Chương 1. TỔNG QUAN Chương này trình bày về quá trình thi công mạch PCB, lắp đặt mô hình, trình bày lưu đồ, viết chương trình nhận diện, hiển thị điều khiển hộ thống. Chương 5: Kết Quả - Nhận Xét - Đánh Giá Chương này sẽ trình bày những kết quả đạt được, đưa ra nhận xét và đánh giá về hệ thống. Chương 6: Kết luận và Hướng phát triển Trong chương cuối, nhóm sẽ trình bày những kết luận rút ra được trong suốt quá trình thực hiện đề tài cùng với hướng phát triển, cải tiến của đề tài để thích hợp hơn với thực tiễn.
4 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2. CƠ SỞ ĐỀ TÀI Đề tài của nhóm có tham khảo một số đồ án bãi giữ xe đã được nghiên cứu với mô hình nhỏ và có giá thành hợp lý như :Nguyễn Minh Nhật, Điều khiển mô hình bãi giữ xe thông minh, Đề tài nghiên cứu khoa học của sinh viên, trường ĐHSPKT, Tp.Nguyễn Đăng Việt, Trần Trí Đạt, Thiết kế và thi công bãi giữ xe ứng dụng công nghệ RFID và xử lí ảnh, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.Nguyễn Thanh Lộc, Mai Văn Thành, Thiết kế và thi công mô hình điều khiển, giám sát bãi giữ xe ô tô tự động, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.Phạm Văn Nam, Lê Quang Nam, Thiết kế và thi công hệ thống gửi xe thông minh, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp. Nguyễn Minh Thông, Phạm Văn Đạt, Thiết kế và thi công hệ thống mô hình bãi giữ xe ô tô tự động sử dụng cảm biến vân tay và Kit Arduino Uno R3, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.Lê Đức Thuận, Võ Văn Hoàng, Ứng dụng Kit Raspberry Pi vào xử lý ảnh, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.Nguyễn Văn Long, “Ứng dụng xử lý ảnh trong thực tế với thư viện OpenCV”, năm 2010 [7].Vũ Tiến Trình, Lê Vũ Khanh, Hệ thống bãi giữ xe ứng dụng công nghệ RFID kết hợp nhận diện biển số, Đồ án tốt nghiệp, trường ĐHSPKT, Tp.
Từ các đồ án trên, nhóm đề tài học hỏi được cách thức làm việc, điều khiển Raspberry Pi, giao tiếp giữa Pi với Arduino, phương pháp nhận diện biển số xe ô tô. Dựa trên nền tảng đó, nhóm định hướng được cho đề tài KLTN, đồng thời phát triển thêm hiển thị thông tin lên màng hình và điều hướng vị trí xe vào bãi,… 2. TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 2. Giới thiệu về xử lý ảnh Xử lý ảnh là một phân ngành trong xử lý tín hiệu với tín hiệu xử lý là ảnh.
Kết quả đầu ra có thể là một kết luận hoặc một ảnh có đặc điểm khác với ảnh ban đầu. Đây là một 5 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT phân ngành khoa học mới rất phát triển trong những năm gần đây bao gồm ở nhiều lĩnh vực y tế, trí tuệ nhân tạo, tự động hóa,… và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống như: photoshop, nén ảnh, nén video, nhận dạng biển số xe,… Xử lý ảnh có 4 khía cạnh chính: xử lý và nâng cao chất lượng ảnh, nhận dạng ảnh, truy vấn ảnh và nén ảnh. Trong phạm vi đề tài này sẽ tìm hiểu về mảng nhận dạng ảnh.1: Giới thiệu về xử lý ảnh.
Các bước cơ bản trong một hệ thống xử lý ảnh: Hình 2.2: Các bước cơ bản trong xử lý ảnh. Thu nhận ảnh : Ảnh có thể nhận qua camera màu hoặc đen trắng. Ảnh thường nhận qua camera là ảnh tương tự (loại camera ống chuẩn CCIR với tần số 1/25, mỗi ảnh 25 dòng), cũng có loại photodiode tạo cường độ sáng tại mỗi điểm ảnh là loại camera đã số hóa (như loại CCD – Change Coupled Device). 6 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Chương 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Tiền xử lý : Sau bộ thu nhận, cần đưa vào bộ tiền xử lý để nâng cao chất lượng vì ảnh có thể nhiễu độ tương phản thấp. Chức năng chính của bộ tiền xử lý là lọc nhiễu, nâng độ tương phản để làm ảnh rõ hơn, nét hơn. Phân đoạn hay phân vùng ảnh: Tách một ảnh đầu vào thành các vùng thành phần để biểu diễn phân tích, nhận dạng ảnh gọi là phân vùng ảnh. Đây là phần phức tạp khó khăn nhất trong xử lý ảnh và cũng dễ gây lỗi, làm mất độ chính xác của ảnh.
Kết quả nhận dạng phụ thuộc rất nhiều vào công đoạn này. Biểu diễn ảnh : Ảnh sau phân đoạn có đầu ra chứa các điểm ảnh của vùng ảnh cộng với mã liên kết với các vùng lận cận. Việc biến đổi các số liệu này thành dạng thích hợp là cần thiết cho xử lý tiếp theo bằng máy tính. Nhận dạng và nội suy ảnh: Quá trình xác định ảnh gọi là nhận dạng ảnh.
Quá trình này thu được bằng cách so sánh với mẫu chuẩn đã được học hoặc lưu từ trước. Nội suy là phán đoán theo ý nghĩa trên cơ sở nhận dạng. Cơ sở tri thức: Ảnh là một đối tượng khá phức tạp về đường nét, độ sáng tối, dung lượng điểm ảnh, môi trường để thu ảnh phong phú kéo theo nhiễu. Mô tả: Ảnh sau khi số hoá sẽ được lưu vào bộ nhớ hoặc chuyển sang các khâu tiếp theo để phân tích.
Những vấn đề trong xử lý ảnh a. Điểm ảnh Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số. Điểm ảnh được xác định bởi cặp tọa độ (x, y) biễu diễn một màu hoặc mức xám nhất định. Ảnh số Ảnh số là tập hợp của nhiều điểm ảnh với mức xám phù hợp dùng để mô tả ảnh gần với ảnh thật.
Ảnh được biễu diễn dưới dạng ma trận hai chiều xác định bởi hàm toán học f(x, y). 7 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Chương 2. Phân loại ảnh Có 2 dạng quan trọng trong ảnh số được dùng với nhiều mục đích khác nhau là ảnh màu và ảnh đen trắng (hay còn gọi là ảnh xám). Độ phân giải Độ phân giải là mật độ điểm ảnh trong một ảnh.
Độ phân giải càng cao thì ảnh càng chứa nhiều thông tin, ảnh chụp càng chi tiết. Quan hệ giữa các điểm ảnh Điểm ảnh lân cận: là tập hợp những điểm ảnh xung quanh điểm ảnh đang xét. Có 2 loại lân cận là lân cận 4 gọi tắt là N4(p) và lân cận 8 gọi tắt là N8(p). Với một điểm ảnh p tại tọa độ (x, y), N4(p) là tập hợp 4 điểm ảnh xung quanh theo phương ngang và dọc với tọa độ được xác định cụ thể sau: (x 1, y), (x 1, y), (x, y 1), (x, y 1) (2.1) Ngoài ra, một dạng lân cận nữa là theo đường chéo được gọi tắt là ND(p) với các tọa độ được cho sau: (x 1, y 1), (x 1, y 1), (x 1, y 1), (x 1, y 1) (2.
Lưu ý: những khái niệm này không áp dụng cho các đường biên của ảnh. (a)Lân cận 4 điểm (b)Lân cận 4 điểm (c)Lân cận 8 điểm ngang dọc chéo bao quanh Hình 2.3: Các dạng lân cận cơ bản. 8 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Liên kề ảnh: Gọi V là tập các giá trị mức xám dùng để xác định sự liền kề.
V có thể là nhiều tập con chứa 256 giá trị mức xám. Ta xét ba dạng liền kề sau: + Liền kề 4: Hai điểm ảnh p và q với giá trị nằm trong tập V thuộc liền kề 4 nếu q nằm trong tập N4(p). + Liền kề 8: Hai điểm ảnh p và q với giá trị nằm trong tập V thuộc liền kề 8 nếu q nằm trong tập N8(p). + Liền kề m (liền kề hỗn hợp): Hai điểm ảnh p và q với giá trị nằm trong tập V, thuộc liền kề m nếu: 1.q thuộc tập N4(p) hay 2.q thuộc tập ND(p) và N4(p) N4(q) không tồn tại bất kỳ điểm ảnh nào thuộc tập V.
Chuyển đổi ảnh màu sang ảnh xám Thông thường ảnh được thu về trước khi qua quá trình xử lý là ảnh màu. Việc chuyển đổi ảnh màu sang ảnh xám sẽ làm giảm số bit thông tin biểu diễn 1 pixel, cấu trúc ảnh vẫn giữ nguyên, giá trị ma trận ảnh đơn giản rất nhiều, phù hợp với quá trình xử lý chỉ quan tâm đến cấu trúc ảnh mà không cần đến màu sắc ảnh. Công thức tổng quát được sử dụng phổ biến đổi ảnh màu thành ảnh xám là: P = aCr + bCb + cCg (2.3) Trên thực tế trong tài liệu phần mềm matlab cung cấp là hàm chuyển đổi ảnh màu sang ảnh xám rbg2gray() có định nghĩa sẵn các trọng số a, b, c cụ thể trong công thức dưới đây: P = 0.4) Trong đó: Cr, Cb, Cg là các giá trị mức màu R(Red), B(Blue), G(Green). Tùy theo mức độ thu nhận ảnh màu gốc hoặc tùy theo các thiết bị thu nhận mà hệ số a, b, c có các giá trị khác nhau sao cho (a+b+c) <=1.
9 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.4: Chuyển đổi ảnh sang ảnh xám. Nhị phân hóa ảnh Đây là cách biến đổi các giá trị pixel của ảnh sang giá trị nhị phân (đơn giản nhất) 0 hoặc 1. Khi đó ma trận ảnh sẽ ở mức tối thiểu về giá trị, giúp việc xử lý đơn giản nhất nhưng đôi khi gây sai lệch cấu trúc ảnh (do các đường viền khác biệt nhỏ dễ bị đồng hóa).
Đây chỉ là bước xử lý cho các ảnh có ít chi tiết. Để nhị phân hóa ảnh, ta dựa vào ngưỡng xám trung bình, nếu lớn hơn thì đưa giá trị về 1, nhỏ hơn thì đưa về 0 (thực chất là mức 0 và 255 thể hiện 2 màu đen và trắng).5: Ảnh xám và ảnh nhị phân. Các phép toán hình thái Morphology Khái niệm Morphology trong xử lý ảnh số khởi nguồn từ một ngành của sinh học, 10 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT nghiên cứu về hình thể và cấu trúc của động thực vật.
Kỹ thuật morphology cũng được áp dụng trên ảnh xám cho các công đoạn tiền/hậu xử lý ảnh (pre or post processing). Morphology xử lý cơ bản với các ảnh nhị phân, tạo ra các phép toán và kĩ thuật như: Dilation, Erosion, Opening, Closing…. Phép giãn (Dilation): Phép toán Dilation là thao tác giãn nở/phình to các đối tượng ảnh đơn sắc. Phép co (Erosion): Phép toán Erosion là thao tác xói mòn/co hẹp các đối tượng ảnh đơn sắc.6: Phép giãn và phép co.
Phân đoạn ảnh Phân đoạn ảnh là bước then chốt trong xử lý ảnh. Giai đoạn này nhằm phân tích ảnh thành các vùng có cùng tính chất nào đó dựa theo biên hay các vùng liên thông. Tiêu chuẩn để xác định các vùng liên thông có thể là cùng mức xám, cùng màu hay cùng độ nhóm.