A Silhouette-Crease Edge Enhancement for Noisy Images

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1 A Silhouette-Crease Edge Enhancement for Noisy Images
報告者:饒展榕 A Silhouette-Crease Edge Enhancement for Noisy Images

2 Outline I.Introduction II.Experimental method III.Results IV.Conclusions

3 Introduction 影像的清晰化是非常重要的，不論是對於影像的保 存或是影像後續的處理都需要清晰的影像，本篇提 出基於Unsharp Masking(UM)技術的影像強化方式， 一個針對雜訊的判斷技術

4 Unsharp Masking(UM)

5 II.Experimental method
Input image Laplacian Operation Noised Image Canny Edge Detector Output Image Silhouette&Crease Edge Classification + Adaptive Weights X

6 sobel filter 索貝爾濾波器 (Sobel Filter) 也算是一種高通濾波器， 使用空間一階導數來增強高頻的空間訊號，在影像 中，這些高頻訊號通常代表較銳利的物體邊緣或線 條特徵。

7 Sobel是二個 3X3的遮罩, 其中對 x 方向取偏微稱 Gx, 其遮罩為: 對 y 方向取偏微稱 Gy, 其遮罩為:

8 Laplacian filter 由於Sobel filte所能測得的能量對於單點像素有著較 高的灰階度的雜訊，無法有效的偵測出能量，因此 使用二階導函數。 對於影像中灰階值快速變化的區域具有很強且快速 的反應，包括平滑區域中的灰階度改變量，對於邊 緣反應也有很好的效果。

9 利用Laplacian filter可以求出整張影像灰階度變化的 能量
-1 4 -1 8

10

11 Connected Component Labeling

12 Connected Component Labeling

13 Canny edge detector Gaussian Smooth(高斯平滑) Sobel(索貝爾測邊)
Non-maximum suppression(非最大值抑制) Hysteresis thresholding(過濾邊緣)

14 Gaussian Smooth 高絲模糊常被用來對影像執行平滑化的涵式，其中 I(x,y)為輸入影像，g(x,y,σ, μ)為高斯遮罩，σ可以控制 模糊程度，S(x,y)為執行完旋積結果:

15 Silhouette and Crease edges
非相片寫實繪圖(non-photorealistic rendering,NPR) 其中輪廓定義為較長且完整的邊緣，而摺邊為較為 細碎 是以兩個非線性方程式，分別處理暗輪廓與亮輪廓

16 III.Results 由二階導含是對影像中灰階數值計算所出來的結果

17 雜訊候選點圖

18 原圖

19 去除雜訊後

20 以Canny edge detector測邊

21 邊的分類:輪廓(黃色)、摺邊(白色)

22 IV.Conclusions 本文提出一個以UM為基礎的影像強化方式因此在 雜訊或者邊緣的部分都會使的整張影像的對比度都 提高，造成雜訊強化與邊緣的過曝與不足情形。 本文已經提出一個結合去雜訊與提高對比的概念， 因為高斯雜訊在整張影像中是很均勻的分佈，因此 如果能利用影像分割的技術來針對影像中的區塊做 判斷，可能可以更有效模糊掉雜訊。