Chương 1: TỔNG QUAN Hệ thống được thực thi trên một board nhúng thay vì máy tính để giảm giá thành, tạo ra độ cơ động và có thể tích hợp được vào các camera giám sát. Các kết quả nhận dạng khói được gửi về máy tính hoặc gửi về một vi điều khiển khác để thực thi các công việc khác nếu cần thiết thông qua chuẩn giao tiếp Wifi, Ethernet hoặc I2C. Hệ thống phải tránh các cảnh báo sai - phát hiện khói nơi không có khói, nghĩa là bỏ qua các đối tượng giống như là khói. Sử dụng USB Webcam làm thiết bị thu nhận hình ảnh để giảm chi phí hệ thống.
21 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh số 2.1 Điểm ảnh Gốc của ảnh (ảnh tự nhiên) là ảnh liên tục về không gian và độ sáng. Để xử lý bằng máy tính (số), ảnh cần phải được số hoá. Số hoá 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 (mức xám). 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 (PEL: Picture Element) hay gọi tắt là Pixel. Trong khuôn khổ ảnh hai chiều, mỗi pixel ứng với cặp tọa độ (x, y). Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y) với độ xám hoặc màu nhất định. Kích thước và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó được chọn thích hợp sao cho mắt người cảm nhận sự liên tục về không gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần như ảnh thật.
Mỗi phần tử trong ma trận được gọi là một phần tử ảnh.2 Độ phân giải của ảnh Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh được ấn 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. Ví dụ: Độ phân giải của ảnh trên màn hình CGA (Color Graphic Adaptor) là một lưới điểm theo chiều ngang màn hình: 320 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. 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. 22 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.3 Mức xám của ảnh Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trưng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm ảnh và độ xám của nó. Dưới đây chúng ta xem xét một số khái niệm và thuật ngữ thường dùng trong xử lý ảnh.
Định nghĩa: Mức xám của điểm ảnh là cường độ sáng của nó được gán bằng giá trị số tại điểm đó. 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 diễn: 28=256 mức, tức là từ 0 đến 255). Ảnh đen trắng: là ảnh có hai màu đen, trắng (không chứa màu khác) với mức xám ở các điểm ảnh có thể khác nhau.
Ảnh nhị phân: ảnh chỉ có 2 mức đen trắng phân biệt tức dùng 1 bit mô tả 21 mức khác nhau. Nói cách khác: mỗi điểm ảnh của ảnh nhị phân chỉ có thể là 0 hoặc 1. Ảnh màu: trong khuôn khổ lý thuyết ba màu (Red, Blue, Green) để tạo nên thế giới màu, người ta thường dùng 3 byte để mô tả mức màu, khi đó các giá trị màu: 28*3=224≈ 16,7 triệu màu.4 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. Các lân cận của điểm ảnh: 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)} = N 4 (p) trong đó: số 1 là giá trị logic; N 4 (p) tập 4 điểm lân cận của p.
Các lân cận chéo: Các điểm lân cận chéo N p (p) (Có thể coi lân cận chéo la 4 hướng: Đông-Nam, Đông-Bắc, Tây-Nam, Tây-Bắc) N p (p) = { (x+1, y+1); (x+1, y-1); (x-1, y+1); (x-1, y-1)} 23 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Tập kết hợp: N= 8 (p) N 4 (p) + N p (p) là tập hợp 8 lân cận của điểm ảnh p. 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, … , 63, 64}. Có 3 loại liên kết. Liên kết 4: Hai điểm 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 N 4 (p) Liên kết 8: Hai điểm ảnh p và q nằm trong một các lân cận 8 của p, tức q thuộc N8 (p) Liên kết m (liên kết hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với các giá trị cường độ sáng V được nói là liên kết m nếu q thuộc N 4 (p) hoặc q thuộc N p (p) 2.5 Không gian màu 2.1 Không gian RGB Không gian màu RGB được tạo từ 3 thành phần cơ bản R, G, B.Sự pha màu mang tính chất cộng. Mỗi màu được biểu diễn bởi một bộ ba số (R,G,B).
Thành phần R, G, B là 1 số thực có giá trị từ 0 đến 255.1 Hệ màu RGB dưới dạng khối 3 chiều 24 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.2 Không gian HSV Không gian màu HSV là một hệ tọa độ trụ mô tả không gian màu RGB và trực quan hơn bao gồm H, S, V mô tả cho màu sắc (Hue), độ bão hòa màu (Saturation), và độ sáng (Value). Giá trị H được thể hiện thông qua góc vòng tròn. Đi theo hướng ngược chiều kim đồng hồ, tại giá trị không độ là màu đỏ (R), sau đó biến thiên đến màu xanh lục (Green) tại giá trị 120 độ, màu xanh lá (Blue) tại 240 độ và quay trở về màu đỏ 360 độ.Không gian màu này thường được ứng dụng trong thị giác máy, đồ họa máy tính.2 Hệ tọa độ trụ cho không gian màu HSV 2.3 Không gian YCbCr Không gian YCbCr thường được dùng trong ảnh JPEG, các các chuẩn video. Thích hợp cho việc nén và giải nén dữ liệu theo tần số.
Các thành phần trong không gian này: Y: thành phần độ sáng(ảnh xám). Cb và Cr: thành phần sắc thái màu. 25 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.6 Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh Bộ nhớ Đầu đo Bộ số hóa Máy tính số Bộ hiển thị Hình 2.3 Các thành phần chính của hệ thống xử lý ảnh 2.2 Thu nhận ảnh 2.1 Các thiết bị thu nhận ảnh Các thiết bị thu nhận ảnh bao gồm camera, scanner các thiết bị thu nhận này có thể cho ảnh đen trắng. Các thiết bị thu nhận ảnh có 2 loại chính ứng với 2 loại ảnh thông dụng Raster, Vector.
Các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Raster là camera, các thiết bị thu nhận ảnh thông thường Vector là sensor hoặc bàn số hoá Digitalizer hoặc được chuyển đổi từ ảnh Raster. Nhìn chung các hệ thống thu nhận ảnh thực hiện 2 quá trình Thu nhận: biến đổi năng lượng quang học thành năng lượng điện (giai đoạn lấy mẫu) Tổng hợp: tổng hợp năng lượng điện thành ảnh (giai đoạn lượng tử hóa) 2.2 Lấy mẫu và lượng tử hóa 2.1 Lấy mẫu Lấy mẫu là một quá trình, qua đó ảnh được tạo nên trên một vùng có tính liên tục được chuyển thành các giá trị rời rạc theo tọa độ nguyên. Quá trình này gồm 2 lựa chọn: 26 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT - Một là: khoảng lấy mẫu. - Hai là: cách thể hiện dạng mẫu.
Lựa chọn thứ nhất được đảm bảo nhờ lý thuyết lấy mẫu của Shannon. Lựa chọn thứ hai liên quan đến độ đo (Metric) được dùng trong miền rời rạc. Khoảng lấy mẫu (Sampling Interval): Ảnh lấy mẫu có thể được mô tả như việc lựa chọn một tập các vị trí lấy mẫu trong không gian hai chiều liên tục. Đầu tiên mô tả qua quá trình lấy mẫu một chiều với việc sử dụng hàm delta: 0 khi x ≠ 0 δ ( x − x0 ) = (2.2) −∞ x0− Các dạng lấy mẫu (Tesselation) Dạng lẫy mẫu (Tesselation) điểm ảnh là cách bài trí các điểm mẫu trong không gian hai chiều.
Một số dạng mẫu điểm ảnh được cho là dạng chữ nhật, tam giác, lục giác. Mỗi một mẫu, ngoài việc thể hiện hình dáng còn cho biết đặc điểm liên thông của chúng. Ví dụ, mẫu chữ nhật có liên thông 4 hoặc 8 (nói về các mẫu liền kề); mẫu lục giác có liên thông 6; mẫu tam giác có liên thông 3 hoặc 6. Mẫu điểm ảnh chữ nhật Mẫu điểm ảnh tam giác Mẫu điểm ảnh lục giác Hình 2.4 Các dạng mẫu điểm ảnh 27 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.2 Lượng tử hóa Lượng tử hoá là ánh xạ từ các số thực mô tả giá trị lấy mẫu thành một giải hữu hạn các số thực.
Nói cách khác, đó là quá trình số hoá biên độ. Giả sử Z là một giá trị lấy mẫu (số thực) tại vị trí nào đó của mặt phẳng ảnh, và Z min <= Z ' <= Z max và giả sử chúng ta muốn lượng hoá giá trị đó thành một trong các mức rời rạc: l1 , l2 ,.ln tương ứng với Z min đến Z max (Hình 2. Khi đó, quá trình lượng hoá có thể thực hiện bằng cách chia toàn bộ miền vào ( Z max - Z min ) thành L khoảng, mỗi khoảng là Δl và khoảng thứ i được đặt tại điểm giữa các khoảng liền kề li. Họ các giá trị z được thực hiện và mô tả bằng li theo quá trình trên đây, khi đó sai số của quá trình lấy mẫu có thể được xác định theo : eq= li − Z (2.
