Digital Image and Video Processing

1. Xử lý ảnh trên Miền Tần Số
Võ Hoài Việt
zetgoo.cs@gmail.com
1

2. Nội dung
• Kiến thức cơ sở
• Phép biến đổi Fourier?
• Lọc ảnh miền tần số
2

3. Kiến thức cơ sở
3

4. Biểu diễn hàm
Hàm tuyến tính
= + = y x
⁄
Có thể được viết lại
= tan
( ) +
Mô tả trực quan của các hàm tuyến tính
• Góc
• Dịch chuyển
Làm thế nào để biểu diễn hàm tổng quát?
4

5. Phân tích cơ sở
• Viết một hàm như là tổng có trọng số của các hàm cơ sở
• Tập hàm cơ sở tốt là gì?
• Xác định trọng số như thế nào?
= ( )
5

6. Hàm sóng Sin
• Sử dụng hàm sóng Sin của các tần số khác nhau là các hàm cơ sở?
6

7. Giới hạn của hàm Sin
• Hàm Sines là hàm lẻ/ bất đối xứng:
• Hàm Sine không thể tạo các hàm chẵn:
− = (− )
= (− )
7

8. Giới hạn của hàm Cosines
• Cosines là hàm chẳn/ hàm đối xứng:
• Hàm cơ bản Cosine không thể tạo các hàm lẻ:
− = (− )
= (− )
8

9. Kết hợp hàm Cosines và Sines
• Cho phép tạo cả hàm chẵn và lẻ với nhiều tổ hợp khác nhau:
Chẳn Lẻ
9

10. Tại sao dùng Sines và Cosines?
• Biểu diễn hàm bởi tổ hợp của các hàm cơ bản theo các tần số khác
nhau
• Mô tả trực quan của tính hiệu/ ảnh
• Bao nhiêu nội dung tần số cao?
• Nội dung tần số thấp như thế nào?
• “Ngôn ngữ” của xử lý ảnh:
• Khử nhiểu bằng cách loại bỏ nội dung tần số cao
• Giải thích hiện tượng lấy mẫu hoặc nhận thức
10

11. Hàm Euler
• Phép tính
• j là phần ảo của một số phức
= cos + ( )
11

12. Lý Thuyết Phép Biến Đổi Fourier
Phép biến đổi trong miền tần số
12

13. Phép biến đổi Fourier
• Phép biến đổi là công cụ tách một dạng sóng (hàm hoặc tín
hiệu) thành một biểu diễn thay thế được đặc trưng bởi hàm
sines và cosines.
13

14. Phép biến đổi Fourier
• Hầu như mọi thứ trên thế giới đều có thể được mô tả thông qua dạng
sóng - một hàm của thời gian, không gian hoặc một số biến khác
• sóng âm, trường điện từ, độ cao của một ngọn đồi so với vị trí, giá cổ phiếu
theo thời gian
• Phép biến đổi Fourier cho thấy rằng bất kỳ dạng sóng nào cũng có thể
được viết lại dưới dạng tổng của các hàm hình sin
14

15. Phép biến đổi Fourier
• Joseph Fourier (1768 – 1830), nhà toán học và vật
lý học người Pháp
• La Théorie Analytique de la Chaleur (The Analytic
Theory of Heat), 1822
• Ứng dụng chuỗi Fourier cho bài toán truyền nhiệt và
chấn động
https://en.wikipedia.org/wiki/Joseph_Fourier
15

16. Chuỗi Fourier
• Biểu diễn hàm tuần hoàn ( ) bằng tổng các hàm sinusoidal có tần số
và hệ số khác nhau
• = ∫ ( ) với = 0, ±1,±2, …
• : chu kỳ của hàm
• Công thức Euler: = + , = −1
16
=

17. Chuỗi Fourier
17

18. Chuỗi Fourier
• Mở rộng chuỗi Fourier cho hàm ( ) không tuần hoàn và có
diện tích dưới đường cong xác định
18
( ) = ( )
( ) = ( )

19. 19
Thành phần đầu tiên là một sóng sinusoidal
có chu kỳ = 2 và độ lớn 0.3

20. 20
Thành phần thứ hai có chu kỳ = /2

21. 21
Thành phần thứ ba có chu kỳ = /3

22. 22
Thành phần thứ tư có chu kỳ = /4

23. Hàm tuần hoàn
• Hàm là tuần hoàn với chu kỳ cơ bản nếu
23
+ = , ∀

24. Chuỗi Fourier – Hệ số thực
• Chuỗi Fourier với chu kỳ
• , : hệ số của chuỗi Fourier
24
= +
2
+
2
= ∑ + ∑

25. Chuỗi Fourier – Hệ số thực
• Ước lượng với 1 số hạng: =
• = ∫ : giá trị trung bình của hàm
25
Dạng sóng vuông Mở rộng 1 số hạng (hằng)

26. Chuỗi Fourier – Hệ số thực
• Ước lượng với 2 số hạng: = +
• = ∫ (2 / ) =
26
Dạng sóng vuông Mở rộng 2 số hạng

27. Chuỗi Fourier – Hệ số thực
• Giá trị tối ưu cho và
• = ∫
• = ∫ ( / )
• = ∫ ( / )
27

28. Chuỗi Fourier – Hệ số thực
28
• =
• = 0, = 1, 2, …
• =
, ẻ
0, ℎẵ

29. 29
Mở rộng 7 số hạng
Dạng sóng vuông Mở rộng 3 số hạng
Dạng sóng vuông

30. Chuỗi Fourier – Hệ số phức
• Chuỗi Fourier với chu kỳ
=
• = ∫ ( ) với = 0, ±1, ±2, …
• Công thức Euler: = + , = −1
30

31. Chuỗi Fourier – Hệ số phức
31
• =
• = , = ±1,±3, ±5, …
• = 0, = ±2, ±4, ±6, …

32. Chuỗi Fourier – Hệ số phức
• Mặc dù hệ số Fourier là số phức, hàm hợp ( ) sẽ hoàn toàn
là số thực nếu
∗ =
• Dấu * biểu diễn thành phần hợp phức (complex conjugate)
32

33. Chuỗi Fourier – Hệ số phức
33
= cos
(4 )
= 0.5

34. 34
( )
.
=
( )
4 (1 − )
.
=
( ) − 1
4 1 −
= 0,
= ( )
.
= 1
.
= 0.5
Xét vế trái:
≠ 1
Hàm cosine được viết lại theo công thức Euler: =
+
2
=
1
( ) = 2 cos
(4 )
.
= ( )
.
+ ( )
.

35. 35
Chuỗi Fourier ( ) thể hiện chính xác hàm cần biểu diễn ( )
Phân tích tương tự cho vế phải: ( )
.
= 0, ≠ −1
= 0.5
Mọi hệ số bằng 0 trừ trường hợp = 1 và = −1. Như vậy, chuỗi Fourier là
= = +
= 0.5( + )
= cos 4
= ( )

36. Chuỗi Fourier – Hệ số phức
36
= A , 0 ≤ ≤

37. 37
=
2
Do = 1 nên
=
1
( ) =
=
− 2
+
2
=
− 2
=
2
, ≠ 0
Thế các hệ số vào công thức chuỗi Fourier: =

38. 38
Hàm số với 3 hệ số Fourier
= −1, 0, 1
Hàm số với 5 hệ số Fourier
= −2, −1, 0, 1, 2

39. 39
Hàm số với 20 hệ số Fourier
= −20, −19, … , 19, 20

40. Chuỗi Fourier cho hàm phức
40
=
( − 1)( + 1)(2 )
cos
(1.4 )
+ 10 , −1 ≤ ≤ 1

41. Chuỗi Fourier cho hàm phức
41
Hàm gốc (trên) và chuỗi Fourier với 3 hệ số (dưới)

42. Chuỗi Fourier cho hàm phức
42
Hàm gốc (trên) và chuỗi Fourier với 21 hệ số (dưới)

43. Mean Squared Error (MSE)
• Gọi = ∑ là chuỗi Fourier có 2 + 1 hệ
số
• = −
43
= ∫ − ∑
= ∫ −

44. Mean Squared Error (MSE)
44

45. Biến đổi Fourier liên tục
45

46. Biến đổi Fourier thuận
• Biến đổi Fourier thuận của hàm ( )
• ( ) cho biết năng lượng mà ( ) chứa tại tần số , được
gọi là phổ của
46
( ) = ( ) = ( )

47. Biến đổi Fourier nghịch
• Biến đổi Fourier nghịch phục hồi từ
• và ( ) tạo thành cặp biến đổi Fourier
47
= ( ) = ( )
⇔

48. Tính chất của biến đổi Fourier
• Tính tuyến tính (linearity)
• , : hằng số bất kỳ (số thực hoặc số phức)
• Tính dịch chuyển (shift property)
Nếu dịch chuyển ( ) theo thời gian một lượng hằng số , hàm sẽ có
cùng độ lớn phổ, ( )
48
+ = + ( )
( − ) =

49. Tính chất của biến đổi Fourier
• Tính tỷ lệ (scaling property)
Nếu lấy tỷ lệ ( ) theo thời gian bằng một hằng số khác 0, ký hiệu
( ), biến đổi Fourier sẽ là
• Tính đạo hàm (derivative property):
49
( ) =
( )
= ∙ ( )

50. Tính chất của biến đổi Fourier
• Tính chất tích chập (convolution)
Gọi tích chập của ( ) và ℎ( ) theo thời gian là
Biến đổi Fourier của tích chập của ( ) và ℎ( ) là
50
★ℎ = ℎ −
( )★ ( ) = ( )

51. Tính chất của biến đổi Fourier
• Tính điều biến (modulation property)
Một hàm được gọi là “điều biến” bởi hàm khác nếu nhân chúng với
nhau theo thời gian
• Tính đối ngẫu (Duality)
51
( ) = (− )
( ) ( ) = ★ ( )

52. Tính chất của biến đổi Fourier
• Định lý Parseval
• Tích phân của bình phương độ lớn của hàm là năng lượng của hàm
• Năng lượng của ( ) bằng năng lượng chứa trong ( )
52
( ) = ( )

53. Phép biến đổi Fourier rời rạc
53

54. Biến đổi Fourier rời rạc (DFT)
• Đây là biến đổi Fourier cho tín hiệu chỉ biết tại những điểm
lấy mẫu cách nhau chu kỳ
• Gọi ( ) là tín hiệu gốc ở dạng liên tục. Biến đổi Fourier của
( ) là
54
ℱ ( ) = = ( )

55. Biến đổi Fourier rời rạc
• Lấy mẫu trên ( ): , , ,…, ,…,
• Mỗi mẫu là một xung có diện tích
• = ∫ ( ) , với = 2
55
= + + ⋯ + + ⋯
+ ( )
= ∑

56. Biến đổi Fourier rời rạc
• Do số lượng điểm dữ liệu đầu vào hữu hạn, DFT xem như dữ
liệu có tính tuần hoàn
• Tức là đến cũng giống như đến
56

57. 57
(a) Chuỗi gồm = 10 mẫu. (b) Tính tuần hoàn ngầm định trong DFT

58. Biến đổi Fourier rời rạc
• Phương trình DFT được đánh giá tại tần số cơ bản và điểm
điều hòa ( = 0)
• = 0, , × 2,…, × ,…, × ( − 1)
• Như vậy, DFT ℱ của chuỗi là
58
( ) = , = , … , −

59. Biến đổi Fourier rời rạc
• Phương trình DFT viết theo dạng ma trận
• = / và = . = 1
59
ℱ
ℱ
ℱ
⋮
ℱ
=
1 1 1
1
1
1
⋮
1
1 … 1
…
…
…
…
⋮

60. 60
= 5 + 2 cos 2 − 90 + 3 cos 4
Lấy mẫu ( ) 4 lần/giây từ = 0 đến = 3/4. Đặt = = /4
Giá trị của các mẫu rời rạc là:
= 5 + 2 cos
2
− 90 + 3 cos
Tức là = 8, = 4, = 8, = 0, ( = 4)

61. 61
Như vậy, ℱ ( ) = = −
ℱ
ℱ
ℱ
ℱ
=
1 1 1
1 − −1
1
1
−1 1
−1
1
−1
−
=
20
− 4
12
4

62. Biến đổi Fourier rời rạc
• Biến đổi DFT nghịch của = ∑
là
• Ma trận nghịch bằng 1/ lần phần bù phức của ma trận gốc
(đối xứng)
62
=

63. Liên hệ phép biến đổi Fourier và
Ảnh Số
63

64. Chuỗi Fourier
64
Bất kỳ một tín hiệu tuần hoàn có thể
được xem như là tổng trọng số của các
tinh hiệu sinusoidal với các tần số khác
nhau
Miền tần số: xem tần số
như là một biến độc lập

65. Biến đổi Fourier
• Tín hiệu thời gian hoặc trên miền không gian được phân tích thành
tần số và ngược lại
65
Tín hiệu thời
gian hoặc
trên miền
không gian
Tín hiệu trên
miền tần số
Fourier Transform
Inverse
Fourier Transform

66. Biến đổi Fourier 1 chiều
• Trường hợp liên tục
• Trường hợp rời rạc
66
ℱ = ( ) = ℱ( )
ℱ = / , = 0, 1, 2, … , − 1
=
1
ℱ / , = 0, 1, 2, … , − 1

67. Biến đổi Fourier 1 chiều
• ℱ có thể biểu diễn thành
= + ( )
hoặc ℱ = ℱ ( )
• Độ lớn (Magnitude) (Fourier spectrum) ℱ = + ( )
• Góc lệch pha = arctan
( )
( )
67

68. 68
a. Hàm hộp có chiều rộng
b. Biến đổi Fourier của a.
c. Phổ Fourier của a.
a b c

69. Quan hệ giữa  và 
• Cho ( ) với điểm lấy mẫu
• Δ : độ phân giải không gian, là khoảng cách giữa các mẫu trong
( )
• Δ : độ phân giải tần số, là khoảng cách giữa các thành phần tần
số trong ℱ( )
• Quan hệ giữa Δ và Δ là Δ =
69

70. Quan hệ giữa  và  : Ví dụ
• Tín hiệu ( ) có chu kỳ lấy mẫu là 0.5 giây, 100 điểm
• Độ phân giải tần số Δ = = . ×
= 0.02
• Tức là trong ℱ , ta có thể phân biệt hai tần số cách nhau
0.02 Hertz trở lên
70

71. 71
a b
c d
( )
( )
ℱ
ℱ
a. Hàm rời rạc điểm ( điểm khác 0)
b. Phổ Fourier của a.
c. Hàm rời rạc có gấp đôi số điểm khác 0
d. Phổ Fourier của b.

72. Biến đổi Fourier rời rạc 2 chiều
• Cho ảnh ( , ) có kích thước × pixels
• Biến đổi thuận
, = ( , ) ( )
• = 0, 1, 2, … , − 1, = 0, 1, 2, … , − 1
72

73. Biến đổi Fourier rời rạc 2 chiều
• Cho ảnh ( , ) có kích thước × pixels
• Biến đổi nghịch
( , ) = , ( )
• = 0, 1, 2, … , − 1, = 0, 1, 2, … , − 1
73

74. Biến đổi Fourier rời rạc 2 chiều
• ℱ , có thể biểu diễn thành
ℱ , = , + ( , )
hoặc ℱ , = ℱ , ( , )
• Độ lớn (Magnitude) , = , + ( , )
• Góc lệch pha (Phase angle) , = arctan
( , )
( , )
74

75. 75
a. Ảnh gốc
b. Phổ Fourier của ảnh a.
c. Phase angle của ảnh a.
a b c

76. 76
a. Ảnh gồm hình chữ nhật trắng 20  40 trên nền đen 512  512
b. Phổ Fourier sau khi đã dịch chuyển và áp dụng log transformation
a b

77. 77

78. 78

79. 79

80. 80

81. Thực hiện 2D-DFT với 1D-DFT
81
( , )
1-D
DFT
by row ( , ) ( , )
1-D
DFT
by column
( , )
1-D
DFT
by column ( , ) ( , )
1-D
DFT
by row

82. Tính tuần hoàn của 1D-DFT
• DFT lặp lại chính nó với chu kỳ điểm nhưng ta thường chỉ
biểu diễn DFT với = 0, … , − 1
82
0 2
−
Biểu diễn trong khoảng này

83. Biểu diễn 1D-DFT
83
0 − 1
Tín hiệu theo thời gian
DFT
( )
0 − 1
ℱ( )
FFT Shift đưa tâm
của đồ thị về 0
0
− /2 /2 − 1
Đồ thị ℱ( ) có vùng tần số thấp ở hai
biên và vùng tần số cao ở giữa
Vùng tần số cao
Vùng tần số thấp

84. Tính tuần hoàn của 2D-DFT
• Cho ảnh có kích thước
× pixels
• 2D-DFT lặp lại với chu kỳ
điểm trên trục và
điểm trên trục
84
Biểu diễn trong
khoảng này 0 2
−
0
2
−

85. Biểu diễn 2D-DFT
85
Vùng tần số cao
Vùng tần số thấp
2D FFTSHIFT
Ảnh ℱ( , ) có vùng tần số thấp ở
các góc và vùng tần số cao ở tâm
FFT Shift đưa tần số 0
của ℱ( , ) về tâm ảnh

86. Biểu diễn 2D-DFT
86
Biểu diễn 2D-DFT gốc
0 N 2N
-N
0
M
2M
-M
2D-DFT sau khi
thực hiện FFT Shift

87. 87
a. Ảnh gốc
b. Phổ có 4 góc sáng
c. Phổ đã dịch về trung
tâm
d. Tăng cường chi tiết
trong phổ bằng log
transformation
a b
c d

88. Tăng cường ảnh trên Miền tần số
88

89. Tính chất của miền tần số
• Tần số trong biến đổi Fourier liên hệ trực tiếp đến tỷ lệ biến đổi
cường độ trong ảnh
• Tần số tại trung tâm ( = = 0) thay đổi chậm nhất, tỷ lệ với cường độ trung
bình của ảnh
• Càng đi xa tâm, tần số càng cao, tương ứng với sự thay đổi cường độ ngày
càng tăng trong ảnh
• Ví dụ: tường, sàn nhà  cạnh của đối tượng, nhiễu
89

90. Tính chất của miền tần số
• Thành phần cơ bản của biến đổi Fourier đối với việc phân
tích thị giác
• Magnitude (Fourier spectrum): cho biết tính chất tổng quan của
ảnh gốc
• Phase angle: thay đổi trên trường này gây biến đổi mạnh về cảm
nhận thị giác
90

91. 91
a. Ảnh SEM của mạch tích hợp bị hỏng
b. Phổ Fourier của a.
a b

92. 92
a. Ảnh gốc
b. Phổ Fourier của a.
c. Hình chữ nhật trong a. dịch
chuyển
d. Phổ Fourier của c.
e. Hình chữ nhật trong a. xoay
f. Phổ Fourier của e.
a
c
b
d
e f

93. 93
a. Ảnh gốc
b. Ảnh a. dịch chuyển 128
dòng và 128 cột
c. Ảnh a. dịch chuyển 64
dòng và 64 cột
d – f Phổ Fourier của a – c
g – i Phase angle của a – c
a d g
b e h
c f i

94. 94
a. Ảnh gốc
b. Phổ Fourier của a.
c. Ảnh gốc xoay 90
d. Phổ Fourier của b.
a b
c d

95. 95
a. Ảnh gốc
b. Kết quả khi nhân phase angle với 0.5 rồi tính IDFT
c. Kết quả khi nhân phase angle với 0.25 rồi tính IDFT
Phổ Fourier không thay đổi trong hai trường hợp
a
b c

96. Căn bản về lọc trên miền tần số
• Qui trình lọc trên miền tần số dựa trên tính chất tích chập
(convolution) của biến đổi Fourier
96
, = , ★ ,
⇕
, , = ( , )

97. Căn bản về lọc trên miền tần số
97
Nhân trong miền tần số dễ hơn thực hiện
tích chập trong miền không gian

98. Lọc trên miền tần số với 2D-FFT
98
( , )
2D FFT
FFT shift
( , )
FFT shift
2D IFFT
X
( , )
(Người dùng
định nghĩa)
( , )
( , )
( , ) và ( , )
phải có cùng kích
thước và có tần số
0 tại tâm

99. Phép nhân trên miền tần số
• Phép nhân hai DFT của hai tín hiệu tương đương với thực
hiện tích chập vòng
• Khi tích chập hai hàm tuần hoàn thì phép tích chập cũng có tính
tuần hoàn
• Hai chu kỳ gần nhau xen vào nhau gây ra hiện tượng wraparound
error
99

100. 100
0 20 40 60 80 100 120
0
0.5
1
0 20 40 60 80 100 120
0
0.5
1
0 20 40 60 80 100 120
0
20
40
f(x) DFT F(u)
G(u) = F(u)H(u)
h(x) DFT H(u)
g(x)
IDFT
f(x)
h(x)
g(x)
“Wrap around” effect

101. 101
f(x) DFT F(u)
G(u) = F(u)H(u)
h(x) DFT H(u)
g(x)
IDFT
Zero padding
Zero padding
Concatenation
0 50 100 150 200 250
0
0.5
1
0 50 100 150 200 250
0
0.5
1
0 50 100 150 200 250
0
20
40
Nối 0s
trước DFT
Chỉ giữ phần này

102. 102
a f
b g
c h
d i
e j
Côt trái: tích chập của hai hàm rời
rạc sử dụng cách trên miền không
gian. Hình e. là kết quả đúng
Côt phải: tích chập của hai hàm
giống như ở cột trái, nhưng có xét
tính tuần hoàn. Trong hình j., để ý
cách dữ liệu thuộc chu kỳ liên kề
nhau tạo wraparound error.
Để tạo kết quả đúng, hàm phải
được nối 0s

103. 103
Vùng bị sai
tại mép ảnh
a b
c
a. Ảnh gốc
b. Bộ lọc Gaussian lowpass
( , ) với = 5
c. Ảnh sau khi lọc (sử dụng
convolution vòng)

104. 104
a b
c
a. Kết quả tích chập 2D
không có nối 0s
b. Cách nối 0s đúng
c. Kết quả tích chập đúng

105. 105
Vùng zero padding trong
không gian của ảnh mặt nạ
(bộ lọc ideal lowpass)
Ảnh sau khi lọc
Chỉ giữ phần này

106. 106

107. 107
a b
d e
c
f
a. Ảnh kích thước
×
b. Ảnh đã nối 0s kích
thước ×
c. Kết quả nhân với
−1
d. Phổ ℱ
e. Bộ lọc Gaussian
lowpass trung tâm ,
kích thước ×
f. Phổ của tích ℱ
g. , tích của
−1 và phần thực
của IDFT của ℱ
h. Kết quả cuối cùng, chỉ
lấy M dòng và N cột
đầu tiên của
g h

108. Một vài dạng bộ lọc tiêu biểu
• Bộ lọc notch đặt 0, 0 = 0 để loại bỏ thành phần tần số zero
• Tần số zero = cường độ trung bình của ảnh
, = 0 , = (
2
,
2
)
1 ℎ
• Bộ lọc notch có thể làm việc trực tiếp với DFT không qua phép nối 0s
108

109. 109
a b
a. Ảnh gốc
b. Phổ Fourier của a.
c. Ảnh sau khi lọc bằng bộ lọc notch
c

110. Một vài dạng bộ lọc tiêu biểu
• Bộ lọc lowpass làm yếu tần số
cao trong khi cho qua tần số
thấp, tạo hiệu ứng ảnh nhòe
• Bộ lọc highpass làm yếu tần số
thấp trong khi cho qua tần số
cao, tăng cường độ sắc nét cho
chi tiết nhưng gây giảm độ
tương phản
110

111. 111
a b
d e
c
f
Dòng trên: các bộ lọc tần số
Dòng dưới: ảnh áp dụng các bộ lọc tương ứng
Sử dụng = 0.85 trong c. để thu được f.

112. Lọc không gian và lọc tần số
• Mối liên hệ giữa lọc không gian và lọc tần số là định lý tích
chập
( , ) ⟺ ( , )
• Bộ lọc tần số càng hẹp thì càng làm yếu tần số thấp, tăng hiệu ứng
nhòe  Bộ lọc không gian lớn hơn
112

113. 113
a c
b d
a. Bộ lọc Gaussian lowpass 1D trên miền tần số
b. Bộ lọc lowpass trên miền không gian tương ứng với a.
c. Bộ lọc Gaussian highpass trên miền tần số
d. Bộ lọc highpass trên miền không gian tương ứng với b
Mặt nạ 2D là bộ lọc trên miền không gian

114. 114
a b
c d
e f
a. Ảnh gốc
b. Phổ Fourier của a.
c. Mặt nạ không gian và bộ lọc tần số
tương ứng
d. Biểu diễn bộ lọc ở dạng ảnh
e. Kết quả lọc ảnh a. trên miền tần số
với bộ lọc d.
f. Kết quả lọc ảnh a. bằng bộ lọc
không gian tương ứng của d.

115. Bộ lọc tần số thấp (lowpass
filters)
Lọc ảnh trong miền tần số
115

116. Bộ lọc tần số thấp (lowpass filters)
• Bộ lọc ( , ) trên miền tần số có tính chất sau
• Là hàm rời rạc có kích thước × (sau khi nối 0s)
• = 0, 1, 2, … , − 1, = 0, 1, 2, … , − 1
• Tâm nằm tại thành phần tần số zero (zero-phase-shift) và đối xứng xuyên tâm
(radially symmetric)
• Thao tác lọc với ( , ) tuân theo quy trình lọc trên miền tần số gồm
7 bước
116

117. 117

118. Bộ lọc tần số thấp
• Tạo ứng trơn (nhòe) trên miền tần số bằng cách làm yếu tần
số cao
118
Ideal lowpass filter Butterworth lowpass filter Gaussian lowpass filter
Rất sắc nét Rất trơn

119. Cut-off frequency
• Cut-off frequency là điểm đánh dấu sự thay đổi của ( , ) từ 0
đến 1 (hoặc ngược lại)
• Thay đổi có thể là đột ngột (ILPF) hoặc dần dần (BLPF và GLPF)
119
Ideal lowpass filter Butterworth lowpass filter

120. Cut-off frequency
• là hằng số dương, xác định đường tròn có tâm tại thành phần tần
số zero và bán kính
120
( , )

121. Khoảng cách ( , )
• ( , ) là khoảng cách giữa một điểm ( , ) trong miền tần
số và tâm của vùng tần số hình chữ nhật ×
( , ) = −
2
+ −
2
/
121

122. Ideal lowpass filter (ILPF)
• ILPF cho qua (không làm yếu) các tần số nằm trong đường
tròn bán kính và đặt về 0 cho mọi tần số nằm ngoài
đường tròn
, =
, ≤
, >
• Mạch điện tử không thể nhận biết cách đặt ngưỡng đột ngột của
ILPF, chỉ giả lập được trên máy tính
122

123. 123
a b c a. Đồ thị phối cảnh của hàm chuyển ILPF
b. Bộ lọc được biểu diễn thành ảnh
c. Mặt cắt xuyên tâm của bộ lọc

124. 124
a b a. Ảnh có kích thước 500 × 500 pixels
b. Phổ Fourier của a.
Các đường tròn đặt lên phổ có bán kính lần lượt là 5, 15, 30, 80, 230, chứa lần
lượt 92.0, 94.6, 96.4, 98.0 và 99.5% năng lượng ảnh

125. 125
a b
c d
e f
a. Ảnh gốc
b – f Kết quả của ILPF với cut-off
frequency tại bán kính 5, 15, 30, 80,
và 230. Năng lượng bị lọc bỏ lần
lượt là 8, 5.4, 3.6, 2 và 0.5% tổng
năng lượng

126. Hiện tượng “ringing”
• Mặt cắt của , trong miền tần số có dạng hàm hộp 
ℎ( , ) trong miền không gian có dạng hàm sinc
• Tích chập hàm sinc với mỗi điểm ảnh sẽ cho bản sao của sinc
tại vị trí tương ứng
• Thùy chính của sinc gây hiệu ứng nhòe
• Các thùy nhỏ hơn là nguyên nhân của “ringing”
126

127. 127
a b
a. Biểu diễn trên miền không gian của một ILPF có bán kính 5 và kích
thước 1000 × 1000
b. Lát cắt cường độ của một đường thẳng nằm ngang đi qua tâm ảnh

128. Butterworth lowpass filter (BLPF)
• Hàm chuyển của BLPF bậc với cut-off frequency
, =
+ ( , )/
• Bậc 1: không xảy ra “ringing”
• Bậc 2: có “ringing” nhưng khó cảm nhận được
• Bậc >2: “Ringing” ngày càng nghiêm trọng hơn
128

129. 129
a b c a. Đồ thị phối cảnh của hàm chuyển BLPF
b. Bộ lọc được biểu diễn thành ảnh
c. Mặt cắt xuyên tâm của bộ lọc với bậc 1 đến 4

130. 130
a b
c d
e f
a. Ảnh gốc
b – f Kết quả của BLPF ( = 2) với
cut-off frequency tại bán kính 5, 15,
30, 80, và 230.

131. 131
a b c a – d Biểu diễn không gian của BLPF bậc 1, 2, 5, và 20 và lát cắt cường
độ đi qua tâm bộ lọc (kích thước 1000  1000 và cut-off frequency là 5)
Chú ý hiệu ứng ringing tăng dần theo bậc
d

132. Gaussian lowpass filter (GLPF)
• Hàm chuyển của GLPF với cut-off frequency
, =
,
• Biến đổi Fourier nghịch của GLPF cũng là một hàm Gaussian
 không xảy ra “ringing”
132

133. 133
a b c
a. Đồ thị phối cảnh của hàm chuyển GLPF
b. Bộ lọc được biểu diễn thành ảnh
c. Mặt cắt xuyên tâm của bộ lọc với các khác nhau

134. 134
a b
c d
e f
a. Ảnh gốc
b – f Kết quả của GLPF với cut-off
frequency tại bán kính 5, 15, 30, 80,
và 230.

135. Tổng hợp các bộ lọc tần số thấp
135
Bộ lọc Công thức
Ideal lowpass filter
(ILPF)
, =
1 , ≤
0 , >
Butterworth lowpass filter
(BLPF)
, =
1
1 + ( , )/
Gaussian lowpass filter
(GLPF)
, = , /
* : cut-off frequency, : bậc của bộ lọc Butterworth

136. Ví dụ về lowpass filtering
• Lowpass filtering trên miền tần số được sử dụng trong nhiều ứng
dụng thực tiễn
• Nhận thức của máy: nhận dạng chữ
• Công nghiệp in ấn và xuất bản
• Xử lý ảnh trên không và ảnh vệ tinh
136

137. 137
a b a. Văn bản có độ phân giải kém (chú ý các chữ cái bị đứt gãy
trong khung phóng to)
b. Kết quả lọc bằng GLPF (các đoạn đứt gãy đã được nối liền)

138. 138
a b a. Ảnh gốc (1028  732 pixels)
b. Kết quả lọc bằng GLPF với = 100
c. Kết quả lọc bằng GLPF với = 80
d. Chú ý sự giảm các nếp nhăn trong ảnh b. và c. so với a.
c

139. 139
a b a. Ảnh gốc thấy rõ các đường quét
b. Kết quả lọc bằng GLPF với = 50
c. Kết quả lọc bằng GLPF với = 20
c

140. Bộ lọc tần số cao (highpass
filters)
Lọc ảnh trong miền tần số
140

141. Bộ lọc tần số cao
• Tạo hiệu ứng chi tiết sắc nét trên miền tần số bằng cách làm
yếu tần số thấp
141
Ideal highpass filter Butterworth highpass filter Gaussian highpass filter
Rất sắc Rất trơn

142. Liên hệ với bộ lọc tần số thấp
• Công thức liên hệ giữa bộ lọc tấn số cao và bộ lọc tần số thấp
là
, = − ,
• , : hàm chuyển của bộ lọc lowpass
• Những tần số nào mà bộ lọc tần số thấp làm yếu sẽ được bộ
lọc tần số cao cho qua, và ngược lại
142

143. 143
a b c a. Đồ thị phối cảnh của hàm chuyển IHPF
b. Bộ lọc được biểu diễn thành ảnh
c. Mặt cắt xuyên tâm của bộ lọc

144. 144
b c d
a a. Ảnh gốc
b – d Kết quả lọc highpass trên a. sử
dụng IHPF với = 30, 60 và 160

145. Butterworth highpass filter (BHPF)
• Hàm chuyển của BLPF bậc với cut-off frequency
, =
+ / ( , )
145

146. 146
a b c a. Đồ thị phối cảnh của hàm chuyển BLPF
b. Bộ lọc được biểu diễn thành ảnh
c. Mặt cắt xuyên tâm của bộ lọc

147. 147
a b c Kết quả lọc highpass sử dụng BHPF ( = 2) với = 30, 60 và 160
Ảnh đầu ra của BHPF mượt hơn so với ảnh đầu ra của IHPF

148. Gaussian highpass filter (GHPF)
• Hàm chuyển của GHPF với cut-off frequency
, = −
,
148

149. 149
a b c a. Đồ thị phối cảnh của hàm chuyển GHPF
b. Bộ lọc được biểu diễn thành ảnh
c. Mặt cắt xuyên tâm của bộ lọc

150. 150
a b c Kết quả lọc highpass sử dụng GHPF với = 30, 60 và 160

151. Tổng hợp các bộ lọc tầng số cao
151
Bộ lọc Công thức
Ideal high filter
(IHPF)
, =
0 , ≤
1 , >
Butterworth highpass filter
(BHPF)
, =
1
1 + / ( , )
Gaussian highpass filter
(GHPF) , = 1 −
,
* : cut-off frequency, : bậc của bộ lọc Butterworth

152. 152
a b c Biểu diễn không gian của bộ lọc (a) IHPF, (b) BHPF, và (c)
GHPF, cùng với lát cắt cường độ qua tâm của mỗi bộ lọc

153. Laplacian trong miền tần số
153

154. Laplacian trong miền tần số
• Laplacian có thể được triển khai trong miền tần số bằng bộ
lọc có dạng
, = − ( , )
• Ảnh Laplacian , = ℱ , ( , )
154

155. Laplacian trong miền tần số
• Tăng cường ảnh trong miền không gian
, = , + ,
• Chọn = −1 vì ( , ) âm
• Miền giá trị của , có thể gấp nhiều lần so với ( , ) 
chuẩn hóa ( , ) về [0,1] trước khi tính DFT và , về [-1,
1]
155

156. Laplacian trong miền tần số
• Tăng cường ảnh trong miền tần số
, = ℱ , − ( , ) ( , )
= ℱ 1 − ( , ) ,
= ℱ 1 + 4 ( , ) ,
• Cũng gặp phải vấn đề miền giá trị
• Không được chọn phổ biến như thao tác trên miền không gian vì
khó xác định hệ số chuẩn hóa
156

157. 157
a b a. Ảnh gốc bị nhòe
b. Ảnh tăng cường sử dụng Laplacian trong miền tần số

158. Qui trình unsharp masking
1. Làm nhòe ảnh gốc ( , ) thành ,
, = ℱ , ( , )
• , : bộ lọc lowpass trong miền tần số
2. Trừ ảnh nhòe từ ảnh gốc (hiệu số gọi là mask)
, = , − ,
3. Cộng mask và ảnh gốc
, = , + ∗ ,
• = 1: unsharp masking, > 1:highboost filtering
158

159. Qui trình unsharp masking
• Biểu diễn công thức tạo ( , ) theo khái niệm trong miền
tần số
, = ℱ 1 + ∗ (1 − , ( , )
159

160. High-frequency-emphasis filtering
• Công thức tính ( , ) sử dụng bộ lọc highpass ,
, = ℱ 1 + ∗ , ( , )
• Công thức tổng quát
, = + ∗ , ( , )
• là hằng số điều khiển giá trị offset tính từ gốc
• là hằng số điều khiển độ đóng góp của tần số cao
160

161. 161
a b
c d
a. Ảnh X-quang ngực
b. Kết quả highpass filtering với bộ lọc Gaussian
c. Kết quả của high-frequency-empahsic filer với cùng bộ lọc
d. Kết quả áp dung cân bằng histogram trên c.

162. Lọc homomorphic
162

163. Lọc homomorphic
• Làm yếu sự đóng góp của tần số thấp đồng thời nhấn mạnh
sự đóng góp của tần số cao
163

164. Lọc homomorphic
• Ảnh ( , ) được phân tích thành hai thành phần illumination ( , )
và reflectance ( , )
, = , ,
• Giả sử ta định nghĩa , = ln ( , )
Thì ℱ , = ℱ ln ( , )
• Đặt , = ℱ ln ( , ) , , = ℱ ln ( , )
, = , + ( , )
164

165. Lọc homomorphic
• Lọc , bằng bộ lọc , sao cho
, = , ,
= , , + , ( , )
• Ảnh đã lọc trong miền không gian là
, = ℱ ( , )
= ℱ , , + ℱ , ,
• Đặt = ℱ , , , = ℱ , ,
, = , + ( , )
165

166. Lọc homomorphic
• Ảnh đầu ra
, = ( , ) = , ( , ) ( , ) = , ,
• , : thành phần illumination của ảnh đầu ra
• , : thành phần reflectance của ảnh đầu ra
166

167. 167
Đường biến thiên có thể được ước lượng bằng cách chỉnh sửa bộ lọc Gaussian
highpass
Khi < 1 và > 1: làm yếu sự đóng góp của tần số thấp (iilumination) và
tăng cường sự đóng góp của tần số cao (reflectance)  đồng thời nén
dynamic range và tăng cường độ tương phản
, = − 1 −
,
+

168. 168
a b a. Ảnh PET của cơ thể người
b. Tăng cường ảnh bằng homomorphic filtering

169. Nâng cao chất lượng ảnh
Xử lý ảnh và Video số
169

170. Nâng cao chất lượng ảnh
• Xử lý ảnh đầu vào để ảnh đầu ra “nhìn tốt hơn” (visually better) ảnh
đầu vào cho một ứng dụng cụ thể.
• Nâng cao chất lượng ảnh có thể thực hiện:
• Miền không gian: thao tác trên ảnh gốc
g (m, n) = T [f (m, n)]
• Miền tần số: thao tác trên DFT của ảnh gốc
G (u, v) = T [F (u, v)]
với F(u, v) = F [f(m, n)] và G(u, v) = F [g(m, n)]
170

171. Nâng cao chất lượng ảnh
171
Kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh
Thao tác điểm ảnh Thao tác miền không gian Thao tác miền tần số
• Thao tác lược đồ ảnh
• Thao tác trên ảnh xám
• Thao tác trên ảnh màu
• …
• Lọc thông tần số thấp
• Lọc thông tần số cao
• Thao tác trên lược đồ
• …
• Bộ lọc làm trơn ảnh
• Thao tác trên đạo hàm ảnh
• Thao tác trên lược đồ
• …

172. Vấn đề của DFT
Xử lý ảnh trong miền tần số
172

173. Vấn đề khó khăn của DFT
• Việc đánh giá cần phép nhân và ( − 1) phép cộng
trên số phức
• Bài toán thực tế thường chọn ≥ 256  gặp phải vấn đề
lớn về tốc độ tính toán
173
ℱ =

174. Fast Fourier Transform (FFT)
• 1805 – Gauss đề ra phương pháp nội suy quỹ đạo của tiểu
hành tinh Pallas và Juno
• 1805 – 1965 Vài phiên bản FFT khác ra đời
• 1932 Yates, Interaction algorithm cho Hadamard and Walsh
transforms
• 1942 Danielson và Lanczos, tính DFT cho dữ liệu tinh thể học, tận
dụng tính chu kỳ thay vì tính đối xứng
• 1965 – Cooley and Turkey, tính DFT khi đa hợp và thường
là mũ của 2
174

175. Fast Fourier Transform (FFT)
• FFT tính DFT nhanh hơn với độ phức tạp Θ( log ) (so với
( ))
• Nhiều thuật toán FFT còn cho độ lỗi thấp hơn đánh giá DFT
trực tiếp
• Ví dụ:
175
Đánh giá DFT trực tiếp Cooley – Tukey (1965)
Phép nhân /2log2( )
Phép cộng ( − 1) 2( )

176. Tài liệu tham khảo
• Slide Xử Lý ảnh, Nguyễn Ngọc Thảo
• Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, “Digital Image Processing”, 3rd
edition, 2008. Chapter 4
• gear.kku.ac.th/~nawapak/178353/Chapter04.ppt
• http://www.sci.utah.edu/~gerig/CS6640-
F2012/Materials/CS6640_F2012_Fourier.pdf
176

177. 177