Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA VÕ VĨNH LỘC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG NHIỄU TRONG KHÔI PHỤC ẢNH (The method of detection noise in restoration of images) Chuyên ngành : Vô tuyến điện tử Mã số ngành : 2.07.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP Hồ Chí Minh tháng 12/2004 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : PGS.,TS,.TSKH NGUYỄN KIM SÁCH Cán chấm nhận xét 1: Cán chấm nhận xét 2: Luận án thạc sĩ bảo vệ : HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN ÁN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HỒ CHÍ MINH Ngày …… Tháng ……… năm 200 Đại Học Quốc Gia Tp.Hồ Chí Minh Trường Đại Học Bách Khoa -o0o - Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc -o0o - NHIỆM VỤ LUẬN ÁN THẠC SĨ Họ tên học viên : VÕ VĨNH LỘC Ngày,tháng,năm sinh : 07/03/1979 Chuyên ngành: Vô Tuyến Điện Tử Phái : Nam Nơi sinh: Pleiku,GiaLai Mã số: 2.07.01 I.– TÊN ĐỀ TÀI : PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG NHIỄU TRONG KHÔI PHỤC ẢNH II – NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: – Xây dựng phương pháp nhận dạng nhiễu ảnh – Nhận dạng nhiễu Gaussian, Poisson, Gaussian III – NGÀY GIAO NHIỆM VỤ (Ngày bảo vệ đề cương) : 01/07/2004 IV – NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ (Ngày bảo vệ luận án tốt nghiệp): 30/12/2004 V – HỌ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.,TS.,TSKH NGUYỄN KIM SÁCH CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM NGÀNH BỘ MÔN QUẢN LÝ NGÀNH Nội dung đề cương luận án thạc sĩ Hội Đồng Chun Ngành thơng qua PHỊNG ĐÀO TẠO SĐH Ngày .tháng năm 200 KHOA QUẢN LÝ NGÀNH Lời cảm ơn Trước hết, em xin cảm ơn nhà trường tạo điều kiện thuận lợi cho em học tập suốt thời gian qua Em xin cám ơn tất quý Thầy, Cô dạy dỗ, cung cấp tri thức quý báu cho em làm hành trang bước đường sau Và đặc biệt, em xin cám ơn thầy – Nguyễn Kim Sách – người tận tình hướng dẫn động viên em trình làm luận án Em xin cảm ơn bạn bè, người thân, bố mẹ giúp đỡ, động viên em suốt thời gian qua Tp.Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2004 Võ Vónh Lộc TĨM TẮT Nhiễu thường làm giảm chất lượng ảnh Nhiễu làm mờ ảnh chí làm hư ln ảnh, hay đơi làm người ta hiểu lầm sai lệch thơng tin ảnh bị nhiễu, đặc biệt quan sát thiên văn y khoa Vấn đề triệt nhiễu nghiên cứu đạt nhiều kết trung tâm nghiên cứu trường đại học Và có số phương pháp triệt nhiễu Tuy nhiên, phương pháp đạt hiệu cao loại nhiễu định Và điều khó, đặc biệt ảnh bị nhiễu nhiều loại nhiễu khác Rất khó xác định xác loại nhiễu, thường dựa cảm tính, kinh nghiệm Nhận dạng nhiễu bước triệt nhiễu tự động Và nhiễu loại tín hiệu ngẫu nhiên nên ta sử dụng phương pháp xác suất, thống kê để nhận dạng nhiễu Dựa vào đặc tính thống kê nhiễu, ta nhận dạng nhiễu, đặc tính kỳ vọng, phương sai v.v… Luận văn xây dựng phương pháp nhận dạng nhiễu khôi phục ảnh, dựa đặc tính thống kê nhiễu, cách khách quan xác Các đặc tính thống kê kỳ vọng, phương sai, tương quan chéo (phép đo thông tin Kullback-Leiber) v.v ., hay phương pháp kiểm định giả thiết thống kê Tuy phương pháp có ưu khuyết điểm riêng, kết hợp phương pháp với ưu điểm đạt hiệu cao (95%) ABSTRACT Noise is always an annoying subject In image, it is the cause of reduction quality of image Noise makes pictures unclear or even destroys the whole image Moreover, it is sometime able to bring about misunderstanding because of the incorrect information from the image has noise, especially in the astronomy and medical Researching to remove noise has got great achievements by Centers Research and Universities Although there are many methods to remove the noise, each method just applies for one kind of noise to have the best effect Therefore, removing the noise with high effect, we must determine the noise exactly and apply the appropriate method However, this is a difficult problem especially when the image has much kind of noise It’s hard to determine the noise in image exactly; it is often subjective and based mostly on of one’s experience Detecting noise is just the first step to remove automatically noise in image Since noise is the random signal, we can use the statistics method to detect it It is that this thesis tries to build a method of detecting noise in restoration of images It’s based on the character statistics of noise such as using mean and variance, using cross entropy (Kullback-Leiber distance), verify statistics supposition method Each method has its own advantages and disadvantages Thus, we can use all of their advantages to detect noise more exactly; the detection of noise is to a certain extent of excellence (95%) LATN: Phương Pháp Nhận Dạng Nhiễu Trong Khôi Phục Ảnh Mục Lục Chương : Giới thiệu mục tiêu đề tài Chương : Đối tượng nghiên cứu : Nhiễu khôi phục ảnh 1.1) Đôi nét nhiễu : 1.2) Tác động nhiễu lên ảnh : 1.3) Các khả ảnh bị nhiễu : 1.4) Các mơ hình nhiễu : 1.4.1) Mơ hình nhiễu Cộng 1.4.2) Mơ hình nhiễu Nhân 1.4.3) Mơ hình nhiễu Xung 1.4.4) Mơ hình nhiễu Tổng Hợp 1.5) Các loại nhiễu đặc điểm : Chương : Các công cụ Xác Suất – Thống Kê 14 2.1) Các đặc trưng đại lượng ngẫu nhiên: 14 2.1.1) Kỳ vọng : 14 2.1.2) Phương sai 14 2.1.3) Moment 15 2.1.4) Median (Trung vị) 16 2.1.5) Mode 16 2.1.6) Hệ số tương quan 17 2.2) Bài toán so sánh luật phân phối xác suất đại lượng ngẫu nhiên 17 Chương : Công cụ xử lý ảnh khôi phục ảnh : Phân đoạn ảnh để nhận dạng nhiễu khôi phục ảnh 19 Chương : Các phương pháp nhận dạng nhiễu 24 4.1) Sử dụng biểu đồ Histogram để nhận dạng nhiễu: 24 4.2) Sử dụng kỳ vọng phương sai để nhận dạng nhiễu: 25 4.3) Sử dụng hàm tương quan, tự tương quan Phổ để nhận dạng nhiễu : 25 4.4) Sử dụng Cross Entropy : Phép đo thông tin Kullback-Leiber : 25 4.5) Kiểm định giả thiết thống kê : 26 HVTH: Võ Vĩnh Lộc GVHD: PGS.,TS.,TSKH Nguyễn Kim Sách Trang : LATN: Phương Pháp Nhận Dạng Nhiễu Trong Khôi Phục Ảnh Chương : Sử dụng phương pháp để nhận dạng nhiễu Poisson, Gaussian , Poisson+Gaussian 27 5.1) Sử dụng kỳ vọng, phương sai : 27 5.1.1) Nhiễu Poisson : 27 5.1.2) Nhiễu Gaussian 31 5.1.3) Nhiễu Poisson + Gaussian : 45 5.2) Sử dụng Cross Entropy : Phép đo thông tin Kullback-Leiber: 49 5.3) Sử dụng kiểm định giả thiết thống kê : 52 5.3.1) Nhiễu Gaussian 53 5.3.2) Nhiễu Poisson 55 5.4) Tiến hành nhận dạng nhiễu ảnh sau 64 5.4.1) Ảnh : rải nhiễu Gausian: 64 5.4.2) Ảnh : rải nhiễu Gaussian 68 5.4.3) Ảnh : Rải nhiễu Poisson 75 Chương : Tổng kết 81 6.1) Phân biệt nhiễu Gaussian, nhiễu Poisson, nhiễu Gaussian + Poisson : 81 6.2) Hướng phát triển đề tài : 82 Tài liệu tham khảo : 84 HVTH: Võ Vĩnh Lộc GVHD: PGS.,TS.,TSKH Nguyễn Kim Sách Trang : LATN: Phương Pháp Nhận Dạng Nhiễu Trong Khôi Phục Ảnh Phương pháp nhận dạng nhiễu khôi phục ảnh HVTH: Võ Vĩnh Lộc GVHD: PGS.,TS.,TSKH Nguyễn Kim Sách Trang : LATN: Phương Pháp Nhận Dạng Nhiễu Trong Khôi Phục Ảnh Chương : Giới thiệu mục tiêu đề tài Trong q trình xử lý ảnh, khơi phục ảnh, có nhiều giải thuật loại bỏ nhiễu để làm tăng chất lượng ảnh Tuy nhiên, ứng với giải thuật triệt nhiễu lại thích hợp, có hiệu tốt loại nhiễu định Hoặc muốn loại nhiễu cần phải có thơng số nhiễu, áp dụng phương pháp triệt nhiễu thích hợp với thông số nhiễu Việc khó khăn, địi hỏi người thực phải có nhiều kinh nghiệm khả quan sát ảnh cách tinh tế, cảm tính Do để triệt nhiễu cách khách quan hiệu quả, ta cần phải xác định thông số nhiễu cách tự động để áp dụng giải thuật triệt nhiễu thích hợp Đây mục tiêu đề tài, xây dựng phương pháp nhận dạng nhiễu ảnh Sử dụng phương pháp nhận dạng nhiễu để nhận dạng nhiễu Poisson nhiễu liên quan đến nhiễu Poisson nhiễu Gaussian, ảnh bị nhiễu Gaussian nhiễu Poisson HVTH: Võ Vĩnh Lộc GVHD: PGS.,TS.,TSKH Nguyễn Kim Sách Trang : LATN: Phương Pháp Nhận Dạng Nhiễu Trong Khôi Phục Ảnh Phuong sai nhieu 140 120 100 80 60 40 20 0 10 15 20 25 30 35 40 So thu tu cua vung tuong dong Hình 5.4.8 : Phương sai nhiễu tính theo số thứ tự vùng đương đồng khảo sát Phương sai vùng tương đồng xấp xỉ Điều thể ảnh bị nhiễu Gaussian HVTH: Võ Vĩnh Lộc GVHD: PGS.,TS.,TSKH Nguyễn Kim Sách Trang : 71 LATN: Phương Pháp Nhận Dạng Nhiễu Trong Khôi Phục Ảnh Kết với độ tin cậy 95% , ( χ – χ 02 ) tính Kiem dinh gia thiet thong ke 2000 1500 1000 500 -500 10 15 20 25 30 35 40 So thu tu cua vung tuong dong Hình 5.4.9 : ( χ – χ 02 ) theo số thứ tự vùng tương đồng khảo sát) Ta thấy ( χ – χ 02 )