CHƯƠNG 1.NHẬP MÔN XỬ LÝ ẢNH Chương này giới thiệu kiến thức nhập môn về xử lý ảnh như: Những khái niệm liên quan đến ảnh kỹ thuật số, các thành phần hệ thống xử lý ảnh, các loại hệ màu cơ bản, loại ảnh thông dụng, các cấu trúc dữ liệu ảnh và kiểu định dạng phổ biến trong ảnh số. Tổng quan về xử lý ảnh 1. Các khái niệm về ảnh số, điểm ảnh 1. Ảnh số Ảnh số (digital image) có thể được xem là một biểu diễn dữ liệu rời rạc thể hiện thông tin về không gian và cường độ màu).
Ảnh số gồm một tập hợp hữu hạn các phần tử được biểu diễn bởi giá trị số. Ảnh số có thể được biểu diễn dưới dạng ma trận hai chiều, mỗi phần tử của ảnh số gọi là điểm ảnh (pixel)[1]. Tùy thuộc vào độ phân giải là cố định hay biến đổi mà điểm ảnh có thể được biểu diễn dưới dạng vector hoặc dạng bitmap. Ảnh số được xác định theo mảng hai chiều biểu diễn cường độ sáng của điểm ảnh với giá trị cố định, cũng có thể được xác định theo hàm hai chiều f(x, y), trong đó x và y là các tọa độ trong không gian và độ lớn (amplitude) của hàm f được gọi là độ sáng (intensity) hay độ xám (gray level) của ảnh tại điểm đó.
Ảnh rời rạc hai chiều, I(m,n) biểu diễn thông tin thu được từ cảm biến của một chuỗi các vị trí cố định (m = 1, 2,. , N) trong tọa độ Cartesian hai chiều được biến đổi từ tín hiệu liên tục không gian 2 chiều thông qua quá trình xử lý tần số liên tục sang miền rời rạc. Điểm ảnh Thuật ngữ điểm ảnh được dịch ra từ thuật ngữ gốc là pixel (viết tắt cụm từ picture element) nghĩa là một phần tử ảnh[1]. Phần tử ảnh được xác định theo toạ độ (x, y) tương ứng với số thứ tự cột và hàng trong ảnh.
Giá trị mỗi phần tử ảnh được xác định bởi giá trị cường độ mức xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh được biểu diễn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (màu) của ảnh số gần với như hình ảnh của nó trong không gian thật. Số điểm ảnh trên mỗi diện tích biểu diễn xác định độ phân giải của ảnh số. Ảnh có độ phân giải càng cao thì càng thể hiện rõ nét các đặc điểm của hình ảnh, càng làm cho hình ảnh trở nên gần với thực tế thực và sắc nét hơn,.
Các dạng ảnh Nội dung thông tin của các điểm ảnh có thể được xem xét dưới nhiều khía cạnh khác nhau tùy thuộc vào dạng của ảnh. Ví dụ ảnh màu (colour image), ảnh đa mức xám (grey image), ảnh nhị phân (binary image), ảnh hồng ngoại (infrared image),. 1 – Ảnh màu: Ảnh màu thường là các ảnh chứa thông tin về đối tượng được biểu diễn dưới dạng màu sắc mà mắt thường có thể quan sát được. Mỗi điểm ảnh có cấu trúc gồm nhiều kênh màu khác nhau, thông thường trong máy tính, nó biểu diễn ba lớp màu cơ bản RGB, gồm màu đỏ (red), xanh lá cây (green) và xanh lam (blue).
– Ảnh đa mức xám: Ảnh đa mức xám thường biểu diễn thông tin liên quan đến cường độ đa mức xám của đối tượng trong không gian mà không được thể hiện bởi màu sắc thực của nó. - Ảnh nhị phân: Ảnh biểu diễn đối tượng bởi hai mức 0 hoặc 1, thường được dùng để biểu diễn, phân biệt sự xuất hiện đối tượng và nền trong mỗi bức ảnh. - Ảnh hồng ngoại: Biểu diễn trực quan quang phổ, liên quan đến phổ điện từ. Ảnh hồng ngoại cung cấp thông tin ảnh dựa trên phản xạ ánh sáng hồng ngoại hoặc bức xạ hồng ngoại mà các đối tượng trong khung nhìn phát ra.
Dựa vào khả năng thu nhận phản xạ hoặc bức xạ hồng ngoại mà các loại camera hồng ngoại thu được hình ảnh trong điều kiện không có ánh sáng nhìn thấy hoặc ánh sáng kém. Mức xám Giá trị mức xám là kết quả của ánh xạ giá trị độ sáng của một điểm ảnh màu trong không gian thực với một giá trị số nguyên dương thể hiện mức độ sáng tối của điểm ảnh đó. Các thang giá trị mức xám thường dùng là 2, 16, 32, 64, 128, 256. Ảnh đa mức xám thường dùng là 256, như vậy mức xám thường xác định trong khoảng [0, 255] tuỳ thuộc vào giá trị mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn.
Độ phân giải của ảnh Kính thước của lưới pixel hai chiều cùng với kích thước dữ liệu lưu trữ cho mỗi pixel xác định độ phân giải không gian và chất lượng màu của mỗi ảnh[1]. Xét về mặt không gian của độ phân giải thì số cột và số hàng của ảnh xác định số lượng pixel được sử dụng để biểu diễn hình ảnh thu được từ thế giới thực. Như vậy, độ phân giải không gian (spatial resolution) của ảnh là mật độ pixel được xác định trên một ảnh số. Một số độ phân giải thông thường được sử dụng trong các thiết bị hiển thị và lĩnh vực xử lý ảnh như 640× 480, 800 × 600, 1024 × 768 (HD), 192 × 1080 (full HD), 3840 × 2160 (UHD),… Độ phân giải bit liên quan đến chất lượng ảnh, nó được định nghĩa là số lượng các giá trị khác nhau có thể biểu diễn về cường độ sáng hoặc màu sắc.
Ví dụ ảnh nhị phân thì chỉ biểu diễn được hai trạng thái giá trị khác nhau (đen hoặc trắng) mỗi pixel loại này dùng 1 bit, ảnh đa mức xám dùng 8bit cho mỗi pixel, biểu diễn được 256 giá trị khác nhau từ màu đen (giá trị 0) đến trắng (giá trị 255), ảnh màu RGB dùng 24 bit có thể biểu diễn được hơn 16 triệu màu (224=16. Độ phân giải bit của một ảnh không nhất thiết phải tương ứng với độ phân giải của hệ thống ảnh. Thông thường các máy ảnh hiện đại ngày nay tự động điều chỉnh để đáp 2 ứng tối đa và tối thiểu của trường ảnh thu nhận được và phạm vi này được chia tự động thành một số lượng phù hợp các bit, ví dụ như chia thành N mức. Trong trường hợp như vậy, độ phân giải bit của ảnh thường thấp hơn độ chính xác của thiết bị.
Các thành phần trong hệ thống xử lý ảnh Một hệ thống xử lý ảnh thường bao gồm các thành phần chính như thiết bị phần cứng (máy ảnh) để chụp hình và lưu trữ dữ liệu, các công cụ phần mềm phục vụ xử lý và giải quyết yêu cầu của chức năng hệ thống đề ra. Trong lĩnh vực khoa học máy tính, hệ thống xử lý ảnh là đối tượng nghiên cứu liên quan đến kỹ thuật thị giác máy (computer vision), là quá trình biến đổi từ một ảnh ban đầu được thu nhận từ thiết bị sang một không gian mới sao cho làm nổi bật đặc tính dữ liệu, thuận lợi cho quá trình xử lý thông tin và nâng cao độ chính xác[2]. Một hệ thống xử lý ảnh thường gồm một số thành phần chính sau: Thu Tiền Trích chọn Phân loại, nhận nhận xử lý đặc trưng dạng mẫu Ra Biểu diễn quyết định tri thức Hình 1. Sơ đồ tổng quát hệ thống xử lý ảnh Thu nhận ảnh là việc hình ảnh về thế giới thực được thu nhận và chuyển qua tín hiệu ảnh rời rạc thông qua máy ảnh kỹ thuật số hoặc các thiết bị thu hình ảnh khác.
Tiền xử lý là bước xử lý trên ảnh đầu vào nhằm khử nhiễu, làm nổi bật một số tính chất của ảnh nhằm nâng cao chất lượng các bước xử lý sau. Trích chọn đặc trưng là quá trình biến đổi dữ liệu ảnh đầu vào thành tập các đặc trưng. Các đặc trưng thường có đặc tính phân biệt cao của mẫu đầu vào giúp cho việc phân biệt mẫu dữ liệu ảnh dễ dàng hơn nhằm nâng cao chất lượng phân loại mẫu so với xử lý dữ liệu thô trên giá trị pixel ảnh. Việc trích chọn đặc trưng cũng có thể làm giảm kích thước thể hiện thông tin trong ảnh trong khi dữ liệu về đặc trưng ảnh có tính phân biệt cao.
Phân loại, nhận dạng mẫu là quá trình xử lý dữ liệu bằng các kỹ thuật, phương pháp phân tích đặc trưng để phân loại mẫu về các nhóm có một số tính chất chung. Các phương pháp phân loại, nhận dạng mẫu thường liên quan đến kỹ thuật học máy, bao gồm cả học có giám sát và học không có giám sát. Biểu diễn tri thức là bước thể hiện mức cao của biểu diễn dữ liệu, các mẫu dữ liệu sau khi phân loại, nhận dạng được biểu diễn dưới dạng tri thức giúp hệ thống có khả năng “hiểu biết” ngữ nghĩa của nó theo từng kiểu ứng dụng khác nhau trong hệ thống trí tuệ nhân tạo và hệ thống thông minh. 3 Ra quyết định là bước cuối cùng của một hệ thống trong lĩnh vực hệ thống thông minh.
Các mẫu được biểu diễn dưới dạng tri thức và được suy luận ngữ nghĩa để đưa ra các quyết định thực hiện một nhiệm vụ nào đó. Ví dụ trong hệ thống robot di chuyển tự động, khi phát hiện chướng ngại vật, robot sẽ tự động ra quyết định tìm kiếm đường đi mới và di chuyển theo đường đi khả thi. Các ứng dụng Ngày nay, với sự hỗ trợ của các hệ thống tính toán lớn, các thuật toán tiên tiến ra đời cho phép máy tính có thể hiểu biết và quyết định tốt hơn con người trong một số lĩnh vực nhất định. Ví dụ hệ thống xử lý ảnh bằng mạng neural nhân tạo học sâu có thể nhận dạng, phân loại các kiểu đối tượng khác nhau tốt hơn và nhanh hơn con người.
Xử lý ảnh có rất nhiều ứng dụng trong hầu hết các lĩnh vực của đời sống xã hội dân sự, an ninh quốc phòng, hàng không vũ trụ như: Lĩnh vực quân sự, an ninh, quốc phòng: Tự động nhận dạng, phát hiện tội phạm, theo vết và truy tìm thủ phậm thông qua hình ảnh hiện trường phạm tội và các vấn đề hỗ trợ do tìm tội phạm qua hệ thống giám sát an ninh toàn cầu, quốc gia. Trong lĩnh vực y tế: Phân tích hình ảnh, chẩn đoán bệnh qua các loại hình ảnh tia Gamma, X-quang, scan PET/CT (cắt lớp phát xạ), ảnh cực tím và đặc biệt với sự thành công của kỹ thuật học sâu đã giúp cho các chẩn đoán hình ảnh y học đạt kết quả cao. Trong lĩnh vực viễn thám, vũ trụ: Thám hiểm vũ trụ, do thám, phân tích và phát hiện vật thể trong vũ trụ.