Khử nhiễu bằng phương pháp lấy trung bình nhân Geometric Mean

Mình gặp vấn đề là:
Dùng cách lọc này trên từng kênh màu khá ok rồi. Đã test với ảnh xám.
Nhưng khi làm trên ảnh màu. Mình thực hiện làm trên từng kênh rồi ghép lại. Nhưng nó sẽ phát sinh các màu mới. màu sắc không còn được như ban đầu nữa.
Các phương pháp khác như Contraharmonic Mean, Harmonic Mean cũng gặp vấn đề tương tự.

Mong các bạn và anh chị tư vấn giúp đỡ em về khoản này.

bạn phải gửi code lên đây, chứ nói thế này biết bạn sai chỗ nào, chắc là bạn triển khai cài đặt thuật toán bị sai đâu đấy

1 Like

Ảnh màu thường là BGR có 3 kênh màu. Ảnh xám chỉ có 1 kênh màu nên không thể ốp thuật toán cho nhau được. Nếu hàm dựng sẵn không có option thì chỉ còn cách tách ảnh màu làm 3 “ảnh xám” rồi nhân trên mỗi ảnh. Kết thúc thì tổng hợp lại ảnh màu từ 3 ảnh đã nhân.

Mình vừa kiểm tra lại đúng là lỗi do code ! nhưng mình lại gặp vấn đề ở phương pháp Harmonic Mean.
Mẫu số trong trường hợp có một thành phần bằng 0 thì phép chia kia phải thực hiện thế nào ?

Hàm có sẵn đi chăng nữa, mình vẫn phải hiểu họ làm cách nào chứ bạn nhỉ. Ý mình muốn hỏi là cái tư tưởng làm trên từng kênh màu có vấn đề gì không ấy. Nếu nó có vấn đề thì vấn đề ấy là gì để mình tránh ấy.

Với tính toán Harmonic Mean, bạn có thể làm 2 phương án:

  1. Đặt 1/0 = 0
  2. Cho khoảng giá trị màu là [1:256] thay vì [0:255] rồi đổi lại khi xuất ảnh.

Khử nhiễu trên 3 kênh màu rồi hợp lại là phương pháp khá phổ biến.

Thank bạn nhé ! Mình thực hiện theo cách số 1. Hihi.
Tiện đây cho hỏi luôn với bạn ơi !
Cái công thức Contraharmonic Mean. Có cách nào xác định Q tốt nhất cho mỗi loại nhiễu không.
Chẳng hạn như nhiễu hạt tiêu (chấm đen) Q dương. Q dương thì bằng bao nhiêu là tốt nhất. Hay mình phải thử.

Thử thôi bạn, các phương án tự động đều khá là cao cấp và phức tạp

83% thành viên diễn đàn không hỏi bài tập, còn bạn thì sao?