CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 MỘT SỐ KHÁI NIỆM 1.1 Điểm ảnh và ảnh Ảnh tự nhiên là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng máy tính, ảnh cần phải được số hóa. Số hóa ảnh là sự biến đổi gần đúng một ảnh liên tục thành một tập điểm phù hợp với ảnh thật về vị trí, không gian và độ sáng. Khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được thiết lập sao cho mắt người không phân biệt được ranh giới giữa chúng.
Mỗi một điểm như vậy gọi là điểm ảnh.1: Minh họa ảnh số 1.2 Độ phân giải của ảnh Độ phân giải của ảnh là mật độ điểm ảnh nhất định trên một ảnh số được hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm ảnh phải được chọn sao cho mắt người vẫn thấy được sự liên tục của ảnh. Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều.3 Mức xám của ảnh (Gray level) Mức xám [14]: Là kết quả của sự biến đổi tương ứng một giá trị độ sáng của một điểm ảnh với một giá trị nguyên dương. Thông thường nó xác định trong [0, 255] tuỳ thuộc vào giá trị mà mỗi điểm ảnh được biểu diễn.
Các thang giá trị mức xám thông thường: 16, 32, 64, 128, 256 (Mức 256 là mức phổ dụng. Lý do: từ kỹ thuật máy tính dùng 1 byte (8 bit) để biểu diễn mức xám. Mức xám dùng 1byte biểu 4 diễn: 28 = 256 mức, tức là từ 0 đến 255). Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm: 320 điểm chiều dọc * 200 điểm chiều ngang, ảnh (320*200).
Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12” ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA 17” độ phân giải 320*200. Lý do: cùng một mật độ (độ phân giải) nhưng diện tích màn hình rộng hơn thì độ mịn (liên tục của các điểm) kém hơn.4 Cấu trúc của ảnh số Là tập hợp hữu hạn các điểm ảnh. Ảnh có thể được biểu diễn dưới dạng một ma trận 2 chiều, mỗi phần tử của ma trận tương ứng với một điểm ảnh. Mỗi phần tử này được gọi là một pixel (picture element).
Ảnh có thể được định nghĩa là một hàm 2 chiều f (x, y), trong đó x và y là các tọa độ trong không gian hoặc mặt phẳng, và độ lớn của hàm f được gọi là độ sáng hay độ xám của ảnh tại điểm đó. Ảnh số chỉ là một ma trận 2 chiều, và việc xử lý chúng chỉ là những thao tác trên ma trận này sao cho ra kết quả hợp lý.2: Biểu diễn ảnh số bằng ma trận hai chiều 1.5 Phân loại ảnh số Tùy theo giá trị dùng để biểu diễn điểm ảnh mà người ta phân ra 3 loại ảnh chính: Ảnh nhị phân (binary) Giá trị mỗi điểm ảnh là 0 hoặc 1, nghĩa là trắng hoặc đen. Trong thực tế khi xử lý trên máy tính thì người ta dùng ảnh xám (xem khái niệm bên dưới) để biểu diễn ảnh nhị phân và lúc này giá trị là từ 0 đến 255. Ảnh xám (Grayscale) Ảnh xám hay còn gọi là ảnh đơn sắc là ảnh mà tại mỗi điểm ảnh có một giá trị mức xám.
Ảnh 8 mức xám thì giá trị mỗi điểm ảnh nằm trong đoạn [0, 7]. Ảnh 256 mức xám thì giá trị mỗi điểm ảnh nằm trong đoạn từ [0, 255].3: Thang màu xám Giá trị điểm ảnh = 0 nghĩa là điểm ảnh đó tối (đen), giá trị điểm ảnh lớn nhất nghĩa là điểm ảnh đó có màu trắng. Nói cách khác, giá trị mỗi điểm ảnh càng lớn thì điểm ảnh đó càng sáng. Cường độ sáng được tính theo công thức (chuyển đổi từ RGB sang ảnh xám): độ sáng = 0.
Các hệ số có thể được làm tròn thành 0. Cũng như ảnh xám, mỗi kênh màu trong ảnh màu có thể được mã hoá n bit cho mỗi kênh. Như vậy 1pixel sẽ được mã hoá bởi 3*n bit. Do đó dung lượng ảnh màu sẽ lớn hơn 3 lần so với ảnh xám có cùng mức mã hoá.4: Ví dụ về việc chia ảnh màu RBG thành các kênh màu và ảnh xám tương đương của mỗi kênh màu.6 Hệ màu RGB Một pixel được biểu diễn bằng 3 giá trị (R, G, B) [15] trong đó R, G, B là một giá trị xám và được biểu biểu diễn bằng 1 byte.
Khi đó ta có một ảnh 24 bits.5: Ghép màu hệ RGB 1.1 Khái niệm 3D 3D là tên viết tắt của từ 3Dimensional (3 chiều), tức là có chiều rộng, chiều cao và chiều sâu (chiều dài). Ảnh 3D sẽ mô tả cho chúng ta cảm nhận chiều sâu của một hình ảnh.6: Minh họa ảnh 3D Con người có thể nhận thức mối quan hệ không gian giữa các đối tượng chỉ bằng cách nhìn vào chúng bởi vì chúng ta có nhận thức 3D, còn được gọi là nhận thức chiều sâu. Khi chúng ta nhìn xung quanh, võng mạc trong mỗi mắt tạo thành hình ảnh hai chiều về môi trường xung quanh và não của chúng ta xử lý hai hình ảnh này thành trải nghiệm hình ảnh 3D.2 Đồ họa 3D Đồ họa máy tính là một lĩnh vực của khoa học máy tính nhằm nghiên cứu về các cơ sở toán học, thuật toán cũng như các kỹ thuật để cho phép tạo, hiển thị và điều khiển hình ảnh trên màn hình máy tính. Với kỹ thuật dựng hình ảnh 3 chiều (3D) từ các hình ảnh 2 chiều (2D) được coi là bước khởi đầu cho hệ thống mô 7 phỏng các mô hình, không gian ảo, góp phần tạo nên hệ thống mô phỏng hoàn chỉnh trong máy tính.
Kỹ thuật tái tạo 3D là lĩnh vực thu hút giới nghiên cứu trong nhiều năm qua. Hình ảnh hiển thị từ máy tính đã được sử dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau như giáo dục, giải trí, thiết kế kiến trúc và đặc biệt là chẩn đoán hình ảnh trong y tế.7: Mô phỏng mô hình 3D 1.3 Nguyên lý chung Các công nghệ 3D nói chung đều dựa theo nguyên lý sự tạo ảnh 3 chiều từ hai mắt, sự chìm hay nổi của một vật phụ thuộc vào cách nhìn người quan sát. Do khoảng cách giữa hai mắt nên ta có hai góc nhìn khác nhau với cùng một vật thể, tạo ra cảm giác 3 chiều Chẳng hạn khi nhìn hai hình ảnh của một vật sát cạnh nhau, nếu như mắt trái nhìn vào ảnh bên phải còn mắt phải nhìn vào ảnh bên phải, thì ta sẽ cảm tưởng như vật đó đang nổi ra khỏi khung hình. Và ngược lại thì vật đó sẽ "lõm" xuống.
Lợi dụng điều này, các nhà làm phim 3D sẽ quay phim, từ hai góc nhìn khác nhau tương ứng với hoạt động của hai con mắt. Những hình ảnh này khi qua não bộ, chúng sẽ chập lại tạo thành những hình ảnh không gian ba chiều. Và vì kĩ thuật 3D này chủ yếu là dựa vào sự tổng hợp ảnh từ 2 mắt.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP TÁI TẠO ẢNH 1.1 Phương pháp thụ động Phương pháp tái tạo 3D thụ động là không can thiệp vào đối tượng được tái tạo. Chỉ sử dụng một bộ cảm biến để đo bức xạ do bề mặt vật thể phản xạ hoặc phát ra để suy ra cấu trúc 3D của nó thông qua thị giác máy tính.
Thông thường cảm biến là bộ cảm biến hình ảnh trong máy ảnh nhạy cảm với ánh sáng nhìn thấy và là đầu vào cho một tập hợp các hình ảnh kỹ thuật số hoặc video.2 Các phương pháp tái tạo một góc nhìn Phương pháp tín hiệu một góc nhìn (Monocular cues methods) đề cập đến việc 8 sử dụng một hoặc nhiều hình ảnh từ một góc nhìn (máy ảnh) để tiến hành tái tạo 3D. Nó sử dụng các đặc điểm 2D (ví dụ: Bóng, đổ bóng và kết cấu) để đo hình dạng 3D và đó là lý do tại sao nó còn được đặt tên là Shape-From-X, trong đó X có thể là bóng, đổ bóng, kết cấu, v. Tái tạo 3D thông qua các tín hiệu một mắt rất đơn giản và nhanh chóng, và chỉ cần một hình ảnh kỹ thuật số thích hợp, do đó chỉ cần môt ảnh là đủ. Tái tạo từ bóng của vật (Shape from shading) [16] Do việc phân tích thông tin bóng râm trong hình ảnh, bằng cách sử dụng, phản xạ Lambertian độ sâu của thông tin bình thường của bề mặt đối tượng được khôi phục để tái tạo lại.
Âm thanh nổi trắc quang (Photometric Stereo) [17] Cách tái tạo này khó hơn so với tái tạo từ bóng của vật. Hình ảnh được chụp trong các điều kiện ánh sáng khác nhau được sử dụng để giải quyết thông tin về độ sâu. Cách tái tạo này yêu cầu nhiều hơn một hình ảnh. Tái tạo từ kết cấu (Shape from texture) [18] Giả sử một vật thể có bề mặt nhẵn được bao phủ bởi các đơn vị cấu tạo giống nhau và hình chiếu của nó từ 3D sang 2D gây ra sự biến dạng và phối cảnh.
Sự biến dạng và phối cảnh được đo bằng hình ảnh 2D cung cấp thông số để giải quyết ngược lại thông tin chiều sâu của đối tượng. Thị giác âm thanh nổi (Stereo vision) [19] Thị giác nổi thu được thông tin hình học 3 chiều của một đối tượng từ nhiều hình ảnh dựa trên nghiên cứu về hệ thống thị giác của con người. Kết quả được trình bày dưới dạng bản đồ chiều sâu. Hình ảnh của một đối tượng được hai camera thu được đồng thời ở các góc xem khác nhau hoặc bởi một camera duy nhất tại các thời điểm khác nhau ở các góc xem khác nhau, được sử dụng để khôi phục thông tin hình học 3D của nó và tái tạo lại cấu hình và vị trí 3D của nó.4 Ứng dụng Có rất nhiều ứng dụng cho các phương pháp tái tạo ảnh 3D này.
SFM có thể được sử dụng để tạo ảnh ghép trực quan, tạo đám mây điểm 3D và mô hình độ cao kỹ thuật số. Ghép hình ảnh trực quan có nhiều ứng dụng trong việc lập bản đồ và đo quang. Các đám mây điểm 3D đã được sử dụng để xác định sinh khối cây, phân tích địa chất. Các mô hình độ cao kỹ thuật số được tạo ra từ quá trình xử lý SFM thường có độ phân giải cao và có thể được sử dụng để phát hiện các thay đổi địa hình nhằm theo dõi các môi trường băng giá, phù sa, ven biển, đồi núi.
Ngoài các ứng dụng tài nguyên thiên nhiên và không gian địa lý, SFM còn được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực robot và xe tự lái.8: Ứng dụng việc tái tạo 3D trong lĩnh vực y khoa Hình 1.9: Ứng dụng của việc tái tạo 3D trong lĩnh vực xe tự lái 10 Hình 1.