I. Tổng Quan về Phát Hiện Ảnh Bài Toán tại Đại học Thái Nguyên
Thông tin con người thu nhận từ thế giới bên ngoài, đến hơn 80% được ghi nhận bằng mắt, tức là ở dạng ảnh. Vì vậy xử lý ảnh là một ngành khoa học đã, đang và sẽ phát triển mạnh có ứng dụng rộng rãi trong khoa học và đời sống thực tiễn như vẽ bản đồ, trong lĩnh vực quảng cáo, siêu thị, trong quân sự… Các hệ thống xử lý ảnh cho phép con người thu nhận lưu trữ, phân tích và nhận dạng ảnh, một bộ phận quan trọng của xử lý ảnh là xử lý văn bản. Một trong những nhiệm vụ chính cũng là đối tượng của xử lý ảnh văn bản là tự động hóa công việc văn phòng. Hiện nay phần lớn lượng thông tin vẫn còn được lưu trữ, trình bày và phân phối thông qua phương tiện chủ yếu là giấy bởi con người tin tưởng hơn khi nhận được văn bản giấy. Tuy nhiên có xu hướng đang phát triển để chia sẻ và trao đổi thông tin điện tử, vì thế sự cần thiết để chuyển đổi từ tài liệu giấy sang tài liệu điện tử để lưu trữ, khôi phục và bảo trì ngày càng tăng lên.
1.1. Khái niệm và ứng dụng của xử lý ảnh
Xử lý ảnh được xem như 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. Mục đích của xử lý ảnh gồm: Biến đổi ảnh, làm tăng chất lượng ảnh. Tự động nhận dạng ảnh, đoán nhận ảnh, đánh giá các nội dung của ảnh. Nhận biết và đánh giá được nội dung của ảnh là để phân biệt được đối tượng này với đối tượng khác, từ đó có thể mô tả được ảnh ban đầu. Có một số phương pháp nhận dạng như: nhận dạng cạnh của một số đối tượng trên ảnh, tách cạnh, phân đoạn hình ảnh …. Các kỹ thuật này được ứng dụng nhiều trong Y học như: xử lý tế bào, nhiễm sắc thể; nhận dạng chữ viết trong Thu văn nhận bản… Ảnh số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
1.2. Các bước cơ bản trong quá trình xử lý ảnh số
Quá trình xử lý ảnh trải qua nhiều giai đoạn. Bắt đầu với việc thu nhận dữ liệu ảnh bằng các thiết bị như máy quét hoặc camera. Tiếp theo là giai đoạn tiền xử lý ảnh, bao gồm các hoạt động như làm sạch ảnh, điều chỉnh độ sáng và tương phản. Giai đoạn trích chọn đặc điểm giúp nhận diện các đối tượng quan trọng trong ảnh. Hệ thống quyết định sẽ đưa ra các kết luận dựa trên các đặc điểm đã được trích chọn. Cuối cùng, dữ liệu ảnh và kết quả phân tích được lưu trữ để sử dụng sau này. Xử lý ảnh số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
II. Vấn Đề và Thách Thức trong Phát Hiện Ảnh Nghiêng
Khi văn bản được quét vào máy, văn bản bị nghiêng là không thể tránh khỏi do các yếu tố khác nhau khi đưa ảnh vào. Hầu hết các thuật toán nhận dạng ký tự, phân tích bố cục là phổ biến nhưng lại rất nhạy cảm đối với sự biến dạng của ảnh văn bản và văn bản bị nghiêng có thể gây ra lỗi nghiêm trọng cho việc phân tích văn bản. Do đó phát hiện và chỉnh sửa ảnh văn bản bị nghiêng là cần thiết ở giai đoạn tiền xử lý để tránh nhiễu trong quá trình xử lý nghiêng. Một trong những vấn đề đầu tiên trong xử lý ảnh văn bản là bài toán góc nghiêng văn bản.
2.1. Ảnh hưởng của góc nghiêng đến chất lượng nhận dạng ảnh
Văn bản bị lệch có ảnh hưởng rất lớn đến các quá trình xử lý ảnh tiếp theo, vì vậy việc phát hiện và chỉnh sửa góc nghiêng văn bản là nhiệm vụ quan trọng đầu tiên trong xử lý ảnh văn bản. Nguyên nhân dẫn đến văn bản bị nghiêng một góc xuất phát từ quá trình quét ảnh hoặc copy ảnh, dẫn đến ảnh bị lệch đi một góc tương ứng Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên. Ảnh văn bản bị nghiêng một góc tương ứng là 50. Trong thực tế, có thể nhìn thấy văn bản bị nghiêng với độ nghiêng ít nhất là 0,10. Như vậy, một thứ năng mong muốn trong máy Photo hoặc máy quét là phát hiện và Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên chỉnh sửa góc nghiêng một cách tự động.
2.2. Các yếu tố gây ra góc nghiêng trong ảnh văn bản
Nguyên nhân chính gây ra góc nghiêng trong ảnh văn bản thường xuất phát từ quá trình quét hoặc chụp ảnh. Khi tài liệu không được đặt thẳng trên bàn quét, hoặc khi camera không vuông góc với bề mặt tài liệu, ảnh thu được sẽ bị nghiêng. Các yếu tố khác như sự rung lắc của thiết bị hoặc lỗi phần cứng cũng có thể góp phần tạo ra góc nghiêng. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
III. Kỹ Thuật Phát Hiện Ảnh Nghiêng Văn Bản Hiệu Quả Nhất
Thuật toán phát hiện góc nghiêng được ứng dụng cho ảnh văn bản và xác định được góc nghiêng (có thể là 0) khi đã được số hóa. Một giải pháp đơn giản để phát hiện góc nghiêng là xác định vị trí của ít nhất hai góc của văn bản gốc và tính toán góc nghiêng từ chúng. Tuy nhiên điều này có thể gây ra lỗi vì xảy ra biến dạng phi tuyến khi các trang không phẳng trên trục lăn giấy. Ngoài ra, khi quét toàn bộ bề mặt văn bản có thể bị che khuất do lỗi đưa văn bản đầu vào trong qúa trình quét. Cùng với sự phát triển của xử lý ảnh, đã có nhiều hướng tiếp cận áp dụng cho bài toán phát hiện góc nghiêng văn bản như biến đổi Hough, phép chiếu, các phép toán hình thái, phân tích láng giềng,.
3.1. Phương pháp biến đổi Hough trong phát hiện ảnh
Biến đổi Hough là một kỹ thuật mạnh mẽ được sử dụng để phát hiện các hình dạng hình học, bao gồm cả đường thẳng, trong ảnh. Trong bài toán phát hiện ảnh nghiêng văn bản, biến đổi Hough được sử dụng để xác định các đường thẳng tạo nên các dòng văn bản. Góc nghiêng của văn bản được tính toán dựa trên góc của các đường thẳng này. Kỹ thuật này đặc biệt hiệu quả với các ảnh có độ nhiễu cao hoặc khi các dòng văn bản không hoàn toàn thẳng. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
3.2. Phép toán hình thái học và phân tích láng giềng
Các phép toán hình thái học, như giãn nở và co rút, được sử dụng để làm nổi bật các đặc điểm của văn bản và loại bỏ nhiễu. Phân tích láng giềng xem xét mối quan hệ giữa các điểm ảnh lân cận để xác định các thành phần liên thông và các đường viền của văn bản. Kết hợp hai kỹ thuật này giúp cải thiện độ chính xác của việc phát hiện ảnh nghiêng, đặc biệt trong các trường hợp văn bản có độ phân giải thấp hoặc bị mờ. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
IV. Thuật Toán Yue Lu và Chew Lim Tan Chi Tiết và Ứng Dụng
Khi xem xét một văn bản, để kết luận văn bản có bị nghiêng hay không cách làm của con người là căn cứ vào một số đối tượng chủ đạo và góc nghiêng văn bản được ước lượng dựa vào đường nối các điểm giữa đáy của các đối tượng này. Xuất phát từ nhận xét trên, luận văn sẽ trình bày một phương pháp phát hiện góc nghiêng văn bản từ kỹ thuật xác định chu tuyến một đối tượng ảnh và áp dụng biến đổi Hough lên điểm giữa đáy hình chữ nhật ngoại tiếp các đối tượng có kích thước chủ đạo trong ảnh. Việc xác định các hình chữ nhật này dựa vào biên hay chu tuyến ngoài của các đối tượng.
4.1. Ý tưởng chính của thuật toán phát hiện ảnh Yue Lu
Thuật toán Yue Lu tiếp cận bài toán phát hiện ảnh nghiêng văn bản bằng cách phân tích cấu trúc dòng và khoảng cách giữa các ký tự. Thuật toán này xác định các dòng văn bản và tính toán góc nghiêng dựa trên hướng của các dòng này. Ưu điểm của thuật toán Yue Lu là khả năng xử lý các ảnh có độ phức tạp cao và ít bị ảnh hưởng bởi nhiễu. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
4.2. Cải tiến và ứng dụng thuật toán Chew Lim Tan
Thuật toán Chew Lim Tan là một cải tiến của thuật toán Yue Lu, tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và tốc độ xử lý. Thuật toán này sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh nâng cao để làm sạch ảnh và loại bỏ nhiễu trước khi phân tích cấu trúc văn bản. Các ứng dụng của thuật toán Chew Lim Tan bao gồm tự động hóa việc phát hiện ảnh nghiêng trong các hệ thống số hóa tài liệu và nhận dạng văn bản (OCR). Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
V. Cài Đặt Thử Nghiệm và Đánh Giá Kết Quả Phát Hiện Ảnh
Các đặc trưng của từng phương pháp sẽ được trình bày ở chương tiếp theo. Khi xem xét một văn bản, để kết luận văn bản có bị nghiêng hay không cách làm của con người là căn cứ vào một số đối tượng chủ đạo và góc nghiêng văn bản được ước lượng dựa vào đường nối các điểm giữa đáy của các đối tượng này. Xuất phát từ nhận xét trên, luận văn sẽ trình bày một phương pháp phát hiện góc nghiêng văn bản từ kỹ thuật xác định chu tuyến một đối tượng ảnh và áp dụng biến đổi Hough lên điểm giữa đáy hình chữ nhật ngoại tiếp các đối tượng có kích thước chủ đạo trong ảnh. Việc xác định các hình chữ nhật này dựa vào biên hay chu tuyến ngoài của các đối tượng.
5.1. Giao diện chương trình và các thông số thử nghiệm
Chương trình được thiết kế với giao diện thân thiện, cho phép người dùng dễ dàng tải ảnh, lựa chọn thuật toán phát hiện ảnh nghiêng và điều chỉnh các thông số thử nghiệm. Các thông số quan trọng bao gồm ngưỡng độ sáng, kích thước bộ lọc, và các tham số của biến đổi Hough. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
5.2. Phân tích kết quả thực nghiệm và so sánh các phương pháp
Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán Yue Lu và Chew Lim Tan đạt độ chính xác cao trong việc phát hiện ảnh nghiêng văn bản. So sánh với các phương pháp khác, như biến đổi Hough truyền thống, hai thuật toán này cho kết quả tốt hơn, đặc biệt trong các trường hợp ảnh có độ nhiễu cao hoặc độ phân giải thấp. Tuy nhiên, thời gian xử lý của hai thuật toán này có thể lâu hơn so với các phương pháp đơn giản hơn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển trong Phát Hiện Ảnh Tại TNU
Với những lý do trên nên em đã chọn đề tài: “Tìm hiểu một số kỹ thuật phát hiện góc nghiêng văn bản và ứng dụng”. Mục tiêu nghiên cứu hiểu được các phương pháp phát hiện góc nghiêng văn bản. Lựa chọn công cụ phát triển phù hợp cài đặt ứng dụng. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Tìm hiểu một vài kỹ thuật phát hiện góc nghiêng văn bản về mặt lý thuyết, từ đó lựa chọn phương pháp cài đặt ứng dụng vào thực tế. Áp dụng đối với ảnh văn bản đen trắng. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Hệ thống hóa các kiến thức về kỹ thuật phát hiện góc nghiêng văn bản. Việc tìm hiểu và phát triển ứng dụng thành công giúp cho việc xử lý ảnh trở nên đơn giản và dễ dàng hơn đối với một số trường hợp như: xử lý ảnh ban đầu để cho ra ảnh mới theo mong muốn của người dùng (ví dụ như ảnh bị nghiêng cần xử lý để thu được ảnh chính xác hơn…).
6.1. Tổng kết những đóng góp của nghiên cứu về phát hiện ảnh
Nghiên cứu này đã hệ thống hóa các kiến thức về kỹ thuật phát hiện ảnh nghiêng văn bản và so sánh hiệu quả của các phương pháp khác nhau. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán Yue Lu và Chew Lim Tan là các lựa chọn tiềm năng cho việc tự động hóa việc phát hiện ảnh nghiêng trong các ứng dụng thực tế. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
6.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo về AI trong phát hiện ảnh
Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện tốc độ xử lý của các thuật toán phát hiện ảnh nghiêng, hoặc phát triển các phương pháp mới dựa trên học máy và mạng nơ-ron. Nghiên cứu cũng có thể mở rộng sang việc phát hiện ảnh nghiêng trong các loại tài liệu phức tạp hơn, như sách cổ hoặc ảnh chụp từ điện thoại di động. Ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) trong phát hiện ảnh hứa hẹn nhiều tiềm năng. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - Đại học Thái Nguyên.
