Khi áp dụng mặt nạ mờ, ảnh gốc bị làm mờ sau đó lấy một phần của ảnh mờ che lấp ảnh nguồn. | Ch ơng 2 cdi thiồnMW Hình Ví dụ về làm giảm nhiễu bằng bộ lọc thông thấp. a Ảnh gốc 256 x 256 pixel b Ảnh gốc bị xuống cấp bởi nhiễu ngẫu nhiên Gauss băng rộng ở mức SNR 15 dB c Kết quả xử lý ảnh trong hình b bằng bộ lọc thông thấp. Hình ứng dụng của bộ lọc thông thấp trong việc mã hoá ảnh. a Ảnh gốc 256 x 256 pixel b Ảnh trong hình a sau khi mã hoá bằng một hệ PCM với kỹ thuật nhiễu giả Robert 2 bít pixel. c Ảnh trong hình a sau khi qua b c b c a quy trình xử lý lọc thông cao - mã hoá - lọc thông thấp . 60 Ch ơng 2 C-ÍI thiồn rn h Tương tự bộ lọc thông thấp bộ lọc trung vị làm trơn ảnh và nhờ đó có lợi cho việc làm giảm nhiễu. Khác với bộ lọc thông thấp bộ lọc trung vị có thể bảo tổn những mất liên tục theo hàm bậc thang và có thể làm trơn một vài pixel có giá trị chênh lệch với những pixel lân cận khá xa mà không ảnh hưởng đến các pixel khác. Hình a là dãy 1-D bậc thang bị xuông cấp bởi một lượng nhỏ nhiễu ngẫu nhiên. Hình b là kết quả sau khi đi qua bộ lọc thông thấp mà đáp ứng xung là một cửa sổ chữ nhật 5 -điểm. Hình c là kết quả sau khi đi qua bộ lọc trung vị 5 -điểm. Từ hình này thấy rõ là bộ lọc trung vị bảo tổn mất liên tục kiể u bậc thang tôt hơn. Hình a là dãy một chiều 1-D với hai giá trị chênh lêch khá xa với các điểm xung quanh. Hình b và c theo thứ tự là kết quả của bộ lọc thông thấp và bộ lọc trung vị. Các bộ lọc sử dụng ở Hình cũng là những bộ lọc đã sử dụng ở Hình . Nếu hai giá trị xung là do nhiễu thì dùng bộ lọc trung vị sẽ làm giảm nhiễu. Nhưng nếu hai giá trị đó lại là bộ phận của tín hiệu thì sử dụng bộ lọc trung vị sẽ làm méo tín hiệu. g n Ạ Hình Minh hoạ về xu hướng của bộ lọc 10 - T I trung vị bảo tổn những bất liên tục theo hàm bậc thang. a Dãy bậc thang 1 -D bị xuông cấp bởi nhiễu ngẫu nhiên b Dãy trong hình a sau khi qua bộ lọc thông thấp -5 0 5 có đáp ứng xung là một cửa sổ chữ nhật 5 -điểm c n c Dãy trong hình a sau kh i qua bộ lọc trung vị 5 -điểm. 61 Ch ơng 2 C-ÍI thiồn rn h g n I 10
