Các dạng cấu trúc này được trình bày trong bảng 3.4

Hàm cp2tform: Trả về cấu trúc của phép biến đổi bàng cách suy từ các cặp điểm điều khiển trong ảnh gốc và sau khi biến đổi:
Cú pháp:
>> TFORM=cp2tform(input_points,base_points,TFORM_type,order)
Trong đó: input_points và base_points là các ma trận M x 2 xác định toạ độ (X,Y) của M điểm điều khiển trong ảnh biến đổi và trong ảnh gốc.

Ví dụ: Thực hiện phép xạ ảnh để tạo hiệu ứng 3D cho ảnh “Bàn cờ”
I = checkerboard(20,1,1); % Tạo ảnh bàn cờ
figure; imshow(I)
T = maketform('projective',[1 1; 41 1; 41 41; 1 41],...
[5 5; 40 5; 35 30; -10 30]); % Định nghĩa phép biến đổi xạ ảnh
R = makeresampler('cubic','circular'); % Định nghĩa cấu trúc resampler
K = imtransform(I,T,R,'Size',[100 100],'XYScale',1); % Thực hiện phép xạ ảnh
figure, imshow(K)

Hiệu ứng 3D cho ảnh “Bàn cờ”