Bài giảng Nhập môn xử lý ảnh - Chương 7: Các phương pháp thay đổi kích thước ảnh

BỘ MÔN KHOA HỌC MÁY TÍNHNHẬP MÔN XỬ LÝ ẢNHChương 7: Các phương pháp thay đổi kích thước ảnhBiên soạn: Dr Ngo Huu PhucCác phương pháp thay đổi kích thước ảnh2Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltCó 3 phương pháp thay đổi kích thước ảnhMở rộng ảnh thông qua nắn pixelVí dụ: phóng ảnh 4 lần.Xuất phát từ ảnh trắng có kích thước phóng lên 4 lần so với ảnh gốc.Copy các pixel thứ 4 của các hàng thứ 4 sang ảnh mới.3Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltMở rộng ảnh thông qua nắn pixelMinh họa chi tiết cho quá trình copy pixel.4Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltVới mỗi giá trị pixel trên ảnh gốc, lặp lại quá trình trên 15 lần để tạo vùng mới, (“pixel” lớn có kích thước 4x4=16).Mở rộng ảnh thông qua nắn pixel5Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltGiảm kích thước ảnh thông qua nắn pixelVí dụ: giảm kích thước anhr4 lần so với ảnh gốc.Chia ảnh gốc theo n: lấy các pixel thứ n trên các hàng thứ n.6Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltGiảm kích thước ảnh thông qua nắn pixelVí dụ: giảm kích thước anhr4 lần so với ảnh gốc.Phóng to một vùng của ảnh. 7Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltGiảm kích thước ảnh thông qua nắn pixelVí dụ: giảm kích thước anhr4 lần so với ảnh gốc.Giữ lại các pixel thứ 4 trên các hàng thứ 4.8Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltGiảm kích thước ảnh thông qua nắn pixelVí dụ: giảm kích thước anhr4 lần so với ảnh gốc.Bỏ qua tất cả các pixel khác9Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltGiảm kích thước ảnh thông qua nắn pixelVí dụ: giảm kích thước anhr4 lần so với ảnh gốc.Copy các điểm quan tâm sang ảnh mới.10Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltGiảm kích thước ảnh thông qua nắn pixelVí dụ: giảm kích thước anhr4 lần so với ảnh gốc.11Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPhương pháp láng giềng gần nhất là sự tổng hợp của 2 phương pháp tăng và giảm kích thước ảnh.Phương pháp này có thể áp dụng cho việc thay đổi kích thước ảnh với nhân tố thập phân p/q, với p và q là số nguyên.Phương pháp các láng giềng gần nhất (Nearest Neighbor)12Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPhóng to vùng quan tâmPhương pháp các láng giềng gần nhấtVí dụ: thay đổi kích thước ảnh với nhân tố 3/7.13Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPhóng to vùng quan tâmTỷ lệ 3/7Phương pháp các láng giềng gần nhất14Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltVùng quan sát có kích thước 7x7Tỷ lệ 3/7Phương pháp các láng giềng gần nhất15Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltCác khối mầu vàng: 3 pixel được lấy trong 7 dòng, 3 pixel được lấy trong 7 cột.Tỷ lệ 3/7Phương pháp các láng giềng gần nhất16Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltGiữ lại các pixel quan tâmTỷ lệ 3/7Phương pháp các láng giềng gần nhất17Tham khảo bài giảng ĐH Vanderbiltvà không quan tâm tới các pixel còn lại.Tỷ lệ 3/7Phương pháp các láng giềng gần nhất18Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ 3/7Copy các pixel quan tâm sang ảnh mới.Phương pháp các láng giềng gần nhất19Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ 3/7Copy sang ảnh mớiPhương pháp các láng giềng gần nhất20Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ 3/7Copy sang ảnh mớiPhương pháp các láng giềng gần nhất21Tham khảo bài giảng ĐH Vanderbilt3/7 resize Copy sang ảnh mớiPhương pháp các láng giềng gần nhất22Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ 3/7Copy sang ảnh mới.Phương pháp các láng giềng gần nhất23Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ 3/7Phương pháp các láng giềng gần nhất24Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPhương pháp các láng giềng gần nhất25Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ thay đổi là 3/7Ảnh gốcChi tiết thay đổi kích thước ảnh.Phương pháp các láng giềng gần nhất26Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ thay đổi 3/7Ảnh gốcChi tiết thay đổi kích thước ảnhPhương pháp các láng giềng gần nhất27Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltẢnh gốcCác pixel được kéo dãn với tỷ lệ 7/3 sau đó lấp các khoảng trốngTỷ lệ 7/3Phương pháp các láng giềng gần nhất28Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ 7/3Chi tiếtMỗi khối 3x3 trên ảnh gốc được kéo thành khối 7x7Ảnh gốcPhương pháp các láng giềng gần nhất29Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltKhối 3x3 được phân bố thành khối 7x7.Tỷ lệ 7/3Phương pháp các láng giềng gần nhất30Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltCác pixel rỗng được thay bằng giá trị trung bình.Tỷ lệ 7/3Phương pháp các láng giềng gần nhất31Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ 7/3Phương pháp các láng giềng gần nhấtCác pixel rỗng được thay bằng giá trị trung bình.32Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltẢnh gốcTỷ lệ 7/3Phương pháp các láng giềng gần nhất33Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltGiá trị nguyên để xác định vị trí pixel (r′, c′ ), trong ảnh INếu Sr ≥ 0.5, và Sc ≥ 0.5, chỉ số chạyNếu Sr  R’, C > C´.38Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltXác định vị trí các pixel được lấy ở ảnh kết quả.Ảnh kết quả có kích thước lớn hơn ảnh gốc, R > R’, C > C´.r´ = 1c´ = 1r´+1 = R’c´ +1 = C’Sử dụng nhân tố sR = R’/R và sC = C´/C.Phương pháp các láng giềng gần nhất39Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltXác định vị trí các pixel được lấy ở ảnh kết quả.r´ = 1c´ = 1r´+1 = R’c´ +1 = C’Ảnh kết quả có kích thước lớn hơn ảnh gốc, R > R’, C > C´.Sử dụng nhân tốsR = (R’-1)/R sC = (C’-1)/C Phương pháp các láng giềng gần nhất40Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltXác định vị trí các pixel được lấy ở ảnh kết quả.r´ = 1c´ = 1r´+1 = R’c´ +1 = C’Ảnh kết quả lớn hơn ảnh gốc, R > R’, C > C´.Sử dụng nhân tốsR = (R’-1)/R sC = (C’-1)/C Phương pháp các láng giềng gần nhất41Tham khảo bài giảng ĐH Vanderbilt(1,1)IN(2,2)IN(3,3)INPhương pháp các láng giềng gần nhấtNếu ảnh kết quả nhỏ hơn ảnh đầu vào, R 1 & C’/C>1.Phương pháp các láng giềng gần nhất43Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltNếu ảnh kết quả nhỏ hơn ảnh đầu vào, R < R’ và C < C’ .Đường nằm giữa(R’,C’)IN(R’-1,C’-1)INNếu ảnh đầu vào nhỏ hơn ảnh gốc, R < R’ và C < C’ .Phương pháp các láng giềng gần nhất44Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTương tựnằm giữaMở rộng ảnh: nắn ảnh so với nội suyPixel replicationBilinear interpolation tạo ra pixel có giá trị trung bình so với ảnh gốc.45Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltNắn pixelMinh họa quá trình nắn pixelVị trí mầu đỏ đánh dấu giá trị pixel gốc.46Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltNội suy 2D (Bilinear Interpolation)Tại vị trí trung gian, điền các giá trị trung gian.Vị trí mầu đỏ đánh dấu giá trị pixel gốc.47Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu thông qua Bilinear Interpolation Nhân tố sử dụng là 2.48Tham khảo bài giảng ĐH Vanderbiltnew samples to be added at light gray locations.Lấy mẫu thông qua Bilinear Interpolation 49Tham khảo bài giảng ĐH Vanderbilttreat gray levels as heights above the image planecenter = weighted average of four cornersLấy mẫu thông qua Bilinear Interpolation 50Tham khảo bài giảng ĐH Vanderbilttreat gray levels as heights above the image planecenter = weighted average of four cornersLấy mẫu thông qua Bilinear Interpolation 51Tham khảo bài giảng ĐH Vanderbiltnew row and column sample values lie on the lines connecting the old valuesLấy mẫu thông qua Bilinear Interpolation 52Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltKết quảLấy mẫu thông qua Bilinear Interpolation 53Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltVí dụ sử dụng Bilinear Interpolation Mở rộng ảnh với tỷ lệ là 4 qua bilinear interpolation, so sánh với nearest neighbor .54Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltMinh họa .Ảnh gốcVí dụ sử dụng Bilinear Interpolation 55Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltMinh họa .Ví dụ sử dụng Bilinear Interpolation 56Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltBilinear InterpolationTạo ảnh rỗng có kích thước gấp 4 ảnh gốc.57Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy các pixel thứ 4 trên các hàng thứ 4 đưa vào ảnh rỗngBilinear Interpolation58Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltBilinear Interpolation4x replicationLấy các pixel thứ 4 trên các hàng thứ 4 đưa vào ảnh rỗng59Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltBilinear Interpolation4x replication with the original pixels overlaid.Lấy các pixel thứ 4 trên các hàng thứ 4 đưa vào ảnh rỗng60Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltBilinear InterpolationEach pink dot is a pixel location.Lặp lại 15 lần cho các pixel khác61Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltBilinear InterpolationLặp lại 15 lần cho các pixel khác nhưng với giá trị trung bình62Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltBilinear InterpolationLặp lại 15 lần cho các pixel khác nhưng với giá trị trung bìnhIntermediate values filled in. Red dots mark individual pixels.63Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltBilinear InterpolationKết quả:So sánh với kết quả của slide sau cho quá trình phóng ảnh.64Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltSo sánh với slide trướcPixel ReplicationKết quả:65Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltẢnh kết quả có đánh dấu vị trí được giữ từ ảnh gốcBilinear InterpolationSo sánh với slide sau66Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPixel ReplicationẢnh kết quả có đánh dấu vị trí được giữ từ ảnh gốcSo sánh với kết quả trước67Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPixel replication Bilinear interpolationPixel Replication và Bilinear Interpolation68Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPixel replication Bilinear interpolationPixel Replication và Bilinear Interpolation69Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Ví dụ: giảm kích thước ảnh với tỷ lệ 3/7 bằng việc sử dụng bilinear interpolation70Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Với mỗi khối 7x7 chọn lấy khối 3x371Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Với phương pháp nearest neighbor vị trí của 9 pixel được xác định trước trên ảnh gốcCác pixel được đánh dấu vàng sẽ được lấy.72Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Trong phương pháp bilinear interpolation vị trí 9 pixel được phân bố đều.Các ô mầu vàng được lấy cho pp Nearest neighbor .Các ô mầu đỏ được lấy cho pp Bilinear interpolation.73Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Trong phương pháp bilinear interpolation vị trí 9 pixel được phân bố đều.Các ô mầu vàng được lấy cho pp Nearest neighbor .Các ô mầu đỏ được lấy cho pp Bilinear interpolation.74Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Chú ý, vị trí lấy lấp lên nhiều pixel.Trong phương pháp bilinear interpolation vị trí 9 pixel được phân bố đều.75Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Với mỗi khối 7x7 chọn 3x3 vị trí cho ảnh kết quả.76Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Ví dụ: chi tiết một vùng được chọn.77Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation 78Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation 79Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Vùng mầu xanh xác định vị trí của pixel kết quả.80Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Vùng mầu xanh xác định vị trí của pixel kết quả.81Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Vùng mầu xanh xác định vị trí của pixel kết quả.82Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Vị trí của pixel mớiVị trí và mầu sắc của pixel mới83Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Vị trí và mầu sắc của pixel mớiVị trí của pixel mới84Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Ảnh mới được xây dựng từ các pixel85Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation 86Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation 87Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation 88Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Gọi I là ảnh có kích thước R’  C’.Gọi ảnh mới là J có kích thước R  C. Khi đó:(rf ,cf)89Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu trong Bilinear Interpolation Kích thước ảnh gốc: R′ × C′Kích thước ảnh mới: R × CTỷ lệ theo hàng: Tỷ lệ theo cột: (rf, cf ) là vị trí trên ảnh gốc, từ đó lấy ra vị trí cho ảnh kết quả.(r′, c′ ) là vị trí thực (chuyển sang kiểu nguyên) đối với kết quả.(r, c) độ lệch giữa các vị trí (theo tinh toán và theo giá trị thực trên ảnh).Khi đó, giá trị mỗi pixel được xác định:90Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltBilinear Interpolation1:15:711:791Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltVí dụ về Bilinear Interpolation với tỷ lệ 5/7.2/53/5 180 172 135 109 105 70 249 240 183 218 210 154 186 178 134 92Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu thông qua Bicubic Interpolation Phương pháp Bilinear interpolation tính giá trị của J(r,c) thông qua giá trị của các pixel I(r´,c´), I(r´+1,c´), I(r´+1,c´+1), và I(r´,c´+1). Phương pháp Bicubic interpolation không chỉ sử dụng 4 pixel đầu vào, còn sử dụng thêm giá trị đạo hàm riêng của chúng.Khi đó, giá trị đạo hàm được tính trên 8 láng giềng của 4 pixel, như vậy cần 4x4 láng giềng để tính kết quả một pixel đầu ra.93Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu thông qua Bicubic Interpolation N(r´,c´ ) là tập 8 láng giềng của (r´,c´ ).94Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu thông qua Bicubic Interpolation 95Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu thông qua Bicubic Interpolation 96Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu thông qua Bicubic Interpolation 97Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu thông qua Bicubic Interpolation 98Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu thông qua Bicubic Interpolation 99Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltLấy mẫu thông qua Bicubic Interpolation 100Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ 3/7Ảnh gốcnearest neighborbicubicbilinear101Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltTỷ lệ 3/7Ảnh gốc102Tham khảo bài giảng ĐH Vanderbiltnearest neighborTỷ lệ 3/7103Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltbilinearTỷ lệ 3/7104Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltbicubicTỷ lệ 3/7105Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltCần giảm với tỷ lệ 3/7original106Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPhóng ảnhnearest neighbor 7/3107Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPhóng ảnhbilinear 7/3108Tham khảo bài giảng ĐH VanderbiltPhóng ảnhbicubic 7/3109Tham khảo bài giảng ĐH Vanderbilt