CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG BIỂN SỐ XE Ô TÔ Ở CỘNG HÒA DÂN CHỦ NHÂN DÂN LÀO 1.1 TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH Quá trình xử lý nhận dạng ảnh được xem như 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 là một kết luận. Ảnh tốt hơn Ảnh Xử lý ảnh Kết luận Hình 1. Quá trình xử lý ảnh 1.1 Một số khái niệm cơ bản trong xử lý ảnh Như đã đề cập trong phần giới thiệu, chúng ta đã thấy được một cách khái quát các vấn đề chính trong xử lý ảnh.
Để hiểu chi tiết hơn, trước tiên ta xem xét các khái niệm ( thuật ngữ) thường dùng trong xử lý ảnh đó là phần tử ảnh ( pixel), độ phân giải của ảnh ( resolution), ảnh số (digitize image) và mức xám ( grey level)… 1.1 Phần tử ảnh ( Pixel ( Picture Element)) Ảnh trong thực tế là một ảnh liên tục về không gian và về giá trị độ sáng. Để có thể xử lý ảnh bằng máy tính cần thiết phải tiến hành số hoá ảnh. Trong quá trình số hoá, người ta biến đổi tín hiệu liên tục sang tín hiệu rời rạc thông qua quá trình lấy mẫu (rời rạc hoá về không gian) và lượng hoá thành phần giá trị mà về nguyên tắc mắt thường không phân biệt được hai điểm kề nhau. Trong quá trình này, người ta sử dụng khái niệm Picture element mà ta quen gọi hay viết là Pixel – phần tử ảnh.
Ở đây cũng cần phân biệt khái niệm pixel hay đề cập đến trong các hệ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com thống đồ hoạ máy tính. Để tránh nhầm lẫn ta tạm gọi khái niệm pixel này là pixel thiết bị. Khái niệm pixel thiết bị có thể xem xét như sau: khi ta quan sát màn hình ( trong chế độ đồ họa), màn hình không liên tục mà gồm nhiều điểm nhỏ, gọi là pixel. Mỗi pixel gồm một cặp toạ độ x, y và màu.
Cặp toạ độ x, y tạo nên độ phân giải ( resolution). Màn hình máy tính có nhiều loại với độ phân giải khác nhau: màn hình CGA có độ phân giải là 320x200; màn hình VGA là 640x350,… Như vậy, một ảnh là một tập hợp các điểm ảnh. Khi được số hoá, nó thường được biểu diễn bởi bảng hai chiều I(n,p): n dòng và p cột. Ta nói ảnh gồm nxp pixels.
Người ta thường ký hiệu I(x,y) để chỉ một pixel. Một pixel có thể lưu trữ trên 1, 4, 8 hay 24 bit.2 Độ phân giải của ảnh (Resolution) Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn định trên một ảnh số được hiển thị. Trong đó 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 bố, đó chính là độ phân giải và được phân bố theo trục x và y trong không gian hai chiều.
Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 300 điểm chiều dọc * 200 điểm ảnh (320*200). Rõ ràng, cùng màn hình CGA 12’’ ta nhận thấy mịn hơn màn hình CGA 17’’ độ phân giải 320*200. Điều mày 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.3 Mức xám (Gray Level) Mức xám là kết quả sự mã hoá tương ứng một cường độ sáng của mỗi điểm ảnh với một giá trị số - kết quả của quá trình lượng hoá. Cách mã hoá kinh điển thường dùng 16, 32 hay 64 mức.
Mã hoá 256 mức là phổ dụng nhất do lý do kỹ thuật. Vì 28 = 256 (0,1,…255), nên với 256 mức, mỗi pixel sẽ được mã hoá bởi 8 bit. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.4 Sử dụng các bộ lọc Kỹ thuật lọc trung vị Ý tưởng: sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận 3x3) quét qua lần lượt từng điểm ảnh của ảnh đầu vào input. Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh tương ứng trong vùng 3x3 của ảnh gốc lấp vào ma trận lọc, sau đó sắp xếp các điểm ảnh trong cửa sổ này theo thứ tự tăng dần, gán điểm ảnh nằm chính giữa (trung vị) của dãy giá trị điểm ảnh đã được sắp xếp ở trên cho giá trị điểm ảnh đang xét của ảnh đầu ra output.
Sơ lược ý tưởng trên: Quét cửa sổ lọc – điền Xử lý thành phần trong giá trị vào cửa sổ lọc cửa sổ lọc Lưu lại thành phần Xử lý thành phần trong cửa gán cho output sổ lọc Hình 1.2 Kỹ thuật lọc trung vị Kỹ thuật lọc trung bình Ý tưởng: Tương tự như kỹ thuật lọc trung vị, sử dụng một cửa sổ lọc (ma trận 3x3) quét qua lần lượt từng điểm ảnh của ảnh đầu vào input. Tại vị trí mỗi điểm ảnh lấy giá trị của các điểm ảnh tương ứng trong vùng 3x3 của ảnh gốc lấp vào ma trận lọc. Với hai bước: tính tổng các thành phần trong cửa sổ lọc và sau đó lấy tổng chia cho các phần tử của cửa sổ lọc. Sơ lược ý tưởng trên: Quét cửa sổ – điền giá Xử lý thành phần trị cửa sổ lọc trong cửa sổ lọc Gán giá trị trung bình Tính giá trị trung bình các cho ảnh đầu ra thành phần trong cửa sổ lọc Hình 1.3 Kỹ thuật lọc trung bình Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.2 Quan hệ giữa các điểm ảnh Một ảnh số giả sử được biểu diễn bằng hàm f(x,y).
Tập con các điểm ảnh là S; cặp điểm ảnh có quan hệ với nhau ký hiệu là p,q. Chúng ta nêu một số các khái niệm sau.1 Các lân cận của điểm ảnh (Image Neighbors) Giả sử có điểm ảnh p tại toạ độ (x,y). p có 4 điểm lân cận gần nhất theo chiều đứng và ngang (có thể coi như lân cận 4 hướng chính: Đông, Tây, Nam, Bắc). {(x-1,y),(x,y-1),(x,y+1),(x+1,y)} = N4(p) Trong đó: Số 1 là giá trị logic; N4(p) tập 4 điểm lân cận của p.
Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo Np(P) (Có thể coi lân cận chéo là 4 hướng: Đông – Nam, Đông – Bắc, Tây – Nam, Tây – Bắc) Np(P) = {(x-1,y-1), (x+1,y-1), (x-1,y+1), (x+1,y+1)} Tập kết hợp: N8(p) = N4(P) + NP(P) là tập hợp 8 điểm lân cận của điểm ảnh p. Chú ý: Nếu (x,y) nằm ở biên (mép) ảnh; một số điểm sẽ nằm ngoài ảnh.2 Các mối liên kết điểm ảnh Các mối liên kết được sử dụng để xác định giới hạn (Boundaries) của đối tượng vật thể hoặc xác định vùng trong một ảnh. Một liên kết được đặc trưng bởi tính liền kề giữa các điểm và mức xám của chúng. Giả sử V là tập các giá trị mức xám.
Một ảnh có các giá trị cường độ sáng từ thang mức xám từ 32 đến 64 được mô tả như sau: V = {32, 33,…, 64}. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Có 3 loại liên kết: a) Liên kết 4: Hai điềm ảnh p và q được nói là liên kết 4 với các giá trị cường độ sáng V nếu q nằm trong một các lân cận của p, tức q thuộc N4(P). b) Liên kết 8: Hai điểm ảnh p và q nằm trong một các lân cận 8 của p, tức q thuộc N8(P).3 Đo khoảng cách giữa các điểm ảnh Khoảng cách D(p,q) giữa hai điểm ảnh p toạ độ (x, y), q toạ độ (s, t) là hàm khoảng cách (Distance) hoặc Metric nếu: a) D(p,q) >= 0 (với D(p,q) = 0 nếu và chỉ nếu p = q) b) D(p,q) = D(q,p) c) D(p,z) <= D(p,q) + D(q,z); z là một điểm ảnh khác. Khoảng cách Euclide: Khoảng cách Euclide giữa hai điểm ảnh p(x, y) và q(s, t) được định nghĩa như sau: De(p, q) = [(x – s)2 + (y – t)2]1|2 Khoảng cách khối: Khoảng cách D4(p,q) được gọi là khoảng cách khối đồ thị (City – Block Distance) và được xác định như sau: D4(p,q) = |x – s| + |y – t| Giá trị khoảng cách giữa các điểm ảnh r: giá trị bán kính r giữa điểm ảnh từ tâm điểm ảnh đến tâm điểm ảnh q khác.
Ví dụ: Màn hình CGA 12” (12” * 2,54 cm = 30,48 cm = 304,8mm) độ phân giải 320 * 200; tỷ lệ 4/3 (chiều dài/chiều rộng). Theo định lý Pitago về tam giác vuông, đường chéo sẽ lấy tỷ lệ 5 phần (5/4/3: đường chéo/chiều dài/chiều rộng màn hình); Khi đó độ dài thật là (305/244/183) chiều rộng màn hình 183mm ứng với màn hình CGA 200 điểm ảnh theo chiều dọc. Như vậy, khoảng cách điểm ảnh lân cận của CGA 12’’ là khoảng 1mm. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 14 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Khoảng cách D8(p,q) còn gọi là khoảng cách bàn cờ (Ches – Board Distance) giữa điểm ảnh p,q được xác định như sau: D8(p,q) = max (|x –s| , |y – t|) 1.3 Chu tuyến của một đối tượng ảnh 1.1 Định nghĩa Chu tuyến Chu tuyến của một đối tượng ảnh là dãy các điểm của đối tượng ảnh P1,,Pn sao cho Pi và Pi+1 là các 8-láng giềng của nhau (i=1,.,n-1) và P1 là 8-láng giềng của Pn, i Q không thuộc đối tượng ảnh và Q là 4-láng giềng của Pi (hay nói cách khác i thì Pi là biên 4).
Tổng các khoảng cách giữa hai điểm kế tiếp của chu tuyến là độ dài của chu tuyến và kí hiệu Len(C) và hướng PiPi+1 là hướng chẵn nếu Pi và Pi+1 là các 4 – láng giềng (trường hợp còn lại thì PiPi+1 P là hướng lẻ). Trong hình dưới đây biểu diễn chu tuyến của ảnh, trong đó, P là điểm khởi đầu chu tuyến.4 Ví dụ về chu tuyến của đối tượng ảnh 1.2 Định nghĩa Chu tuyến đối ngẫu Hai chu tuyến C= <P1P2.Qm> được gọi là đối ngẫu của nhau nếu và chỉ nếu i j sao cho: a)Pi và Qj là 4-láng giềng của nhau. b) Các điểm Pi là vùng thì Qj là nền và ngược lại.3 Định nghĩa Chu tuyến ngoài Chu tuyến C được gọi là chu tuyến ngoài (Hình 1.3a) nếu và chỉ nếu a)Chu tuyến đối ngẫu C là chu tuyến của các điểm nền Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.vn 15 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com b) Độ dài của C nhỏ hơn độ dài C 1.4 Định nghĩa Chu tuyến trong Chu tuyến C được gọi là chu tuyến trong (Hình 1.