CHƯƠNG I : LÝ THUYẾT XỬ LÝ ẢNH Khái niệm: Khái niệm về ảnh số xuất hiện từ năm 1964. Chẳng bao lâu, một nhánh mới của khoa học gọi là xử lý ảnh số ra đời. Kể từ đó, liên tục phát triển và tạo ra các kỹ thuật quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến các lĩnh vực truyền thông, truyền hình, kỹ xảo đồ họa. Trong những năm gần đây, kỹ thuật xử lý ảnh ngày càng sử dụng phổ biến trong các hệ thống thông tin và tự động, các hệ thống này ngày càng thông minh hơn, không chỉ dừng lại ở việc xử lý để nâng cao chất lượng ảnh, lưu trữ ảnh hay phân tích kết cấu của ảnh mà còn tự động nhận dạng các đối tượng trong ảnh để có thể rút ra những thông tin chứa trong ảnh.
Chẳng hạn trong lĩnh vực thám không, các hình chụp từ trên không gian ( bằng máy bay, vệ tinh .) nhờ hệ thống xử lý ảnh tự động để có thể xác định một thông tin về một vùng nào đó dưới mặt đất hay một hiện tượng tự nhiên đang diễn ra nhằm dự báo các hiện tượng tương tự trong tương lai. Hay trong lĩnh vực y học cũng sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh chụp cắt lớp cơ thể người, ảnh chụp siêu âm, ảnh chụp tế bào, nhiễm sắc thể. để nhận dạng và chuẩn đoán bệnh. Hay trong lĩnh vực xử lý đo lường cũng cần xử lý ảnh chụp các quá trình để nhận dạng, đo lường như mực nước ở các đập nước đo liều lượng, đo tốc độ dòng chảy, năng lượng của các hạt nguyên tử.
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của máy tính số, xử lý ảnh số với sự hỗ trợ của máy tính cũng được phát triển và có nhiều ứng dụng. Các ứng dụng cụ thể như: Trong lãnh vực truyền hình, cũng như việc lấy hình ảnh từ vệ tinh về trái đất thì ảnh có thể giảm chất lượng do tác động của nhiễu từ môi trường hay nhiễu trong các thiết bị xuất nhập. Trong đo đạc bản đồ phục vụ cho việc xây dựng các bản đồ, trong quá trình chụp ảnh đôi khi bản đồ bị mờ, nhoè hoặc bị nhiễu do điều kiện khách quan của môi trường chụp. Do đó việc xử lý khôi phục lại ảnh gốc là rất quan trọng.
Vấn đề xử lý hình ảnh bằng kỹ thuật số đã được quan tâm, có thể tóm tắt các hướng nghiên cứu chính trong xử lý hình ảnh bằng phương pháp số như sau: 2 - Mã hóa, xấp xỉ và nén hình ảnh (digitalization, approximation, compression). - Khôi phục ảnh, làm nổi bật các đặc trưng lọc, biến đổi, tạo lại hình ảnh (restoration, filtering, enhancement, transforms, reconstruction). - Nhận dạng hình ảnh (pictorial pattern recognition). - Các đặc trưng phân đoạn, phân tích ảnh (feature detection, segmentation image analysis).
- Tạo dạng và mẫu (shape, pattern). Hình ảnh của một đối tượng là sự sao chụp lại đối tượng đó. Mắt ta cảm thụ hình ảnh một cách gián tiếp. Ảnh được hình thành qua hệ thống ảnh.
Trong thực tế ảnh sao chụp không phải là lý tưởng, ảnh bị méo, sai lệch với nhiều mức độ khác nhau, vì vậy việc xử lý khôi phục hình ảnh là nhằm khôi phục lại ảnh nguyên gốc theo một tiêu chuẩn nào đó. Hình ảnh được phân chia thành hai loại: - Hình ảnh tĩnh (static image). - Hình ảnh động (dynamic image). Hình ảnh được biểu diễn theo nhiều chiều (hai hoặc ba chiều).Tất nhiên hình ảnh nhiều chiều sẽ phức tạp hơn hình ảnh một chiều khi biểu diễn và xử lý.
Xử lý hình ảnh là thực hiện các phép toán lên các tín hiệu số của hình ảnh. Khối lượng thông tin trong một bức ảnh là rất lớn (đến vài trăm mêga bít/ảnh). Bản chất các thông số ảnh có tính vectơ. Để xử lý với tốc độ nhanh, cần có yêu cầu thích hợp về dung lượng bộ nhớ.
Các phương pháp mã hóa có hiệu quả, giảm độ dư thừa về thông tin trong ảnh và các thuật toán xử lý nhanh. Trong đề tài này, quá trình xử lý ảnh nhằm trích vùng chứa biển số xe, phân đoạn những ký tự riêng biệt, trích đặc trưng của ký tự, rồi đưa những đặc trưng này vào mạng neural so sánh với tập dữ liệu đã được huấn luyện trước để có thể nhận dạng được từng ký tự của biển số xe.1 Biểu diễn hệ thống ảnh Một hệ thống ảnh có thể biểu diễn như sau: 3 j y f(i,j) g(x, y) i x H i x Hình 1.1 Biểu diễn hệ thống ảnh Với H : Hệ thống ảnh tuyến tính f(i,j) : Vật thể. Qua hệ thống tạo ảnh ta có ảnh của vật (i,j) là g(x,y) nằm trong mặt phẳng ảnh, g(x,y) gọi là hàm chói của ảnh. Đối tượng được chiếu sáng bằng một hàm nào đó được truyền qua hệ thống tạo ảnh.
Kết quả là ảnh của vật được tạo. Trên mặt phẳng (x,y). Hệ thống tạo ra điểm ảnh (x,y ) bằng năng lượng phát ra từ vật thể. Hệ thống ảnh nhận các thành phần năng lượng bức xạ từ điểm (i,j) và từ các điểm ảnh lân cận.
Nếu lân cận được giới hạn thì gọi là quá trình tạo điểm ảnh. Hệ thống tạo ảnh có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.1 Hệ thống ảnh tuyến tính Ta giả thiết hệ thống ảnh h(x,y,i,j) là tuyến tính chỉ phụ thuộc và các điểm ảnh được chọn và các điểm ảnh lân cận. Ta có thể biểu diễn như sau: ∞ g(x,y)=∬ ∞ ( , , , ) ( , ) (1.1) Với giả thiết h (x,y,i,j) chỉ phụ thuốc giữa điểm ảnh được chọn và điểm ảnh lân cận.1) có thể xác định như sau: ∞ g(x,y)=∬ ∞ ( − , − , ) ( , ) (1.2) với f(x,y): hàm biểu diễn vật thể. 4 g(x,y): hàm biểu diễn ảnh.3) Đó là quá trình tạo ảnh bằng hệ thống tuyến tính.
Trong hệ thống tạo ảnh tuyến tính, hàm h(x,y,i,j) phụ thuộc vào các giá trị đầu vào f(i,j). Lượng ánh sáng bức xạ từ vật thể (không gian 3 chiều) phụ thuộc vào độ sâu và cấu trúc của vật thể điều đó ảnh hưởng đến việc tạo ảnh Hàm phân tán điểm (chỉ xét 2 chiều).4) Hàm biểu diễn ảnh.5) Nếu h[ x,y,i ,j , f(i, j) ] là hàm có tính Gauss, thì có thể đạo hàm theo f(i,j) và phân tích h[x, y, i, j, f(i,j)] thành chuỗi Taylor. Nếu giới hạn đến hai thành phần điều kiện của chuỗi Taylor thì ta thấy rằng h[x, y, i, j, f(i,j) ] là hàm tuyến tính.2 Hệ thống ảnh phi tuyến Trong thực tế ta gặp nhiều hệ thống (camera truyền hình, ảnh quang tuyến, chụp ảnh.) để biểu diễn ảnh số có nhiều phương pháp như biểu diễn ma trận, biểu diễn vectơ, biểu diễn thông kê, biểu diễn thành 3 thành phần (phần biên, phần tần thấp, phần cấu trúc).2 : Hệ thống ảnh phi tuyến Với f(i, j, z) : vật thể 5 H: Hệ thống tạo ảnh G(x,y) : Ảnh Ảnh số có thể biểu diễn bởi ma trận I (nxm) như sau : (1,1) (1.3 ma trận ảnh số Ảnh hai chiều được biểu diễn bởi ma trận 2 chiều. Mỗi số I (n, m) biểu diễn một giá trị mức xám (hay màu) của một điểm ảnh tương ứng.
Nếu biết số bít dùng để lưu giá trị mức xám ( hay màu) của một điểm ảnh là 8 bit, thì số mức xám (hay màu) cho phép là 2 (hay 256) giá trị mức xám hay màu có thể. Giá trị mức xám này thường gán giá trị nguyên dãy 0 đến 255, với 0 là biểu diễn cho mức cường độ tối (màu đen) và 255 biểu diễn cho mức cường độ sáng nhất (màu trắng). Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là phần tử ảnh (a picture element).2 Khái niệm xử lý ảnh số 1.1 Khái niệm về phần tử ảnh: Ảnh trong thực tế liên tục về không gian và độ sáng, để ảnh có thể xử lý bằng máy tính ta cần thiết phải số hóa ảnh. Quá trình này người ta biến đổi tín hiệu tương tự thành tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu và lượng thành phần giá trị mà về mặt nguyên tắc bằng mắt thường không phân biệt được hai điểm liền kề nhau.
Quá trình này người ta sử dụng khái niệm phần tử ảnh mà ta thường gọi là pixel, nó là phần tử nhỏ nhất của ảnh. Như vậy, một ảnh là một tập hợp các pixel. Một ảnh số là một mảng các điểm ảnh được số hóa và đưa vào bộ nhớ của máy tính. Một số nhị phân chứa trong mỗi điểm ảnh thể hiện cường độ hay bước sóng ánh sáng trong ảnh.
6 Độ phân giải của một ảnh là khu vực của mỗi điểm ảnh, thông thường nó là số điểm ảnh trên mỗi hàng của ảnh, nó là một hàm của khoảng cách từ camera đến khung nhìn, chiều dài hội tụ của thấu kính và số điểm ảnh mỗi hàng của ảnh. Như màn hình máy tính có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: màn hình CGA có độ phân giải 320x200, màn hình VGA là 640x350. Cấu trúc một file ảnh Tổng quát, một file ảnh là một tập hợp nhiều điểm ảnh, mỗi điểm ảnh được biểu như thế nào còn tùy vào file ảnh đó là màu hay xám, nhưng cơ bản ảnh vẫn là mảng hai chiều.4: Mảng hai chiều của một file ảnh 1.2 Ảnh xám Với ảnh này, mỗi pixel được xác định bằng cặp tọa độ (x,y). Vậy toàn bộ ảnh là mảng 2 chiều mà giá trị của mỗi phần tử mảng chính là giá trị mức xám từ 0 đến 255.3 Ảnh trắng đen hay ảnh nhị phân Ảnh trắng đen cũng tương tự như ảnh xám, chỉ khác ở chỗ ảnh trắng đen chỉ có hai mức xám là 0 (trắng) và 1 (đen).4 Ảnh màu và mô hình màu RGB Màu của một pixel được xây dựng trên nhiều mô hình: RGB, HSV.
7 Ánh sáng trắng được hình thành từ bảy màu khác nhau: đỏ, cam, vàng, lục, lam, chàm, tím. Các màu này tạo nên một dãy màu liên tục mà ta không thấy được ranh giới giữa chúng. Nhưng xét về cấu tạo của mắt và việc nhìn thì tất cả các màu đều được liên kết bởi các màu cơ bản sau: Red : (R) = 700nm. Trong mô hình RGB, mỗi màu xuất hiện trong các thành phần phổ sơ cấp R, G và B.
Mô hình dựa trên cơ sở hệ thống tọa độ Cartesian (tọa độ decac).5: Mô hình màu RGB Các màu R, G, B nằm ở đỉnh của khối lập phương. Màu lam - lục, đỏ - lam, vàng nằm ở ba đỉnh bên kia của khối lập phương. Màu đen nằm ở gốc tọa độ. Màu trắng nằm ở đỉnh xa gốc tọa độ nhất.
Thang mức xám kéo dài từ đen đến trắng (đường nối gốc tọa độ và đỉnh màu trắng). Mỗi màu cơ bản được mã hóa bởi 8 bit, vậy với ba màu phối hợp nhau tạo thành 255x255x255=16.