MỞ ĐẦU Trong thời đại hiện nay, công nghệ thông tin có sự phát triển mạnh mẽ về mọi mặt. Cũng chính nhờ sự phát triển này đã góp phần rất lớn trong việc thúc đẩy sự phát triển của các ngành khác nhƣ: giáo dục, y tế, quốc phòng an ninh, giải trí, … Những năm gần đây, phần cứng máy tính đã dần trở nên mạnh mẽ cả về năng lực xử lý lẫn dung lƣợng lƣu trữ vì thế mà các lĩnh vực phần mềm cũng đƣợc phát triển theo đặc biệt là lĩnh vực xử lý ảnh. Ngày nay, hầu hết các loại máy ảnh thông thƣờng dù độ phân giải có cao nhƣng cũng chỉ ghi lại đƣợc một phần của những đối tƣợng lớn ví dụ nhƣ sân vận động, công viên, thành phố hay thậm chí là mặt trăng hoặc một hành tinh nào đó. Hoặc tạo ra các hình ảnh độc đáo từ rất nhiều các ảnh nhỏ, điều này thì máy ảnh khó có thể thực hiện đƣợc.
Chính vì vậy mà chúng ta cần đến kĩ thuật khảm ảnh. Khảm ảnh có thể xét trên hai phƣơng diện đó là khảm ảnh toản cảnh và khảm ảnh nhiều lớp. Mục đích của khảm ảnh chính là việc tạo ra những bức ảnh có tầm nhìn rộng hơn hoặc những bức hình nghệ thuật độc đáo. Trên cơ sở đó em đã lựa chọn đề tài: “Tìm hiểu một số kỹ thuật khảm ảnh” với mục đích chính là tìm hiểu một số kỹ thuật khảm ảnh đồng thời cài đặt một chƣơng trình thử nghiệm.
Về lý thuyết: - Tìm hiểu khái quát về xử lý ảnh và một số kỹ thuật khảm ảnh. - Tìm hiểu một số kỹ thuật khảm ảnh trong xử lý ảnh. Về thực tiễn: - Cài đặt thử nghiệm một trong những kỹ thuật tìm hiểu đƣợc. Cấu trúc chính của đồ án bao gốm 3 chƣơng: Chƣơng 1: Khái quát về xử lý ảnh và khảm ảnh Trình bày khái quát về xử lý ảnh và khảm ảnh.
Chƣơng 2: Kỹ thuật khảm ảnh Trình bày một số kỹ thuật khảm ảnh phổ biến. Chƣơng 3: Chƣơng trình thử nghiệm Chƣơng trình ứng dụng và một số kết quả thu đƣợc. 8 CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ KHẢM ẢNH 1.1 Khái quát về xử lý ảnh 1.1 Xử lý ảnh là gì? Con ngƣời thu nhận thông tin qua các giác quan, trong đó thị giác đóng vai trò quan trọng nhất. Những năm trở lại đây với sự phát triển của phần cứng máy tính, xử lý ảnh và đồ hoạ đó phát triển một cách mạnh mẽ và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống.
Xử lý ảnh và đồ hoạ đóng một vai trò quan trọng trong tƣơng tác ngƣời máy. Quá trình xử lý ảnh đƣợc xem nhƣ là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho ra kết quả mong muốn. Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh ―tốt hơn‖ hoặc một kết luận[1]. Ảnh ―Tốt hơn‖ Ảnh XỬ LÝ ẢNH Kết luận Hình 1.1: Quá trình xử lý ảnh Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh đƣợc xem nhƣ là đặc trƣng cƣờng độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tƣợng trong không gian và nó có thể xem nhƣ một hàm n biến P(c1, c2,.
Do đó, ảnh trong xử lý ảnh có thể xem nhƣ ảnh n chiều. Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh: Hệ quyết định Thu nhận ảnh Hệ quyết định Tiền xử lý Trích chọn Hậu xử lý Đối sánh rút (Scanner, ra kết luận đặc điểm Camera,Sensor) Lƣu trữ Hình 1.2: Các bƣớc cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh. 9 Thu nhận ảnh (Image acquisition) Các thiết bị thu nhận ảnh có hai loại chính ứng với hai loại ảnh thông dụng là Raster và Vector. Các thiết bị thu nhận ảnh Raster là camera còn các thiết bị thu nhận ảnh Vector là sensor hoặc bộ số hoá (digitalizer) hoặc đƣợc chuyển đổi từ ảnh Raster.
Các thiết bị thu ảnh thông thƣờng gồm camera cộng với bộ chuyển đổi tƣơng tự số AD (Analog to Digital) hoặc scanner chuyên dụng. Các thiết bị thu nhận ảnh này có thể cho ảnh đen trắng hoặc ảnh màu. Đầu ra của scanner là ảnh ma trận số mà ta quen gọi là bản đồ ảnh (ảnh Bitmap). Bộ số hoá (digitalizer) sẽ tạo ảnh vector có hƣớng.
Nhìn chung, các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện hai quá trình: • Cảm biến: biến đổi năng lƣợng quang học (ánh sáng) thành năng lƣợng điện. • Tổng hợp năng lƣợng điện thành ảnh. Tiền xử lý (Image processing) Tiền xử lý là bƣớc tăng cƣờng ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh. Do những nguyên nhân khác nhau: có thể do chất lƣợng thiết bị thu nhận ảnh, do nguồn sáng hay do nhiễu, ảnh có thể bị suy biến.
Do vậy cần phải tăng cƣờng và khôi phục lại ảnh để làm nổi bật một số đặc tính chính của ảnh, hay làm cho ảnh gần giống nhất với trạng thái gốc - trạng thái trƣớc khi ảnh bị biến dạng. Trích chọn đặc điểm (Feature extraction) Vì lƣợng thông tin chứa trong ảnh là rất lớn, trong khi đó đa số ứng dụng chỉ cần một số thông tin đặc trƣng nào đó, cần có bƣớc trích chọn đặc điểm để giảm lƣợng thông tin khổng lồ ấy. Các đặc trƣng của ảnh thƣờng gồm: mật độ xám, phân bố xác suất, phân bố không gian, biên ảnh. Hậu xử lý Nếu lƣu trữ ảnh trực tiếp từ các ảnh thô (brut image) theo kiểu bản đồ ảnh đòi hỏi dung lƣợng bộ nhớ lớn, tốn kém mà nhiều khi không hiệu quả theo quan điểm ứng dụng.
Thƣờng ngƣời ta không biểu diễn toàn bộ ảnh thô mà tập trung đặc tả các đặc trƣng của ảnh nhƣ biên ảnh (boundary) hay vùng ảnh (region). Một số phƣơng pháp biểu diễn thƣờng dùng: • Biểu diễn mã loạt dài (Run-Length Code). • Biểu diễn mã xích (Chaine -Code). 10 • Biểu diễn mã tứ phân (Quad-Tree Code).
Ảnh là một đối tƣợng khá phức tạp về đƣờng nét, độ sáng tối, dung lƣợng điểm ảnh, môi trƣờng để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Trong nhiều khâu xử lý và phân tích ảnh ngoài việc đơn giản hóa các phƣơng pháp toán học đảm bảo tiện lợi cho xử lý, ngƣời ta mong muốn bắt chƣớc quy trình tiếp nhận và xử lý ảnh theo cách của con ngƣời. Trong các bƣớc xử lý đó, nhiều khâu hiện nay đã xử lý theo các phƣơng pháp trí tuệ con ngƣời. Vì vậy, ở đây các cơ sở tri thức- hệ quyết định đƣợc phát huy.
Đối sánh rút ra kết luận So sánh ảnh sau bƣớc hậu xử lý với mẫu chuẩn hoặc ảnh đã đƣợc lƣu trữ từ trƣớc, phục vụ cho các mục đích nhận dạng và nội suy ảnh.2 Các vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh 1.1 Một số khái niệm a. Ảnh Trong thực thế ảnh liên lục về không gian và độ sáng. Để xử lý đƣợc bằng máy tính thì ảnh cần đƣợc số hóa. Số hóa ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí và độ sáng.
Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó đƣợc thiết lập sao cho mắt ngƣời không phân biệt đƣợc ranh giới giữa chúng. Mỗi điểm nhƣ vậy gọi là điểm ảnh (pixel). Từ đó ta có định nghĩa : Điểm ảnh đƣợc xem nhƣ là dấu hiệu hay cƣờng độ sáng tại 1 toạ độ trong không gian của đối tƣợng và ảnh đƣợc xem nhƣ là một tập hợp các điểm ảnh. Khi đƣợc số hoá, nó thƣờng đƣợc biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột.
Ta nói ảnh gồm n x p điểm ảnh. Ngƣời ta thƣờng kí hiệu I(x,y) để chỉ một điểm ảnh. Thƣờng giá trị của n chọn bằng p và bằng 256. Một điểm ảnh có thể lƣu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit.
Về mặt toán học có thể xem ảnh là một hàm hai biến f(x,y) với x, y là các biến tọa độ. Giá trị số ở điểm (x,y) tƣơng ứng với giá trị xám hoặc độ sáng của ảnh (x là các cột, y là các hàng). Giá trị của hàm ảnh f(x,y) đƣợc hạn chế trong phạm vi của các số nguyên dƣơng: 0 ≤ f(x,y) ≤ fmax. Thông thƣờng đối với ảnh xám, giá trị fmax là 255 (28=256) bởi vì mỗi phần tử ảnh đƣợc mã hóa bởi một byte.
Khi quan tâm đến ảnh. 11 màu, ta có thể mô tả màu qua ba hàm số: R(x,y) của màu đỏ, G(x,y) của màu xanh lục và B(x,y) của màu xanh lam. Ảnh có thể đƣợc biểu diễn theo mô hình Vector hoặc mô hình Raster: • Mô hình Raster Đây là mô hình biểu diễn ảnh thông dụng nhất hiện nay. Ảnh đƣợc biểu diễn dƣới dạng ma trận các điểm ảnh.
Tùy theo nhu cầu thực tế mà mỗi điểm ảnh có thể đƣợc biểu diễn bởi một hay nhiều bit. Mô hình Raster rất thuận lợi cho hiển thị và in ấn. Khi xử lý các ảnh Raster, chúng ta quan tâm đến mối quan hệ trong vùng lân cận của các điểm ảnh. Các điểm ảnh có thể xếp hàng trên một lƣới (Raster) hình vuông, lƣới hình lục giác hoặc theo một cách hoàn toàn ngẫu nhiên với nhau: Hình 1.3: Quan hệ giữa các điểm ảnh • Mô hình Vector Biểu diễn ảnh ngoài mục đích tiết kiệm không gian lƣu trữ, dễ dàng cho hiển thị và in ấn, còn phải đảm bảo dễ dàng trong lựa chọn, sao chép, di chuyển, tìm kiếm… Theo những yêu cầu này, kỹ thuật biểu diễn Vector tỏ ra ƣu việt hơn.
Trong mô hình Vector ngƣời ta sử dụng hƣớng giữa các Vector của điểm ảnh lân cận để mã hoá và tái tạo hình ảnh ban đầu. Ảnh Vector đƣợc thu nhận trực tiếp từ các thiết bị số hóa nhƣ Digital hoặc đƣợc chuyển đổi từ ảnh Raster thông qua các chƣơng trình số hóa. Công nghệ phần cứng cung cấp những thiết bị xử lý với tốc độ nhanh và chất lƣợng cao cho cả đầu vào và ra, nhƣng lại chỉ hỗ trợ cho ảnh Raster. Do vậy, những nghiên cứu về biểu diễn Vector đều tập trung chuyển đổi từ ảnh Raster.
Độ phân giải Độ phân giải là số lƣợng điểm ảnh (pixel) dùng để tập hợp thành hình ảnh. Số lƣợng điểm ảnh càng nhiều và càng nhỏ thì độ nét và chi tiết ảnh sẽ càng cao. 12 Có 3 cách để biểu thị độ phân giải ảnh: • Biểu thị bằng số lƣợng điểm ảnh theo chiều dọc và chiều ngang của ảnh (ví dụ: 1024 x 768) • Biểu thị bằng tổng số điểm ảnh trên 1 tấm ảnh (960.000 pixel) • Biểu thị bằng số lƣợng điểm ảnh có trên 1 inch (ppi) hoặc số chấm(dot) có trên 1 inch (dpi) c.