Chương 1: LÝ THUYẾT VỀ XỬ LÝ ẢNH 1. Xử lý ảnh là gì Hình ảnh là dạng thông tin tốt nhất trong mọi dạng thông tin con người nhận được qua mắt (hình 1. Qua việc tiếp nhận hình ảnh, con người có thể tiếp nhận thông tin một cách nhanh và chính xác trong đa số các sự kiện xảy ra. 1 Xử lý ảnh là gì Tuy nhiên, việc tiếp nhận thông tin và xử lý chúng qua hình ảnh trên máy tính thì lại là một khái niệm hoàn toàn khác, đó là xử lý ảnh.
Xử lý ảnh bao gồm xử lý nâng cao chất lượng ảnh (thường được sử dụng với photoshop hoặc các phần mềm Adobe…), nhận dạng ảnh, nén ảnh và truy vấn ảnh. Trong công nghệ AI (Artificial Intelligence), xử lý ảnh hỗ trợ rất nhiều cho Robotics và Computer Vision.2 nói rõ hơn về các lĩnh vực hỗ trợ và có liên quan đến xử lý ảnh. Xử lý ảnh và các lĩnh vực liên quan 1 do an Đồ án tốt nghiệp Đề tài: Điều khiển Robot gắp vật sử dụng xử lý ảnh 1. Các khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh 1.
Pixel Mọi người có thể đã nghe qua các khái niệm như pixel. Megapixel… Vậy pixel là gì? Pixel là đơn vị cấu thành nên ảnh. Tưởng tượng ảnh của chúng ta là một ma trận các ô vuông như hình bàn cờ, mỗi ô vuông tượng trưng cho một pixel, khi chúng ta điền các mức màu hoặc mức xám vào các pixel, ta sẽ có được hình ảnh (hình 1. Ảnh càng có nhiều pixel thì sẽ càng chi tiết và rõ nét.
Pixel là gì Ta có khái niệm độ phân giải ảnh, chỉ lượng thông tin (hay nói cách khác là lượng pixel có trong ảnh) chứa trong một bức ảnh, độ phân giải càng cao thì hình ảnh càng tốt. Chẳng hạn mắt người có độ phân giải là 576Megapixel, một con số rất lớn mà ngày nay chưa có loại camera nào có thể tinh xảo hơn. Cùng kích thước vật lý, độ phân giải cao tức là số lượng pixel nhiều và kích thước từng pixel sẽ nhỏ hơn và độ phân giải thấp tức là có ít pixel hơn và chúng lại có kích thước lớn hơn. Độ phân giải cao dù pixel nhỏ hơn nhưng nhiều sẽ cho chất lượng bản in mượt hơn, ảnh in độ phân giải thấp dù pixel có kích thước vật lý lớn hơn thì ảnh sẽ bị vỡ nát.
2 do an Đồ án tốt nghiệp Đề tài: Điều khiển Robot gắp vật sử dụng xử lý ảnh 1. Thành phần màu trong ảnh Điều gì tạo nên màu sắc trong bức ảnh. Ta có thể hiểu một bức ảnh màu gồm 3 lớp: màu lục (Green), màu đỏ (Red), màu lam (Blue). Cũng chính là là 3 thành phần màu cơ bản trong một bức ảnh (hình 1.
Mỗi màu hiển thị trên bức ảnh được cấu thành từ 3 thành phần màu này. Ví dụ: màu trắng = 255(R) + 225 (G) + 255 (B), màu đen = 0(R) + 0 (G) + 0 (B), màu hồng = 251(R) + 19 (G) + 245 (B), … Hình 1. Các thành phần màu 1. Mức xám của ảnh Mức xám (insensity) của điểm ảnh là giá trị sáng của điểm ảnh đó, được thể hiện bằng giá trị số (hình 1.
Mức xám của điểm ảnh có giá trị từ 0 đến (số bit của bức ảnh – 1). Số bit càng lớn, hình ảnh càng mượt 3 do an Đồ án tốt nghiệp Đề tài: Điều khiển Robot gắp vật sử dụng xử lý ảnh Hình 1. Mức xám Ảnh xám là ảnh chỉ có 2 màu đen trắng với mức xám ở các điển ảnh có thể khác nhau (hình 1. Ảnh xám có mức xám từ 0 và 1 4 do an Đồ án tốt nghiệp Đề tài: Điều khiển Robot gắp vật sử dụng xử lý ảnh 1.
Không gian màu a) Không gian màu RGB RGB là không gian màu rất phổ biến được dùng trong đồ họa máy tính và nhiều thiết bị kĩ thuật số khác. Ý tưởng chính của không gian màu này là sự kết hợp của 3 màu sắc cơ bản : màu đỏ (R, Red), xanh lục (G, Green) và xanh lơ (B, Blue) để mô tả tất cả các màu sắc khác (hình 1. Nếu như một ảnh số được mã hóa bằng 24bit, nghĩa là 8bit cho kênh R, 8bit cho kênh G, 8bit cho kênh B, thì mỗi kênh này màu này sẽ nhận giá trị từ 0- 255. Với mỗi giá trị khác nhau của các kênh màu kết hợp với nhau ta sẽ được một màu khác nhau, như vậy ta sẽ có tổng cộng 255x255x255 = 1.66 triệu màu sắc.
Ví dụ: màu đen là sự kết hợp của các kênh màu (R, G, B) với giá trị tương ứng (0, 0, 0) màu trắng có giá trị (255, 255, 255), màu vàng có giá trị (255, 255, 0), màu tím đậm có giá trị (64, 0, 128) .Nếu ta dùng 16bit để mã hóa một kênh màu (48bit cho toàn bộ 3 kênh màu) thì dãi màu sẽ trãi rộng lên tới 3*2^16 Một con số rất lớn. Không giàn màu RGB 5 do an Đồ án tốt nghiệp Đề tài: Điều khiển Robot gắp vật sử dụng xử lý ảnh b) Không gian màu HSV HSV là không gian màu được dùng nhiều trong việc chỉnh sữa ảnh, phân tích ảnh và một phần của lĩnh vực thị giác máy tính. [3] Hệ không gian này dựa vào 3 thông số sau để mô tả màu sắc H = Hue: màu sắc, S = Saturation: độ đậm đặc, sự bảo hòa, V = value: giá trị cường độ sáng (hình 1. Không gian màu này thường được biểu diễn dưới dạng hình trụ hoặc hình nón.
Không gian màu HSV Theo đó, đi theo vòng tròn từ 0 -360 độ là trường biểu diễn màu sắc(Hue). Trường này bắt đầu từ màu đỏ đầu tiên (red primary) tới màu xanh lục đầu tiên (green primary) nằm trong khoảng 0-120 độ, từ 120 - 240 độ là màu xanh lục tới xanh lơ (green primary - blue primary). Từ 240 - 360 là từ màu đen tới lại màu đỏ. Histogram Histogram là một biểu đồ thể hiện tần số của đối tượng.
Histogram của một ảnh là biểu đồ thể hiện các giá trị mức xám và số pixel ở giá trị mức xám đó (hình 1. 6 do an Đồ án tốt nghiệp Đề tài: Điều khiển Robot gắp vật sử dụng xử lý ảnh Hình 1. Histogram Histogram thể hiện có bao nhiêu pixel ở mức xám nào, từ đó ta nhận dạng được bức ảnh đang ở mức sáng (có nhiều pixel có intensity cao)(hình 1.10c) hay tối (có nhiều pixcel có intensity thấp)(hình 1.10a) hoặc bức ảnh đang rõ nét hoặc không rõ nét (số pixel ở mỗi intensity có đồng đều hay không)(hình 1. Ví dụ về histogram.10a: Bức ảnh tối màu và histogram thể hiện có nhiều pixcel có insensity thấp; Hình 1.10b: Bức ảnh rõ nét và histogram thể hiện 2 phần rõ rang; Hình 1.10c: Bức ảnh sáng và histogram thể hiện có nhiều insensity cao.
7 do an Đồ án tốt nghiệp Đề tài: Điều khiển Robot gắp vật sử dụng xử lý ảnh 1. Xử lý ảnh cơ bản Các bước xử lý ảnh (hình 1. Xử lý ảnh cơ bản 1. Các bộ lọc ảnh Như nhiều dạng tín hiệu khác, việc gặp phải nhiễu khi thu ảnh là khó tránh khỏi.
Có rất nhiều nguyên nhân để dẫn đến việc ảnh bị nhiễu cũng như nhiều loại nhiễu, tuy nhiên trong mục này sẽ chỉ đề cập đến các phương pháp loại bỏ nhiễu cơ bản thường gặp nhất đó là nhiễu muối tiêu. Nhiễu muối tiêu (Salt-pepper noise) - một ví dụ điển hình nhất của loại nhiễu xung này – sẽ cho thấy rõ hơn tính chất “đột biến” của nó. Các điểm ảnh bị nhiễu (noise pixel) có thể nhận các giá trị cực đại hoặc cực tiểu trong khoảng giá trị [0, 255]. Với ảnh mức xám (gray scale), nếu một điểm ảnh có giá trị cực đại (tức cường độ sáng bằng 255) thì nó sẽ tạo ra một đốm trắng trên ảnh, trông giống như hạt “muối”.
Và ngược lại nếu một điểm ảnh có giá trị cực tiểu (tức cường độ sáng bằng 0) thì sẽ tạo ra một đốm đen, giống như “tiêu”. Vậy nên còn gọi là ảnh muối tiêu. Thông thường, khi nói một ảnh nhiễu muối tiêu 30% nghĩa là trong đó tỉ lệ các điểm ảnh nhiễu mang gia trị cực tiểu là 15% và cực đại là 15%. Việc lọc nhiễu cũng dựa trên phép toàn tích chập ảnh với các toán tử (hay còn gọi là bộ lọc) nhằm loại bỏ nhiễu trong ảnh.
8 do an Đồ án tốt nghiệp Đề tài: Điều khiển Robot gắp vật sử dụng xử lý ảnh Toán tử trung bình: hay còn gọi là lọc trung bình, bằng cách thay thế giá trị độ xám tại điểm ảnh đang xét bằng trung bình cộng giá trị độ xám của các điểm ảnh lân cận (có thể xác định kích thước của vùng lân cận tuỳ ý sao cho kết quả làm trơn là tốt nhất). Tuy nhiên, nhược điểm của toán tử này sẽ làm biên cạnh của đối tượng bị mờ (do biên cạnh là những pixel có sự chênh lệch độ xám lớn so với cục bộ). Toán tử trung vị: lọc trung vị, thay thế giá trị độ xám tại điểm ảnh đang xét bằng giá trị độ xám của điểm ảnh nằm ở trung vị của dãy điểm ảnh sau khi sắp xếp theo giá trị độ xám tăng dần. Toán tử này có tác dụng đối với những điểm ảnh có giá trị độ xám lớn hơn hoặc nhỏ hơn hẳn các pixel lân cận.
Toán tử Gaussian: Hàm Gaussian có phương trình như sau: (1) Biểu đồ của hàm Gaussian là một đường cong đối xứng, dạng hình núi hay hình quả chuông. Sau khi nhân tích chập ảnh với mặt nạ hàm Gaussian, pixel được thay thế giá trị mức xám bằng tổng giá trị mức xám của các điểm ảnh lân cận sau khi nhân chia cho tổng giá trị các phần tử trong mặt nạ. Kết quả của phép lọc với toàn tử Gaussian là một ảnh mới mờ hơn ảnh gốc.13a) và ảnh sau lọc trung vị (1.13b); sau khi lọc Gausian (1.13c); sau khi lọc trung bình (1. Cân bằng histogram 9 do an Đồ án tốt nghiệp Đề tài: Điều khiển Robot gắp vật sử dụng xử lý ảnh Một bức ảnh khi được chụp có nhiều nguyên nhân dẫn đến hiện tượng quá sáng (nhiều pixel có insensity thấp) hoặc quá tối (nhiều pixel insensity cao), để làm cho bức ảnh rõ nét hơn, người ta sử dụng thủ thuật cân bằng histogram.
Cân bằng histogram (histogram equalization) là thực hiện điều chỉnh mức xám của các điểm ảnh từ đó điều chỉnh độ rõ nét của toàn bức ảnh. Ta đã biết histogram là biểu đồ số tần số mức xám trong các pixel. Để cân bằng histogram, ta cần lập bảng như sau: Bảng 1.